A felhőinfrastruktúra számos számítási szolgáltatáson keresztül biztosítja az energiát, a memóriát és a tárolási képességeket, a modern digitális műveletek gerincét képezve. Ezek a szolgáltatási teljesítmény alkalmazások és munkaterhelések a fizikai hardverek kezelésének összetettsége nélkül, rugalmasságot és hatékonyságot kínálva minden méretű vállalkozás számára.
A Cloud Compute Services alapvető elemei
A Cloud Compute Services az alapvető építőelemeket képviseli, amelyek lehetővé teszik a szervezetek számára az adatok feldolgozását, az alkalmazások futtatását és a munkaterhelés kezelését virtuális környezetben. A fő szolgáltatók, mint például az AWS, az OCI és az OVHCloud, különféle számítási lehetőségeket kínálnak, amelyek célja az iparágak különböző követelményeinek kielégítése, az induló vállalkozásoktól a vállalati műveletekig.
Virtuális gépek és alkalmazásuk
A virtuális gépek izolált számítástechnikai környezetként szolgálnak, amely fizikai hardveren fut, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy maximalizálják az erőforrás -felhasználást. Az AWS EC2 testreszabható virtuális szervereket biztosít több mint 750 példánytípussal, amelyek a különböző munkaterheléseket szolgálják. A szervezetek kihasználják ezeket a virtuális számítási erőforrásokat mindenhez, a webtárhelytől az összetett adatfeldolgozási feladatokig. A rugalmasság kiterjed az árazási modellekre-a második számú igény szerinti példányoktól a fenntartott példányokig, amelyek a hosszabb távú kötelezettségvállalások esetében legfeljebb 72% -os kedvezményt kínálnak.
Konténer technológiák és mikroszolgáltatási architektúra
A felhő táj fejlődött a Container Technologies alkalmazásával, amely forradalmasítja az alkalmazás telepítését. A könnyű tartályok megosztják az OS kernelt, lehetővé téve a gyorsabb telepítési ciklusokat és a hatékony erőforrás -felhasználást. Az AWS a konténerizált alkalmazások 80% -át olyan szolgáltatásokon keresztül kezeli, mint az ECS, az ECR és az EKS. A mikroszolgáltatási architektúra az alkalmazásokat kisebb, független szolgáltatásokra osztja, amelyek együtt működnek, miközben egyénileg méretezhetőek. Az OVHCloud javítja ezt a megközelítést a nyilvános felhő -számítási ajánlatokkal, amelyek tartalmazzák a virtuális géppéldányokat és a speciális GPU számítási lehetőségeket az AI/ML munkaterhelésekhez.
Felhő méretezése és kezelése a felhőalapú forrásokat
A Cloud Compute Services képezi a modern digitális infrastruktúra gerincét, biztosítva a feldolgozási teljesítményt, a memóriát és a tárolást az alkalmazások futtatásához a fizikai hardver kezelése nélkül. Ezek a szolgáltatások különféle lehetőségeket tartalmaznak, beleértve a virtuális gépeket (VMS), a konténereket és a szerver nélküli számítástechnikai platformokat, amelyek kielégítik a különböző munkaterhelési követelményeket és a szervezeti igényeket.
A nagy felhőszolgáltatók, például az AWS, az OCI és az OVHCloud, széles körű számítási szolgáltatásokat kínálnak, eltérő képességekkel. Az AWS önmagában több mint 750 számítási példánytípust biztosít, és a felhőben lévő konténerizált alkalmazások 80% -át biztosítja. Az infrastruktúra több rendelkezésre állási zónát tartalmaz – az AWS 22 régióban 108 rendelkezésre állási zónával rendelkezik – biztosítva a magas rendelkezésre állást és a hibatűrést.
A számítási erőforrások általában magukban foglalják a CPU -t, a RAM -ot, a tárolást, a hálózati alkatrészeket és néha speciális hardvereket, mint például a GPU -k a gyorsított munkaterheléshez. Ezeket az erőforrásokat különféle konfigurációkban lehet kielégíteni, a konkrét követelmények alapján, az általános célú példányoktól kezdve a memóriaigényes, számított igényes vagy GPU-gyorsított feladatokhoz optimalizált személyekig.
Auto-értékelési stratégiák a dinamikus munkaterhelésekhez
Az automatikus méretezési képességek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy dinamikusan beállítsák a számítási erőforrásokat a tényleges kereslet alapján, biztosítva, hogy az alkalmazások reagáljanak a forgalmi tüskék során, miközben minimalizálják a költségeket az alacsony aktivitás periódusaiban. A legtöbb felhőszolgáltató beépített automatikus méretezési funkciókat kínál-az AWS EC2 automatikus méretezést biztosít, míg az OVHCloud méretezési lehetőségeket tartalmaz a nyilvános felhő-kínálatukhoz.
