如何在多云部署中实现有效工作负载管理

云计算正在发展成为一个更加成熟的新阶段。云计算计划和部署的重点已从远程托管低效应用程序转移到云支持，并作为开发商利用的一种虚拟应用程序平台。与此同时，企业发现有些云平台比其他云平台更好地支持特定任务。两种趋势的冲突表明，人们需要更好地了解应用程序结构和部署选择如何影响多云配置中云计算工作负载的管理。

在现代术语中，托管在内部部署或云平台中的应用程序单元是工作负载。虽然云计算已经改变了工作负载的概念，但变更对工作负载管理的影响，特别是在多云部署中，尚未得到充分认识。要管理多云工作负载，人们必须以不同的方式考虑它们，然后相应地规划和执行其管理策略。

在云中，一切都应该以信息的移动为中心。提交到云计算工作负载的资源由信息移动创建的工作流标识。这意味着企业需要通过将工作负载和工作流视为一个单元来启动多云工作负载管理——网络、托管以及应用程序可能使用的任何Web服务功能(如数据库服务)。在计划多云操作时，请记住这个部署单元的概念。

云计算工作负载的单元结构

有效管理多云部署单元意味着要考虑三个关键要素：

• 计划和成本分析组件，用于管理成本，并帮助确定应在何处运行。
• 部署自动化部分，简化了应用程序的部署和重新部署。
• 云平台监控方面，用于监控影响任何云平台或在其中移动的工作流的问题。

工作负载和工作流规划步骤从预测和监视云计算资源的成本和使用开始。在公共云上为企业应用程序需求定价，以选择最适合的应用程序，然后分析应用程序更改如何影响其成本和选择供应商。可用于此目的的工具分为一组，分析多个云计算供应商的应用程序的云平台定价，以及监控云中应用程序性能的第二组。两者都可以在每个云计算提供商的基础上获得。

多云用户可以将特定于云计算的工具中的信息拼凑在一起，但最好更全面地看待这一点。对于多云成本分析甚至动态云成本管理。为企业的云计算工作负载选择多云成本管理工具的关键是选择一个适用于所有提供商的工具，并提供规划和动态成本支持。

用于云计算工作负载性能监控的专用工具，包括以工作负载为中心的工具和以工作流为重点的工具。第二类工具在云中部署和维护应用程序，这个功能通常在当今描述为DevOps。公共云提供商提供他们自己的DevOps工具，但对于多云，企业通常需要一个单一的整体DevOps功能。一些DevOps工具可帮助企业管理脚本以描述部署和重新部署步骤(必要模型)，而其他工具则定义表示正确操作的状态，并生成维护这些状态所需的命令(声明性方法)。

企业将拥有云计算自动化工具的选项。Chef是当今最受欢迎的命令工具，而Puppet是最广泛使用的声明式工具。如果企业有一个强大的IT运营团队已经使用过脚本，那么很容易采用Chef。否则，考虑采用Puppet。如果企业尚未坚定地致力于运营自动化，那么可以采用Ansible等替代工具。

监控的重要作用

虽然将多云工具用于成本管理非常有用，但将它们用于监控多云部署绝对至关重要。这是因为许多应用程序将跨多个云平台部署或从一个云平台爆发到另一个云平台。云计算和网络供应商提供多云监控服务。此外，一些成本管理平台在云计算计划、故障减少和成本管理方面提供帮助，这些平台可以交叉监控或补充其使用。

用于云计算工作负载性能监控的专用工具包括以工作负载为中心的工具和以工作流为重点的工具。除非希望人工集成云计算工作负载和云计算工作流信息以获取应用程序状态，否则应该考虑这些产品，这些产品可以一起或单独帮助企业实现部署单元规划和操作。由于工作流程会拼接工作负载，因此这种拼接和信息移动实际上可以传递信息。云计算网络是工作负载管理的一个难以理解的故事，云计算连接难以规划和调试。传统的云计算和网络管理和监控得到了网络设备供应商、VPN提供商以及NetScout等独立工具的广泛支持。

预防发生问题

识别网络工作流问题不如防止网络工作流问题。这里，一些简单的规则可能会有所帮助。

首先，使用特殊的VPN云计算连接服务将企业多云环境链接到其组织的VPN。互联网不提供VPN所提供的服务级别协议或服务质量保证，如果不确定网络资源的执行方式，企业就无法管理多云安排。最好的情况是所有多云提供商都将直接连接到企业VPN。其次，考虑包含托管(工作负载)和网络(工作流)元素的部署单元，以减少工作量和错误。理想的DevOps(或策略管理)工具可以为企业多云环境中的每个提供商提供特定支持，并允许企业将部署单元定义为要部署的单个元素。如果企业当前的工具支持这些功能，则无需更改。如果不支持这些功能，需要查看主要云计算供应商最支持哪些工具。最后，对可以托管工作流单元的地方设置严格的界限。这些限制将基于价格和性能，并通过企业使用的策略管理或DevOps工具强制执行。

无论企业选择哪种工具进行多云工作负载管理、工作流和部署单元的概念最终都将决定其方法是否成功。每个云计算决策都是托管和连接决策，正确处理这两方面是多云部署中有效工作负载管理的关键。

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