混合云的分析

从架构师的角度分析混合云

托米-舒马赫
托米-舒马赫
2020年1月20日 3分钟阅读

混合云 不只是考虑吗, 但对于十大电子游艺平台首选的客户, 尤其是十大电子游艺平台首选的大客户, 已经成为现实. 为了理解十大电子游艺平台首选所说的混合云是什么意思,十大电子游艺平台首选首先需要定义两个术语:

  • 混合云:混合使用本地云和一个或多个云.
  • 多重云:使用两个或更多的云.

通常,公司同时使用混合和多云架构.

十大电子游艺平台首选和客户谈论混合云和或多云时,十大电子游艺平台首选经常听到以下内容:

  • 十大电子游艺平台首选希望将最好的云用于工作负载.
  • 十大电子游艺平台首选想成为云的不可知论者.
  • 一家云服务提供商并不能为十大电子游艺平台首选所有的地点提供服务.
  • 一些工作负载需要留在内部,其他可以转移到云.

这一切都可以归结为一个问题:我如何为混合云构建我的分析?

第一个, 混合云或多云环境的优缺点需要考虑:
 

优势 缺点
特殊用途的云(例如.g. Salesforce、SAP、…) 云/内部设备之间的数据移动既慢又昂贵
本地数据中心的机会更大 每个云上的不同堆栈和专有技术
针对特定工作负载的最佳云 不同的成本和计费方式

对于特定的工作量来说价格更优惠

需要不同云的专业知识

在规划混合云架构时,一个关键方面是云/本地部署之间的数据移动. 虽然将数据转移到云是免费的,但将数据移出云可能是昂贵的. 此外,云内外的通信增加了相当大的延迟.

分析型生态系统从资源开始,到消费者结束. 分析生态系统本身有三个层次:

  • 接收:原始数据到达这里,并执行一些标准化和清理.
  • 分析:报告、模型训练和模型评分都在这一层完成.
  • 服务:这里的数据产品是以可供使用的格式提供的.

下图显示了具有所述层次的分析生态系统. 它增加了箭, 箭头的厚度表示在层之间移动的数据量:
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如上图所示, 云之间或内部部署与云之间最具成本效益的移动是服务层与消费者之间的移动. 分析层和服务层之间的带宽利用率最低.

下面十大电子游艺平台首选展示了两个生态系统架构的例子,它们说明了服务层和消费者之间的数据移动.

在第一个示例中,源是在Salesforce云中的本地操作系统. 接收、分析和服务的层都在AWS云中. 消费本地发生的:
屏幕-射- 2020 - 01 - 22 - 9 - 03 - 11点钟.png
进入云计算会占用大量带宽,但云计算提供商对此不收费. 出站带宽的使用被最小化,因为只有结果被传输到用户内部.

在第二个例子中, 主要的分析是在内部完成的, 来源(Salesforce除外)和消费者也一样. 除了, 云中有一个监管和合规系统,可以为需要访问历史数据的用例提供服务,而这些用例在主分析系统中不再可用.
屏幕-射- 2020 - 01 - 22 - 9 - 03 - 55点.png
就像第一个显示的架构, 在第二个体系结构中, 带宽使用在云之外,因此成本最小化.

最后,这里列出了一些最佳实践:

最佳实践

尽量减少云之间的数据传输

  • 导出数据的成本很高

  • 带宽是有限的

最小化云之间的时间依赖性

  • 延迟降低了通信速度

在云中使用应用程序即服务

  • Salesforce

  • Office 365

  • SAP财务

使用领先的和已建立的通用云

  • AWS

  • Azure

  • 谷歌云

同样的治理规则适用于所有云和内部部署

  • 避免IT在云中的阴影

使用到云的专用连接,以及云之间的专用连接

  • 更低的延迟

  • 保证带宽

  • 更可靠的

使用特定于云的基础SaaS

  • 对象存储(Amazon S3, Azure Blob)

  • 消息传递

使用可移植的专门服务

  • 数据仓库

  • 机器与深度学习

使用Kubernetes将定制代码部署为Docker映像

  • 开发运维

  • 更多的云不可知论者


关键的建议是,分析生态系统可以由多个云和本地环境组成, 但核心分析应该在单个云上或内部进行, 这一切都归结为云环境中的数据中心和一个通用的分析工具链.

有关这个主题的更多信息,请参阅白皮书,”消除风险的混合、多云分析“还有网络研讨会,”走向现代分析体系结构”.
 

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关于托米-舒马赫

托米-舒马赫是一名生态系统建筑师/首席数据工程师,拥有超过20年的IT经验. 富美有广泛的经验:他是一名顾问, 架构师, 在美国和瑞士为不同行业提供经理和独立承包商服务. 他参与了整个项目管理的实时周期, 他从事后端服务, 各种数据库, Web前端和移动应用. Tomi在私有云(VMWare)和公共云上工作.

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