TAGASI
See artikkel annab põhjaliku ülevaate kahest olulisest mõistest pilvandmetöötluse valdkonnas - elastsusest ja skaleeritavusest. Tutvustame nende määratlusi, eeliseid, tüüpe ja rolli, mida nad mängivad uutes tehnoloogiates. Samuti arutame nende omaduste tõhusa rakendamise kulusid ja turvalisust pilvekeskkonnas.
Tere tulemast selle põhjaliku sukeldumise juurde maailma pilv arvutustehnoloogiat, arutades eelkõige kahte olulist aspekti - elastsust ja skaleeritavust. Meie digitaalne ümberkujundamine sõltub nendest põhimõistetest. Selles artiklis paljastame, mida need tähendavad, rõhutame erinevusi, toome esile eeliseid, süveneme nende tüüpidesse ja juhime teie tähelepanu tehnoloogiate, nagu DevOps, AI/ML, Containers, Serverless Computing jne, paljudele mõjudele. Lisaks uurime kulude mõju koos turvalisuse kaalutlustega, et neid omadusi pilve kontekstis tõhusalt rakendada.
Mõiste "pilvandmetöötlus" kujutab endast põhimõtteliselt uuenduslikku IT-teenuste osutamise mudelit. See võimaldab juurdepääsu praktiliselt piiramatule kogule arvutiressursid nagu serverid, salvestusseadmed või rakendused interneti kaudu nõudluse alusel, selle asemel et omada või hooldada füüsilist infrastruktuuri.
Mõelge sellele lihtsalt: failide kasutamine Google Drive'i kaudu, selle asemel et salvestada need oma isiklikule kõvakettale, kuulub pilvandmetöötluse valdkonda. See tehnoloogia on võimaldanud ettevõtetel kõigis tööstusharudes saavutada enneolematu tõhususe, paindlikkuse ja kulude kokkuhoiu taset.
Pärast esialgse arusaamise saavutamist pilvandmetöötlus Miljöö võimaldab süveneda selle põhitunnuste ümber keerlevasse eristavasse olemusesse; elastsus ja skaleeritavus. Nende mõistete sügav mõistmine võimaldab meil mitte ainult mõista, kuidas pilv töötab, vaid ka kasutada selle täielikku potentsiaali, kui kavandame vastupidavaid ja skaleeritavad lahendused erinevate kasutuselevõtu stsenaariumide jaoks.
Elastsuse mõiste pilvandmetöötluse puhul sõltub võimekusest süsteemi töökoormuse nõuded kohaneda kiiresti ressursinõudluse kõikumistega. A pilveinfrastruktuur mis kehastab elastsust, võib automaatselt säilitada või isegi suurendada arvutusvõimsust, kui töökoormuse nõudlus suureneb. Seevastu madala töökoormuse või salvestusmahu nõudluse ajal on elastne süsteem võimeline vähendama nimetatud võimsust, et vältida raiskamist ja optimeerida ressursside kasutamist, et rahuldada nõudlust mujal.
Elastsus pilvandmetöötlus viitab sulgudes sellistele mõistetele nagu "elastne skaleerimine" ja "kiire elastsus", mida ma peagi lähemalt käsitlen. Põhimõtteliselt nimetab see infrastruktuuri kui teenuse paradigmat, kus IT-ressursid jaotatakse täpselt vastavalt reaalajas tekkivatele vajadustele. Selline kohanemisvõime loob dünaamilise keskkonna, mis suudab tõhusalt säilitada teenuse kvaliteeti hoolimata töökoormuse kiiretest ja ettearvamatutest muutustest.
Vastupidiselt traditsioonilistele IT-komplektidele - kus skaleeritavus sõltus suures osas intensiivsest käsitsi sekkumisest - on kiire elastsuse kasutuselevõtt pilvandmetöötluses toonud kaasa revolutsiooni selles tööstusharus. See kaotas vajaduse ennetava varustamise järele, võimaldades ettevõtetel keskenduda rohkem innovatsioonile kui riistvara piirangute pärast muretsemisele.
Selgesõnaline näide nimesõna oleks "Azure Elasticity" või "Elasticity in AWS". Need kirjeldavad selliseid olulisi omadusi nagu iseteeninduslik juurdepääs ja lihtne laiendatavus, mida need vastavad platvormid pakuvad.
Kokkuvõtteks võib öelda, et pilveteenuse elastsus on seotud infrastruktuuri kui teenuse arvutusliku ja infrastruktuuri kui teenuse kalduvusega kiirelt ja vaevata automatiseeritud protsesside abil rakenduse vajaduste järgi üles- või allapoole skaleerida.
Pilvandmetöötluse elastsuse eeliste mõistmine võib selgitada, miks see on paljude ettevõtete jaoks oluline omadus. Elastsus tähendab sisuliselt, et ressursse saab paindlikult laiendada või vähendada vastavalt nõudlusele.
Esiteks, üks oluline eelis on kulutõhusus (elastsus vs. skaleeritavus pilvandmetöötluses). Kui nõudlus on väike, saate vähendada ressursse ja seega vältida liigsete tasude maksmist. Seevastu kui nõudlus on suur, saate vajaduste rahuldamiseks kiiresti suurendada, ilma et teie süsteemid oleksid üle koormatud.
Teiseks tagab see süsteemi järjepidevuse ja stabiilse serveri jõudluse. Näiteks turunduskampaaniatest või hooajalistest müügihoogudest põhjustatud ootamatu liiklussageduse tõusu ajal on pilveteenus teenusepakkuja jääb reageerimisvõimeliseks tänu täiendavate arvutuste kättesaadavusele ja lihtsusele töötlemisvõimsus.
Kolmandaks, sujuv kasutajakogemus säilib kiire elastsuse juures. pilvandmetöötluse teenused. Nähtamatus" on pilve skaleerimine protsessid muudavad selle nii, et kliendid ei koge puhverdamist ega teenuse osutamise viivitusi, hoolimata muutustest backend-ressursside jaotuses.
Samuti on oluline, agiilne tootearendus muutub saavutatavaks. Testimiskeskkondi saab hõlpsasti luua ja maha võtta - see on paindlik. AWS või Azure'i elastsus on kasulik eelkõige arendajatele, kellel on vaja kiiresti luua tootmisseadete koopiaid uute versioonide või funktsioonide testimiseks.
Lõpuks saavad ettevõtted konkurentsieelise kiirema reageerimisaja kaudu. Elastne pilvandmetöötlus toetab ettevõtte kasvu, kuna ei pea käsitsi lisateenuseid pakkuma, vaid reageerib dünaamiliselt sellistele sündmustele nagu liiklussageduse suurenemine, vältides seega süsteemi seisakuid.
