Что такое рабочая нагрузка в вычислительной технике?

В вычислительной технике рабочей нагрузкой, как правило, является любая программа или приложение, которое работает на любом компьютере. Рабочая нагрузка может быть простым будильником или приложением для контактов, запущенным на смартфоне, или сложным корпоративным приложением, размещенным на одном или нескольких серверах с тысячами клиентских (пользовательских) систем, подключенных и взаимодействующих с серверами приложений по всей глобальной сети. Сегодня термины «рабочая нагрузка», «приложение», «программное обеспечение» и «программа» используются взаимозаменяемо.

Рабочая нагрузка может также относиться к объему работы (или загрузке), который программное обеспечение накладывает на основные вычислительные ресурсы.

В зависимости от сложности и предназначения приложения, задачи рабочей нагрузки сильно отличаются друг от друга. Например, приложение веб-сервера может измерять нагрузку по количеству веб-страниц, доставляемых сервером в секунду, в то время как другие приложения могут измерять нагрузку по количеству транзакций, выполненных в секунду с определенным количеством одновременных пользователей глобальной сети. Стандартизированные метрики, используемые для измерения и оценки производительности приложения называют совокупно бенчмарками.

Рабочие нагрузки создаются для выполнения множества различных задач бесчисленным множеством способов, поэтому трудно классифицировать все рабочие нагрузки по единому набору единых критериев. В качестве одного из примеров, рабочие нагрузки можно классифицировать как статические или динамические. Статическая рабочая нагрузка всегда включена и работает, например, операционная система (ОS), почтовая система, система планирования ресурсов предприятия (ERP), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и многие другие приложения, важные для работы предприятия. Динамическая рабочая нагрузка является непостоянной и работает только тогда, когда это необходимо. Примеры включают в себя временные экземпляры, развернутые для тестирования программного обеспечения или приложений, которые выполняют выставление счетов в конце месяца.

В качестве другого примера, классические (эпохи мейнфреймов) рабочие нагрузки часто классифицировались как операционные и пакетные. Операционные рабочие нагрузки связаны с непрерывным обменом и обработкой данных, таких как системы ввода заказов или банковские/счетные системы, и часто являются примером статических рабочих нагрузок. Пакетные рабочие нагрузки связаны с обменом и обработкой данных по требованию или по мере необходимости, как, например, ежемесячные биллинговые системы, и, как правило, представляют собой динамическую рабочую нагрузку. Третий традиционный тип рабочих нагрузок, программное обеспечение для работы в реальном времени, отличается требованиями высокой пропускной способности и низкой задержке для работы в чувствительных средах, таких как медицинские, военные и промышленные системы.

Значительная диверсификация разработки программного обеспечения привела к появлению бесчисленного множества других классификаций рабочих нагрузок. Например, аналитические рабочие нагрузки анализируют огромные объемы данных, иногда из различных и разобщенных источников, чтобы найти тенденции, сделать прогнозы и внести коррективы в бизнес-операции и взаимосвязи. Именно это является основополагающим понятием, лежащим в основе более продвинутого программирования, такого как технологии для обработки больших объемов данных и машинного обучения.

Рабочие нагрузки высокопроизводительных вычислений (HPC), часто связанные с аналитическими рабочими нагрузками, требуют большого количества вычислительных ресурсов и ресурсов хранения для выполнения сложных вычислительных задач в ограниченное время, даже в режиме реального времени.

Рабочие нагрузки СУБД развивались как уникальный тип рабочей нагрузки, поскольку почти каждое корпоративное приложение полагается на базу данных в рамках инфраструктуры предприятия. Рабочие нагрузки баз данных детально настраиваются и оптимизируются для максимизации производительности других приложений, которые зависят от базы данных — если база данных работает плохо, это приводит к узкому месту, которое снижает производительность приложений.

Появление облачных вычислений за последнее десятилетие также привело к развитию большего количества типов рабочих нагрузок, включая программное обеспечение как услугу (SaaS), приложения на основе микро-услуг и бессерверные вычисления.

