آیا کارایی روی رادار معمار ابری شماست؟

به نظر می‌رسد که ما توانایی خود را برای ایجاد سیستم‌های ابری کارآمد از دست داده‌ایم و در نتیجه میلیاردها دلار ارزش تجاری از دست رفته است. ما باید آن معیار را دوباره پیدا کنیم و اکنون آن را پیدا کنیم.

من در طول سال‌ها در جلسات زیادی شرکت کرده‌ام و این سوال را پرسیده‌ام که هیچ‌کس نمی‌تواند پاسخ دهد: چگونه کارایی این معماری ابری را اندازه‌گیری می‌کنیم، و چه اقداماتی برای بهبود آن انجام می‌دهیم؟ بر اساس ظاهر خالی، فکر می‌کنید من می‌پرسم: «خرس‌های قطبی را کجا نگه داریم؟» مهمتر از آن چیزی است که ما شاید درک کنیم. در اینجا دلیل است.

کارایی دستیابی به یک نتیجه مطلوب با استفاده از کمترین منابع ممکن مانند زمان، تلاش، انرژی یا پول است. این نشان می دهد که چگونه یک ماشین، سیستم یا فرآیند ورودی ها را بدون اتلاف غیر ضروری به خروجی تبدیل می کند. در مهندسی، می تواند به معنای نسبت کار با ارزش یک ماشین به کل انرژی مصرف شده باشد.

کارایی جنبه های عملیاتی و سازمانی مانند به حداقل رساندن ضایعات و به حداکثر رساندن بهره وری را نیز در بر می گیرد. این اغلب با استفاده از معیارهایی مانند بازگشت سرمایه، توان عملیاتی، و نرخ استفاده از منابع کمی سازی می شود.

کارایی باید از اثربخشی متمایز باشد، که بر دستیابی به یک هدف یا تحقق یک هدف، بدون توجه به هزینه منابع تمرکز دارد. یک سیستم در صورتی می تواند بدون کارآمدی مؤثر واقع شود که به اهداف خود دست یابد اما از منابع بیش از حد لازم استفاده کند. بسیاری از معماری ها در این دسته قرار می گیرند.

اندازه گیری کارایی معماری ابر

بنابراین، چگونه کارایی را اندازه گیری کنیم تا بدانیم آیا به آن رسیده ایم یا نه؟

کارایی در رایانش ابری فقط کاهش هزینه ها نیست، بلکه به حداکثر رساندن استفاده از منابع، بهبود عملکرد و اطمینان از مقیاس پذیری است. برای اندازه‌گیری مؤثر کارایی، معماری‌های همگرا باید چندین معیار و فرآیند کلیدی را در خود جای دهند:

معیارهای استفاده از منابع نحوه استفاده زیرساخت ابری از منابع اختصاص داده شده خود را بررسی می‌کند. نرخ های بالای استفاده نشان دهنده استفاده کارآمد از منابع است، در حالی که استفاده کم ممکن است نشان دهنده تامین بیش از حد یا استفاده ناکافی از دارایی ها باشد. ابزارهایی که بر روی CPU، حافظه و استفاده از فضای ذخیره‌سازی به‌طور هم‌زمان نظارت می‌کنند، می‌توانند بینش ارزشمندی ارائه دهند.

معیارهای کارایی هزینه هزینه منابع ابری را با ارزش حاصل از آن منابع مقایسه می‌کند. این شامل ردیابی نرخ هزینه ها، مقایسه آنها با پیش بینی های بودجه، و تجزیه و تحلیل استراتژی های تخصیص مقرون به صرفه است. روش‌های Finops در اینجا وارد عمل می‌شوند، و دید و کنترل بر هزینه‌های ابری را فراهم می‌کنند.

معیارهای عملکرد مانند تأخیر، توان عملیاتی و نرخ خطا، شاخص‌های عملکرد حیاتی هستند. معماری های همگرا باید به طور مداوم این معیارها را کنترل کنند تا اطمینان حاصل شود که برنامه ها و سرویس ها در پارامترهای عملکرد مورد نظر عمل می کنند.

معیارهای مقیاس‌پذیری یکی از ویژگی‌های محاسبات ابری است. اندازه‌گیری زمان و کارایی عملیات مقیاس‌بندی کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که معماری می‌تواند بارهای مختلف را بدون کاهش عملکرد یا هزینه‌های بیش از حد تحمل کند.

