Was ist Cloud-Automatisierung?
Cloud-Automatisierung ist die Möglichkeit, Cloud-Ressourcen bereitzustellen, einschließlich Servern und Datenspeicher, die über Netzwerke verbunden sind, ohne manuelle Eingriffe. True Automation tritt auch ohne technische oder Prozessh hindernisse auf, z. B. um die Genehmigung von Cloud-Ressourcen innerhalb einer Organisation zu suchen. Auf höchster Ebene ermöglicht die Cloud-Automatisierung Benutzern den Zugriff auf und die Bereitstellung von Cloud-Ressourcen auf Abruf, mit nur wenigen Tastendruck.
Cloud-Automatisierung besteht hauptsächlich aus Software-Tools, die mit Hardwareressourcen interagieren. Die Softwareebene erfüllt die Funktion der Implementierung von Richtlinien zur Zuweisung und Ausgewogenheit von Workloads, zum Erhalt von Aktivitäten und zur Bestimmung der zu verwendenden Rechenknoten basierend auf der verfügbaren Hardware. Systemadministratoren können sich auf Cloud-Automatisierungssoftware verlassen, um Benachrichtigungen über möglicherweise auftretende Fehler zu erhalten, sowie Telemetrie- und Systeminformationen, die Sie bei der Entscheidung über die Workload-Platzierung und die Leistungsoptimierung unterstützen.
Warum Cloud-Automatisierung?
In einem älteren Workflow-Modell müssten Entwickler, wenn sie Serverressourcen für die Einführung einer neuen Anwendung benötigen, zuerst eine Hierarchie interner Genehmigungen durchlaufen, um diese Serverzeit zu erhalten. Dies kann dazu führen, dass Geschäfts- und Finanzeinheiten, von denen viele nicht die gleichen Prioritäten wie der Entwickler haben, eine ROI-Begründung erhalten, und es werden auch detaillierte Anforderungen an die notwendigen Hardware-Ressourcen angegeben. Sobald ein Entwickler alle erforderlichen Genehmigungen erhalten hat, muss er eine IT-Abteilung oder einen Systemintegrator fragen, um die Hardware für die Bereitstellung zu konfigurieren. All dies dauert Wochen oder sogar Monate und unterliegt in jeder Phase des Prozesses menschlichem Fehler.
Bei korrekter Durchführung ist die Cloud-Automatisierung weniger von Menschen oder Prozessen abhängig, und mehr von Frameworks, die die Bereitstellung von Ressourcen automatisieren. Der Zeitrahmen für die Bereitstellung und Bereitstellung läuft von Monaten zu Minuten. Cloud-Automatisierungsmodelle lassen sich auch einfach in Templatieren und dokumentieren, sodass Sie Fehlerbehebungen durchführen, optimieren und ein erfolgreiches Modell immer wieder wiederholen können. Aus diesem Grund ist Cloud-Automatisierung unerlässlich, um die Agilität zu steigern und sowohl den Betriebsaufwand als auch die Markteinführungszeit für neue Dienste und Anwendungen zu reduzieren.
Bei korrekter Durchführung ist die Cloud-Automatisierung weniger von Menschen oder Prozessen abhängig, und mehr von Frameworks, die die Bereitstellung von Ressourcen automatisieren. Der Zeitrahmen für die Bereitstellung und Bereitstellung läuft von Monaten zu Minuten.
Vorteile der Cloud-Automatisierung
Die Cloud-Automatisierung bietet drei Hauptvorteile:
- Autoskalierung: Cloud-Automatisierungsimplementierungen können Ressourcen automatisch skalieren, um die Anforderungen an die Workload zu erfüllen, sobald diese entstehen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine neue Website startet und pro Woche nur 100 Benutzer erwartet, dann aber einen unerwarteten Boom neuer Besucher erlebt, kann eine Cloud-Plattform, die durch Autoscaling aktiviert wird, automatisch neue Ressourcen hochfahren und den Lastenausgleich ausgleichen, um die zusätzlichen Benutzer zu unterstützen. Der Systemadministrator muss nur die Parameter für die Skalierung festlegen. Das Gegenteil ist auch der Fall. Wenn eine Website oder App weniger Benutzer als erwartet hat, kann die Cloud-Plattform Ressourcen automatisch skalieren, sodass ein Unternehmen kein Geld für ungenutzte Rechenknoten oder Public-Cloud-Instanzen verschwenden kann.