Развертывание рабочей нагрузки означает определение того, где и как работает рабочая нагрузка. Сегодня, предприятие может выбрать развертывание рабочей нагрузки как в пределах предприятия, так и в облаке.

Традиционно, рабочие нагрузки развертываются в корпоративном центре обработки данных, который содержит все серверы, хранилища, сеть, сервисы и другую инфраструктуру, необходимую для управления рабочей нагрузкой. Предприятие владеет помещением центра обработки данных и вычислительными ресурсами и полностью контролирует выделение, оптимизацию и обслуживание этих ресурсов. Предприятие устанавливает политику и правила распределения рабочей нагрузки в целях достижения преобладающих деловых целей и выполнения нормативных обязательств.

С развитием Интернета облачные вычисления теперь являются жизнеспособной альтернативой для многих локальных развертываний рабочих нагрузок. Общественные облачные вычисления — это, по сути, вычисления как услуга (по требованию), позволяющая организациям использовать вычислительные ресурсы и услуги провайдера для развертывания рабочих нагрузок в удаленных центрах обработки данных в различных местах по всему миру, но при этом платить только за те ресурсы и услуги, которые фактически потребляются в течение определенного периода времени — как правило, за месяц. Поставщик облачных вычислений использует сложные программные технологии, чтобы позволить пользователям использовать его ресурсы и услуги для архитектуры подходящей инфраструктуры для каждой рабочей нагрузки в облаке.

Проблема для любого бизнеса заключается в том, чтобы решить, где именно развернуть данную рабочую нагрузку. Сегодня большинство рабочих нагрузок общего назначения могут успешно работать в публичном облаке, и все чаще приложения проектируются и разрабатываются так, чтобы работать только в публичном облаке.

С технологической точки зрения, самые требовательные рабочие нагрузки могут сталкиваться с трудностями в публичном облаке. Некоторые рабочие нагрузки требуют высокопроизводительного сетевого хранилища или зависят от пропускной способности Интернета. Например, кластеры баз данных, нуждающиеся в высокой пропускной способности и низкой задержке, могут быть непригодны для облака. Приложения, которые требуют низкой задержку или не предназначены для распределенных вычислительных инфраструктур, обычно хранятся в помещениях предприятия.

Если не принимать во внимание технические проблемы, компания может принять решение о хранении рабочих нагрузок на площадке по причинам, связанным с непрерывностью бизнеса, или по причинам нормативно-правового характера. Клиенты облака имеют мало фактических сведений об основном аппаратном обеспечении и прочей инфраструктуре, которая размещает рабочие нагрузки и данные. Это может быть проблематично для предприятий, обязанных выполнять требования безопасности данных и другие регулятивные требования, такие как прозрачный аудит и доказательство владения данными. Поддержание этих конфиденциальных рабочих нагрузок в локальном центре обработки данных позволяет бизнесу контролировать собственную инфраструктуру и осуществлять необходимый аудит и контроль.

Поставщики «облачных» услуг также являются независимыми компаниями, которые обслуживают свои собственные бизнес-интересы и могут быть не в состоянии соответствовать специфическим ожиданиям предприятия в отношении времени безотказной работы или отказоустойчивости для рабочих нагрузок. Перебои в работе происходят и могут длиться часами, даже днями, отрицательно сказываясь на бизнесе клиента и его клиентской базе. Следовательно, организации часто предпочитают держать критические рабочие нагрузки в локальном центре обработки данных, где их может обслуживать выделенный ИТ-персонал.

Предприятия развертывают рабочие нагрузки в общедоступном облаке, чтобы использовать ряд потенциальных преимуществ, которые включают в себя:

Управление затратами.

Предприятия оплачивают общедоступные облачные ресурсы и услуги по требованию или по мере их использования, а также получают счета на ежемесячной основе. Эта модель затрат позволяет предприятиям сэкономить на многих капитальных затратах, связанных с созданием и обслуживанием локального центра обработки данных.

