评估公共IaaS方案的关键特性

日期: 2017-11-13 作者:Jim O'Reilly翻译:崔婧雯 来源:TechTarget中国

为了评估有前景的IaaS提供商,需要研究他们的实例类型范围,以及他们对新兴技术,数据库选项等等的支持。

从表面看,选择公共基础设施即服务似乎很简单,但企业绝对不应该在这个问题上急于求成。

当调研IaaS方案时,请记住你可以灵活地调整计算实例的大小,添加存储选项,并根据需要扩展环境。这意味着你可以尝试不同的配置,以确定哪种方式对您的工作负载来说是最高效和最划算的。最重要的是,公共IaaS提供的服务应该能够适应这些不同的配置。

IaaS环境在性能上有很大不同,它们结合了服务器,存储和网络选项,以及各种各样的软件来彼此支持。组织还应评估潜在的供应商对新兴技术(如机器学习)的能力,以及支持混合云和其他因素的能力。

计算选项和性能

事实上,基于规范的可比较的IaaS计算实例可以提供不同级别的性能。这并不是个小问题,因为它可能会使运行时间变慢,或者需要添加更多的实例——所有这些都会增加成本。

这些差异与应用和配置相关,所以很难从每个公共IaaS提供商那里获得一个通用的测试基准——相反,您必须在所有潜在的云上对您的工作流进行基准测试。如果结果很接近,请根据下面讨论的其他标准选择云平台。如果结果不同,那么实例性能应该是选择时考虑的主要因素。请记住,来自单个IaaS供应商的各种实例类型可能表现出与竞争对手不同的性能比率,这使得事情变得更加复杂。

执行总持有成本分析,检查存储需求和数据访问成本以及实例成本。如果您的工作负载是猝发的,就需要确定一个基准实例数,然后将其设置为长期的承诺实例,这将降低成本。选择短期承诺实例来覆盖工作负载峰值,并确保你可以根据需求的变化通过提供商的编排API添加或删除实例。

使用沙盒环境来了解所有潜在的易用性问题,以及提供商管理仪表板和界面的质量。这些对最小化错误率和确保有效控制方面有很大的不同。

此外,如果采用容器技术,评估供应商的容器支持服务,因为这些服务是不断变化并不断发展的。

对于一些组织来说,对公共IaaS提供商的选择受到先前关系的限制。如果你已经将一个云服务提供商(CSP)用于备份存储服务,那么建立这种关系就是有意义的,因为你已经熟悉这些管理和工具,它们往往是每个云的专属。

支持垂直市场

垂直市场对公共IaaS有特殊要求。例如,政府机构有他们自己的具体需求,这些需求随国籍和政府层面的不同而不同。这些组织需要非常高的IaaS安全性,包括更好的物理访问控制。他们也可能还关注将传统的基于COBOL的工具迁移到云中。以政府为重点的云供应商包括CenturyLink,Carahsoft和CDW,而其他一些公司则能够有效地将Amazon Web Services(AWS)或Azure云空间转售给政府机构。

医疗保健提供商也具有独特的安全需求,并且要求云供应商了解医疗市场面临的IT挑战的,特别是对Health Insurance Portability and Accountability Act遵从性,及其对安全和数据生命周期管理的要求。

支持新兴技术

当企业在公司内部实施高性能计算(HPC)时,他们就会不经意地浪费许多资源。在公有云中,组织可以部署超级计算功能,并根据需要进行调整。这使得大多数研究人员可以使用HPC,他们现在可以既经济又快速地开展工作。

此外,AI和机器学习市场继续蓬勃发展,顶级的公共IaaS提供商都支持这些技术。例如,Google有加速处理的特殊实例,而IBM则有Watson。这看起来是一个快速增长的行业。

当评估AI、机器学习或HPC的计算实例时,请密切关注软件选择和特定用例。例如,某些应用程序可能需要特定的GPU配置或最小尺寸的现场可编程门阵列。

数据库和大数据分析

对于云数据库,使用内置的地理分集查找可用I/O中的一系列选项,以便某个IaaS可用性区域里的停机不会导致多天无数据可用。对于高数据库性能来说,关键是要使用大量动态RAM(DRAM)来实现大型实例类型。主流数据库软件供应商为实例配置提供了大量的帮助,请注意,他们也可能将你引导至他们自己的云平台。

一般来说,所有主要的CSP在大数据分析方面都有很强的覆盖率。他们的工具集,如数据库和非结构化文件系统,可以帮助组织的内部工作。他们提供与大型内存实例良好集成的数据库来加速处理。这些更大的实例也具有高性能固态驱动器本地实例存储选项。GPU实例在这里也很有用,适用于并行处理。

如果大数据来自于物联网,那么寻找一个可以与数据流保持一致的流数据支持的CSP。然后,验证这个流数据服务可以很容易地与您自己的软件集成。

Web服务和媒体交付

Web服务最好由具有有限的DRAM,部分CPU核数,并且取决于固定页面的大小,很少或没有硬盘本地实例存储器的小型云实例来处理。当评估Web服务的CSP时,寻找那些可以替代的廉价的实例。添加更多相同的实例来处理峰值负载,然后随着负载下降而消减它们。同样,长期使用一个基本的实例集,然后使用spot实例来响应峰值负载可能是有益的。因此,提供这些定价模式,甚至按分钟或二次实例的CSP可能就是更好的选择。云中的Web服务的一个好处是,每个实例都是一个快速可用的克隆,因此比本地硬件更具灵活性。

对于媒体交付来说,在需求波动的情况下,使用许多小的实例也是有意义的。但是,如果分布式应用程序是针对流的高效多线程而设计的,那么使用大型实例可能会更经济,至少对于那些最高流量的内容对象来说会更加经济。大型实例中的限制因素可能会是网络带宽,因此任何提供大管道实例选项的CSP都会得到更高的分数。

媒体传送中被忽视的一个领域是故障检测。不幸的是,CSP的编排能力并不是特别擅长快速检测死亡实例。

混合云的支持

对于那些预期使用混合云部署的企业而言,内部部署的私有云和公共IaaS云之间的互操作性将成为关键。现在,强列的阵营对比和新技术都会成为决定购买的影响因素。 例如,微软已经使用Azure Stack将Azure扩展到了私有云领域,而AWS和VMware刚刚在AWS上发布了VMware云,将vSphere扩展到公有空间,以创建更为同构的环境。OpenStack则正在致力于和所有三大公有云的互操作性。

所有这些云互操作性的工作都有些不成熟,但是它们将成为购买决策的重要因素。

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Jim O'Reilly
Jim O'Reilly

TechTarget特约作者。Jim O'Reilly是一名存储和云计算咨询师。他曾担任Germane Systems公司工程部副总一职,为美国潜艇队创建了坚固耐用的服务器和存储器。他也曾在SGI、Rackable和Verar公司担任高级管理一职,创建Scalant和CDS公司并担任首席执行官一职,在PC Brand和Metalithic公司担任运营主管一职,在Memorex-Telex和NCR公司担任核心业务部主管,他所在领导的团队曾创建了第一个SCSI ASIC。如今Jim O'Reilly就职于史密森学会。

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