Arten von Workloads in einer Hybrid Cloud-Umgebung
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Einige Branchenexperten zählen die Anwendung, Betriebssystem und Middleware in ihre Definition einer Arbeitsbelastung. Natürlich haben unterschiedliche Workloads unterschiedliche Eigenschaften und die beste Plattform für einen bestimmten Arbeitsbelastung auf die Art der spezifischen Workload ausgeführt werden, hängt davon ab.
Arten von Workloads in der Hybrid-Cloud
Da die Berechnung Anforderungen variiert werden, so sind die Auslastungen. Diese Liste erklärt einige der Arten von Workloads Sie in einer hybriden Cloud-Umgebung finden könnte, und die Tabelle, die miteinander vergleicht sie folgt:
Batch-Workloads: Diese Auslastungen sollen in den Hintergrund zu arbeiten. Typische Chargen Auslastungen neigen große Datenmengen zu verarbeiten. Diese Workloads können die Daten umfassen aus einer Menge von Handy-Rechnungen oder die Ergebnisse der Monate von Online-Transaktionen erzeugt. Diese Workloads erfordern erhebliche Rechen- und Speicherressourcen. Batch-Workloads sind selten Zeit empfindlich und können so geplant werden, wenn einige Echtzeit-Tasks ausgeführt werden.
Da diese Daten gut dokumentiert ist und vorhersehbar, diese Art von Workload-Automatisierung ist relativ einfach. Im Allgemeinen Batch-Workloads auf einem regelmäßigen Zeitplan ausgeführt und die Vorteile der Kostendegression der öffentlichen Cloud-Services als eine Möglichkeit, diese Workloads verarbeiten zu nehmen. Auch hier, wie in jeder Cloud-Umgebung, die Entscheidung, wo Batch-Workloads auszuführen durch Geschäftsregeln, Governance und Sicherheitsbestimmungen ermittelt.
Transactional Workloads: Dies sind die Automatisierung von Geschäftsprozessen wie Rechnungsstellung und Auftragsabwicklung. Traditionell wurden transaktionale Workloads auf einem einzigen System beschränkt. Doch mit der zunehmenden Nutzung des elektronischen Handels in Zusammenarbeit mit Partnern und Lieferanten, Transaktions Auslastungen erreicht über muss über verschiedene Partner-Computing-Umgebungen verwaltet werden. In Abhängigkeit von der Kosten- Nutzen-Analyse, ist es wahrscheinlich, dass komplexe Transaktions Workloads am besten geeignet sind, um eine private Cloud.
Analytic-Workloads:Organisationen möchten analytische Dienstleistungen in einer Cloud-Umgebung zu verwenden, Sinn für die große Datenmengen über eine komplexe Hybridumgebung zu machen. Diese Forderung ist nicht nur eine technische Ein- ist es notwendig, für Geschäftspartner zum Benchmark der Erfolg ihrer Partnerschaften und Anpassungen vornehmen, Erfolg zu erhöhen. In einem (n Analytik Arbeitsbelastung, Ein Schwerpunkt liegt auf der Fähigkeit platziert holistically die Daten in diesen Workloads auf öffentlichen Websites, private Clouds, und das Data Warehouse eingebettet analysieren. Diese Arten von analytischen Workloads sind in der Regel viel mehr Echtzeit-Rechenleistung erfordern.
High-Performance-Workloads: Diese Workloads haben ein spezialisiertes Prozess mit wissenschaftlichen oder technischen Anforderungen. Diese Workloads sind komplex und erfordern in der Regel erhebliche Rechenfähigkeiten. So sind sie gut geeignet für Fachpublikum für die Leistung optimiert Wolken.
Datenbank-Workloads: Dies sind die häufigste Art der Arbeitsbelastung, und sie betreffen fast jede Umgebung im Rechenzentrum und der Cloud. Eine Datenbank-Workload muss abgestimmt und gesteuert werden, um den Dienst zu unterstützen, die die Daten dieses verwenden. In einigen Situationen Daten-Workloads sind klein und selbst contained- jedoch in anderen Situationen, sind die Daten-Workloads riesig, und die Leistung erfordert einen differenzierten Ansatz. Zum Beispiel können hoch performanten Datenbank-Workloads auf blankem Metall realisiert werden (direkt auf das Betriebssystem des Hardware), um die Geschäftsanforderungen zu unterstützen.
Workloads nicht für die Cloud geeignet
So wie manche Workloads für die Cloud geeignet sind, sind einige nicht. Ein paar Beispiele für Workloads, die Sie nicht wollen, in die Cloud zu verschieben sind:
Workloads, die High-Performance-Netzwerkspeicher benötigen. Da diese Workloads müssen möglicherweise sehr schnell zugegriffen werden, können sie nicht für die Cloud geeignet sein, wo Sie im Internet für Netzwerk-Geschwindigkeit abhängig sind.
Legacy-Anwendungs-Workloads, die eine sehr geringe Latenz erfordern. Oft legacy Auslastungen wurden nicht in einer verteilten Rechnerumgebung laufen ausgelegt. Sie können einen bestimmten Zweck dienen, und es kann nicht sinnvoll, sie in die Cloud bewegen.
Datenbank-Clustering, das einen sehr hohen Durchsatz (Geschwindigkeit) im Netzwerk erfordert. Eine große Gruppe von Datenbanken, die Millisekunden Reaktionszeit erfordert möglicherweise auch nicht für die Cloud geeignet sein.
Abstraktion und Auslastungen
Workloads kann sein abwesend in Cloud-Umgebungen bedeutet, dass die Auslastung der Hardware isoliert ist es läuft auf. In der Tat, in den meisten Fällen hat der durchschnittliche Kunde keine Ahnung, wo die Auslastung läuft. Obwohl eine individuelle Arbeitsbelastung auf externe Elemente hängt nicht, ist es in der Regel mit anderen Workloads kombiniert, um einen Geschäftsprozess oder eine Aufgabe auszuführen.
Der Begriff der Abstraktion ist entscheidend dafür, wie Workloads in der Cloud laufen, und es ist noch wichtiger, in einer Hybrid-Cloud. Der einzige Weg, um eine verteilte Rechnerumgebung, bestehend aus mehreren Diensten an mehreren Standorten zu schaffen, ist gut strukturiert, abstrahierte Workloads zu haben.