آشنایی با بارهای کاری: مفاهیم، انواع و نکات کلیدی مدیریت
۴۷۸ بازدید
0 نظر
۱۵ شهریور ۱۴۰۳
تصور کن که یه کارخونه بزرگ داری که باید هزاران محصول رو در طول روز تولید کنه. برای اینکه همه چیز درست پیش بره و محصولات با کیفیت تولید بشن، باید دقیقاً بدونی هر بخش از کارخونه چقدر منابع و زمان نیاز داره تا کارها رو انجام بده. حالا بیا این مفهوم رو بیاریم به دنیای فناوری؛ جایی که به این محاسبات و تخصیص منابع می گیم "بار کاری" یا همون workload. این مفهوم یکی از کلیدهای مدیریت موفقیت آمیز سیستم ها و اپلیکیشن هاست. از رایانش ابری گرفته تا دیتاسنترها، فهمیدن و مدیریت درست بارهای کاری می تونه به کسب وکارها کمک کنه تا بهترین عملکرد رو داشته باشن و از منابع شون بهینه ترین استفاده رو ببرن.
خب، بریم سراغ اینکه اصلاً بار کاری (یا همون workload) چیه و چرا اینقدر تو دنیای فناوری مهم شده.
به زبان ساده، بار کاری یعنی وقتی یه سیستم یا شبکه بخواد یه کار خاصی رو انجام بده، چقدر زمان و منابع (مثل پردازنده، حافظه، و غیره) لازم داره تا اون کار به نتیجه برسه. بار کاری نشون می ده که چقدر از توانایی های یه سیستم توی یه لحظه خاص درگیر هست.
حالا تو دنیای فناوری اطلاعات (IT)، این اصطلاح کم کم معنی های بیشتری پیدا کرده، مخصوصاً با ظهور رایانش ابری (cloud computing). به طور کلی، وقتی از بار کاری صحبت می کنیم، داریم به یه کار یا فرآیند کامپیوتری اشاره می کنیم که برای انجامش به منابعی مثل قدرت پردازشی، فضای ذخیره سازی، حافظه و شبکه نیاز داریم.
در فضای رایانش ابری، بار کاری می تونه هر نوع سرویس، اپلیکیشن یا قابلیتی باشه که از منابع ابری استفاده می کنه. مثلاً ماشین های مجازی، پایگاه های داده، اپلیکیشن ها، میکروسرویس ها، نودها و خیلی چیزهای دیگه، همگی به عنوان بارهای کاری در نظر گرفته می شن.
بارهای کاری می تونن از یه کار ساده مثل اجرای یه اپلیکیشن یا محاسبه، تا عملیات پیچیده تر مثل پردازش داده های بزرگ یا اجرای یه مجموعه اپلیکیشن های متصل به هم، متغیر باشن. مدیریت این بارهای کاری توی دنیای IT خیلی مهمه، چون مستقیم روی عملکرد سیستم، هزینه ها، پایداری و در نهایت موفقیت کسب وکارها تاثیر می ذاره.
با پیشرفت رایانش ابری و مجازی سازی، مدیریت بار کاری پیچیده تر شده. استفاده از منابع ابری ترکیبی (hybrid cloud)، چندابری (multicloud) و عمومی (public cloud) باعث شده که بارهای کاری بتونن روی پلتفرم ها و مکان های مختلف پخش بشن، که هر کدومشون نیازها و ویژگی های مدیریت خاص خودشون رو دارن.
برای اینکه بتونیم از پس این پیچیدگی ها بر بیایم، سازمان ها از ابزارهای پیشرفته استفاده می کنن. ابزارهایی مثل APIهای بک اند، نرم افزارهای اتوماسیون بار کاری، تحلیل های پیش بینی کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، و پلتفرم های مدیریت ابری (مثل Amazon Web Services (AWS)، Google Cloud Platform، IBM Cloud و Microsoft Azure) کمک می کنن تا این بارهای کاری بهتر مدیریت بشن.
