Содержание
Источник: Александр Черевко / Dreamstime
вынос:
Мы обсуждаем будущее облака с генеральным директором Turbonomics Беном Найем.
Если за последние годы мы узнали кое-что о росте облачных развертываний, то это о том, что все может действительно очень быстро усложниться. Существует общедоступное, частное и гибридное облако и размытые определения между ними. Существует постоянно растущий список облачных платформ и структур затрат. Соблюдение становится только более сложным ... Если это звучит так, как если бы кто-то мог отследить, вы, вероятно, правы. В конце концов, мы всего лишь люди.
Когда в прошлом году мы поговорили с генеральным директором Turbonomic Беном Най, мы глубоко погрузились в автономные вычисления и то, как они используются для решения проблемы все более сложных сред, управляемых данными, которые выходят за рамки способности человека эффективно управлять. Это новая парадигма для системных администраторов, которые давно придерживались модели управления приложениями с перерывом / исправлением. Передача всего этого контроля программному обеспечению - новый подход. Но с практической точки зрения выделение и выделение облачных ресурсов на основе требований к рабочим нагрузкам в режиме реального времени становится мощной силой на переполненном облачном рынке, обслуживающем все более сложные центры обработки данных.
Techopedias Cory Janssen снова сел с Беном, чтобы поговорить о том, как изменился облачный ландшафт за последний год, куда он может пойти и как компании меняют способ управления облачными ресурсами.
Cory: Прошло чуть больше года с тех пор, как мы в последний раз говорили, какие были самые большие изменения в облачном ландшафте за последний год?
Бен: Динамизм этого рынка не ослабевает. Темпы изменений, о которых мы говорили в прошлом интервью - когда традиционные поставщики аппаратного обеспечения уступают место программному обеспечению в центрах обработки данных и облаке, - ускорились. И конкуренция между поставщиками облачных услуг (в основном AWS и Azure) набирает обороты, одновременно создавая новые альянсы (Google и Cisco, VMware и AWS).
Итак, на этом фоне, что заботит ИТ-директоров? Многие внедряют облачную стратегию, которая требует от них выяснить, какие рабочие нагрузки должны переходить в публичное облако, а какие должны оставаться частными.
Гибридное и многооблачное будущее движется ко всем нам гораздо быстрее, чем ожидалось. Этот темп изменений заставляет новый подход к управлению и оптимизации ИТ.
Cory: В корпоративном пространстве вся концепция облака, похоже, смещается в сторону гибрида. Старая идея облака мертва? Является ли гибрид новым облаком?
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Бен: Без сомнения, это будет будущее гибридного облака. Произошли невероятные темпы изменений, которые мы видим в принятии гибридного облака как фактического; публичное облако растет невероятно хорошо, но это не значит, что частное облако сокращается. Если вы посмотрите на различные источники, прогнозирующие эту тенденцию (такие как Cisco Cloud Index и опрос ИТ-директоров Morgan Stanley), когда вы будете вместе, вы увидите примерно 3-5% роста в частном облаке и 60% роста в публичное облако.
Кроме того, в общедоступном облаке все больше внедряются сложные корпоративные приложения, не только собственные или новые приложения, но и более ориентированные на производство приложения в эквивалентные им среды общедоступного облака.
Эта реальность является побуждающей функцией тщательно обдумывать, как управлять этими изменениями наиболее экономичным, эффективным и совместимым способом.
Cory: Сейчас так много шума в машинном обучении. Вы, ребята, работали над автономными функциями в вашем программном обеспечении несколько лет назад. Думаете ли вы, что вы опередили его в том, что касается вывода управления облаками из-под контроля человека?
Бен: К счастью, да. Многие люди думали, что большие данные - это способ управления производительностью, и, в отсутствие этого, они использовали более старые методы обеспечения и ручного вмешательства - в основном, люди, реагирующие на генерируемые машиной предупреждения. Мы считаем, что не хватало способности понять потребность в том, чтобы рабочие нагрузки приложений могли автономно, на основе расширенной аналитики в реальном времени, самостоятельно принимать разумные решения о том, где запускать, когда запускать или останавливать, когда увеличивать или уменьшать. Ответом стала самоуправляемая система, которая гораздо более эффективна, чем избыточное выделение ресурсов и люди, преследующие сгенерированные машиной предупреждения. Это также более эффективно и более своевременно, чем традиционное упражнение с большими данными, когда люди собирают огромные объемы данных, не понимая, что именно они пытаются собрать. Затем они должны переместить эти данные в общий репозиторий или хранилище данных. Затем они должны структурировать эти данные, соотнести эти данные с целью определения логического вывода.
Не были большие сторонники больших данных. Наш интеллект - это другой тип ИИ для управления производительностью. С большими данными собирать все эти данные дорого, и очень легко засорить те системы, которыми вы пытаетесь управлять, путем перемещения этих данных. К тому времени, когда вы перемещаете, структурируете, коррелируете и находите выводы, вы уже не в реальном времени. Наконец, этот вывод, когда вы получаете его, вы должны снова вернуть его людям. Вот что делает машинное обучение таким ценным для понимания больших массивов данных; это не так ценно для обеспечения управления производительностью в ИТ-системах.
