Интеллектуальное управление рабочей нагрузкой - Intelligent workload management - Wikipedia

Интеллектуальное управление рабочими нагрузками (IWM) парадигма управления ИТ-системами, возникшая на пересечении динамическая инфраструктура, виртуализация, управление идентификацией, и дисциплина разработка программного обеспечения.[1] IWM позволяет управлять и оптимизировать вычислительные ресурсы безопасным и совместимым образом в физических, виртуальных и облачных средах для предоставления бизнес-услуг конечным клиентам.

Парадигма IWM основана на традиционной концепции управление рабочей нагрузкой посредством чего ресурсы обработки динамически назначаются задачам или «рабочим нагрузкам» на основе таких критериев, как бизнес-процесс приоритеты (например, в балансировании запросов бизнес-аналитики и обработки транзакций в Интернете)[2]), доступность ресурсов, протоколы безопасности или планирование событий, но расширяет эту концепцию на структуру самих отдельных рабочих нагрузок.

Определение «рабочая нагрузка»

В контексте ИТ-систем и Дата центр управления, «рабочую нагрузку» можно в широком смысле определить как «общее количество запросов, сделанных пользователями и приложениями системы».[3] Однако также возможно разбить всю рабочую нагрузку данной системы на наборы автономных единиц. Такой автономный модуль представляет собой «рабочую нагрузку» в узком смысле: интегрированный стек, состоящий из заявление, промежуточное ПО, база данных, и Операционная система посвященный конкретной вычислительной задаче. Обычно рабочая нагрузка не зависит от платформы, что означает, что она может выполняться в физических, виртуальных или облачных вычислительных средах. Наконец, набор связанных рабочих нагрузок, которые позволяют конечным пользователям выполнять определенный набор бизнес-задач, можно определить как «бизнес-сервис».[4]

Делаем рабочие нагрузки «интеллектуальными»

Рабочая нагрузка считается «интеллектуальной», если она: а) понимает свои протоколы безопасности и требования к обработке, поэтому может самостоятельно определять, можно ли ее развернуть в общедоступном облаке, частном облаке или только на физических машинах; б) распознает, когда он загружен, и может найти альтернативные вычислительные мощности, необходимые для оптимизации производительности; c) несет в себе средства управления идентификацией и доступом, а также возможности управления журналами и отчетности о соответствии при перемещении по средам; и d) полностью интегрирован с уровнем управления бизнес-услугами, гарантируя, что вычислительные потребности конечных пользователей не нарушаются распределенными вычислительными ресурсами, и работает с текущими и возникающими структурами управления ИТ.

Интеллектуальные рабочие нагрузки и безопасность в облаке

Развертывание отдельных рабочих нагрузок и бизнес-сервисов на основе рабочих нагрузок в «гибридном распределенном центре обработки данных»,[5] - включая физические машины, центры обработки данных, частные облака и общедоступное облако - поднимает множество проблем для эффективного управления выделением ресурсов, безопасностью и соответствием требованиям. Делая рабочие нагрузки «интеллектуальными», чтобы они могли эффективно управлять собой с точки зрения того, где они запускаются, как они выполняются и кто имеет к ним доступ, интеллектуальное управление рабочими нагрузками решает эти проблемы эффективным, гибким и масштабируемым способом. Основополагающая работа 1989 года Д.Ф. Фергюсон, Я. Йемини и К. Николау «Микроэкономические алгоритмы балансировки нагрузки в распределенных вычислительных системах» разработали теорию, с помощью которой рабочие нагрузки могут быть «интеллектуальными», чтобы они могли управлять собой.[6] С тех пор эта теория была запатентована и коммерциализирована бостонской компанией. VMTurbo, в 2009.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Томас Мендель (26 октября 2009 г.). «Обзор рынка программного обеспечения для управления ИТ». Форрестер. Архивировано из оригинал 25 декабря 2009 г.. Получено 2017-01-10. ... особенно интересная новая категория, которую мы предварительно называем автоматизацией процессов и рабочих нагрузок, некоторые поставщики называют ее интеллектуальным управлением рабочими нагрузками.
  2. ^ «Динамическое управление нагрузкой для очень больших хранилищ данных: жонглирование перьями и шарами для боулинга». Фонд VLDB. 2007 г.. Получено 2008-11-12.
  3. ^ "Каково ваше определение рабочей нагрузки базы данных?". Журнал базы данных. 8 января 2009 г.. Получено 2009-11-15.
  4. ^ «ИТ-услуги, бизнес-услуги, услуги ... что дальше?». Блог сообщества HP ITIL v3. 3 марта 2008 г.. Получено 2009-11-15.
  5. ^ "Гибридный распределенный центр обработки данных-или-облако?". Солнечные микросистемы. 1 октября 2009 г. Архивировано с оригинал 4 октября 2009 г.. Получено 2009-11-15.
  6. ^ Ferguson, D.F .; Yemini, Y .; Николаус, К. (1988). «Микроэкономические алгоритмы балансировки нагрузки в распределенных компьютерных системах». Микроэкономические алгоритмы балансировки нагрузки в распределенных вычислительных системах. Вашингтон, округ Колумбия: издательство IEEE Computer Society Press. С. 491–499. Дои:10.1109 / DCS.1988.12552. ISBN  0-8186-0865-X.