人工智能时代前沿技术社区

首页 > 大数据 > 热点

自定义云管理以适应工作负载

随着云计算产品的成熟和新业务模式的发展,需求变得越来越复杂和精确。这导致软件专业化程度提高,例如针对特定行业和垂直行业的各种PaaS产品和“精品云计算提供商”的出现。

作者: | 2020-06-08 21:08:38 | 来源:51cto

6c2fee0501913b0976a8a7c2e91ea84d.jpg-wh_651x-s_175423662.jpg

现在,将资源转移到云平台的组织比以往任何时候都在寻找特定的功能。随着云计算产品的成熟和新业务模式的发展,需求变得越来越复杂和精确。这导致软件专业化程度提高,例如针对特定行业和垂直行业的各种PaaS产品和“精品云计算提供商”的出现。

某些工作负载最适合特定的云计算环境。尝试使用公共云的组织通常从迁移不太重要的工作负载开始,然后逐渐转移剩余的工作负载。最适合公共云的工作负载分为两类:批处理工作负载易于自动化并利用公共云的弹性,而大数据分析得益于公共云的强大功能和可扩展性以及其突发功能。

开发和测试(DevTest)团队也是公共云的主要候选人,因为他们需要快速实时地应对案件。这些案例在不再需要时可以删除,从而节省了资源并降低了成本。

相比之下,许多组织更喜欢将敏感数据保持在自己的私有云上。IT团队可能会决定将关键工作负载放入私有云中,以保持控制、更高的可用性和弹性。从历史上看,在长期使用情况下,位于私有云上的工作负载可以垂直扩展。但是,随着私有云技术的成熟,它能够支持多种工作负载。当相互依赖的工作负载需要最小的数据访问延迟时,私有云是最有效的,因为工作负载可以彼此靠近。

随着私有云技术的成熟,它能够支持各种工作负载。

有些工作负载最好放在原有的数据中心,例如那些需要昂贵且费时的重写才能将它们迁移到云计算环境的工作负载。希望从云平台中受益但拥有许多旧应用程序的组织通常会发现,混合解决方案使他们能够将工作负载保留在最适合每个单独工作负载的基础设施上。

随着越来越多的组织将其部分或全部工作负载移至云计算环境,面临的挑战就变成了如何从端到端的角度最佳地管理这些工作负载。ITBusiness Edge公司ArthurCole指出:“云计算管理平台必须非常'工作量意识',以便提供组织跟踪跟踪云计算服务等级协议(SLA)所需的性能,可用性,优化和IT运营分析,并解决最终用户问题。”

尽管企业因其敏捷性、可扩展性、快速响应时间和自助服务功能而采用了云平台,但将更高级别和关键的工作负载迁移到云平台需要复杂的解决方案。跨物理层和虚拟层的应用程序各个元素之间的同步将导致公共云和私有云提供商创建更专业的产品。这可能会导致多云和混合解决方案-因为各种工作负载需要不同的云平台。