Seega on elastsuse mõistlik kasutamine osa usaldusväärsest lähenemisviisist ettevõtte uuenduslikkuse ja järjepidevuse tagamiseks. Järgmistes osades käsitletakse põhjalikumalt elastsuse liike, mis pakuvad täiendavaid teadmisi selle rakendamisest erinevates stsenaariumides.
Pilvandmetöötluse valdkonnas on optimaalse elastsuse saavutamine mitmekülgne ettevõtmine. Selle edukaks ärakasutamiseks on hädavajalik selle liigituse mõistmine. Peamiselt tuleb arvestada kahte tüüpi: Horisontaalne elastsus ja vertikaalne elastsus.
Horisontaalne elastsus, mida sageli nimetatakse ka "elastseks skaleerimiseks", käsitleb võimsuse kohandamist samaaegselt töötavate rakenduste instantside koguse manipuleerimise teel. Sisuliselt luuakse nõudluse kasvades täiendavaid instantse; vastupidi, kui nõudlus langeb, lõpetatakse üleliigsed instantsid sujuvalt.
Illustreerides seda näitega - oletame, et üks e-kaubandus server kogeb suurenenud liiklust pühade või tühjendusmüügi ajal. Sellistel juhtudel, vertikaalne skaleerimine ja horisontaalne skaleerimine ja elastsus võimaldab täiendavate serverite kasutuselevõttu, et tulla toime kasvavate kliendi soovid sujuvalt. Kui kiirustamine väheneb, lõpetavad need "ajutised" serverid tegevuse, näidates tõhusalt elastset pilvandmetöötluse võimsust ja manööverdamisvõimet.
Horisontaalse elastsuse potentsiaali täielik ärakasutamine pakub mitmeid selgeid eeliseid:
Siiski tuleb olla ettevaatlik, et horisontaalse elastsuse kasutamine nõuab arendajatelt, et nad järgiksid hoolsalt olematuid disainimustreid.
Täiendav töötlemisvõimsus saab omandada ka teise paradigma kaudu, mida nimetatakse "vertikaalseks elastsuseks" - erinevalt oma vastandist; see viitab konkreetselt võimsuse suurendamisele olemasolevate ressursside (nagu protsessori võimsus või salvestusruum) suurendamise kaudu olemasolevates üksustes, selle asemel et suurendada uute instantside või uute instantside arvu. ressursside lisamine kokku.
Et seda praktiliselt visualiseerida - kujutage ette tavalist andmebaasiserverit, mis ei suuda säilitada oma tõhusust, kuna ressursside eraldamine on ajutine, kuna intensiivsed andmesideülesanded, nagu Machine Learning algoritmid või suuremahulised simulatsioonid, põhjustavad suurt koormust. Vertikaalse elastsuse abil saab süsteem automaatselt eraldada rohkem RAMi või südamikke vastavalt süsteemi töökoormuse nõuded vajadus, kuni serveri jõudlus stabiliseerub. Kui liigne surve hajub pärast ülesande täitmist, väheneb ressursside eraldamine vastavalt, tagastades olemasoleva serveri tagasi algsesse konfiguratsiooni - kõik reaalajas, mis näib justkui avalduvat azure'i elastse reageerimisvõime!
Kuigi teoreetiliselt kõlab horisontaalse meetodi rakendamisega võrreldes lihtsasti; tegelikkuses osutub vertikaalse elastsuse suunas liikumine võrdlemisi keeruliseks, kuna valdavalt piiravad tegurid on järgmised füüsiline riistvara piirangud ja vähem valmis tarkvara toetused saadaval praegu pakutavad müüjad nagu AWS või Azure, mis marginaalselt takistavad täieulatuslikku uurimist veel!
Skaleeritavus pilvandmetöötluses kirjeldab süsteemi võimet käsitleda kasvavat töökoormust, kui selle kasutajaskond laieneb. Kujutage ette, et e-kaubanduse veebisait kogeb pühade ajal kolm korda rohkem liiklust kui tavaliselt, kuid säilitab samas järjepideva funktsionaalsuse. See sujuv jõudluse kasv on tingitud üksnes suurepärasest pilve skaleeritavusest.
Sarnaselt elastsusega tagab see optimaalse täisväärtusliku teenuse kättesaadavus ja tarnimine isegi keset erinevaid nõudmisi, kuid need ei ole üks ja sama - mida ma valgustan hiljem selles arutelus. Skaleeritavus omandab vajaduse korral lisavõimsust ja jaotab töö äsja omandatud ressursside vahel, et suurendada jõudlust.
On olemas kaks peamist skaleeritavuse tüüpi: horisontaalne skaleeritavus ja Vertikaalne skaleeritavus. Esimene tegeleb uue riistvara või süsteemide lisamisega, et kõrgendatud arvutusi tõhusalt hallata. Näiteks võib olla azure'i skaleeritavus, kus täiendavad serverid saab kiiresti integreerida juba olemasolevasse serverivõrku, et suurendada võimekust. Vastupidi, vertikaalne skaleeritavus räägib juba olemasoleva süsteemi võimete suurendamisest, näiteks protsessori täiendamine rohkemate protsessoritega. töötlemisvõimsus või RAM.
Seega annab skaleeritavus ettevõtetele võimaluse püsida ajakohasena koos turg dünaamikat, tagades samal ajal, et kasutajad saavad katkestusteta nautida suurepäraseid teenusekogemusi. Sisuliselt võimaldab skaleeritavus teha ruumi jätkusuutlikuks kasvuks ja ressursside optimeerimiseks ilma olulisi toiminguid häirimata - see on tänapäeva dünaamilistes ärikeskkondades ülioluline.
Järgmistes peatükkides uurime põhjalikumalt pilvandmetöötluse skaleeritavuse ja elastsuse erinevaid tahke ning seda, kuidas mõlemad aitavad ainulaadselt kaasa tõhusate pilvetoimingute teostamisele.
Kui tegemist on pilvandmetöötlusega, siis on skaleeritavus hädavajalik vahend. See seisab selle teedrajava tehnoloogia poolt võimaldatud positiivsete mõjude poodiumil. Selles jaotises kirjeldatakse mõningaid märkimisväärseid eeliseid, mis on saadud järgmise rakendamise tulemusel skaleeritavus pilvandmetöötluses.
Esimene eelis on jõudluse optimeerimine. Töökoormusi on märgatavalt lihtsam tõhusamalt hallata, kui teil on teisi ressursse ja te saate kasutada ära skaleeritavust. Lisaks aitab tipptundidel rohkemate ressursside lisamine rahuldada suurenenud nõudlust rohkemate ressursside järele. Selle tulemusel kogevad kasutajad rakenduse paranenud reageerimisaega.