شرکت ها همچنین استراتژی هایی مثل "جایگذاری بار کاری" رو استفاده می کنن، که تو این استراتژی تصمیم می گیرن هر بار کاری توی چه مکانی بهتر کار می کنه. این تصمیم گیری بر اساس عواملی مثل هزینه، عملکرد، چرخه عمر، الزامات قانونی و نیازهای کسب وکار انجام می شه تا مطمئن بشن که هر بار کاری توی بهترین محیط برای نیازهای خاص خودش اجرا می شه.
بارهای کاری می تونن خیلی ساده باشن، مثل اجرای یه اپلیکیشن، یا پیچیده تر باشن، مثل اجرای یک اکوسیستم از اپلیکیشن های متصل به هم. بین این دو حالت هم کلی تنوع وجود داره. برای اینکه بتونیم بارهای کاری رو به درستی اجرا کنیم، گاهی اوقات نیاز داریم از چند نوع بار کاری مختلف استفاده کنیم.
چند نوع کلیدی بارهای کاری عبارتند از:
این نوع بارهای کاری شامل تعاملات لحظه ای و به صورت Real-Time با کاربران هستن، معمولاً به شکل تراکنش های کوتاه آنلاین. برای اجرای این نوع بارها، سیستم هایی لازم داریم که بتونن چندین کاربر همزمان رو مدیریت کنن و پاسخ های سریع و پایدار ارائه بدن. به همین دلیل، این نوع بارهای کاری معمولاً توی سایت های تجارت الکترونیک استفاده می شن تا خریدها، پرداخت ها، جستجوی محصولات و موارد مشابه رو مدیریت کنن.
بارهای کاری دسته ای شامل وظایف غیر تعاملی هستن که به صورت انبوه و معمولاً به ترتیب پردازش می شن. این بارها به پردازش زیادی نیاز دارن و به همین دلیل توی محیط هایی که حجم زیادی از داده ها رو پردازش می کنن، رایج هستن. مثال هایی از این نوع بارها شامل پردازش حقوق و دستمزد، صدور صورت حساب ها و مدل سازی های هواشناسی هستن. این بارها اغلب در ساعات غیر اوج اجرا می شن تا با بارهای کاری تعاملی یا تراکنشی تداخل نداشته باشن. بارهای کاری دسته ای همچنین نیاز به پردازش موازی دارن، یعنی وظایف به زیرمجموعه های کوچکتر تقسیم می شن و همزمان روی چندین سرور و پردازنده اجرا می شن.
بارهای کاری تحلیلی با جستجوهای پیچیده ای روی مجموعه داده های بزرگ شناخته می شن. برخلاف بارهای کاری تراکنشی که شامل تراکنش های ساده و کوچیک هستن، این بارها تحلیل های عمیق داده ای انجام می دن – اغلب با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین – تا الگوها، ارتباطات و بینش ها رو شناسایی کنن. به خاطر نیاز به سرعت بالا در پردازش داده، این بارها معمولاً در انبارهای داده و تحلیل داده های بزرگ استفاده می شن.
بیشتر اپلیکیشن های سازمانی به پایگاه های داده متکی هستن تا کار کنن. اگه یه پایگاه داده به درستی کار نکنه، گلوگاه هایی برای اپلیکیشن هایی که ازش استفاده می کنن ایجاد می شه. بارهای کاری پایگاه داده به بهینه سازی و افزایش سرعت عملکرد جستجوها برای اپلیکیشن های وابسته به پایگاه داده کمک می کنن. این بارها به تیم ها اجازه می دن معیارهایی مثل مصرف حافظه و CPU، توان ورودی/خروجی (I/O) و نرخ اجرای جستجوها رو بررسی و تحلیل کنن.
