آنچه در پروژه های بهینه سازی ابری شما کم است

بچه‌های باحال این روزها به بهینه‌سازی ابری می‌پردازند، در هزینه‌ها صرفه‌جویی می‌کنند و استقرار را بسیار کارآمدتر می‌کنند. در اینجا چند روند وجود دارد که باید بدانید.

مفهوم بهینه‌سازی ابری ناشی از نگرانی‌هایی است که بسیاری از کسب‌وکارها ارزش محاسبات ابری مورد انتظار خود را دریافت نمی‌کنند. به بیان ساده، شرکت‌ها در حال کشف هستند که سیستم‌های موجود در فضای ابری آنها باید تحت «بهینه‌سازی» قرار گیرند. این می‌تواند از تغییر شکل کد برای اطمینان از کارایی پردازنده و ذخیره‌سازی، تا یافتن پلتفرم‌های ابری جدید و مقرون‌به‌صرفه‌تر و در برخی موارد بازگرداندن برنامه‌ها و داده‌ها به جایی که از آن آمده‌اند، متغیر باشد. این بیشتر به معنای بازگشت در محل یا زدن دکمه بازنشانی است.

همانطور که در حال حاضر بسیاری از اینها را در حال تماشای تماشا می‌کنم، الگوهای نگران‌کننده‌ای را می‌بینم: بسیاری از شرکت‌ها رویکردهای بهینه‌سازی خاصی را در نظر نمی‌گیرند و باید اینطور باشند. این موارد که اغلب نادیده گرفته می شوند می توانند میلیون ها دلار را در صرفه جویی در بهینه سازی ابری از دست بدهند. بیایید به چند مورد نگاه کنیم.

بهینه‌سازی ابر مستلزم بررسی دقیق منابع مورد نیاز از جمله نحوه استفاده و تخصیص آنها است. این باید واضح باشد، اما این تنها چیزی است که می بینم اغلب نادیده گرفته می شود. این نوع بهینه سازی مصرف منابع با اندازه مناسب برای حداکثر کارایی و اثربخشی.

تحلیل باید بر معیارهای عملکرد و الگوهای استفاده متمرکز باشد. از تدارک بیش از حد خودداری کنید و در عین حال از دام های کم استفاده که هزینه های اضافی غیرضروری را به همراه دارد، حذف کنید. این به معنای انتقال بالقوه برنامه‌ها به پلتفرم دیگری است، مانند مراکز داده داخلی که در آن‌ها هزینه محاسبات و ذخیره‌سازی در چند سال گذشته مانند سنگی کاهش یافته است.

قابلیت‌های مقیاس‌پذیری خودکار به شما امکان می‌دهد بسته به تقاضا، تعداد و نوع منابعی را که استفاده می‌کنید، مانند ذخیره‌سازی و محاسبات، افزایش یا کاهش دهید. این مکانیسم با ایجاد معیارهای مبتنی بر قوانین مانند سطوح استفاده از CPU، استفاده از فضای ذخیره‌سازی، ترافیک شبکه و غیره، پیکربندی خودکار را فراهم می‌کند، بنابراین فقط منابع مورد نیاز اختصاص داده می‌شوند.

بیشتر شرکت‌ها از ویژگی‌های مقیاس‌پذیری خودکار پلت‌فرم‌های مبتنی بر ابر استفاده نمی‌کنند و تمایل دارند منابع مورد نیاز خود را بیش از حد فراهم کنند و آنها را بیشتر شبیه به پلت‌فرم‌های محاسباتی سنتی می‌دانند. رایانش ابری ویژگی‌های مقیاس خودکار را ارائه می‌کند که باید برای پروژه‌های بهینه‌سازی ابری فعال شوند.

برای بارهای کاری طولانی مدت و قابل پیش بینی، نمونه های رزرو شده صرفه جویی قابل توجهی در هزینهدر مقایسه با قیمت های درخواستی ارائه می دهند. نمونه‌های نقطه‌ای با هزینه‌های پایین‌تر نیز از ظرفیت استفاده‌نشده استفاده می‌کنند، اما برای بارهای کاری حیاتی مناسب نیستند زیرا در دسترس بودن باید در نظر گرفته شود. در حال حاضر، شما باید الگوهای استفاده خود را درک کنید و اگر نمونه های رزرو شده برای شما کار می کنند. وقتی این فرصت‌های صرفه‌جویی در هزینه‌ها در نظر گرفته نشود، معمولاً صدها هزار دلار هدر می‌رود.

در نهایت، هزینه‌های ذخیره‌سازی در فضای ابری را به حداقل برسانید و به‌طور مناسب از کلاس‌های ذخیره‌سازی براساس فرکانس دسترسی و الزامات زمان بازیابی برای مدیریت کارآمد داده‌ها استفاده کنید. از سرویس‌های ذخیره‌سازی اشیاء مانند Amazon S3 یا Google Cloud ذخیره‌سازی می‌توان برای ذخیره داده‌هایی که به‌ندرت به آن‌ها دسترسی پیدا می‌کند با هزینه‌های کمتر استفاده کرد. تنظیم خط‌مشی‌های چرخه عمر داده‌ها برای انتقال قدیمی یا قدیمی به خارج از سیستم ذخیره‌سازی یا حذف خودکار آن‌ها به برآورده کردن الزامات حفظ و در عین حال به حداقل رساندن تأثیر هزینه کمک می‌کند.

هیچ‌کدام از اینها پیشنهادات زمین‌شکنی نیستند. آنها نسبتاً ساده هستند که اکنون می توان از آنها استفاده کرد و ارزش آنها ثابت شده است.