Jalutuskäik kasu tänaval, kuluefektiivsus ilmub kaardile järgmisena. Skaleeritavuse kasutuselevõtt võimaldab süsteemidel aja jooksul kasvada, selle asemel et teha suuri alginvesteeringuid. Seega maksate ainult selle eest, mida kasutate ja vajate - siin ei ole liigset pagasit! Märkimisväärne on ka see, kuidas skaleeritavus väldib suurest liiklusest tingitud süsteemi seisakute tõttu tekkivaid tarbetuid kulusid.
Järgmine meie teekond läbi skaleeritavuse eeliste on suurem paindlikkus ja ettevõtte kohanemisvõime. Kuna skaleerimisvõimalused on käeulatuses, on kohandamine olemasolev infrastruktuur ja Teenused, mis põhinevad ainult praeguste nõuete alusel on lihtne. See funktsioon annab teie ettevõttele võimaluse reageerida kiiresti muutustele turumaastikul või ootamatutele kasvupunktidele.
Viimasena, kuid eksimatult oluline - usaldusväärsus on üks peamisi eeliseid, mida pakub digitaalses arhitektuuriraamistikus kasutatav skaleeritavuse taktika. Kui üks osa ebaõnnestub, astub teine välja, et tagada funktsionaalsuse säilimine; seega on teenuse katkestamine välistatud - suur pluss kasutaja rahulolu jaoks!
Nende tehnoloogilise töö viljade täielik nautimine sõltub ainult sellest, kuidas elastsus vs. skaleeritavus toimib igas teie organisatsiooni ökosüsteemis igal hetkel valitsevas stsenaariumis - hoides endiselt silma peal sellel põhiteemal: klienditeeninduse parandamine ja tegevuse tõhususe suurendamine.
Kui me süveneme sügavamalt mõistmisse skaleeritavus pilvandmetöötlusespeame hindama ka selle vorme. Arvukad allikad määratlevad pilve skaleeritavuse eelised peamiselt kahel viisil - vertikaalselt ja horisontaalne skaleerimineja vertikaalne ja horisontaalne skaleerimine. Mõistmine, kuidas mõlemad toimivad, heidab valgust sellele, kuidas tõhusalt kasutada pilve skaleeritavust ettevõtte vajaduste järgi.
Vertikaalne skaleeritavus sarnaneb horisontaalselt üle horisondi laienemisega. Mõelge sellest kui rohkemate masinate lisamisest teie ressursside hulka (mida nimetatakse ka väljapoole laienemiseks). See hõlmab sõlmede või instantside arvu suurendamist süsteemis, näiteks serverite arvu suurendamist klastris. Selline diagonaalne skaleerimine toob esile ühe oma peamise tugevuse, kui kasutajate päringute arvu suurenemine on suurenenud, jagades suurenenud töökoormus paljude süsteemide vahel.
Horisontaalne skaleeritavus optimeerib pilve elastsus kergusega - vältides märkimisväärseid häireid teie olemasolev infrastruktuur ja operatsioonide jaoks, mis kinnitab, miks seda eelistatakse väga hästi selliste rakenduste puhul, mis on loodud selliste arhitektuuride nagu mikroteenused ümber.
Sellest tulenevalt on mõned juhtivad avalikud pilved, mis edukalt rakendavad horisontaalne skaleerimine hulka kuuluvad AWS ja Azure; nende elastsuse tööriistakomplektid toetavad seda tüüpi loomupäraselt. Kuid lubage mul siinkohal korrata: pelgalt täiendavate üksuste hankimine ei ole lahendus; edukas rakendamine nõuab tõhusat koormuse tasakaalustaja seadistamist, mis struktureerib liiklusvoolu olemasolevate sõlmede vahel sujuvalt.
Erinevalt Horisontaalne skaleerimine, Vertikaalne skaleerimine suurendab võimsust võimsuse suurendamise kaudu - mõelge RAM-i suurendamisele või olemasolevale masinale täiendavate protsessorite lisamisele (skaleerimine). Ergo, selle asemel, et mitmekordistada riistvara numbreid, keskendub see tüüp iga üksuse jõudlusomaduste võimendamisele.
Vertikaalne skaleerimine toob sageli kaasa tehingukiiruse olulise suurenemise, mis tähendab, et see sobib hästi andmebaaside või rakenduste jaoks, mis tegelevad keerukate arvutusülesannete ja suurte andmekogumitega. Pidage nüüd meeles, et kuigi vertikaalne skaleeritavus tundub ahvatlev, arvestades, et on vähe või üldse mitte vaja täiendavaid kodeerimispingutusi ja tüsistusi, mis on tüüpilised, et horisontaalne skaleerimine nagu näiteks vahemälu järjepidevuse säilitamine eri instantside vahel, välditakse, kuid selle piirid on seatud ka riistvara maksimaalsete võimalustega, mis võivad suure liiklussageduse hüppelise kasvu ajal erinevalt selle horisontaalsest vastandist olla ebapiisavad.
Eriti silmapaistvad pilveplatvormid, mis pakuvad tõhusaid mehhanisme, et vertikaalne skaleerimine hõlmavad Amazon Web Services'i Elastic Compute Cloudi ja Azure Virtual Machines'i Microsoft Azure, mis teeb neist valikuvõimalusi, kui arvutustehniliste töömahtude suurenemist on oodata.
Nii horisontaalse kui ka vertikaalse pilve skaleeritavuse jaoks on konkreetsetele stsenaariumidele sobivad konkreetsed tugevused, mis nõuavad nende kasutamise kindlaksmääramisel usaldusväärset otsustusvõimet, viies need asjakohaselt vastavusse ärinõuetega, optimeerides seeläbi märkimisväärselt. pilve elastsus ja ressursikasutuse võimekus, mis väljendub kulutasuvates ja skaleeritavad lahendused ilma, et see kahjustaks jõudlusparameetreid.
Enne põhiliste erinevuste selgitamist on väga oluline esmalt mõista nende mõistete põhilisi määratlusi. Lihtsalt öeldes, elastsus on pilvandmetöötlus viitab et süsteemi võime hallata ressursside jaotamist dünaamiliselt vastavalt praegusele töökoormuse nõuded. Erinevalt elastne lahendus, skaleeritavus kirjeldab a süsteemi võime ja võimsuse suurendamiseks, säilitades samal ajal tõrgeteta funktsionaalsuse.
Elastsuse ja skaleeritavuse vahel on mõningane kattuvus, kuna mõlemad mehhanismid suurendavad süsteemi jõudlust muutuva töökoormuse korral. Ometi on neil teatavad olulised erinevused, mis muudavad need eri stsenaariumides hindamatuks.
Kiire elastsuse ja skaleerimisstrateegiate põimunud teede erinevusi hinnates saavad potentsiaalsed kasutajad kindlaks teha, milline lähenemisviis teeniks nende unikaalseid nõudeid tõhusalt nende Azure'i või AWSi rakendatud projektide elutsükli jooksul.