- Vorhersehbare Konfigurationen: Mit der Cloud-Automatisierung werden Ihre Rechenressourcen von einer Basiskonfiguration abstrahiert, die von Projekt zu Projekt gleich bleibt. Es wird nichts falsch konfiguriert oder nicht mehr geändert, und Benutzer haben klare Erwartungen an die Rechenressourcen, auf die sie zugreifen. Dies ist aus Sicht der Qualität und Betriebszeit von entscheidender Bedeutung. Vorhersehbare Konfigurationen bedeuten weniger Wahrscheinlichkeit für menschliche Fehler während der Einrichtung, und sie erleichtern es, die SLA-Anforderungen zuverlässig und konsistent zu erfüllen.
- Hybrid-Cloud-Setups: Cloud-Automatisierung ermöglicht eine größere Flexibilität der Wahl für Unternehmen, die sich entscheiden, ob sie eine lokale Infrastruktur bauen, Public-Cloud-Angebote nutzen oder eine Hybrid-Cloud-Strategie einführen möchten, die beides verwendet. In einem Hybrid- oder Multi-Cloud-Modell kann lokale Hardware eine größere Steuerungs- und Kosteneffizienz bieten, mit der Möglichkeit, Spitzen- oder Workloads auf Public-Cloud-Ressourcen zu überlasten. Public Clouds sind auch für Unternehmen ausgelegt, die über ihre aktuellen Kapazitäten hinaus expandieren oder ein neues Projekt ohne die starken Kapitalinvestitionen starten möchten, um neue Server zu spekulieren oder ein neues Rechenzentrum zu bauen. Mit der Cloud-Automatisierung haben Systemadministratoren eine Top-down-Ansicht aller ihrer Ressourcen, sowohl privat als auch öffentlich, und sie können Parameter für die Zuweisung von Workloads und den Lastenausgleich über ihre Hybrid-Cloud-Ressourcen festlegen.
Cloud-Automatisierung in Bezug auf Cloud-Orchestrierung
Cloud-Orchestrierung ist der Prozess der Abbildung verfügbarer Cloud-Ressourcen und der Anpassung von Workloads auf diese Ressourcen. All dies erfolgt ohne menschliche Interaktion. Die menschliche Rolle besteht einfach darin, die Parameter festzulegen, die das Zuordnungsverhalten bestimmen. Cloud-Automatisierung unterstützt und ist Teil der Cloud-Orchestrierung.
Beispiele für Cloud-Orchestrierungsplattformen sind Kubernetes, Docker Swarm und Ansible. Dies sind befehlszeilengesteuerte Tools, d. h. ein Benutzer wird Skripts oder Codezeilen eingeben, um Verhaltensweisen festzulegen oder Telemetriedaten anzufordern. Für Systemadministratoren, die eine reichhaltige Benutzeroberfläche (UI) benötigen, gibt es Plug-ins für Tools wie Kubernetes, die eine benutzerfreundlichere Benutzeroberfläche ermöglichen. Einige Tools, wie Jenkins, integrieren eine Benutzeroberfläche in ihr Kernproduktangebot.
Nutzungsmodelle verstehen
Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Cloud-Orchestrierung besteht darin, ein gutes Verständnis von Cloud-Nutzungsmodellen im Vergleich zu den Kosten zu entwickeln, mit dem ultimativen Ziel, die Ressourcenauslastung zu maximieren. Ob in privaten oder öffentlichen Clouds: Ressourcen im Leerlauf kosten Geld und verschwenden Chancen. Nutzungsmodelle helfen Ihnen, zu verstehen, welche Rechenknoten für bestimmte Workloads optimiert sind.
