8 공공 클라우드 서비스의 심층 분석

아마존 및 Windows Azure, iaas 클라우드 사이의 성능, 복잡성, 그리고 속도에 큰 차이가 있다.

구름에 대 한 정보는 항상 매우 간단: 걱정, IT 관리자를 넘겨 하 고 우리는 모든 것을 해결 하는 데 도움이 될 것입니다. 서버를 설치 하는 것을 잊지 엔진 번된 그 요구를 백업 하 고 잘못가 것 들의 수천에 대해 걱정 하지 마십시오. 그냥 우리가 귀하의 신용 카드 번호와 데이터 주고 우리는 당신을 위해 모든 것을 할 수 있는.

지난 몇 개월 동안 내가 꿈을 전세계 광대 한 컴퓨터 왕국 내장 어디에 살고 있다. 유비 쿼터 스 장치는 내 데이터 작은 비트 바뀌고 더 많은 숫자에 그들을 처리. 개인 네트워크 아름 다운 사진으로 변환 있도록 데이터를 처리할 수 있는 다른 장치 간에 흩어져 내 비밀 정보를 전송 합니다. 물론, 내 바탕 화면 조금 오래 된 더 많은 메모리를 사용할 수 있어야 하지만 내 브라우저와 글로벌 로봇 군대를 만든 그리고 내가 그들을 환 타지 아에서 마법사 견습생으로 쉽게 조작할 수 있습니다.

좋은 소식은 그 제자, 달리 때가 서,이 기계를 보자 그들은 사라질 수 있다 더 많거나 적은입니다. 이것은 구름의 아름다움! 필요로 할 때 당신은 당신이 무엇 필요 살. 오! Microsoft Windows Azure 클라우드를 사용 하 여 약간의 데이터 문자열을 저장할 수, 무기한 되풀이 수수료를 할 필요가 하지만 다행히 기술 지원 비용을 제거 하는 방법을 조사 하 고 이미 이다 그리고 난 빨리 있을 것입니다. 난 내 신용 카드 청구서에 페니 빌을 볼 때마다 그것은 항상 생각나 이러한 데이터 문자열.

그럼 다른 장비는 작은 페니 발행 수수료와 함께 했다. 달러 상점의 대부분 5 달러 미만을 위해 판매 하는 항목에 맞게 변경 독창적인는 그러나에서 저렴 한 페니 캔디 처럼 장비를 구입 가능 하다. 그것은 생활으로 돌아가야 이러한 구식 장비 제조 업체 및 제조 업체의 일부에 대 한 시간 이다.

주요 차이점

모든 구름의 조사, 완료 될 때 가장 눈에 띄는 찾는 구름 세계 그래서 극적으로 변화 했다 이었다. 그냥 상품 클라우드 시설 생각 하는 사람들은 잘못입니다. 시장 팀 주장 클라우드 우리가 컴퓨터와 저장 장치를 우리는 레고 블록을 바꿀 수 있습니다 하지만 그건 전적으로 사실이 쉽게 전환할 수 있습니다. 모든 업체는 고유 하 게 그들의 제품 및 서비스 제공 하는 약간 다른, 약간 우수한 것으로 하려고 합니다. 가끔은 다른 제품의 차이 제대로 알아 시간 걸립니다 하지만 할 일을 많이 하는 사람에 대 한 변화는 항상 중요 하다.

다양성은 항상 운영 체제에 의해 동반 됩니다. 리눅스는 어디에 나 리눅스는 유비 쿼터 스, 하지만 그 배급에 대비를 무시 하기 때문에 생각 하는 것이 쉽습니다. 우분투 같은 표준 배포판은 유비 쿼터 스와 미묘한 자신의 엔터 프 라이즈 버전 또는 보다 적게 미묘한 기술 향상 회사 여전히 만들어집니다. 예를 들어 아마존 웹 서비스 (Aws, 아마존 웹 서비스) 및 Google 계산 엔진 (GCE, Google 컴퓨팅 엔진), 둘 다 그들의 리눅스 시스템을 클라우드 전용 있다. Rackspace 사용자는 무료 버전의 일괄 처리에서 선택할 수 있다 또는 엔터프라이즈 클래스 리눅스 레드햇 소프트웨어에 대 한 구매를 매월 요금 지불할 수 있습니다.