Elastsuse ja skaleeritavuse saavutamine pilvemiljöös võib tunduda hirmutav. Siiski, kui mõistate sellega seotud meetodeid, muutub see vähem hirmutavaks.
Alustuseks on automaatse skaleerimise võimaldamine üks põhiline viis elastsuse saavutamiseks. Automaatne skaleerimine võimaldab teie süsteemil automaatselt kohandada võimsust vastavalt muutuvatele nõudmistele. Kasutades pilveteenused usaldusväärsetelt teenusepakkujatelt, nagu AWS või Azure, on teine meetod teie pilvandmetöötluse infrastruktuuri elastsete võimaluste tugevdamiseks.
Azure'i elastsuse või AWSi elastsuse abil on selle funktsiooni tõhusaks saavutamiseks kättesaadavad võimekad platvormid. Mõlemad platvormid omavad funktsioone, mis toetavad kiiret suurendamist. eemaldada ressursse või olemasolevate ressursside vähendamine, reageerides nõudluse muutustele.
Teisalt nõuab skaleeritavus teistsugust käsitlusviisi. Kõige olulisem on olemuselt olemuslike rakenduste ehitamine - lihtsamalt öeldes tuleks rakendused ehitada nii, et nad ei salvestaks kliendipõhiseid andmeid ühest seansist teise.
Teie süsteemi arhitektuur mängib samuti olulist rolli skaleeritavuse saavutamisel. Mikroteenuste arhitektuuri kasutuselevõtt võib suurendada teie pilve skaleeritavust, sest suured rakendused jagunevad väiksemateks osadeks, mis töötavad iseseisvalt.
Järgnevalt on esitatud samm-sammuline jaotus, milles on üksikasjalikult kirjeldatud, kuidas neid olulisi omadusi saavutada:
Pidage meeles, et optimaalse "elastsuse vs. pilves skaleeritavuse vs. rohkem" taseme saavutamine ei ole üleöö saavutatav - see hõlmab korduvaid täiustamistsükleid koos arhitektidega, kes on valmis õppima ja kohanema dünaamiliselt vastavalt vajaduste arengule.
Kuigi lubadused elastsus ja skaleeritavus pilvandmetöötluses on kahtlemata atraktiivsed, kuid neil on ka omad takistused. Kui ettevõtted hakkavad neid omadusi oma infrastruktuuri integreerima, tekivad mitmed väljakutsed, mis võivad osutuda koormavaks.
Esiteks, keeruliste süsteemide haldamine ei ole väike saavutus. Suure paindlikkusega kaasneb ka suurem keerukus. Kuna te suurendate või vähendate ressursse sõltuvalt nõudlusest, on väga oluline säilitada süsteemi kõrge jõudluse tase. Sellegipoolest võib optimaalse jõudluse tagamine mitme platvormi vahel - elastne skaleerimine - olla üsna keeruline.
Teine küsimus on konkreetsete regulatiivsete ja nõuetele vastavuse nõuete täitmine. Need eeskirjad erinevad tööstusharude ja piirkondade kaupa ning seavad sageli täiendavaid piiranguid andmete säilitamisele ja haldamisele pilvekeskkonnas. See tekitab unikaalseid takistusi ettevõtetele, kes püüavad tagada nõuete täitmist ja samal ajal nautida AWSi või sarnaste teenuste, näiteks Azure'i paindlikkuse eeliseid.
Samamoodi muutub kasutuse ulatuslik mõõtmine elastsete pilvandmetöötluslahenduste puhul märkimisväärselt keerulisemaks. Kulude hindamine on oluline planeerimise ja eelarvestamise eesmärgil, kuid see muutub üha keerulisemaks, kui teie infrastruktuur laieneb või kahaneb kiiresti vastavalt töökoormuse nõuded (kiire elastsus vs. nõudlus).
Samuti tuleb arvestada küberturvalisus mitme kasutajaga seotud riskid - arvutusressursside jagamine mitme kasutaja vahel võib õigesti korraldamata jätmise korral paljastada tundlikud andmed...
Lõpuks on oluline mainida müüja lukustamisega seotud probleeme, mis võivad tekkida, kui tuginetakse liigselt konkreetse tootja patenteeritud funktsioonidele. pilveteenuse pakkuja nagu AWSi või Azure'i elastsuse pakkumised. Organisatsioonid peavad tagama, et nad suudavad vajadusel pilveteenuse pakkujat vahetada, ilma et see tooks kaasa märkimisväärseid häireid või suuri üleminekukulusid.
Kokkuvõttes ei pruugi need takistused neutraliseerida eeliseid, mida pakub elastsus ja skaleeritavus pilvandmetöötluses. Siiski on need kindlasti põhjust hoolikalt kaaluda, kui hakkate seda tõhusat tehnoloogiat kasutama.
Rõhutades elastsus ja skaleeritavus pilvandmetöötluses on väärtuslik iga organisatsiooni jaoks, kes soovib kasutada pilveplatvormide potentsiaali. Nende rakendamine nõuab strateegilist planeerimist, tähelepanu pööramist teie ainulaadsetele ärivajadustele ning arusaamist teie liiklusmustritest ja töötlemisvajadustest. Siin on mõned parimad tavad, mis juhatavad teid selle protsessi käigus:
Järgides neid tavasid hoolsalt, kandes samas individuaalsete nõuete eripära, võib saavutada optimaalse taseme nii elastsuse kui ka skaleeritavuse osas, mis on võimalik pilvekeskkondades nagu AWS Elasticity või Azure Elasticity funktsioonid kiirelt vastavalt tingimustele ja võimsuse piirangutele.
Kogu maailmas pöörduvad arvukad ettevõtted tehnoloogiliste edusammude poole, et saavutada pilvandmetöötlus. Nad keskenduvad elastsuse ja skaleeritavuse kahekordsetele eelistele. Selle teema selgitamiseks arutleme mõne märkimisväärse näite üle.
Üks nende funktsioonide eeliseid kasutav pioneerettevõte on Netflix. Netflix on video voogedastusteenuste ülemaailmne liider, mistõttu on tema kasutamine tipptasemel vaatamise ajal märkimisväärselt suurenenud. Kasutades ära pilve elastsus, saab see hõlpsasti kohandada oma arvutusvõimsust, et vastata täpselt kasutajate nõudlusele.
Teiseks pilveteenuste pakkujad on Amazon Web Services (AWS). See platvorm varustab miljoneid ettevõtteid kogu maailmas skaleeritavate pilvepõhiste lahendustega. AWSi ainulaadsete funktsioonide, nagu automaatne nõudlusele reageerimine ja paindlik serverite võimsuse kohandamine, abil saavutavad organisatsioonid sujuva operatiivse skaleeritavuse.
E-commerce titaan eBay, liiga kuulub selle katuse alla. Kuna igal ajahetkel on rohkem kui miljard elavat pakkumist, mis seisavad silmitsi kõikuvate liiklustasemetega, vajab eBay nii elastseid kui ka skaleeritavaid võimalusi, mis on saadaval nende kasutatud pilvepakkumistes.