Cory: Согласно исследованию ИТ-директора Morgan Stanley, к 2020 году половина всех рабочих нагрузок будет работать в общедоступном облаке. С какими рисками сталкиваются организации при переходе?
Бен: Практически все рабочие нагрузки в локальном мире чрезмерно обеспечены и используются недостаточно, что является результатом благонамеренных догадок ИТ. Это та основа, с которой работают организации, рассматривая возможность перехода и перехода в облако. Это было верно в течение более двух десятилетий. Локальный мир - это преимущественно среда с фиксированными затратами, в которой есть право собственности на мощности, поэтому плата за нее невелика.
По мере того, как организации внедряют гибридное облако, они переносят свои чрезмерно загруженные рабочие нагрузки в облако - мир с переменными затратами. Если у вас слишком много ресурсов, вы платите за это с точностью до секунды или минуты, в зависимости от вашего провайдера общедоступного облака. Быть совместимым также становится большим риском в этой новой модели.
Cory: На бумаге, теоретически, просто перейти к переменным затратам имеет смысл, но, если вы так выразитесь, это так просто. Я имею в виду, что вы просите архитекторов и ИТ-специалистов быть финансовыми парнями.
Бен: Именно так. Подсчитано, что счета за публичное облако более чем в два раза превышают ожидаемые. Почему это? Потому что, когда вы переносите рабочую нагрузку в общедоступное облако, вы берете ее на основе шаблона распределения. Вы не оцениваете это и не измеряете это. Вероятность чрезмерного обеспечения высока, и, следовательно, уровень ваших расходов будет высоким. Крайне важно понимать истинное потребление рабочей нагрузки и затем подбирать ее соответствующим образом (вверх или вниз): это одно из преимуществ Turbonomic.
Cory: Как правило, я считал, что Turbonomic больше подходит для вычислений, но недавно вы также сделали много вещей для хранения. Не могли бы вы немного рассказать об этом?
Бен: Итак, один из ваших предыдущих вопросов касался изменений, происходящих в облачном ландшафте. Например, у Amazon теперь есть посекундные цены на вычисления и хранилище. Подумайте о том, насколько динамичен рынок, когда они могут буквально перейти на предложение в секунду. Довольно дико, учитывая, что это было чуть меньше года назад, когда Google выпустил с поминутной ценой, потому что Amazon был в час.
Теперь мы можем делать вычисления, память, сеть и хранилище в Amazon, используя их гибкие цены буквально с точностью до секунды.
Cory: Я уверен, что когда вы говорите об этих больших базах данных, всех этих больших реляционных базах данных, это один из самых дорогих примеров с AWS, верно? Итак, вы идете прямо к мясу этого.
Бен: Есть несколько важных вопросов, которые вы затронули. Если вы посмотрите на Amazon, например, они фактически подняли ваш вопрос о базе данных на другой уровень. База данных как услуга является одним из самых быстрорастущих предложений платформы как услуги. И AWS, и Microsoft создали довольно большое количество предложений «платформа как услуга». Некоторые вокруг машинного обучения больших данных. Независимо от того, используете ли вы их базу данных или базу данных, затраты на хранение довольно велики, а общие затраты могут быть довольно большими, а их изменчивость или возможность улучшить их - значительны. Вот что мы делаем: клиенты могут приблизиться к удвоению рентабельности инвестиций при использовании наших новых возможностей хранения Turbonomic для общедоступного облака, а также вычислительных, оперативных и сетевых возможностей, которые мы предлагали ранее.
Если вы посмотрите на Microsoft, они сделали ряд важных заявлений на своем недавнем мероприятии Ignite. Теперь у них есть зоны доступности и зарезервированные предложения экземпляров, такие как AWS. Это важно, потому что показывает, о чем просят клиенты. Но это также показывает, что, как и в случае с этими вещами, сложность и сложность могут быстро сокрушить людей.
Cory: Не могли бы вы немного рассказать о том, как Turbonomic удалось объединить разные облачные платформы? Мы немного танцевали вокруг этого с точки зрения их различных функций в AWS и Azure. Похоже, что это ситуация, когда за последние пару лет был выбор, где вы находитесь, один или другой, но все больше и больше компаний теперь могут объединить свои усилия.