리눅스는 유일한 선택은 아닙니다. 많은 클라우드 시스템 마이크로소프트 윈도 시스템을 사용할 수 있지만 추가 비용을 요구. 하지만 Microsoft Windows Azure 및 Dairyun 애플 리 케이 션을 사용 하 고, 프리미엄을 지불 하지 않아도 그들은 그들을 돕기 위해 서비스를 통해 Microsoft 매장을 유치 하고자 더 많은 컴퓨팅 구름을 더 쉽게 이동 합니다. 꾸준히 돈을 마이크로소프트 기술에는 어떤 회사 든 지 Microsoft Windows Azure를 원활 하 게 사용할 수 있습니다. Joyent 구름, 더 효율적인 오픈 소스 코드, Smartos (지능형 운영 시스템) 라는 기능입니다.

더 깊은 차이 시각적으로 매니페스트 됩니다. 이 소자의 모든 귀하의 선반에 그들을 퍼 팅에 인텔 프로세서를 구입에서 거의 구별할 수 있지만, 사실은 많은 편집증 블레이드를 사용의 용이성에 대 한 가상 컴퓨터를 잘라 다는 것 이다. 당신은 귀하의 사이트에 별도 장치를 고용 하지 않아도-당신은 단지 일련의 장치 (그들 중 하나)을 등록 하거나 시간이 지남에 공유할 필요가.

벤치 마크 장비

타이머를 시작 하면 잎의 차이 신속 하 게 드러났습니다. 회사를, CPU 성능을 측정 하는 측정의 단위 만들었지만 그들은 단지 매우 거친 통계. DaCapo, 뛰어난 Java 응용 프로그램 테스트에 의해 수집 된 자바 경로와 나는 내 광대 한 컴퓨터 왕국에 내 컴퓨터를 넣어. DaCapo Tomcat 서버 시작 테스트 콘텐츠 테스트, 자바, 그리기 등의 다양 한 장비 등등. 각 표준 장치에 다른 압력을 발휘할 수 있습니다, 때문에 자바를 사용 하지 않는 사람들의 다른 장치의 성능 포괄적이 고 광범위 한 이해를 가질 수 있습니다.

결과에 차이 그것이 동일한 장치는 동일한 테스트를 하 고 있다고 믿기 어렵다 그래서 극적 이다.입니다. 이것은 다른 장치 가상화 계층은 다른 장치 드라이버는 매우 다양 하기 때문 에입니다. "다른" 할 때마다 특히 재미 있는 방법으로, 하지만 결과에 큰 차이 만든 단어.

Lucene, 텍스트 파일의 큰 컬렉션을 인덱싱 일반적인 도구의 생각. 인덱스 생성 테스트에서 기본 SoftLayer 장치 도달할 수 있다 쉽게 두 배 이상 많은 시간 아마존의 기본 속도. 인덱스의 생성, 후 SoftLayer만 인덱스를 검색 하지만 아마존 보다 30% 이상 조금.

같은 구름에서 다른 장치의 성능을 충격 될 수 있습니다. 구글, 예를 들어 장치를 원하는 것으로 많은 수를 제공 합니다. 약의 대부분의 표준 장치, 빠른 및 빠른 높은 CPU 소자의 속도가입니다. Tomcat 시뮬레이션에서 Google의 장치 두 배 빠른 실행. 몹시, 표준 Avrora에서 테스트 하지, 그것의 속도 3 시간 표준 장비 보다 느립니다.

Google 장치를 테스트, 엄지손가락의 낡은 규칙은 항상, 하지만 그들은 진실을 당신이 기대 되지 않을 수 있습니다. 물론 그들은 종종 실수, Cpu의 몇 가지 테스트와 수 추가 다중 스레딩, 하지만 때때로 감속, 그리고 추가 메모리 스트립 모든 시간 하지만 종종 작동 수 있습니다. 이러한 명백한 수정 모두 테스트, 속도 변화에 대 한 더 많은 혼란, 시간의 같은 기간 동안 반복 하는 경향이 대부분의 테스트 하지만 일부 (예: Xalan 파서) 엄청난 다.

이 모든 것이 충분 한 지식과 기본적인 질문을 결정 하는 실험을 많이 해야한다는 것을 의미: 얼마나 많은 장치 가치는? 법안 만료 되 면 우리가 이러한 기본적인 표준을 사용 하 여 (장비)를 측정 하는 것이 좋습니다. 그냥 인덱스를 검색 하는 대신 Lucene 인덱스를 만드는 경우 그것은 분명 softlayer 더 귀중 한입니다. 이 불일치는 우리가 우리의 이점을 극대화 하 고 싶다면, 그것은 가능 한 한 많은 테스트 시간을 확장 하는 데 필요한 제안 합니다. 당신은 시간 구름 장치 당 3 센트 시간 장치 당 4 센트 이상 이어야 당연 그것을 사용할 수 없습니다.