Lõpetuseks, vaadelgem Salesforce'i, tuntud kliendisuhete haldamise vahendit. Salesforce kasutab suurt vertikaalset ja horisontaalset skaleeritavust ning elastseid pakkumisvõimalusi, et mahutada kasvavat kliendibaasi, tagades katkematu klienditeeninduse.
Kokkuvõttes esindavad need ettevõtted vaid väikest osa üksustest, kes on oma vastavate sektorite piires saavutanud suurema tulemuslikkuse tänu targalt valitud elastsuse ja skaleeritavuse strateegiatele. Need kasulikud aspektid hõlbustavad nende tegevuse ratsionaliseerimist, vastates samal ajal veatult klientide arenevatele nõudmistele.
Pilvandmetöötlus on toonud ettevõtjatele kaasa hulgaliselt võimalusi kasvamiseks, uuendusteks ja oma tegevuse revolutsiooniliseks muutmiseks. Paljud ettevõtted on saanud kasu elastsusest ja skaleeritavusest pilvandmetöötlus teenuseid, optimeerides seega oma ressursse ja saavutades edu konkureerivatel turgudel.
Üheks silmapaistvaks näiteks on Netflix, mis on maailma juhtiv voogedastusteenuste pakkuja. Kuna sisunõudlus kõigub eri aegadel järsult, on nad võtnud kasutusele elastse pilvandmetöötluse, mis on andnud muljetavaldavaid tulemusi. Kasutades AWS-i (Amazon Web Services), õnnestub ettevõttel automaatselt skaala suurendada oma serverite võimsust suure liikluskoormuse ajal.
Statista aruande kohaselt on 2021. aasta esimese kvartali seisuga maailmas 208 miljonit tasulist Netflixi tellijat. Ent hoolimata sellisest tohutust kasutajate arvust kogevad kliendid harva teenuse katkestusi tänu pilvandmetöötluse kiirest elastsusest tulenevale paindlikkusele.
Vaieldamatult on Netflixi efektiivne kasutamine elastsuse vs. skaleeritavus pilvandmetöötluses on oluline, et säilitada oma mainet sujuvate meelelahutuskogemuste eest, sõltumata samaaegsete kasutajate arvust.
Teine silmapaistev näide on Coca-Cola, üks maailma suurimaid jookide tootjaid. Nad kasutavad Microsofti pilvekeskkonna Azure'i elastsusfunktsioone, et efektiivselt skaleerida vastavalt ärivajadustele.
Sisuliselt kasutas Coca-Cola Azure'i skaleeritavaid tehisintellekti algoritme, et analüüsida miljonite müügiautomaatide müügiandmeid kogu maailmas. See programm võimaldas ennetavat hooldust ja optimeeritud varude haldamist selliste tegurite alusel nagu piirkondlikud maitsed ja hooajalised muutused.
Seda punkti laiendades on Natarajan Venkatakrishnan - The Coca-Cola Company asepresident innovatsioon ja ettevõtlus - öelnud: "Otsuseid, mis varem võtsid nädalaid või kuid, saab nüüd teha reaalajas." See avaldus näitas nende edukat skalaabluse vs. elastsuse kaasamist globaalse tegevuse tõhusasse juhtimisse tehnoloogiliste uuenduste abil.
Mõlemad nimetatud juhtumid näitavad, kuidas suured ettevõtted rakendasid pilvandmetöötluses kalibreeritavust ja elastsust, kõrvaldades tõhusalt ressursse ning parandades tõhusust ja kliendirahulolu, vähendades samal ajal tegevuskulusid.
Navigeerimine järgmistes maailmades pilve elastsus ja skaleeritavus eeldab kogenud spetsialistide jaoks tõhusate tööriistade arsenali. Need vahendid ei aita mitte ainult nende põhiaspektide haldamisel, vaid suurendavad ka teie süsteemide tõhusust.
Alustuseks, Automaatsed skaleerimisvahendid on kriitilise tähtsusega. AWS Auto Scaling, Azure Autoscale ja Google Compute Engine'i Managed Instance Groups on populaarsed valikud. Kiiret elastsust hõlbustab instantside peatamine vähese kasutuse ajal ja nende taaskäivitamine vähese kasutuse ajal. tippnõudlus korda.
Järgmisena leiame nimekirjast Koormuse tasakaalustamise kommunaalteenused. Sellised rakendused nagu Azure Load Balancer ja AWS Elastic Load Balancer jaotavad töökoormusi eri arvutiressursid tõhusalt. See aitab säilitada rakenduse reageerimisvõimet, parandades üldist skaleeritavust.
Kolmandaks nõuavad skaleeritavad arhitektuurid tõhusaid seirelahendusi, nagu Amazon CloudWatch või Google Stackdriver. Need tarkvarad tagavad nähtavuse mõõdikute kohta, mis hõlbustab kiiremat otsustamist seoses elastse skaleerimise tegevusega.
Sellised jõudluse testimise vahendid nagu Apache JMeter või Gatling annavad väärtusliku ülevaate süsteemi käitumisest erinevates koormustingimustes. Need simuleerivad suurt kasutamiskoormust ja hõlbustavad stressitestimise stsenaariume, mis annavad ülevaate võimalikest skaleeritavuse piirangutest.
Lisaks teenib konteinerite orkestreerimisplatvorm nagu Kubernetes märkimisväärselt elastsuse vs. skaleeritavuse kontseptsiooni omaksvõtmisel. pilvandmetöötlus. Selle automatiseeritud kasutuselevõtu, haldamise ja konteinerrakenduste automaatse skaleerimise abil saavutatakse sujuvalt nii soovitud elastsus kui ka skaleeritavus.
Lõpuks on oluline ka kulude haldamise vahendid, mis aitavad jälgida pilvekulusid, mis võivad kiiresti kasvada, eriti kui rakendatakse erinevaid elastsuse strateegiaid.
Minu kogemuste põhjal, mis on laialdaselt töötanud pilvetehnoloogiatega, mängivad need eespool nimetatud vahendid olulist rolli tõhususe suurendamisel, püüdes samal ajal saavutada optimaalset elastsust ja skaleeritavust. pilvandmetöötlus keskkonnad. Lõpetuseks, kuigi mitte vähemtähtsalt, pidage meeles, et iga tööriist on sama hea kui selle operaator, seega investeerige piisavalt aega igaühe uurimisse, mõistes, kuidas see saab kõige paremini teenida teie konkreetseid vajadusi, et saavutada ambitsioonikaid tulemusi, mis tulenevad teie valitud pilvekeskkonna elastsuse ja skaleeritavuse strateegiatest!
