Como escalar a nuvem na computação em nuvem

Do ponto de vista do provedor, o ponto inteiro de computação em nuvem é a obtenção de economias de escala através da gestão de um grande pool de recursos computacionais de forma altamente eficiente e econômica.

O gráfico mostra um gráfico do custo por usuário de executar apenas uma aplicação de software usando diferentes tipos de computador recursos- este é traçado contra o número de usuários. O aplicativo é executado em ambientes de computação diferentes, começando com servidores dedicados ineficientes por todo o caminho até as redes em escala maciça.

Um ponto importante a notar é que o eixo Y de populações de utilizador é logarítmica. Isso significa que a curva é muito menos acentuada do que se fosse desenhado em uma escala proporcional das etapas iguais. Se ele fosse desenhado em uma escala proporcional, ele precisaria milhas de papel.

Cloud computing economias de escala.
Cloud computing economias de escala.

Observe o seguinte:

  • Uma extremidade do eixo-X mostra custos do centro de dados entre $ 1- 50 $ por utilizador por ano. O custo por usuário é extremamente baixo.

  • A outra extremidade do eixo-X mostra custos do centro de dados entre 1.000- $ $ 5,000 por utilizador por ano.

Basicamente, à esquerda, você tem uso muito eficiente de recursos do computador e, por certo, muito ineficiente uso dos recursos.

Pontos na linha indicam o tipo de recursos que servem os tamanhos dos grupos específicos de computação:

  • servidores ineficientes: O custo do gerenciamento de um único servidor em um centro de dados vai ser milhares de dólares por ano e este é tão caro como computação nunca fica por usuário.



  • As máquinas virtuais: Aplicações e número de usuários que não podem usar um servidor inteiro começar virtualizado (Split entre vários servidores virtuais).

  • servidores eficientes (e pequenos grupos): populações de usuários de centenas a 1.000 pode ser servido razoavelmente eficiente com um único ou vários servidores se há apenas um aplicativo que está sendo executado em um servidores em servidor pode ser altamente eficiente, produzindo um custo relativamente baixo por usuário.

  • Mainframe e grupos Unix grandes: Eles são apresentados separadamente no grid só por uma questão de espaço. Ambos podem lidar com aplicações de banco de dados muito grandes de milhares a dezenas de milhares de usuários.

    Video: Computação nas NUVENS - SKYDRIVE como Sincronizar seus arquivos com a "CLOUD" e outros dispositivos

  • grids: Das centenas de milhares a um milhão de usuários, você está na área onde Software como Serviço (SaaS) fornecedores como a Salesforce.com operar. aplicativos de negócios oferecidos por fornecedores de SaaS apresentar um problema de escala espinhoso porque é um aplicativo de banco de dados transacional.

  • Grandes redes: usuários simultâneos acima de um milhão. Ainda uma carga de trabalho muito pesado e só é possível através de um dimensionar (Que permite que uma única carga de trabalho expandir usando mais dos recursos de baixo custo idênticos) abordagem com uma grade.

  • grade maciçamente em escala: Isto é para populações de usuários em dezenas de milhões. Exemplo: Cada consulta na pesquisa do Google é resolvido por uma grade construído propositadamente de até 1.000 Servidores- rotas consultas do Google para muitas dessas grades.

A caixa pontilhada indica o tradicional domínio e os tipos de recursos de computação corporativa. Os mesmos servidores usados ​​em ambientes corporativos poderiam ser usados ​​apenas como facilmente em arranjos escalados-out, onde as cargas de trabalho não são de todo misturado.

A redução dos custos por usuário não, no momento, vem utilizando equipamentos de informática diferente ou sistemas operacionais diferentes: Ela vem executando um pequeno número (ou mesmo apenas um) carga de trabalho e dimensioná-lo tanto quanto possível. É assim que a computação em nuvem reduz os custos drasticamente.

Nenhuma empresa que executa uma carga de trabalho mista está indo cada vez para obter economias de escala da computação em nuvem.


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