데이터 저장

어디 가상화에 영향을 미치는 많은 데이터 저장소입니다. 데이터베이스는 가상화에 조금 추가 증가 의해 감소 될 수 있다 디스크 드라이브의 입력 및 출력 신호 속도에 주로 의존 합니다. 어떤 구름은 그들은 아마 모두가 자신의 데이터베이스 장치를 사용 하 고 싶어 생각 하기 때문에 그것에 대해 할 말 없어.

일부 클라우드 플랫폼 바이트에서 청구는 특별 한 데이터 스토리지 서비스를 제공 합니다. SoftLayer, 예를 들어 데이터 읽기 및 쓰기 그 개별 장치를 위해 특별히 최적화 된 mongodb 하며 성능을 기업 자신의 장치에 설치 된 MongoDB 보다 확실히 낫다. HP 클라우드와 Rackspace 구름 한 마음으로 MySQL 서비스를 제공합니다.

많은 회사는 다른 데이터베이스 기술과 유사한 작업을 수행 하려고 합니다. 그들은 가상화 계층을 감소 하 고 저장 장치 대신 비트에서를 구매 하는 고객 수 있도록 Api를 만듭니다. 그들은 고도로 최적화 된 운영 체제 클라이언트의 일반 기계 성능에 확실히 우수한 믿습니다.

다른 서비스는 다른 성능 특성을 강조. 아마존 그들은 팩 비트 데이터를 반환 하는 데이터 저장소 솔루션의 패키지 출시 하지만 가장 흥미로운 클라우드 서비스 빙하, "시간" 될 수 있는 시간을 검색 하도록 설계 된 데이터 스토리지 서비스를 수 있습니다. 그것은 밀리초, 초 하지, 그것은 분-그것의 시간.

고객 수 과정의 다른 장치를 선택 하 고 그들의 좋아하는 저장소 스키마를 설치 하지만이 관리 되는 솔루션 결정으로 당신을 유혹 하기 충분 하다. 클라우드 플랫폼은 데이터 저장의 당신의 선호 계층, 경우에 때때로 다른 도구를 사용할 수 있습니다.

네트워크 선택

또 다른 문제가 테마는 웹. 일부 구름 같은 Dairyun 및 SoftLayer 클라우드 제공 개인 네트워크 장치에 연결 된. 또한 데이터베이스를 공용 네트워크에서 공격을 회피 하기 위해 더 안전한 만드는이 개인 네트워크 명령에만 수신 하는 데이터베이스 장치를 만드는 고객에 대 한 쉽습니다. 구름의 보안은 여전히 "흐린" 것, 하지만 좋은 시작 하기 때문에 기술 완벽 하지 않습니다.

일부 다른 공급 업체는 그들의 구름에 대 한 자세한 지리적 구별을 제공합니다. 고객 어디에 그들의 자신의 장치를 넣어 하 고 쉽게 데이터를 저장할 위치를 결정 하는 것을 알고 있다. 특히, 특히 중요 한 데이터를 관리 하는 의심 스러운 사업 사람들이 있다. 그들은 더 나은 폭풍, 화재와 다른 홍수를 견딜 수 있도록 다른 위치에 저장 하는 데이터 백업 장비의 광대 한 제국을 만들 수 있습니다. 구글, 예를 들어 이므로 다른 데이터 센터의 대역폭 비용을 잘 알고 다른 대역폭 사이의 데이터 전송의 비용 동일한 데이터 센터에 전송 하는 가격 보다 높은 수준 이다.

대역폭 측정 혼란을 일으킬 수 있습니다. Dairyun, 예를 들어, 들어오는 트래픽의 모든 비용을 부과 하지 않습니다 측정 및 회계, 단순화 고는 하지만 출력을 원치 않는 고객 정보, 전문 바퀴벌레 모텔을 만듭니다. 유사한 데이터 계획은 만들면 방문자는 "히치하이커를 위한 안내서는" 많은 양의 데이터를 흡수 하 고 단 하나의 대답을 제공 합니다에서 처럼 거 대 한 데이터 처리 기계, 매력적 이다.