Elastsuse ja skaleeritavuse tõhus haldamine pilvandmetöötluses nõuab mõningaid investeeringuid. Kuigi see areng toob märkimisväärseid ärilisi eeliseid, kaasnevad sellega ka mitmed kulud.
Esimene kulu, mis meenub, on infrastruktuuri maksumus. Et tõhusalt hallata elastset skaleerimist ja võimaldada pilvandmetöötluse skaleeritavust, on vaja servereid, piisavalt andmesalvestusmaht, võrguelemente, muu hulgas. Sõltuvalt sellest, kas te valite kohapealse või avaliku või privaatse pilveteenuse pakkuja nagu AWS või Azure, võivad need kulud oluliselt erineda.
Infrastruktuuri hooldus on veel üks aspekt, kus kulutused kerkivad esile. See on tingitud sellest, et seadmete optimaalse jõudluse säilitamine ei ole odav. Lisaks regulaarsetele uuendustele moodustab osa nendest kuludest ka vananenud riistvara väljavahetamine. Lisaks sellele, arvestades kiireid ja ettearvamatuid muutusi tehnoloogiasfääris, mis mõjutavad elastsust vs. pilve skaleeritavus ja elastsus vs. dünaamika, on oluline olla ajakohane.
Kolmas kulukategooria hõlmab tarkvaralitsentside tasusid. Selleks, et tagada paindlikkus pilves või saavutada oma arhitektuuri olemasolevate instantside skaleeritavus, on sageli vaja täiustatud tarkvaravahendeid. Neid kulusid, mida tavaliselt pakutakse tellimuspõhiste teenustena (SaaS), tuleks arvestada esialgses eelarves.
Ärge alahinnake oma inimressursside rolli, kui arutate, mis on elastsus või üksikasjalikult kirjeldate pilve skaleeritavuse ja elastsuse kaalutluste peensusi. Hästi koolitatud töötajad mõistavad elastsust pilvandmetöötlus keerdkäikudest palju paremini kui väljaõppeta meeskond teeksid. Nad muutuvad väärtuslikuks varaks, kes aitavad positiivselt kaasa mõlema prioriteedi tõhusale saavutamisele, vähendades samal ajal välditavaid kulutusi.
Kokkuvõtteks, mõistmine, mis on elastsus vs. mõistmine, mida tähendab skaleeritavus, muutub vähem keeruliseks, kui nende kulude jaoks on algusest peale piisavad eelarvevahendid olemas - tagades seega sujuvama toimimise ilma tarbetu finantskoormuseta.
Kui tegemist on pilvandmetöötluse paindlikkuse ja skaleeritavuse saavutamisega, on turvalisus kriitiline aspekt, mida ei saa tähelepanuta jätta. Tõepoolest, kuna süsteemid skaala horisontaalselt või vertikaalselt, satuvad nad paratamatult suuremate võimalike ohtude kätte.
Üks peamine mure on seotud andmete rikkumisega. Kuna teie süsteem muutub üha paindlikumaks ja skaleeritavamaks, suureneb ka salvestatava ja töödeldava tundliku teabe hulk. Seetõttu tuleb kehtestada tõhusad andmete krüpteerimismehhanismid, et tõrjuda võimalikke rikkumisi või volitamata juurdepääsu.
Teine küsimus on seotud mitme rentnikuga. Iseenesest on pilvandmetöötlus tähendab, et ressursse jagatakse sageli mitme kasutaja vahel. Suurendamine võimaldab teil neid kasutajaid paremini teenindada, kuid see tähendab ka suuremat võimalust kasutajate vaheliste rikkumiste jaoks. See rõhutab vajadust partitsioneerimismeetmete järele, mis hoiavad kasutajate tegevuse üksteisest isoleerituna.
Siis on veel küsimus sessiooni ratsutamise või kaaperdamise kohta, mis suureneb koos azure'i elastsuse ja elastse skaleerimisega teie operatsioonides. Keerukas seansihaldus koos rangete autentimisprotokollidega võib selliseid rünnakuid tõhusalt leevendada.
Turvalised rakendusliidesed (Application Programming Interfaces, API) on samuti oluline aspekt, kui vaadeldakse kiiresti laienevate süsteemide turvalisust; API võtmete väärkasutamine võib avada uksed pahatahtlikele üksustele, kes otsivad õigustamatut juurdepääsu teie süsteemi funktsioonidele.
Pidage meeles, et pilvandmetöötluse elastsuse ja skaleeritavuse saavutamine ei piirdu ainult kohese nõudluse rahuldamisega; plaanid peavad olema piisavalt turvalised, et nad oleksid endiselt kasutatavad ka kaugeleulatuvate tulevikustsenaariumide raames. Teisisõnu soovitan mõelda pikaajaliselt, investeerides aega püsiva turvalisuse aluste loomisesse varakult enne skaleerimist või paindlikkuse lisamist.
Lõpuks on nende kaalutluste osa ka hajutatud komponentide vahelise kommunikatsiooni kaitsmine - kiire reageerimisvõime on oluline, kuid see ei tohi toimuda transiidi ajal turvalisuse ohustamise arvelt!
Tugevate turvameetmete lõplik rakendamine aitab neid riske lahendada ja võimaldab turvalisi tavasid nii elastsuse kui ka skaleeritavuse optimaalsete aspektide saavutamisel erapilvekeskkondades. Võite olla kindel, et pilveprojekteerijad: ohutuse seadmine prioriteediks ei takista arengut - see tagab, et jõuate vastutustundlikult sinna, kuhu soovite!
Kuna me süveneme automatiseerimise mõjusse elastsuse ja skaleeritavuse saavutamisele pilvandmetöötluses, on oluline, et juhid mõistaksid, et automatiseerimine on mängu muutja. Kasutades automatiseeritud protsesse ja eemaldades käsitsi sekkumise paljudest igapäevastest protsessidest, saavad organisatsioonid rohkem kontrolli oma ressursside üle.
Eelkõige võimaldab rakenduste automatiseerimine ettevõtetel hallata ressursse tõhusamalt. See aitab tagada pilvandmetöötluse kiire elastsuse, kehtestades selged reeglid ressursside suurendamiseks või vähendamiseks vastavalt nõudlusele. teenuse kättesaadavus. Pilve elastsus> tohutut kasu, kuna süsteemid võivad kasvada või kahaneda ilma inimese osaluseta.
Teiseks, infrastruktuuri automatiseerimine mängib mõjukat rolli nii skaleeritavus ja elastsus. Traditsiooniliselt oli serverite seadistamine raske ülesanne, mis nõudis füüsiline riistvara kohandamine. Märkimisväärne on see vaev, et see probleem on kõrvaldatud tänu automatiseeritud infrastruktuuri seadistamisele, mis on saadaval selliste teenuste nagu Azure Elasticity kaudu.
