Облачная автоматизация — это процесс использования оркестрации для автоматического согласования рабочих задач и распределения нагрузок между вычислительными ресурсами облака. Облачная автоматизация помогает организациям быстро развертывать новые проекты, не прибегая к длительным процессам закупки.
Что такое облачная автоматизация?
Облачная автоматизация — это способность предоставлять облачные ресурсы, включая серверы и сетевые ресурсы хранения, без вмешательства человека. Истинная автоматизация достигается в отсутствие технических и процессуальных затруднений, таких как необходимость получать разрешение на использование облачных ресурсов в организациях. Облачная автоматизация высочайшего уровня позволяет пользователям получать доступ и развертывать облачные ресурсы по запросу лишь несколькими нажатиями кнопки.
Для облачной автоматизации в основном используются программные инструменты, взаимодействующие с аппаратными ресурсами. Программный уровень внедряет политики распределения и балансировки рабочих задач, поддержки активности и подбора вычислительных узлов в зависимости от доступности аппаратного обеспечения. Системные администраторы могут использовать средства облачной автоматизации для получения оповещений о любых ошибках, которые могут произойти, а также телеметрию и информацию системного уровня для принятия информированных решений о распределении рабочих нагрузок и оптимизации производительности.
Зачем нужна облачная автоматизация?
Во время использования старой модели рабочих процессов, если разработчику требовались серверные ресурсы для развертывания нового приложения, ему нужно было предварительно получить целую цепочку разрешений для выделения серверного времени. При этом могло потребоваться обоснование окупаемости для бизнес-подразделений и финансового отдела, которые могли не разделять приоритеты разработчика, а также предоставление подробных требований к необходимым аппаратным ресурсам. После получения всех необходимых разрешений разработчику нужно было обратиться в ИТ-отдел или к системному интегратору для настройки аппаратного обеспечения перед развертыванием. Для этого требовались недели или даже месяцы, и на каждом этапе процесса были возможны человеческие ошибки.
Правильная облачная автоматизация должна меньше зависеть от людей и процессов и больше использовать системы правил автоматизации распределения ресурсов. Сроки предоставления и развертывания ресурсов могут варьироваться от нескольких месяцев до нескольких минут. Модели облачной автоматизации также легко преобразовать в шаблоны и документировать, что позволяет быстро выявлять и устранять проблемы, оптимизировать модели и многократно воспроизводить успешные модели. Автоматизация облака очень важна для повышения гибкости, сокращения операционных расходов и ускорения выхода на рынок новых сервисов и приложений.
Правильная облачная автоматизация должна меньше зависеть от людей и процессов и больше использовать системы правил автоматизации распределения ресурсов. Сроки предоставления и развертывания ресурсов могут варьироваться от нескольких месяцев до нескольких минут.
Преимущества облачной автоматизации
Облачная автоматизация имеет три главных преимущества.
- Автомасштабирование: системы облачной автоматизации могут автоматически масштабировать ресурсы в зависимости от требований рабочих задач. Например, если компания запускает новый сайт и ожидает, что им будут пользоваться 100 человек в неделю, но количество посетителей многократно возрастает, облачная платформа с автомасштабированием автоматически выделит необходимые ресурсы для поддержки дополнительных пользователей. Системному администратору нужно просто задать параметры масштабирования. Верно и обратное. Если количество пользователей сайта или приложения оказывается меньше ожидаемого, облачная платформа с автомасштабированием автоматически уменьшит выделение ресурсов, чтобы организации не приходилось тратить лишние деньги на оплату неиспользуемых ресурсов.
- Прогнозируемые конфигурации: благодаря облачной автоматизации вычислительные ресурсы абстрагируются от базовой конфигурации, которая остается неизменной для разных проектов. В процессах не будет изменений или ошибочных настроек, и пользователи будут иметь четкие ожидания относительно вычислительных ресурсов, к которым они получают доступ. Это имеет важное значение с точки зрения качества и предотвращения простоев. Прогнозируемые конфигурации снижают вероятность человеческих ошибок при настройке и упрощают уверенное и согласованное соблюдение требований SLA.
