Tipos de cargas de trabalho em um ambiente de nuvem híbrida

UMA carga de trabalho

em um ambiente de nuvem híbrida é um serviço independente ou uma coleção de código que pode ser executado. Porque uma carga de trabalho é executado através de recursos do computador, uma outra maneira de olhar para ele é a quantidade de trabalho que precisa ser realizado por recursos do computador em um determinado período de tempo.

Alguns especialistas da indústria incluem a aplicação, sistema operacional e middleware em sua definição de uma carga de trabalho. Claro, diferentes cargas de trabalho têm características diferentes, ea melhor plataforma para uma carga de trabalho específica para rodar em depende da natureza da carga de trabalho específica.

Tipos de cargas de trabalho na nuvem híbrida

Porque os requisitos de computação são variadas, assim são as cargas de trabalho. Esta lista explica alguns dos tipos de cargas de trabalho que você pode encontrar em um ambiente de nuvem híbrida, ea tabela que se segue compara-os uns aos outros:

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  • cargas de trabalho em lote: Essas cargas de trabalho são projetados para operar em segundo plano. cargas de trabalho em lote típicos tendem a processar grandes volumes de dados. Essas cargas de trabalho podem incluir os dados produzidos a partir de um conjunto de contas de telefone celular ou os resultados de meses de transações on-line. Essas cargas de trabalho requerem consideráveis ​​recursos de computação e armazenamento. cargas de trabalho em lote raramente são sensíveis ao tempo e pode ser programada quando algumas tarefas em tempo real estão sendo executados.

    Como esses dados está bem documentado e previsíveis, automatizando este tipo de carga de trabalho é relativamente fácil. Geralmente, as cargas de trabalho em lote são executados em uma programação regular e pode aproveitar as economias de escala de serviços de nuvem pública como uma forma de processar essas cargas de trabalho. Mais uma vez, como em qualquer ambiente de nuvem, a decisão de onde para executar cargas de trabalho em lote é determinado por regras de negócios, governança e regulamentos de segurança.

  • cargas de trabalho transacionais: Estes são a automação de processos de negócios, tais como processamento de faturamento e da ordem. Tradicionalmente, a cargas de trabalho transaccionais foram restrito a um único sistema. No entanto, com o aumento do uso do comércio eletrônico, que atinge entre os parceiros e fornecedores, cargas de trabalho transacionais devem ser geridos através de ambientes de computação diversos parceiros. Dependendo da análise custo-benefício, é provável que as cargas de trabalho transacionais complexos são mais adequados para uma nuvem privada.

  • cargas de trabalho analíticas: As organizações podem querer usar serviços analíticos em um ambiente de nuvem para dar sentido a grande quantidade de dados em um ambiente híbrido complexo. Esta exigência não é simplesmente uma técnica um- é necessário para parceiros de negócios para aferir o sucesso de suas parcerias e para fazer ajustes para aumentar o sucesso. em um analytics carga de trabalho, ênfase é colocada sobre a capacidade de analisar de forma holística os dados incorporados nessas cargas de trabalho em sites públicos, nuvens privadas e data warehouse. Estes tipos de cargas de trabalho analíticas tendem a exigir muito mais capacidade de computação em tempo real.



  • cargas de trabalho de alto desempenho: Essas cargas de trabalho têm um processo especializado com os requisitos científicos ou técnicos. Essas cargas de trabalho são complexas e normalmente requerem capacidades significativas de computação. Assim, eles são bem adaptados para nuvens públicas especializados otimizados para performance.

  • cargas de trabalho de banco de dados: Estes são o tipo mais comum de carga de trabalho, e eles afetam quase todos os ambientes no data center ea nuvem. A carga de trabalho de banco de dados deve ser sintonizado e conseguiu suportar o serviço que está usando esses dados. Em algumas situações, as cargas de trabalho de dados são pequenos e auto-contained- no entanto, em outras situações, as cargas de trabalho de dados são enormes, eo desempenho requer uma abordagem sofisticada. Por exemplo, as cargas de trabalho de banco de dados de alto desempenho pode ser implementado em bare metal (diretamente sobre o sistema operacional do hardware) para apoiar a exigência do negócio.

As cargas de trabalho não é adequado para a nuvem

Assim como algumas cargas de trabalho são adequados para a nuvem, alguns não são. Alguns exemplos de cargas de trabalho que você não deseja mover para a nuvem incluem:

  • As cargas de trabalho que necessitam de armazenamento de rede de alto desempenho. Porque essas cargas de trabalho podem precisar ser acessada muito rapidamente, eles podem não ser adequado para a nuvem, onde você está dependente da Internet para a velocidade da rede.

  • cargas de trabalho de aplicações legadas que requerem latência muito baixa. Muitas vezes, as cargas de trabalho de legado não foram projetados para funcionar em um ambiente de computação distribuída. Eles podem servir a um propósito particular, e pode não fazer sentido para movê-los para a nuvem.

  • agrupamento do banco de dados que requer muito elevado rendimento (velocidade) na rede. Um grande agrupamento de bancos de dados que requer tempo de resposta de milisegundos também pode não ser adequado para a nuvem.

Abstração e cargas de trabalho

Cargas de trabalho podem ser distraído em ambientes de nuvem, o que significa que a carga de trabalho é isolado do hardware que está sendo executado. Na verdade, na maioria das situações, o cliente médio tem idéia de onde a carga de trabalho é executado. Apesar de uma carga de trabalho indivíduo não depende de elementos externos, é normalmente combinada com outras cargas de trabalho para executar um processo de negócios ou tarefa.

A noção de abstração é fundamental para como cargas de trabalho executados na nuvem, e é ainda mais importante em uma nuvem híbrida. A única forma de criar um ambiente de computação distribuída que consiste de múltiplos serviços em vários locais é ter bem-estruturadas, as cargas de trabalho abstraído.


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