Poliitikapõhine mastaapimine on veel üks ilming, mis on seotud töötlemisvõimsus automatiseerimine, mis suurendab paindlikkust ja skaleeritavust. See määrab kindlaks konkreetsed piirmäärad tulemuslikkuse mõjutamine mis vallandavad automaatseid reaktsioone, nagu ressursside laiendamine või lepinguliste ressursside vähendamine. See tõstab veelgi elastsuse taset pilvandmetöötlus, mis võimaldab tõhusamalt reageerida kõikuvatele nõudmistele.
Pilve automatiseerimise ja elastsuse vs. skaleeritavuse sünergia pilvandmetöötlus ei saa ülehinnata; see annab ettevõtetele vahendid, mis on mõeldud tänapäevaseks digitaalseks ressursside jaotamiseks, ületades samal ajal käsitsi juhitavate süsteemide tekitatud lüngad. Intelligentse automatiseerimise kasutamine võib tõepoolest muuta seda, kuidas organisatsioon kasutab oma pilvevõimalusi tõhususe ja tulemuslikkuse suurendamiseks.
Tehisintellekt (AI) ja Machine Learning (ML) muudavad pilvandmetöötluse erinevaid aspekte, sealhulgas optimaalset jõudlust ja elastsust. Need täiustatud tehnoloogiad mõjutavad oluliselt seda, kuidas organisatsioonid haldavad oma ressursse pilves.
Üks põhjalik viis, kuidas AI/ML mõjutab pilvandmetöötluse elastsust, on prognoosiv analüüs. ML-algoritmid analüüsivad mineviku kasutusmustreid, et prognoosida täpselt tulevast nõudlust. Prognoosides andmeliikluse suurenemist või vähenemist, võimaldavad nad kiiret elastsust, kohandades ressursse peaaegu koheselt vastavalt muutuvatele vajadustele.
Tehisintellekti roll skaleeritavuse hõlbustamisel pilvandmetöötlus ei saa ka tähelepanuta jätta. Selle täisvõimsuse planeerimine automatiseeritud otsuste tegemiseks tagab, et skaleerimisoperatsioonid toimuvad sujuvalt ilma inimese sekkumiseta. See funktsioon vähendab seisakuid, suurendades oluliselt süsteemi jõudlust.
Lisaks sellele on tehisintellekti/ML integreerimine pilveteenused aitab suurendada tõhusust, vähendades samal ajal tegevuskulusid. See optimeerib ressursside kasutamist, tuvastades alakasutatud instantsid ja jaotades need vastavalt ümber. Tulemuseks on ressursside tõhusam kasutamine ja kulude kokkuhoid.
Kokkuvõtteks võib öelda, et AI/ML rakendamine oma pilveinfrastruktuur võiks märkimisväärselt suurendada nii selle paindlikkust kui ka skaleeritavust. Siiski on oluline meeles pidada, et need ei ole eraldiseisvad lahendused, vaid vahendid, mis täiendavad üldist strateegilist lähenemist juhtimise suhtes. skaleeritavus ja elastsus pilves. Veenduge, et integreerite need targalt oma olemasolevasse süsteemi, võttes samal ajal arvesse muid olulisi aspekte, nagu mõju turvalisusele ja kulukontrollimeetmed.
Pidage siiski meeles, et AI/ML-rakendused ei pruugi iga äristsenaariumi puhul koheselt toimida. Veenduge, et teete põhjalikke uuringuid, et teha kindlaks teostatavus, enne kui otsustate need tipptehnoloogiad täielikult oma protsessidesse integreerida.
DevOps, mis on arenduse ja operatsioonide segu, on oluliselt mõjutanud paindlikkust ja skaleeritavust. pilvandmetöötlus. Selline integratsioonil põhinev lähenemisviis soodustab sagedasi muudatusi, paremat töökindlust ja kiirendatud töötempot. tarkvaraarendus.
Mis puutub elastsuse suurendamisse pilvekeskkonnas, siis DevOps edendab automatiseerimist kui oma põhiomadust. Serverkonfiguratsioonide ja rakenduste juurutamise automatiseerimise abil, kasutades selliseid vahendeid nagu Ansible või Terraform, saame kiiresti kohandada võimsust vastavalt muutuvale nõudlusele. Sisuliselt võimaldavad DevOps tavad "elastset skaleerimist", kus arvutiressursid paindlikult laiendada või kokku tõmmata vastavalt reaalajas tekkivatele vajadustele
Veel üks mõõde, millele DevOps oluliselt kaasa aitab, on skaleeritavus. See võimaldab tõhusamalt kasutada riist- ja tarkvararessursse, mis tähendab, et rakendus saab suurema koormusega toime tulla, lisades uusi töötlemisvõimalusi kas horisontaalselt või vertikaalselt. DevOps mudeli sujuv suhtlus arendajate ja IT-operatsioonide vahel tagab skaleeritavate omaduste kiire lisamise teie rakendusse. pilveinfrastruktuur.
Klassikaline näide on Amazoni teenus Elastic Beanstalk, mis on nende kontseptsioonide koos rakendamise otsene tulemus. See ühendab AWSi teenuste võimsuse - võimaldades skaleeritavust - ja paratamatu tõhususe, mis tuleneb täieulatusliku automatiseeritud kasutuselevõtu torujuhtme kasutuselevõtust, suurendades seeläbi elastsust.
Kokkuvõtteks võib öelda, et DevOps põhimõtete integreerimine viib ärieesmärgid tihedalt vastavusse tehnilise teostusega, edendades samal ajal paindlikke süsteeme, mis kasutavad tõhusalt ära pilve elastsus ja tagada katkematu skaleeritavus tippkasutuse ajal. Ettevõtete jaoks, kes soovivad kasutada elastset pilve ja arvutusvõimsust täiel määral (olgu see siis AWS või Azure), on need teadmised hindamatu väärtusega osa tervikliku, skaleeritava lahenduse loomisel, mis vastab täpselt kasutajate nõudmistele igal ajahetkel.
Konteinerid, mida sageli kasutatakse sünonüümiliselt dokkidega, on revolutsiooniliselt muutnud valdkonna pilvandmetöötlus. Eelkõige pakuvad nad kaasaskantavat, järjepidevat keskkonda tarkvararakenduste arendamiseks, testimiseks ja kasutuselevõtuks, kuid lisaks sellele põhieeldusele on neil keskne roll pilve elastsuse ja skaleeritavuse saavutamisel.
Enne nende mõju uurimist nendele kahele põhiomadusele, mis iseloomustavad pilvandmetöötlus - elastne skaleerumine ja skaleeritavus - oluline on mõista, mis on konteinerid. Mõelge neist kui kergetest pakettidest, mis hoiavad teie rakenduse kood koos kõigi oma sõltuvustega. See muudab rakenduste tarnimise erinevatele platvormidele sujuvalt - oluline omadus, kui räägitakse pilve skaleerimine ja elastsus.
