구름 공장 건설의 6 부분

그것은 산업은 대체할 수 없는, 불가능 한 업계를 지우려면, 그것의 급속 한 발전은 사람들의 상상력을 넘어. 아무리 사람들, IT 업계의 변화 속도 누락 된 것 같습니다. 이 급속 하 게 변화 산업에서 클라우드 컴퓨팅이 IT 업계에서 드라이브 변경의 힘을 간과 수 없습니다. 비록 그것에 대 한 업계 표준 IT 업계에서 드라이브 변경에 필수적입니다. 최근 일부 회사는 데이터 센터에 대 한 유일한 상수 진실은 "레거시 시스템" 가상화의 도입에 대 한 배포는. 호스팅 모델 전체 엔터프라이즈 작업 부하와 관련 된이 주요 변경 처리, 우리는 철저 한 계획을 수행 해야 합니다.

구름의 문제에 대 한 적합 한 프레임 워크를 개발 하기 위하여 많은 측면 구름의 민첩성, 유연성, 투명성, 그리고 최종 사용자 혜택을 포함 하 여이 문제를 해결 하려면 해결 해야 합니다. 최종 분석에서 새로운 특정 인프라 요구 사항 관련, 셀프 서비스 포털 사용 하 여 새 응용 프로그램 또는 호스트 과도 처리 요구 사항을 호스트. 기존 작업의 수천 수백 이동 구름 인프라 민첩성은 종종 유익한 경험. 실제로, 반대는 자주 경우, 구름 (예: 카탈로그의 규모와 소프트웨어의 자격) 수요의 높은 기준을 제시 하 고 실제로 존재 하는 실제 및 가상 서버 클라우드 모델을 마이그레이션하는 것은 매우 어렵습니다 때문입니다. 즉, 새로운 작업의 확장 측면에서 그것은 보인다 덜 민첩 한 또 다른 방법으로.

이것은 구름 공장 개념의 소스 이다. 산업 생산 과정에서 공장 생산성 측정의 전형 이다. 가공 기계에 대 한 준비를 몇 가지 노력에도 불구 하 고 효과적인 입력을 제공 하기 위해 필수적 이며 회사 형성 되 면 출력 합니다. 일반적인 방법은 반복 가능한 결과, 최소한의 시간과 노력을 헌신 하는 조직의 능력을 제공 하기 위해 적절 한 디자인을 채택 하 여 클라우드 인프라를 마이그레이션하십시오.

이 개념의 지도, 적절 한 설계를 더 정교 하 게 중요 하다. 많은 회사는 작업을 스프레드시트와 똑똑한 사람들의 독창성을 사용 하 여 풀뿌리에서 이러한 문제를 해결할 수 있다. 이 방식의 문제점은 그것 거의 메인에 감동 포인트는 대답은 정말 정확 하 고, 문제는 너무 복잡 하기 때문에 주로. 클라우드로 마이그레이션 작업 많은 양의 기록 데이터를 분석 서버, 마이그레이션 응용 프로그램, 확장 및 소프트웨어 힙 레이어 모델링 대상, 기업 및 규정 요구 사항, 서비스 수준 계약, 및 데이터 보호 규칙을 준수에 대 한 구성 정보를 처리 하는 등 여러 측면, 관련. 스프레드시트를 사용 하 여 매우 좋지 않다, 대략 같은 방식으로, 기업 회계 플랫폼 스프레드시트의 사용에 적합 하지 않습니다. 경우에 그들은이 간단한 환경에 알맞은 답변을 주는에 속은, 그들은 하지 주주, 관리자, 엔지니어, 운영자, 등등을 만족 하는 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 직원의 모든 중요 하 고 상세한 결정 성과 및 위험 최소화 되도록 필요 합니다.

클라우드 마이그레이션 목록에 초점을 맞추고 분석 핵심 개념 연결 모두 마칩니다. 이 개념은 작업, 어디가 야, 얼마나 많은 리소스를 apportioned 해야, 등을 관리 하는 방법을 포함 하 여 기본적인 규칙을 나타내는 전략 이다. 없는 적절 한 전략이, 호스팅 결정 나뭇잎 마이그레이션을 수행 하는 실천;은 아무 계획 여부 그들은 옳은 일을 했 어. 클라우드 인프라 계획 및 관리 지침-너무 많은 변수가 올바른 전략 지 없이 세금 응용 프로그램 작성 하려고 하는 올바른 전략이 없다.

이러한 모든 개념을 이해, 후 구름 공장 취소 되었습니다. 그것은 일련의 논리적 단계, 모두의 데이터와 관련으로 문제를 나눕니다. 예를 들어 모델, 계획 및 관리 정책 대상. 완전히 자동화 과정 어떻게 진화 할 것인가 결정 하기 위하여 얼마나 크고. 공장을 구축 하는 단계는 여기 있다:

1. 후보자 자격:이 프로세스는 특정 작업 특정 클라우드 환경에 적합 한 인지 확인 합니다. 질적, 양적 분석 후 실제 후보 자격 더 나은 다음 단계를 구현 하는 작업에서 선택 됩니다. 정량된 기준의 예는 다음과 같습니다: 최대 I/O 속도, 컨텍스트 스위치 제한, 최대 CPU, 메모리 크기, 및 등. 질적 기준 포함: 데이터 감도, 서비스 수준 계약 요구, 백업 전략, 및 다른 요인 고려. 그것은 신속 하 게 정확 하 게 평가 하 게 하는 전략을 개발 하는 이러한 모든 요소를 걸립니다.