- Гибридные облачные системы: облачная автоматизация предоставляет гибкие возможности выбора организациям, выбирающим между локальной инфраструктурой, публичным облаком и стратегией гибридного облака, сочетающей оба подхода. В гибридной, или мультиоблачной, модели локальное оборудование может обеспечить дополнительный уровень контроля и экономичности, позволяя при этом выгрузить пиковые или сезонные рабочие нагрузки в публичное облако. Публичные облака привлекательны для организаций, которые хотят расширить свои ресурсы или запустить новый проект без значительных капиталовложений в разработку спецификаций новых серверов или создание новых ЦОД. Облачная автоматизация позволяет системным администраторам видеть все доступные им ресурсы в публичном и частном облаке и задавать параметры распределения и балансировки рабочей нагрузки между ресурсами гибридного облака.
Облачная автоматизация по отношению к облачной оркестрации
Облачная оркестрация — это процесс составления схемы доступных облачных ресурсов и распределения рабочей нагрузки между этими ресурсами. Все это происходит без вмешательства человека. Роль человека — просто задать параметры, определяющие поведение при распределении. Облачная автоматизация поддерживает облачную оркестрацию и является ее частью.
Примеры платформ облачной оркестрации: Kubernetes, Docker Swarm и Ansible. Эти инструменты используют интерфейс командной строки, то есть пользователи вводят в них скрипты или строки кода, чтобы задать поведение или запросить данные телеметрии. Системные администраторы также могут использовать надстройки для таких инструментов, как Kubernetes, чтобы получить более удобный в работе и понятный пользовательский интерфейс. Некоторые инструменты, в том числе Jenkins, изначально имеют собственный интерфейс.
Понимание моделей использования
Для успешной облачной оркестрации важно хорошо понимать соотношение моделей использования облака и расходов на эти модели и ставить конечной целью максимально эффективное использование ресурсов. Неиспользуемые ресурсы в частных и публичных облаках означают расходы и упущенные возможности. Модели использования помогают понять, какие вычислительные узлы оптимизированы для определенных рабочих задач.
- Постоянная нагрузка или устойчивое состояние: описывает приложение с прогнозируемым и последовательным использованием ресурсов и временем работы без простоев. К этой категории относятся бизнес-приложения и инфраструктура, обеспечивающие выполнение каждодневных задач, в том числе веб-серверы, прокси-серверы, базы данных и т. д. Поскольку эти модели использования прогнозируемы, администраторы могут зарезервировать для них определенную базовую часть облачных ресурсов, понимая, что требования к вычислительным ресурсам вряд ли будут изменяться в течение работы.
- Сезонные или пиковые: рабочие нагрузки, которые внезапно резко изменяются. Основные примеры: электронная торговля и приложения для потребителей. Поскольку сложно определить, сколько вычислительных ресурсов потребуется в этих сценариях, средства облачной автоматизации помогут смягчить требования к рабочим нагрузкам благодаря автомасштабированию и изменению числа вычислительных узлов по мере необходимости.
Наблюдение за оркестрацией
Также для успешной оркестрации важна возможность наблюдения и получения обратной связи от систем, основанной на данных о фактическом использовании. Инструменты телеметрии в платформах облачной оркестрации, такие как cAdvisor в Kubernetes, помогают понять, как используются ресурсы в вычислительных узлах. Средства оркестрации определяют имеющиеся возможности, передают данные системному администратору, обнаруживают проблемы, определяют периоды техобслуживания узлов и т. д. Цель заключается в том, чтобы добиться большей производительности, эффективности и плотности для поддержки большего числа рабочих задач, контейнеров и функций.
