近15年来云技术不仅日益渗透信息技术操作,而且渗透商业模型从干扰技术转成基础技术或串行技术
Ed Anderson Gartner杰出VP分析师在Gartner演讲时表示 :Gartner信息技术专题讨论会2020.
充斥各种可能性 — — 和陷阱 — — 的词是工作载量
重新定义云环境工作量
IT专家需要重新定义工作量并建立新的最佳做法,以便在私营、公共和混合云中高效操作
计算中,工作量单纯启动 意指计算机运行程序 或它完成的工作在一个日益受技术驱动的世界中,它已充满意义。
核心上它是一个计算机系统处理输入和输出的能力和方式浏览编辑笔记本上照片需要计算机处理软件指令重负每当有人gogles东西, 工作处理由数据中心, 并产生屏幕上链路
judith Hurwitz总裁兼CEO Hurwitz和CEO为Dummys编译基础计算
云工作量即应用、服务、能力或特定量工作耗用云源资源(如计算或存储功率)。数据库 容器 微服务 VMs和Hadoop节点 全部云量
云工作量的最大点是,每次部署时,新版创建,使弹性和可移植性提高
源码 :ScaleYourApp.com
云量以多种口味和大小出现最重要的是他们在做什么 和他们帮助组织做什么
工作负荷算法云
企业和日常生活的更多方面变数字化或“变焦化”,云量大增云量从系统分析钻机现场样本到事务数据库处理企业订单管理都可能成问题 Steven Poitras原创作者Nutanix圣经.
Gartner推荐优先组织立即将这些关键任务移向公共云
移动设备应用在很大程度上方便远程工作自适应云模型是移动解决方案理想后端
协作内容管理:没有微软Office365或Google工作空间,今日工作不可想象证明云对办公生产率应用的适配性
视频会议:由于大流行病,远程会议辅助程序现在是核心运维功能超尺度云提供商可可靠地提供视频会议解决方案,并有可变联网带宽需求
灾难恢复:云型DR成本效益高安全还能省下组织维护不同地点冗余生产质量基础设施的成本和头痛
目前公共、私有和混合云中最受欢迎的工作量为数据库、分析机和网络/内容主机
源码 :TECH解析研究
企业与组织更多依赖数据技术, 关键是要建立云基或利用云服务来高效管理计算、存储和联网,
挑战在于管理这些互不相容云服务整体A级统一混合多云环境可能由多重工作组成 并用公共云和预设基础设施组织应在此寻找提供完整文件的供应商云管理策略宽度存储计算并联网
云中工作负荷类型
以确定工作量是否最适合私有、公共或混合云环境需要基于结构分类 资源需求分类 使用模式分类
云工作量可按资源需求分类如下:
通用计算:没有具体计算需求并通常按云默认配置运行的工作量其中包括常用网络应用、网络服务器、分布式数据存储器和容器化微服务
CPU密集性:工作量高计算需求并处理大量并发用户其中包括大规模多人在线游戏和深学习应用程序,需要执行处理器密集操作,如视频编码、大数据分析、3D建模等
内存密集性:工作量需要内存处理能力执行数以百万计交易秒其中包括实时流数据、缓存和分布式数据库
GPU加速计算:语音识别、自动机车辆、导航系统、计算流动动态分析等工作超高处理需求用户需要GPU和CPU执行实时任务
存储优化化:工作负荷如模拟数据库、高度可缩放NOSQL数据库和数据仓库
更重要的是基于可用性的工作量和流量云工作量可按使用模式分类如下:
静态工作量:资源需求、需求以及闲置时间为人所熟知其中包括核心企业服务,如CRM、ERP和email
周期性工作:这些面对流量峰值 日、周、月或年的具体时间例子包括账单支付或税务会计工具无服务器计算 用户不支付理想实例 最理想这些工作量
难以预测的工作量:广受欢迎的应用平台如社交网络、在线多人游戏、视频流网站等即时可以看到流量指数增长云自标能力可按需动态加实例处理这些峰值
Poitras表示:「工作量的重要性将随上下文而变化,从商业角度讲 任何触中顶端线 绝对是更高优先级对比方便项目
微信云中运算工作量的利弊
云对项目极有吸引力需要快速旋转或生命周期有限的项目,McDowell表示 。他说 。提供基础设施 存储计算或联网 并按按钮支付公共云服务基础是用量而非资本投资。”
除可缩放性外,云环境还具有高度分布的优势。提高工作效率
Hurwitz表示:「它不光坐服务器或转动并做它必须做的事。”工作量可移入平台或服务 最能以正确速度执行
源码 :ScaleYourApp.com
事实上,当服务被称为工作量时,即假设服务可移植性并抽象化底层架构受容器化启动后,云的工作量大都可在不同云平台间移动或从原云移云移云,反之亦然,不破损无损
并非所有工作都适合云数据隐私规则以及性能问题可能使云型工作复杂化,需要某些数据留在世界特定区域
...并非所有工作都应该在云中运行宣布Hurwitz部分工作量只能活在某些地理中 因守法问题,或说,如果你需要更快地完成某事, 工作量应执行函数 非常接近数据源
向云部署可伪廉价,但长期值可能不在那里多时企业因缺少前期分析而受苦从公共云中调回工作量返回主机预置环境 HCI或数据中心
所以评估很重要工作负荷适配性跨云模型 预科和数据中心
工作量服务
工作量总在演化同时,部署方式和消费服务方式也改变IT从业者用人工层存储、服务器和软件共度工作日智能软件今天可帮助提供并按需调整基础设施以适应工作量
Poitras表示:「我们现在可以消费CRM或ITSM服务供销商提供云计算即服务性质使IT团队更容易消费并运行这些服务
完全合情合理使用某些工作服务并推卸供销商的重担,对其他人来说 保持内置或云中的工作量 最合情合理 取决于定制程度 或数据重度和隐私问题
了解工作方式和地点比任何时候都复杂,但云为IT提供不同思维的机会越多越多弹性选择 软件创新越快简化复杂性
machines管理更多累累工作McDowell允许我们其余IT用户专注更多趣味问题
Dipti Parmar更新文章原创2019年9月25日
斯蒂芬妮沃扎是一个贡献作家 专攻商业和生产率她是快公司专栏主编 并出现在C.C.Educts和Capject杂志在Twitter上查找StephanieVozza/.
迪普提帕玛营销咨询员和贡献作家努坦尼斯专栏主要技术商业出版物,如IDGCIO.com、AdobeCMO.com、Enticle Mag和Inc.跟踪TwitteripTparmar并连接上LinkedIn.
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