Бен: Исторически, когда была представлена новая платформа, были введены новые инструменты для агрегирования данных и передачи их человеку для управления или исправления. Ограничивающим фактором является набор навыков человека. Эта сложность заставляет новый способ управления ИТ. В наши дни вы намного больше слышите об искусственном интеллекте, автономных базах данных, центрах обработки данных и т. Д. Мы считаем, что решение проблемы управления сложностью в гибридной среде заключается в создании самоуправляемой среды с помощью системы управления, способной соединить оба существующие пробелы. Мы даем людям бионическую способность использовать сложность их среды с помощью программного обеспечения, которое устраняет догадки и ограничения, которые существовали ранее, чтобы обеспечить производительность, соответствие и экономичность рабочих нагрузок, независимо от того, находится ли это в частном или общедоступном облаке. ,
Cory: Вы могли бы также добавить Google, поскольку они увеличивают свои предложения в течение следующих нескольких лет. Все дело в том, чтобы выбрать лучшие сервисы на каждой платформе.
Бен: Да. Мы рады поддержать среды Google в будущих выпусках программного обеспечения. На ваш взгляд, существует множество решений относительно того, где разместить рабочую нагрузку, как и когда измерять рабочую нагрузку, а также когда запускать и останавливать рабочую нагрузку. Помните: рабочая нагрузка может быть виртуальной машиной или контейнером, это может быть VDI, поэтому гибкость, присущая выбору из более широкого набора альтернатив или вариантов, чрезвычайно важна для клиентов, стремящихся работать с наименьшими затратами, лучшей производительностью и гарантированное соблюдение. В этом масштабе программное обеспечение может делать это гораздо эффективнее, чем полагаться на людей, реагирующих на сгенерированные машиной предупреждения, когда приложения нарушают или нарушают порог.
И, рассмотрите новое поколение правил, постоянно вводимых. Существуют глобальные правила защиты данных, и это влияет на то, какие данные вы храните и где эти данные находятся, что требует суверенитета данных. Тогда есть сходство и анти-сходство, вокруг которых данные могут находиться вместе с другими наборами данных. Кроме того, помимо этого существуют требования к непрерывности бизнеса и высокой доступности! В общедоступном облаке, если вы хотите пять девяток, вы должны быть как минимум в четырех зонах доступности. Вам нужно подумать о восстановлении после сбоев, множественных бизнес-правилах. Реальность такова: если вы не проверяете эти бизнес-правила, каждый раз, когда вы измеряете, запускаете, перемещаете, размещаете или клонируете рабочую нагрузку, то вы не знаете, что соблюдаете постоянное соответствие. Вы либо уступчивы, либо нет. Это двоичная проблема.
Cory: Это почти настолько усложнилось, что бизнес-правило почти не позволяет человеку справиться.
Бен: Именно в этом и заключается проблема, особенно когда мы работаем в масштабах, от 80 до 90 процентов виртуализированных на предприятии. Мы работаем в таких масштабах, которые должны развиваться после ручного вмешательства, реагируя на предупреждения машины, когда приложения могут сломаться. Да, и, кстати, я должен быть в состоянии изучить эти новые навыки, чтобы сделать то же самое на лучших условиях в публичном облаке. Это слишком много.
Cory: Знаешь что? Когда вы говорите со мной об этом, меня удивляет, что основная проблема заключается не в том, говорите ли вы о миграции или о проблемах соответствия. Там так много совпадений, и даже когда вы проходите через соответствие, многие из этих проблем действительно перекрываются. Основная проблема заключается в том, что в ближайшие несколько лет будет еще больше сложностей. Если вы сейчас не на правильном пути, вы мертвы в воде, потому что, если вы не можете справиться с вещами сейчас, то как вы будете справляться с ними в 2020 году?
Бен: Полностью согласен. А потом, кстати, просто чтобы выразить свою точку зрения, это становится еще более сложным, потому что теперь мы должны думать не только о том, где выполняется рабочая нагрузка, но что является рабочая нагрузка? Итак, сегодня вы действительно можете оптимизировать виртуальную машину, но завтра это могут быть контейнеры и микросервисы с облачной ОС. Хорошо, хорошо, но как же тогда найти человека из Кубернетеса, скажем, в Канзасе, или человека из Докера в Делавэре? Таким образом, люди постоянно обращаются к этим вещам.
Это становится немного страшно, но если я смогу использовать программное обеспечение для решения этой проблемы, то, вау, оно становится бодрящим, верно? Потому что мы поднимаем людей в цепочку создания стоимости, и у нас есть программное обеспечение, которое делает менее дорогие, обыденные вещи.
Cory: Правильно.Тогда вы можете сделать так, чтобы ваши высокоуровневые ресурсы сделали шаг назад и подумали, что именно они должны делать, вместо того, чтобы управлять оповещениями.
Бен: Именно так! Люди ушли в технологии, потому что они были заинтересованы в развитии технологического ландшафта и, честно говоря, создании крутых вещей. Это были веские причины, чтобы пойти в технологии, верно? Это не должно было быть обязательным для режима предупреждения. Итак, это новый набор навыков, который может прийти из него. Я имею в виду, как кто-нибудь собирается собирать каждый контейнер в режиме реального времени? Никто даже еще не ответил на эту проблему. И ответ таков: это будет сделано с помощью программного обеспечения.