通過(guò)適當(dāng)?shù)姆��?wù)和設(shè)計(jì)，可以提升企業(yè)云應(yīng)用程序的性能。企業(yè)需要考慮一些元素以?xún)?yōu)化其工作負(fù)載。

很多企業(yè)致力于追求最佳的應(yīng)用程序性能，但實(shí)現(xiàn)它并非易事。在基于主機(jī)的內(nèi)部部署IT環(huán)境中，企業(yè)必須提供適當(dāng)調(diào)整的資源以實(shí)現(xiàn)性能目標(biāo)。而采用云計(jì)算技術(shù)將使這些考慮因素變得更加復(fù)雜，因?yàn)樗�限制了用�?hù)可以定制基礎(chǔ)設(shè)施和其他可用功能的程度。

雖然并沒(méi)有哪一個(gè)云計(jì)算架構(gòu)可以保證每個(gè)應(yīng)用程序的最佳性能，但是一些服務(wù)和實(shí)踐可以提高云計(jì)算性能。

1.選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)例

如果組織了解其工作負(fù)載的資源需求，并為其配置具有適當(dāng)特征的實(shí)例類(lèi)型，則會(huì)看到深刻的結(jié)果。虛擬機(jī)是云中最常見(jiàn)的實(shí)例類(lèi)型，盡管容器的應(yīng)用正在快速增長(zhǎng)。

其目標(biāo)是使用最佳分配的虛擬CPU(vCPU)、內(nèi)存和專(zhuān)用特征來(lái)調(diào)整實(shí)例的大小。如果實(shí)例太大，額外的資源對(duì)云計(jì)算工作負(fù)載性能并沒(méi)有好處，最終會(huì)浪費(fèi)資金。如果實(shí)例太小，則會(huì)影響負(fù)載性能，如果工作負(fù)載完全運(yùn)行的話(huà)很難應(yīng)對(duì)。

云計(jì)算提供商提供無(wú)數(shù)的實(shí)例類(lèi)型，每種類(lèi)型都具有vCPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特組合�？梢葬槍�(duì)特定任務(wù)定制這些虛擬機(jī)。例如，AWS公司的EC2 A1實(shí)例適合橫向擴(kuò)展和ARM工作負(fù)載。另一方面，M4實(shí)例平衡了不同應(yīng)用程序的資源，并有一些針對(duì)計(jì)算密集型工作負(fù)載、內(nèi)存密集型應(yīng)用程序、人工智能等進(jìn)行了優(yōu)化的云計(jì)算實(shí)例。這些使得組織必須選擇正確的選項(xiàng)。

2.實(shí)施自動(dòng)擴(kuò)展服務(wù)

傳統(tǒng)上，企業(yè)將IT資源擴(kuò)展作為一項(xiàng)臨時(shí)工作。由于IT資源有限且在企業(yè)的所有權(quán)范圍內(nèi)，因此幾乎不需要快速、動(dòng)態(tài)或自主地進(jìn)行擴(kuò)展。

但是，公共云計(jì)算是動(dòng)態(tài)發(fā)展的。公共云提供了按需添加或刪除實(shí)例和相關(guān)資源的潛力。 AWS、谷歌云和Microsoft Azure均提供負(fù)載平衡和自動(dòng)擴(kuò)展功能。

組織必須實(shí)施適當(dāng)?shù)囊?guī)則集，以決定何時(shí)以及如何擴(kuò)展，以便提高云計(jì)算性能。在許多情況下，監(jiān)控服務(wù)跟蹤負(fù)載特性，例如平均vCPU利用率。當(dāng)工作負(fù)載超過(guò)定義的利用率閾值時(shí)，監(jiān)視警報(bào)會(huì)觸發(fā)自動(dòng)擴(kuò)展服務(wù)，該服務(wù)遵循預(yù)定義的計(jì)劃來(lái)添加資源，并設(shè)置負(fù)載平衡首選項(xiàng)。當(dāng)負(fù)載降至某個(gè)閾值以下時(shí)，自動(dòng)擴(kuò)展服務(wù)可以反轉(zhuǎn)該過(guò)程并撤回不需要的資源。

如果實(shí)施得當(dāng)，自動(dòng)擴(kuò)展可以無(wú)縫地維護(hù)用戶(hù)的工作負(fù)載性能(例如響應(yīng)能力)，同時(shí)還可以管理云計(jì)算成本。

3.實(shí)施緩存服務(wù)