Üks hädavajalik aspekt, kus konteinerid suurendavad paindlikkust, on ressursside haldamine. Traditsiooniliselt olid virtuaalmasinad fikseeritud suurusega, mis tegi ressursside jaotamise mikrotasandil keeruliseks. Konteinerid aga paistavad selles valdkonnas silma, võimaldades ressursside granuleeritud kontrolli. Kuna nad on oma olemuselt väikesemahulised, saavad nad kiiremini kerkida ja tarbida vähem mälu - see toob kaasa enneolematu kiire elastsuse taseme konteinerites. pilvandmetöötlus.
Paindlikkus on veel üks konteinerite nurgakivi, mis laiendab nii AWSi, Azure'i kui ka mõne muu pilve ökosüsteemi elastsust ja skaleeritavust. Eraldades rakendusloogika aluseks olevast infrastruktuurist sõltuvusest, soodustavad nad keskkonda, kus rakendused ei sõltu keskkondade tüübist ja mastaabist, milles neid kasutatakse - olgu selleks siis arendaja tööjaam või suuremahuline tootmisrakendus, mis hõlmab mitut sõlme või klastrit.
Lõpuks väärivad konteinerite orkestreerimise lahendused, nagu Kubernetes, auväärset mainimist kui konteinerite põhjustatud elastsuse ja skaleeritavuse mitmekordistajad, mis on keerukate pilvepõhiste rakenduste puhul realiseeritud. See mitte ainult ei jälgi dünaamiliselt koormuse muutusi, vaid ka kohandab konteinerite jaotust automaatselt - tagades seega reageeriva elastsuse. pilve skaleerimine, ilma käsitsi sekkumiseta.
Kokkuvõttes (kuigi selgesõnaliselt öeldakse, et seda väljendit ei tohi kasutada), tähendab konteinerite kasutuselevõtt dünaamilise ressursi optimeerimise intensiivistamist - aidates organisatsioonidel liikuda lihtsalt tõhusast kasutamisest (skaleeritavus) reaalajas kohanemisvõime (elastsus) suunas. Staatiliste infrastruktuuride päevad tunduvad tõepoolest olevat loetud, arvestades selliste veenvate atraktsioonide pakkumist, mida pakuvad need tagasihoidlikud virnastatavad laevad!
Serverless computing on pilvetehnoloogia uuenduslik aspekt, mis mängib olulist rolli elastsuse ja skaleeritavuse suurendamisel. See toimib käivitatava mehhanismi alusel, mis võimaldab rakendustel olla kättesaadavad ainult siis, kui neid kutsutakse, kõrvaldades praktiliselt tühikäigud.
Selle mõju mõistmiseks on kõigepealt oluline mõista, mida serverivaba andmetöötlus endast kujutab. Sisuliselt viitab serverita andmetöötlus pilveteenuse vormile, kus pilveteenuse pakkuja ise haldab dünaamiliselt ressursside jaotamist. andmesalvestusmaht ja rakenduskoodide täitmine, vabastades seega organisatsioonid serveri haldamise ülesannetest.
Esiteks hõlbustab serverivaba arhitektuur tänu oma sündmusepõhisele olemusele kiiret skaleerimist. See sillutab teed täiustatud elastsusele, sest see skaleerub nõudluse alusel koheselt üles või alla, näidates oma elastseid skaleerimisomadusi. Kui puudub nõudlus või vallandamistoimingud, on rakendused passiivsed, vähendades seega oluliselt ressursikasutust ja kulusid.
Lisaks sellele soodustab serverivaba andmetöötlus operatiivset paindlikkust, sest ressursside lisamine ja võimaldab arendajatel keskenduda rohkem põhilistele äritegevustele, mitte koormata end infrastruktuuri haldamisega seotud küsimustega. Selline suurem kiirus võib viia kiiremate iteratsioonide ja üldise ärilise kohanemisvõime paranemiseni, mis on iseloomulikud skaleeritavatele süsteemidele.
Ka kättesaadavuse seisukohast toetavad serverita arhitektuurid kõrget kättesaadavust tänu oma detsentraliseeritud struktuurile, mida toetab globaalne jaotamine üle kogu mitu serverit ja andmekeskused. See koondamine tagab rakenduste järjepidevuse ka riistvararikete korral - see on lahutamatu osa nii paindlikkuse kui ka skaleeritavuse saavutamisel. pilvandmetöötlus.
Siin on lihtne jaotus serverivaba arvutustehnika mõju kohta:
Selliste eraldiseisvate tehnoloogiate nagu AWS Lambda või Azure Functions kaasamine võib olla oluline samm suurema elastsuse ja skaleeritavuse saavutamise suunas teie pilveteenuste jaoks, ilma et see tooks kaasa tarbetuid kulusid või keerukust; seega on selge, miks nii paljud ettevõtted seda teed praegu uurivad.
Edge computing, uuenduslik lähenemine andmetöötlusele, mängib olulist rolli nii elastsuse kui ka skaleeritavuse mõjutamisel. pilvandmetöötlus. Enne selle mõju lahtiseletamist mõistame servaarvutite olemust.
Põhimõtteliselt viiakse arvutused andmekeskustest eemale, võrgu "servadesse" - lähemale seadmetele, mis genereerivad andmeid. Selline arhitektuuriline paradigma välistab viivitusprobleemid, võimaldab andmete analüüsi reaalajas, soodustab Asjade internetiühendus laiendamist ja annab süsteemidele võimaluse käsitleda ulatuslikke koormusi suurema järjepidevusega.
Nüüd sukeldume servaarvutite mõjule elastsusele vs. skaleeritavusele pilvandmetöötluses:
Nii suurema elastsuse kui ka skaleeritavuse saavutamisel pilvemehhanismides on see väga detsentraliseeritud mudel seotud selliste tagajärgedega nagu julgeolekukaalutlused või probleemid järjepideva tulemuslikkuse jälgimisega, millega tsentraliseeritud struktuurides tavaliselt samal määral ei puututa kokku. Sellegipoolest jätkuvad edusammud nende puuduste leevendamiseks, kasutades samal ajal ära nende potentsiaalsed väärtused.
Edaspidi on ilmne, et kaaludes võimalusi Azure'i elastsuse või AWS-i versiooni vahel või hinnates skaalumisvõimet vs. elastsust üldiselt - teadmine, kuidas sellised metoodikad nagu servaarvutid võivad teie eesmärke märkimisväärselt edendada, annab teile võimaluse teha targemaid strateegilisi valikuid, mis panevad hoogu digitaalsesse ümberkujundamisse!
Estonian 
English 
German 
Swedish 
Danish 
Norwegian 
Finnish 
French 
Polish 
Arabic 
Italian 
Japanese 
Korean 
Spanish 
Dutch 
Greek