기본 너머

구름에서 가장 흥미로운 장소 특수 목적 장비 이다. 경우에 그들은 아주 잘 일반적으로 현재 고객에 의해 사용 되는 PHP 코드에 적합, 그들은 미래의 도전을 더 쉽게 해결할 수 있는. 아마존, 예를 들어에 대 한 꿈을 간단 하 고 쉬운 작업에 사용할 알고리즘에 대 한는 그래픽 카드 (GPU) 집합이 있습니다. 물리학, 생물학 및 컴퓨터 과학자 들은 모든 그래픽 카드의이 일괄 처리에서 실행 하는 그들의 알고리즘을 변경. 이것은 쉽게 우리는 새로운 아키텍처에 밖으로 시도 하는 구름의 한 예입니다.

이러한 특수 컴퓨터 장치는 또한 항상 특별 한 하드웨어 장치를 필요 하지 않습니다. 그것은 흐린-등 아마존, Joyent, Windows Azure-광신적인 요구에 맞게 특별 한 Hadoop 장치를 제공 하. 그들은 기본 운영 체제 조정, JVM, 최적화 하 고 더 현저 하 게 수행. Joyent 주장 그들의 장비는 3 시간 이전 보다 빠르게. 확실한가요? 그것은 무엇 당신이 주문 할 장치에 따라 다릅니다. 아마존,이 섹션에서 Hadoop 대기 시간을 얻을 수 있도록 직접 사용할 수 있는 클라우드 장치를 소개 합니다.

궁극적으로 나에 게 중요 하지 않습니다 다른 특징이 있다. 어떤 구름 더 나은 수행 하 고 더 안전 하다. 처음에 그들은 매력, 하지만 그때 내가 그것에 관심을 지불. 장치, 하지만 대부분 개발자 필요가 장치 혼합의 처리량의 명확한 그림을 얻기 위해 그들의 자신의 통계로 해킹의 전체 어셈블리 혜택을 이해 합니다. 고객 수요는 휘발성 될 수 있습니다, 다른 성능 특성은 고객이 필요할 수 있습니다.

다른 유사한 성능을 더 중요 하 고 끝낼 수 있습니다. 구름에 최신 기능 중 일부를 쉽게 자동화 장비 군대 약간 각 장치 구성 변경에 대 한 있습니다. 아마존 클라우드 고객이 같은 이미지에 새로운 기계의 수백을 만들고 다음 각 장치를 개별적으로 각 장치에 로그인 하 고 관련 정보를 구성 하지 않고도 자체를 수정할 수 있도록 정보를 구성할 수 있습니다.

이러한 유형의 성능 값은 실행 중인 작업의 종류에 크게 의존. 통계 데이터에 대해서만 장치를 사용 하는 경우 기능 간의 약간의 차이가 있다.입니다. 하지만 설치 하 고 큰 단위를 분해 하려면 구성을 자동화 기능은 중요 하다. 이러한 성능에 대 한 더 많은 지원 기대 지배 사람들의 선택, 그리고 그들의 직업은 대용량 데이터의 가끔 필요 하.

당신을 위해 가장 적합 한 클라우드

하나 모든 위의 과정을 보여줄 수 있는 경우, 그것은 대답 결코 삭감 될 것 이다, 물 이어야 합니다. 가장 저렴 한 장치를 나를 위해 가장 저렴 한 되지 않을 수 있습니다; 최고의 대역폭 비용 계획은 나를 위해 비용이 있을 수 있습니다; 기본 표준 데이터 저장소의 가격으로 변경. 우리는 데이터를 처리 하 고 결정을 하기 전에 테스트를 실행 하는 시스템에 의해 강제로.

가이 부분은 흥미롭습니다. 클라우드는 그것 모든 서버, 문자열에서 실행 하는 복잡 한 문제를 해결할 수 있지만 공급자가 할 수 처럼 보일 수 있습니다 무료 태도, 고객이 다른 인프라 시설을 선택할 수 있도록 개방 하는 동안 모든 어려운 과제를 해결 하는 이다. 때문에 우리가 백업 발전기 및 랙 용량에 대해 너무 많이 걱정 하지 않아도, 더 투명 하 고 더 편리한 비즈니스 선택 되 고 있다. 내 거 대 한 기계 왕국에 개월을 보낸 후 난 그냥 내가 그것을 수행 하지 않았다면 정말 깨달았다.