Заказано Распределение рабочих нагрузок приложений по местам, обеспечивающим наилучшую производительность с наибольшей эффективностью, является сложной задачей. Руководители корпоративных ИТ-служб хорошо знают об этом.
По мере того, как приложения становятся все более распределенными по нескольким облачным и локальным системам, они генерируют все больше данных, что делает их эксплуатацию более дорогостоящей и затрудняет перемещение по мере роста объема данных.
Соответственно, приложения, питающие корпоративные системы, должны быть ближе к данным, что означает, что организации должны перемещать вычислительные мощности ближе к местам, где генерируются эти данные. Это поможет таким приложениям, как искусственный интеллект, которые подпитываются большими объемами данных.
Чтобы добиться этого, организации создают инфраструктуру, поддерживающую потребности в данных как внутри организации, так и за ее пределами – от центров обработки данных и колодцев до публичных облаков и периферии. Компетентные ИТ-отделы создают такие многооблачные комплексы для запуска сотен или даже тысяч приложений.
Знаете, что еще насчитывает от сотен до тысяч компонентов? Пазлы.
Размещение рабочих нагрузок и… Головоломки?
Как именно размещение рабочих нагрузок похоже на сборку пазла? Очень рад, что Вы спросили. И то, и другое требует тщательного планирования и исполнения. Если речь идет о паззле – скажем, об одном из тех, что состоят из более чем 1,000 деталей, – то сначала нужно понять, как части подходят друг к другу, а затем собрать их в правильном порядке.
То же самое справедливо и для размещения рабочих нагрузок приложений в многооблачной среде. Вам необходимо тщательно спланировать, какие приложения куда пойдут – внутренние, внешние или и те, и другие – с учетом производительности, масштабируемости, задержек, безопасности, затрат и других факторов.
Размещение неправильного приложения в неправильном месте может иметь серьезные последствия для производительности и финансов. Вот 4 типа рабочих нагрузок и соображения по поводу размещения каждого из них, согласно результатам исследования IDC, спонсированного компанией Dell Technologies.
ИИ – Размещение рабочих нагрузок ИИ – одна из самых горячих тем сегодняшнего дня, учитывая стремительное развитие технологий генеративного ИИ. Рабочие нагрузки ИИ включают в себя два основных компонента – вывод и обучение. По мнению IDC, ИТ-отделы могут выполнять разработку и обучение алгоритмов ИИ, которые требуют высокой производительности, на своих площадях. И данные свидетельствуют об этом: 55% опрошенных компанией Dell руководителей ИТ-подразделений назвали производительность основной причиной для выполнения рабочих нагрузок GenAI в помещениях. И наоборот, менее интенсивные задачи по созданию выводов могут выполняться распределенным образом на периферии, в публичных облачных средах или в помещениях.
ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ – Приложения высокопроизводительных вычислений (HPC) АБСОЛЮТНО состоят из двух основных компонентов – моделирования и симуляции. Как и рабочие нагрузки ИИ, разработка моделей для высокопроизводительных вычислений может быть интенсивной по производительности, поэтому имеет смысл выполнять такие рабочие нагрузки в помещениях, где существует меньший риск задержек. Менее интенсивное моделирование может надежно выполняться в публичных облаках, в помещениях и на периферии.
ИТ-лидерам следует учитывать одно предостережение, касающееся рабочих нагрузок с высокой производительностью: Специализированное оборудование, такое как графические процессоры и другие ускорители, стоит дорого. В результате многие организации могут предпочесть выполнять рабочие нагрузки ИИ и высокопроизводительных вычислений в богатых ресурсами публичных облаках. Однако использование таких рабочих нагрузок в производстве может привести к резкому росту затрат, особенно по мере роста объема данных и увеличения тяжести работы. Более того, репатриация рабочей нагрузки AI или HPC, данные которой выросли в 100 раз во время работы в публичном облаке, будет тяжела для Вашего ИТ-бюджета. Плата за вывоз данных может сделать это непомерно дорогим удовольствием.
Восстановление киберпространства – Сегодня организации уделяют первостепенное внимание защите и восстановлению данных, благодаря угрозам, исходящим как от злоумышленников, так и от стихийных бедствий. Хранение действующей копии данных вне производственных систем позволяет организациям восстановить утраченные или поврежденные в результате неблагоприятного события данные. Публичные облачные сервисы в целом удовлетворяют потребностям организаций в защите данных, однако перенос данных за пределы производственных систем становится дорогостоящим из-за высокой платы за вывоз данных, отмечает IDC. Один из вариантов включает размещение среды восстановления рядом с облачным сервисом – например, в центре размещения, имеющем выделенную частную сеть, соединяющую его с публичным облачным сервисом. Это позволяет избежать расходов на вывоз данных, обеспечивая при этом быстрое восстановление.
Разработка приложений – ИТ-лидеры знают, что публичное облако хорошо подходит для разработки и тестирования приложений, поскольку оно соответствует этике разработчиков, стремящихся быстро создавать и совершенствовать приложения, отвечающие потребностям бизнеса. Однако частные “облака” могут оказаться лучшим вариантом для организаций, создающих программное обеспечение, предназначенное для обеспечения конкурентных преимуществ, утверждает IDC. Это позволяет разработчикам получить больший контроль над корпоративной интеллектуальной собственностью, но при этом обеспечить гибкость публичного “облака”.
Итог
Как ИТ-лидер, Вы должны оценить наилучшее место для приложения, основываясь на нескольких факторах. Требования к приложениям будут разными, поэтому прежде чем размещать их, проанализируйте общую ожидаемую рентабельность инвестиций от размещения Ваших рабочих нагрузок.
Также примите во внимание: Размещение рабочих нагрузок – это не одноразовое мероприятие. Всегда существует возможность репатриации рабочих нагрузок из различных облаков или других сред для лучшего удовлетворения потребностей бизнеса.
Наш портфель решений Dell Technologies APEX учитывает различные требования к размещению рабочих нагрузок и проблемы, с которыми может столкнуться Ваша организация в процессе создания многооблачной среды. Модель потребления Dell APEX по подписке помогает Вам приобретать больше вычислительных ресурсов и систем хранения данных по мере необходимости – таким образом, Вы можете сократить свои капитальные затраты.
Это правда: ставки при сборке пазла не такие, как при распределении рабочих нагрузок в сложной ИТ-среде. Тем не менее, завершение обеих задач может дать сильное чувство удовлетворения. Как Вы будете строить свое многооблачное хозяйство?
Узнайте больше о том, как Dell APEX может помочь Вам распределить рабочие нагрузки по всему Вашему многооблачному комплексу.
Предоставлено Вам компанией Dell Technologies.