چگونه معماری های ابری همگرا به کارایی می رسند

به خاطر داشته باشید که ما مطمئناً می توانیم کارایی هر یک از اجزای معماری را اندازه گیری کنیم، اما این فقط نیمی از داستان را به شما می گوید. یک سیستم ممکن است از ۱۰ تا ۱۰۰۰ جزء داشته باشد. آنها با هم، یک معماری همگرا ایجاد می کنند که چندین مزیت را در اندازه گیری و اطمینان از کارایی ارائه می دهد.

معماری های همگرا مدیریت متمرکز را با ترکیب منابع محاسباتی، ذخیره سازی و شبکه تسهیل می کنند. این نمای یکپارچه امکان نظارت و بهینه‌سازی ساده‌تر را فراهم می‌کند و پیچیدگی مدیریت سیستم‌های متفاوت را کاهش می‌دهد.

با یک رویکرد یکپارچه، معماری های همگرا می توانند به صورت پویا منابع را بر اساس تقاضای بلادرنگ توزیع کنند. این منابع بیکار را کاهش می دهد و استفاده را افزایش می دهد که منجر به کارایی بهتر می شود.

ابزارهای اتوماسیون تعبیه‌شده در معماری‌های همگرا به خودکارسازی وظایف معمول مانند مقیاس‌بندی، تهیه و متعادل‌سازی بار کمک می‌کنند. این ابزارها می توانند تخصیص منابع را در زمان واقعی تنظیم کنند و عملکرد بهینه را بدون دخالت دستی تضمین کنند.

ابزارهای نظارتی پیشرفته و پلتفرم‌های تحلیلی که در معماری‌های همگرا ساخته شده‌اند، بینش‌های دقیقی را در مورد استفاده از منابع، الگوهای هزینه و معیارهای عملکرد ارائه می‌دهند. این بهینه سازی مستمر و مدیریت فعال منابع ابری را امکان پذیر می کند.

طولانی و کوتاه این است که اگر معیارهای کارایی را مشاهده کنید و بتوانید این مؤلفه‌ها را برای افزایش کارایی ترکیب کنید، می‌توانید از این مؤلفه‌ها در سناریوی ۱+۱=۴ استفاده کنید. به عنوان مثال، یک سیستم ذخیره سازی ممکن است در رابطه با I/O ناکارآمد باشد. وقتی با یک سیستم میان‌افزار ذخیره‌سازی ترکیب می‌شود، معماری از نظر درجه عملکردی که از استفاده ترکیبی دریافت می‌کنید در مقابل مقدار پول مورد نیاز برای ساخت و راه‌اندازی آن کارآمد است.

برعکس، می‌توانید دو مؤلفه بسیار کارآمد مانند محاسبات بدون سرور و پایگاه‌های داده بدون سرور داشته باشید. با این حال، زمانی که آنها برای تشکیل یک سیستم ترکیب شوند، می توانند کارآمدتر باشند. این همیشه اتفاق می افتد. اغلب اوقات، یک معماری رایانش ابری تنها از بهترین مؤلفه ها استفاده می کند و زمانی که به عنوان یک سیستم یکپارچه مستقر می شود، باز هم از کار می افتد. معماران کارایی معماری همگرا را در نظر نگرفتند.

نقشه گذاری مسیری به سمت بهره وری

این به آن اندازه که به نظر می رسد پیچیده نیست. ما فقط باید کارایی را هنگام انتخاب مؤلفه‌هایی مانند ذخیره‌سازی، محاسبات و پایگاه‌های داده در نظر بگیریم و بررسی کنیم که چگونه از نظر کارایی با هم کار می‌کنند.

این موضوع در حال حاضر در مورد هوش مصنوعی بسیار مهم است، زیرا معماری سیستم‌های ابری و هوش مصنوعی در فهرست خرید ارائه‌دهنده ابر از همه چیزهایی که فکر می‌کنند برای ساختن یک سیستم هوش مصنوعی به آن نیاز دارند، پایین می‌آیند. هزینه ساخت و بهره برداری آن بسیار بالاست و در نهایت شکست می خورد. کارایی هرگز مورد توجه قرار نگرفت.