- Konstante Last oder stabiler Zustand: Dies beschreibt eine Anwendung mit vorhersehbarer und konsistenter Ressourcenauslastung und Betriebszeit. Unternehmensanwendungen und -infrastruktur, die die tägliche Produktivität unterstützen, wie Webserver, Proxyserver und Datenbanken, fallen in diese Kategorie. Da diese Nutzungen vorhersehbar sind, können Systemadministratoren eine Ausgangsmenge an Cloud-Ressourcen behalten, mit dem Verständnis, dass sich der Rechenbedarf in Betriebsphasen höchstwahrscheinlich nicht ändern wird.
- Aussergehzeiten oder Spikes: Dies beschreibt Workloads, die plötzlich und drastisch zunehmen oder sinken. Wichtige Beispiele dafür sind E-Commerce und Consumer-Apps. Da es schwierig ist zu wissen, wie viele Rechenressourcen in diesen Szenarien erforderlich sind, hilft Die Cloud-Automatisierung dabei, Spitzen und Einbrüche in den Workload-Anforderungen zu bewältigen, indem sie die Fähigkeit bietet, Rechenknoten nach Bedarf automatisch zu skalieren und hinzuzufügen oder zu reduzieren.
Beobachtbarkeit bei der Orchestrierung
Der zweite Aspekt einer erfolgreichen Cloud-Orchestrierung besteht darin, basierend auf Auslastungsdaten zu beobachten und Feedback von Ihren Systemen zu erhalten, was tatsächlich läuft. Telemetrische Tools in Cloud-Orchestrierungsplattformen, wie z. B. cAdvisor in Kubernetes, helfen Ihnen, zu verstehen, wie Ressourcen innerhalb Ihrer Rechenknoten verwendet werden. Der Orchestrator macht die Magie der Identifizierung von Funktionen, schubst Daten an den Systemadministrator zurück, erkennt Probleme, erkennt, wann ein Knoten in die Wartung geht usw. Das Ziel mit Beobachtbarkeit ist es, mehr Leistung, Effizienz und Dichte zu erreichen, um mehr Workloads, Container und Funktionen zu unterstützen.
Cloud-Automatisierungslösungen
Neben Kubernetes und anderen genannten Lösungen ist GitHub eine weitere wichtige Lösung im Cloud-Automatisierungsraum. GitHub ist ein gängiges Repository, das es Organisationen ermöglicht, Skripts oder Orchestrierungsdateien hochzuladen und zusammenzuarbeiten. Das GitHub-Repository unterstützt auch Versionierung, so dass Administratoren auf frühere Versionen von Skripteinstellungen oder Code zurücksetzen können, was flexiblere Experimentieren, Tests und Optimierungen ermöglicht.
Intel Beiträge zur Cloud-Automatisierung
Ein wichtiger Beitrag, den Intel zur Cloud-Automatisierung geleistet hat, ist die Node Feature Discovery, eine Funktion in Cloud-Orchestratoren, die bestimmte Funktionen oder Technologien innerhalb von Rechenknoten erkennen kann. Mithilfe dieser Informationen können Cloud-Orchestrierungsplattformen identifizieren, ob der Zielknoten mit Technologien ausgestattet ist, die für wichtige Workloads erforderlich sind. Beispielsweise kann eine analyseintensive Workload auf einem Rechenknoten mit Intel® AVX-512 schneller und effizienter ausgeführt werden. Mit der Erkennung von Knotenfunktion kann der Cloud-Orchestrator diese Workload automatisch identifizieren und spezifisch Intel® AVX-512 Knoten zuweisen. Node Feature Discovery wurde kürzlich in die Mainstream-Open-Source-Version von Kubernetes aufgenommen, wodurch sie weit verbreitet und einfach zu verwenden ist.