Решения облачной автоматизации
Помимо Kubernetes и других ранее упомянутых решений, одно из самых важных решений в сфере облачной автоматизации — это GitHub. GitHub — это общий репозиторий, открывающий возможности выгрузки скриптов и файлов оркестрации и совместной работы над ними. Репозиторий GitHub также поддерживает контроль версий, позволяя администраторам возвращаться к предыдущим версиям скриптов или кода, что дает большую гибкость экспериментирования, тестирования и оптимизации.
Вклад Intel в облачную автоматизацию
Важный вклад Intel в облачную автоматизацию — функция Node Feature Discovery, позволяющая системам облачной оркестрации обнаруживать определенные функции и технологии в вычислительных узлах. Используя эту информацию, платформы облачной оркестрации могут определять, располагает ли узел техническими средствами для выполнения ключевых рабочих задач. Например, аналитические рабочие задачи выполняются быстрее и эффективнее на вычислительном узле с Intel® AVX-512. С функцией Node Feature Discovery система облачной оркестрации может автоматически определять узлы с поддержкой Intel® AVX-512 и распределять рабочие нагрузки между ними. Функция Node Feature Discovery недавно была добавлена в стандартный выпуск Kubernetes с открытым исходным кодом, так что она уже широко доступна, и ее легко использовать.
Важность аппаратного обеспечения для автоматизации
Вычислительные ресурсы в облаке абстрагированы от аппаратных платформ, однако дополнительная производительность на физическом сервере влияет на количество поддерживаемых контейнеров и приложений. Intel предлагает полный набор аппаратных средств для серверной архитектуры, оптимизированный для облачных моделей использования.
- Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® обеспечивают широкий спектр производительности на разных уровнях, что позволяет добиться высокой эффективности систем и их соответствия рабочим задачам.
- Технология Intel® Resource Director Technology (Intel® RDT) в процессорах Intel® Xeon® открывает возможности мониторинга и контроля общих ресурсов для более эффективного использования ресурсов в облачных средах.
- Технология Intel® Speed Select Technology (Intel® SST) в процессорах Intel® Xeon® дает больше контроля над производительностью процессора, что помогает снизить стоимость владения.
- SSD-накопители Intel® для ЦОД обеспечивают исключительную долговечность, энергоэффективность и скорость чтения-записи для систем хранения в ЦОД с поддержкой интерфейсов PCIe.
- Сетевые адаптеры Intel® помогают устранить узкие места сети благодаря сетевым контроллерам со скоростью от 25/50GbE до 100, 200 и 400GbE.
Также доступны программные решения Intel®, помогающие ИТ-менеджерам и архитекторам облаков автоматизировать управление ресурсами облачной инфраструктуры и их оптимизацию:
- Intel® Data Center Manager (Intel® DCM) обеспечивает мониторинг в реальном времени и телеметрию питания системы, температуры и использования ресурсов ввода-вывода, памяти и процессора. ИТ-менеджеры могут поддерживать автоматизацию, задавая параметры контроля, блокировки или снижения энергопотребления.
- Решение Intel® Power Thermal Aware Solution в составе Intel® DCM собирает данные об энергопотреблении и температуре в реальном времени. Технические специалисты могут определять горячие точки, балансировать нагрузку на электрические цепи и сокращать расходы с помощью эффективных конфигураций охлаждения.
Эти предложения помогают обеспечить масштабируемость рабочих задач и плотность контейнеров, а также архитектуру безопасности облака, дополнив вашу общую стратегию облачной автоматизации.
Целенаправленная автоматизация
Облачная автоматизация привлекательна тем, что она позволяет избежать сложных иерархий и процедур при получении вычислительных ресурсов. Разработчики могут избежать задержек из-за закупки, подготовки обоснований и направления запросов. Компании смогут быстрее развертывать новые приложения и сервисы. Системные администраторы смогут получать важную информацию о платформах для повышения их производительности и эффективности, а программное обеспечение для оркестрации открывает возможности интеллектуального определения доступных ресурсов с помощью таких инноваций, как функция Node Feature Discovery. Облачная автоматизация должна учитываться в первую очередь при планировании политик и создании проекта облачной инфраструктуры.