應(yīng)用程序需要數(shù)據(jù)，但訪(fǎng)問(wèn)存儲(chǔ)會(huì)降低響應(yīng)速度，尤其是當(dāng)資源遠(yuǎn)程或擁有多租戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限時(shí)。緩存是放置在盡可能快的存儲(chǔ)中的頻繁訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的副本，位于盡可能靠近應(yīng)用程序的位置。與使用常規(guī)存儲(chǔ)等待數(shù)據(jù)相比，應(yīng)用程序可以使用緩存信息更快地執(zhí)行涉及數(shù)據(jù)的任務(wù)。云中可用的緩存服務(wù)包括Azure Cache for Redis、Amazon ElastiCache和Google App Engine Memcache。

由于緩存本身是數(shù)據(jù)副本，因此如果原始數(shù)據(jù)發(fā)生更改，則可能會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題。應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員需要規(guī)劃如何更新緩存內(nèi)容，以確保主體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和緩存之間的連續(xù)性。云計(jì)算提供商提供了豐富的文檔和參考架構(gòu)，以幫助完成設(shè)計(jì)過(guò)程。

4.采用微服務(wù)架構(gòu)

單片應(yīng)用程序?qū)⒅饕�特性和功能封裝在單個(gè)可執(zhí)行結(jié)構(gòu)中。這是一種久經(jīng)考驗(yàn)的軟件開(kāi)發(fā)方法，但是整體可能會(huì)對(duì)云中的可擴(kuò)展性和性能帶來(lái)挑戰(zhàn)。當(dāng)傳統(tǒng)的單片應(yīng)用程序達(dá)到其性能極限時(shí)，必須部署整個(gè)應(yīng)用程序的全新實(shí)例。

微服務(wù)將應(yīng)用程序分解為一系列相互關(guān)聯(lián)的程序，這些程序單獨(dú)部署、操作和擴(kuò)展。這些獨(dú)立服務(wù)通過(guò)API協(xié)同工作，以提供應(yīng)用程序的特性和功能。因此，當(dāng)一項(xiàng)服務(wù)對(duì)其性能限制征稅時(shí)，只有該服務(wù)必須向外擴(kuò)展。它可以成為管理現(xiàn)代應(yīng)用程序的一種更快、資源效率更高的方法。

微服務(wù)組件可以部署到小型虛擬機(jī)上，但通常依賴(lài)于協(xié)調(diào)的容器平臺(tái)，如Azure Service Fabric。

5.采用事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)

無(wú)服務(wù)器計(jì)算已經(jīng)獲得了開(kāi)發(fā)人員的極大關(guān)注，事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)可以在無(wú)服務(wù)器的云計(jì)算服務(wù)上運(yùn)行，例如AWS Lambda，Azure Functions和Google Cloud Functions。

雖然服務(wù)器對(duì)于在后端操作事件驅(qū)動(dòng)的功能至關(guān)重要，但其目的是避免傳統(tǒng)虛擬機(jī)或容器實(shí)例的部署和長(zhǎng)期操作。而與此相反，企業(yè)開(kāi)發(fā)人員將某些軟件行為或功能的代碼加載到云平臺(tái)中，在云平臺(tái)中，只有在某些現(xiàn)實(shí)世界或程序化事件觸發(fā)時(shí)才會(huì)部署和運(yùn)行。功能完成后，它將被卸載，不再消耗云計(jì)算資源。由云計(jì)算提供商加載、操作和卸載該功能，而不是用戶(hù)。

雖然很少有應(yīng)用程序完全由事件驅(qū)動(dòng)，但開(kāi)發(fā)人員可以使用功能來(lái)創(chuàng)建對(duì)實(shí)際和基于軟件的事件(如物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流)的高效響應(yīng)。因此，由于無(wú)服務(wù)器組件，整個(gè)軟件應(yīng)用程序可以更小、更簡(jiǎn)單，并且針對(duì)性能進(jìn)行了更好的優(yōu)化。

6. 選擇監(jiān)控服務(wù)

永遠(yuǎn)不要忽視優(yōu)化云計(jì)算性能時(shí)監(jiān)控的重要性。公共云提供商提供各種監(jiān)控服務(wù)，包括Amazon CloudWatch、GCP Stackdriver Monitoring和Azure Monitor。

即使監(jiān)控對(duì)工作負(fù)載性能沒(méi)有直接影響，這些服務(wù)也是公共云中任何部署的關(guān)鍵要素。監(jiān)控是跟蹤性能指標(biāo)的唯一客觀(guān)方法，它為自動(dòng)擴(kuò)展等服務(wù)決策提供了基礎(chǔ)，并幫助組織確保其云計(jì)算投資產(chǎn)生的結(jié)果。

 

標(biāo)簽： 企業(yè)云 應(yīng)用程序 云計(jì)算技術(shù) 基礎(chǔ)設(shè)施 云計(jì)算 提供商 

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀(guān)點(diǎn)！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請(qǐng)與原作者聯(lián)系。