【威客电竞平台】云优化取决于智能实例的规模选择

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云计算实例在计算能力、内存、存储、反对GPU、机器学习和其他专业功能方面具有普遍的应用范围。 管理员必须要求应用程序市场的需要有云计算实例的类型和规模有些应用程序可能需要更大的云计算实例.如果需要的话。

也就是说,需要高级计算、存储和其他资源的虚拟机,但并非所有用户都从一开始就用于正确的云计算实例,而是用于云计算优化工具和技术,以实现正确的云计算要定义应用程序拒绝云管理的应用程序,需要与本地应用程序不同的思维模式。 IT经理通常不会过度部署本地应用程序。 这是因为今后扩展其他资源是一个挑战。

云计算应用程序根据需要容易扩展,特定资源(如计算、内存和存储)因工作阻抗而异。 例如,数据库应用程序需要存储比网络服务器更好的内存和IOPS,这表明对计算的明确性更高。 Enterprise Management Associates管理研究主管Torsten Volk确认云计算实例的规模,因为企业必须了解应用程序的资源使用模式(至少一年) 检查云计算供应商的CPU、内存和存储等资源允许。 云计算提供者的工具有助于确认应用程序的最佳实例类型和设置管理员必须构建其他技术和第三方优化工具,以完全了解情况. 通过分析指标并部署优化的利用率指标(如CPU、存储、内存和网络容量),可以表明实例的规模是否适合应用程序。

例如,大量的催促延迟可能对应实例规模,无法处理当前的阻抗。 云计算咨询机构Candid Partners公司高级云架构师Beau Bennett回答说:“要确认正确的事例规模,必须解读峰值如何影响指标。” 应该有足够的空闲空间来处理使用的峰值,只有足够的时间来展开水平展开。 如果单一指标低于其他指标(例如,内存几乎使用,但CPU和网络容量较低),则可能会用于不同的实例规模。

创建监视和协调周期为了保证云计算应用程序的有效部署,必须在指标和操作员之间建立系统周期。 如果监视指标显示低利用率或低利用率,则要求对实例进行规模或类型的轻微调整。 然后监视这些指标,了解更改如何影响应用程序的性能和效率。

强大的持续构建/倒计时部署(CI/CD )管道利用基于策略的控制和自动化部署更改,帮助云计算管理员在不引起汽车事故和冗馀手动过程的情况下调整设置Bennett说,基础设施作为代码,在资源模板化后,用编程语言编写,也有助于持续的云优化。 性能和利用率指标可以更改为云计算提供商的核心产品,也可以更改为获得组织使用实例说明的第三方产品。

云成本管理工具使用的本地成本管理工具(包括Azure成本管理、AWS成本管理和Google权限介绍)可以帮助优化,但可能足以准确估计所有工作阻抗的市场需求。 例如,Googlerightsizingrecommendations可以建议根据操作平均值调整实例的规模。 但是,如果基于每月或季度再次出现峰值的Spikey应用程序或特定事件(如黑色星期五),则此平均利用率信息就足够了。

Volk警告说:“为了将平均使用量和峰值使用量包含在云实例的规模要求中,需要分析最重要的工作阻抗。” 此外,这些工具可能无法跟踪对应用程序最重要的所有必需资源。 例如,Googlerightsizingrecommendations只考虑CPU、内存和存储大小。

有些应用程序有其他允许因素,如网络IOPS。 此外,由于该工具没有考虑某些部署类型(如Kubernetes群集),因此管理员可以做出自己的云优化决定。

读取测试有不同实例类型的Volk方案,对不同实例类型和规模的应用展开阻抗测试,确认预期的平均值和脑溢血性能指标。 模型阻抗测试尽可能类似于现实模式。 例如,峰值阻抗可能在API函数的调用期间再次发生,并且可能在用户与应用程序图形前端的交互期间再次发生。

构建的第三方系统可能会拒绝与云主机应用程序的通信速度,可能会变得更简单。 如果应用程序共享标准化的微服务,构建过程将变得更困难。 跨越这些点对点的分布式体系结构部署云优化需要警惕和简单的建模考虑到动态实例类型AWS公司获得了可脑溢血的性能实例,管理员根据需要采用CPU性能这个服务可以提高云计算的性能,但很难告诉应用程序只需要改进CPU就能扩展。Volk说,每次依赖事例都会展开阻抗测试。

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另外,如果企业在削减的CPU上花费很多,则必须调查应用程序的市场需求,可能会切换到更大的实例规模。 注意到容器问题的容器群集可能具有比预期更高的网络吞吐量和存储阻抗的依赖性. 重要的罪魁祸首一般是Kubernetes调度战略。 “这是临床上的潜在问题。 ”Volk说。

如果企业计划启动容器,考虑到云优化评估,需要一定程度的CPU、存储和内存。 检查用户在一定时间内可以启动或删除的Kubernetes pod数量是否没有允许,以及在实例上运行的每个容器是否没有规模允许。

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