Az automatikus méretezési stratégiák végrehajtásakor a szervezetek meghatározhatják a méretezési politikákat olyan mutatók alapján, mint a CPU felhasználása, a memóriafelhasználás, a hálózati forgalom vagy az egyedi alkalmazás-mutatók. Ezek a házirendek kiváltják a számítási erőforrások automatikus kiegészítését vagy eltávolítását, ha a küszöbértékeket túllépik, vagy a meghatározott szint alá esnek.
A konténerizált alkalmazásokhoz a Kubernetes alapú szolgáltatások, mint például az Amazon EKS vagy az OVHCloud Kubernetes szolgáltatása, olyan hangszerelési képességeket kínálnak, amelyek automatikusan méretezik a konténer telepítését. Az AWS Fargate kiszolgáló nélküli számításokat kínál a konténerekhez, kiküszöbölve a szerverek biztosításának és kezelésének szükségességét, miközben továbbra is automatikusan méretezési képességeket biztosít.
A méretezés vízszintesen (további példányok hozzáadásával) vagy függőlegesen (a meglévő példányok erőforrásainak növelése) megvalósítható. A legtöbb automatikus méretezési megvalósítás a vízszintes méretezésre összpontosít, mivel nagyobb rugalmasságát és minimális megszakadást okoz a munkaterhelésnek. Az AWS Nitro rendszer javítja a méretezési teljesítményt olyan speciális alkatrészek, például nitro kártyák révén, amelyek felgyorsítják az I/O funkciókat és a nitro hipervizorot, amely hatékonyan kezeli a memóriát és a CPU elosztását.
Költségoptimalizálási technikák a számítási szolgáltatásokhoz
A felhő számítási költségei gyorsan eszkalálódhatnak megfelelő kezelési stratégiák nélkül. A szervezetek különféle árazási modelleket használhatnak ki a költségek optimalizálása érdekében, miközben fenntartják a szükséges teljesítményszintet. Az AWS olyan fenntartott példányokat kínál, amelyek 72% -os kedvezményeket biztosítanak a hosszabb távú kötelezettségvállalások igény szerinti árazásához képest, míg az Ovhcloud hasonló megtakarításokat nyújt elkötelezettség-alapú árazási modelljeik révén.
A megfelelő példánytípusok kiválasztása a munkaterhelés jellemzői alapján elengedhetetlen a költséghatékonyság szempontjából. Az általános célú példányok jól működnek a kiegyensúlyozott alkalmazásoknál, míg a memória-optimalizált vagy a számítással optimalizált példányok költséghatékonyabbak lehetnek az egyes munkaterheléseknél. Az AWS Compute Optimizer elemzi a felhasználási mintákat, és az optimális erőforrás -konfigurációkat javasolja a hulladék csökkentése érdekében.
A helyszíni vagy az előzetes példányok jelentős kedvezményeket kínálnak a munkaterhelésekhez, amelyek elviselik a megszakításokat. Az AWS EC2 Spot példányok és az OVHCloud hasonló ajánlatai akár 90% -kal csökkenthetik a számítási költségeket az igény szerinti árazáshoz képest. Ezek az esetek ideálisak a kötegelt feldolgozási feladatokhoz, tesztelési környezethez és más nem kritikus munkaterhelésekhez.
A szerver nélküli számítástechnikai modellek, mint például az AWS Lambda Shift Cost Struktúrák, a tétlen erőforrások fizetésétől a tényleges számítási idő kifizetéséig. Ez drasztikusan csökkentheti a változó vagy időszakos használati mintákkal rendelkező alkalmazások költségeit.
Az automatikus méretezés végrehajtása elősegíti az erőforrások kielégítését a tényleges igényekkel, kiküszöbölve a túlterhelést. A megfelelő minimális és maximális példánykorlátozások beállítása megakadályozza a váratlan költségtermékeket, miközben biztosítja a megfelelő kapacitást.
A szervezeteknek az erőforrások felhasználását és a költségeket rendszeresen kell figyelemmel kísérniük olyan beépített eszközökkel, mint az AWS Cost Explorer vagy a harmadik féltől származó megoldások. Az erőforrás -címkézési stratégiák végrehajtása lehetővé teszi a részletes költségek elosztását, és segít azonosítani az optimalizálási lehetőségeket a különböző osztályok vagy alkalmazások között.