2 공장 크기: 자격 기준을 결정 하는 다음 단계를 가장 적절 한 수준과 이용 패턴 클라우드 호스트 됩니다. 그것은 또한 고려 될 남아 얼마나 많은 포함 하 여 정책 및 대상 사용의 수준에 따라 달라 집니다. 실제의 구체적인 내용은 인스턴스 크기와 클라우드 환경에서 엔지니어링 사용률 수준 필요합니다. 명시적 사용 기준은 중요 한 단계, 그리고 클라우드 환경에 현재 환경에서 CPU 사용률의 변환 각 CPU의 상대 속도에 따라 달라 집니다.

3. 균형 로드:이 단계는 마이그레이션 부하 분산 장치 및 클러스터에 초점을 맞추고 있다. 클라우드 환경에서 제공 하는 다양 한 크기 중에서 선택할 수 있기 때문에 그것은 또한 "복원" 하는 고급 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 일대일 서버 변환은 항상 만족 하지 않습니다. 최저 비용에 성공. 이 결과 완전 한 계획을 제공 일반적인 규모와 결합 되어야 합니다.

4. 소프트웨어 힙 레이어 그리기:이 단계는 운영 체제 소프트웨어의 구성과 원본 서버 고려와 "가장 가까운" 구름에 그들을 구성 합니다. 이것이 효과적인 표준화 된 분석 때문에 제한 된 소프트웨어 옵션 설정만 클라우드 디렉터리에서 사용할 수 있습니다. IaaS로이 단계는 일반적으로 운영 체제-레벨 구성, 일치 하는 기존 서버 운영 체제 속성, 운영 체제 가상 컴퓨터 및 다른 서비스에서 제한 됩니다. (일반적으로 목록에서 몇 가지) 서비스 플랫폼으로 서이 단계도 포함 되어 실제 소프트웨어 재고의 고려 사항 및 응용 프로그램의 설치. 결과 X 서버는 IIS V6 서버 같습니다만 볼 수 있습니다 다르게 표준 이미지에서 최고의 힙 레이어 배포 뿐만 아니라 수정 프로그램 목록을 제공 하 여 구현 과정에서 위험을 줄이기 위해 수 있습니다. 이것은 키 이다.

5. 합리적인 합의:이 모든 마무리, 다음 단계는 내부 클라우드 환경 문제입니다. 작업 부하는 사실상 클라우드 환경 제어 인프라에 배치 되어야 합니다. 구름의 대부분은 가상 클라우드 환경에 기반 하 고, 때문에 서버 리소스의 사용률을 최적화 하기 위해 적응 하는 새 가상 컴퓨터에 열쇠가 이다. 이 단계 (이 종종 테트리스에 대 한 사용 가능한 서버의 크기와 유사)는 가상 환경에서 작업을 배치 처럼 다소 보이지만 정책의 과도 한 사용 구성 결과에 상당한 영향을가지고. 정책이 엄격 하 게 각 클라우드 인스턴스에 대 한 용량을 예약할 경우 매우 안전 하지만 상대적으로 비효율적이 고, 비교적 낮은 작업 (테트리스를 재생 하는 것에 대 한 생각)와 클라우드 환경 될 것입니다. 정책이 자원의 과도 한 사용 경우 하이 엔드 고객 높은 위험을 분쟁 수 있습니다. 만약 그들이 클라우드 환경 밖에 서 예기치 않은 요구 사항에 대 한 달라고, 높은 밀도의 결과 크게 비용 (테트리스를 밀접 하 게 함께 넣어 하는 데 필요한 작은 볼륨의 생각)를 줄일 수 있습니다.

6. 예외 처리: 첫 번째 단계에서 다시 찾고, 일반적인 응용 프로그램 구성 요소 또는 클라우드 호스팅 비즈니스 서비스 되지 않을 수 있습니다 적절 한. 이러한 경우에, 그것은 다른 호스팅 처리 방법을 평가 하는 데 필요한입니다. 있기 때문에 일반적으로 관리 되는 옵션에서 우선 순위 지정, 거부 작업 시스템 자격 위반 설립 호스팅 전략 주문 여부를이 단계에 포함 한다. 이러한 전략 등 사용자 지정 클라우드 할당 인스턴스를 사용 하 여, 전용된 클라우드 서버를 사용 하 여, 가상 환경에서 호스팅, 전용된 블레이드 서버를 사용 하 여, 전용된 랙 서버를 사용 하 여 또는 작업을 혼자 떠나 (경우 필요한).

신속 하 게 수 있습니다만 차근차근이 단계를 구현 고 클라우드 마이그레이션 프로세스를 철저 하 게 계획. 데이터-중심 및 정책 기반 접근을 통해 적은 실수 있으며 적은 재작업. 응용 프로그램 및 다른 주주의 소유자는 자신 있게 목표를 달성. 이 투명도, 상세한 사양 및 구현 정보를 함께 빠르게 클라우드 이니셔티브를 가속화할 수 있습니다. 이 뿐만 아니라 시간이 줄어들지만 IT 업계의 기술 혁신의 속도와 유지할 수 있게 해줍니다.

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