Die Bedeutung von Hardware für die Automatisierung
In der Cloud werden Rechenressourcen von Hardware-Plattformen abstrahiert, aber zusätzliche Leistung in der physischen Serverebene wirkt sich in der Tat auf die Anzahl der unterstützten Container und Anwendungen aus. Intel bietet ein umfassendes Portfolio an Serverarchitektur, die für Cloud-Anwendungsfälle optimiert ist:
- Intel® Xeon® skalierbaren Prozessoren bieten eine Reihe von Leistungsstufen an verschiedenen Einstiegspunkten, was es erleichtert, einen Aufbau für eine hohe Auslastung und die Anpassung von Workloads zu ermöglichen.
- Intel® Resource Director Technology (Intel® RDT) in Intel® Xeon® Prozessoren ermöglicht die Überwachung und Steuerung gemeinsam genutzter Ressourcen, um die Ressourcenauslastung in Cloud-Umgebungen zu erhöhen.
- Intel® Speed Select Technology (Intel® SST), die auch in Intel® Xeon® Prozessoren verfügbar sind, ist eine Sammlung von Funktionen, die eine größere Kontrolle über die CPU-Leistung bieten, um die Gesamtbetriebskosten (TCO) zu senken.
- Intel® Rechenzentrums-SSDs bieten außergewöhnliche Langlebigkeit, Energieeffizienz und Lese-/Schreibgeschwindigkeiten für Rechenzentrums-Anwendungsfälle sowie Unterstützung für PCIe-Schnittstellen.
- Intel® Ethernet Produkte helfen dabei, Netzwerkengpässe mit Netzwerkschnittstellenkarten (NICs) zu beseitigen, die Ethernet-Geschwindigkeiten von 25/50 GbE bis 100, 200 und 400 GbE skalieren.
Darüber hinaus gibt es Intel® software Lösungen, die IT-Managern und Cloud-Architekten dabei helfen, die Verwaltung und Optimierung von Ressourcen für die Cloud-Infrastruktur zu automatisieren:
- Der Intel® Data Center Manager (Intel® DCM) ermöglicht echtzeitbasierte Überwachung und Telemetrie der Systemleistung, Temperatur, I/O, Speicher und CPU-Auslastung. IT-Manager können die Automatisierung unterstützen, indem sie Parameter festlegen, um den Energieverbrauch zu steuern, zu gaten oder herunterzuwählen.
- Die Intel® Power Thermal Aware Solution in Intel® DCM erfasst Energie- und Temperaturdaten in Echtzeit. Techniker können Hotspots identifizieren und die Last des Stromkreises ausgleichen und mit effizienten Kühlungskonfigurationen kostenreduzierungen.
Diese Angebote unterstützen die Skalierbarkeit und Containerdichte von Workloads sowie die Cloud-Sicherheitsarchitektur, die alle in Ihre gesamte Cloud-Automatisierungsstrategie einspielen.
Vorsätzliches Gedankensein über Automatisierung
Was die Cloud-Automatisierung so attraktiv macht, ist die Möglichkeit, komplexe Hierarchien und organisatorische Prozesse zu vermeiden, um Rechenressourcen zu erhalten. Entwickler können Verzögerungen bei der Beschaffung, Begründung und Anforderung umgehen. Unternehmen können neue Anwendungen und Dienste schneller bereitstellen. Systemadministratoren können wichtige Einblicke in ihre Plattformen erhalten, um die Leistung und Effizienz zu steigern, und Orchestrierungssoftware kann Ressourcenfunktionen mit Innovationen wie Node Feature Discovery intelligent identifizieren. Cloud-Automatisierung sollte bei der Planung Ihrer Richtlinien und der Erstellung Ihrer Cloud-Infrastruktur-Blaupause an erster Stelle stehen.