Масштабируемость.

Поставщики публичных облачных услуг поддерживают огромное количество ресурсов. Пользователи могут легко увеличивать и уменьшать рабочие нагрузки по мере необходимости, чтобы справиться практически с любым спросом.

Производительность.

Предприятия могут развернуть рабочие нагрузки в одном или нескольких глобальных регионах публичного облака для оптимизации производительности рабочих нагрузок (более низкая задержка) для важных клиентских регионов, которые могут быть слишком удаленными для локальной рабочей нагрузки.

Расположение данных.

Предприятия могут подчиняться различным правилам защиты данных и размещения данных в разных странах. Использование публичного облака с глобальным центром обработки данных может позволить компании поддерживать рабочую нагрузку и ее данные в пределах геополитической области, подпадающей под действие таких нормативных актов.

Существуют также серьезные риски, связанные с общедоступными «облачными» вычислениями, которые должен учитывать каждый пользователь «облака»:

Видимость.

Пользователи могут отслеживать используемые ресурсы и услуги, но в целом им не хватает видимости, а тем более контроля над базовой инфраструктурой поставщика облачных вычислений предназначенной для множества арендаторов. Это делает невозможным для бизнеса аудит нормативных требований к рабочим нагрузкам в публичном облаке.

Перебои в работе.

Перебои иногда происходят в публичном облаке, и пользователи полностью зависят от поставщика облачных услуг в плане поиска и устранения неисправностей в рамках соглашения об уровне обслуживания (SLA). Длительные перебои в работе отрицательно сказываются на предприятиях и бизнес-клиентах использующих «облако».

Партнерства.

Партнерские отношения со временем меняются. Появляются новые услуги, в то время как другие услуги устаревают. Поставщик может обанкротиться, объединиться или быть приобретен более крупным игроком, что приведет к нарушению работы «облака» и его поддержки. Пользователям «облака» всегда нужен запасной план, чтобы справиться с нарушениями в работе «облака».

Многие предприятия продолжают создавать и поддерживать традиционные локальные центры обработки данных, которые могут обеспечить, в том числе, и бизнес-преимущества:

Прозрачность и соответствие требованиям.

Предприятие имеет полный контроль и видимость инфраструктуры центра обработки данных, включая все серверы, хранилища, сетевое и другое аппаратное обеспечение, а также операционные системы и другие элементы программного стека. Местные центры обработки данных являются предпочтительной средой развертывания для критических для бизнеса или требовательных рабочих нагрузок, которые могут быть непригодны для развертывания в публичном облаке, особенно если они связаны с нормативно-правовым соответствием или проблемами высокой безопасности.

Контроль инфраструктуры.

Предприятие имеет доступ ко всем файлам журналов и может диагностировать, исправлять и проверять всю деятельность в пределах локального центра обработки данных. Предприятия могут принимать упреждающие меры для защиты локальной среды, обеспечивать достаточное количество персонала для своевременного решения проблем и поддерживать установленные SLA для пользователей организации.

Тем не менее локальные ЦОДы также сталкиваются с определенными недостатками, которые могут влиять на бизнес-процессы:

Затраты.

Построение традиционного центра обработки данных может быть трудоемким и затратным процессом, особенно для обеспечения высокого уровня отказоустойчивости для удовлетворения потребностей рабочих нагрузок, которые являются критическими для бизнеса. Существуют высокие капитальные расходы на строительство и оснащение, а также текущие операционные расходы, которые включают в себя техническое обслуживание и коммунальные услуги, которые существуют независимо от использования рабочей нагрузки.

Защита.

Предприятие несет полную ответственность за всю защиту данных, такую как резервное копирование, мгновенные снимки, внедрение инфраструктуры высокой готовности (HA) и так далее. Защита данных жизненно важна для обеспечения непрерывности бизнеса и часто связана с нормативными требованиями. Защита данных и поддержание критических рабочих нагрузок на предприятии требует четкой политики, подходящих инструментов и опыта персонала.