این بارها شامل اجرای شبیه سازی ها و محاسبات ریاضی پیچیده ای هستن که به قدرت پردازشی زیادی نیاز دارن. مثلاً یک تیم تحقیقاتی هواشناسی ممکنه شبیه سازی الگوهای آب و هوایی مربوط به ال نینو رو اجرا کنه. مثل بارهای کاری دسته ای، این بارها هم تمایل به استفاده از پردازش موازی زیادی دارن.
وقتی تیم ها در حال توسعه و تست نرم افزار هستن، معمولاً به بارهای کاری تست و توسعه متکی هستن که وظایفی مثل کامپایل کردن کد، اجرای تست های واحد و انجام تست های بار رو انجام می دن. مثل خود فرآیند توسعه، این بارها هم می تونن غیرقابل پیش بینی باشن و ممکنه توسعه دهنده ها نیاز داشته باشن منابع رو سریعاً فراهم یا آزاد کنن.
این بارها معمولاً توی محیط های IT که نیاز به پردازش لحظه ای و خیلی سریع داده ها دارن استفاده می شن تا نتایج فوری ارائه بدن، مثل اپلیکیشن های معاملات سهام، سرویس های استریم ویدئو و پلتفرم های شرط بندی ورزشی.
محیط های IT روزبه روز پیچیده تر می شن و نیاز به ابزارها و منابعی دارن که بتونن وظایف مختلفی رو همزمان مدیریت کنن. اینجا هست که بارهای کاری هیبریدی که ترکیبی از انواع مختلف بارهای کاری هستن، به یه دارایی ارزشمند تبدیل می شن.
یه مثال از بارهای کاری هیبریدی می تونه یه اپلیکیشن تحلیل لحظه ای داده ها باشه. این اپلیکیشن داده های ورودی رو با بارهای کاری تراکنشی پردازش می کنه، جستجوهای پیچیده رو با بارهای کاری تحلیلی روی داده ها انجام می ده و گزارش ها رو با بارهای کاری دسته ای تولید می کنه.
ظهور رایانش ابری در دهه گذشته باعث توسعه ی انواع جدید بارهای کاری شده، از جمله نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS)، اپلیکیشن های مبتنی بر کانتینر و میکروسرویس ها، ماشین های مجازی (VMs) و محاسبات بدون سرور. سازمان ها حتی در حال بررسی کاربردهایی برای بارهای کاری هوش مصنوعی مولد (Gen AI) هستن. صرف نظر از نوع، بارهای کاری می تونن براساس وضعیتشون (مثلاً stateful یا stateless) و در مورد بارهای کاری ابری، براساس الگوهای استفاده شون (مثل static یا dynamic) هم دسته بندی بشن.
بارهای کاری stateful نیاز دارن که اطلاعات و وضعیت رو از یه جلسه به جلسه دیگه حفظ کنن، به طوری که داده ها از تعاملات قبلی به خاطر سپرده بشن. با یه اپلیکیشن stateful، اگه یه کاربر خارج بشه و دوباره وارد بشه، اپ اطلاعات و فعالیت های قبلیش رو به خاطر می آره. سیستم های پایگاه داده که داده ها رو حتی بعد از پایان جلسه حفظ می کنن، مثال های خوبی از بارهای کاری stateful هستن.
این بارها اطلاعات کاربر رو برای جلسه بعدی ذخیره نمی کنن. هر جلسه به عنوان یه تعامل جدید اجرا می شه و پاسخ ها مستقل از داده های قبلی کاربر هستن. بارهای کاری stateless می تونن طراحی اپلیکیشن رو ساده تر کنن، چون توسعه دهنده ها نیازی به مدیریت اطلاعات وضعیت ندارن، اما این می تونه شخصی سازی تجربه کاربر رو پیچیده تر کنه.
بارهای کاری static به طور نسبی از مقدار ثابتی از منابع محاسباتی در طولانی مدت و با برنامه ای مشخص استفاده می کنن.
بارهای کاری dynamic، که بهشون بارهای کاری موقتی هم می گن، منابع محاسباتی رو بر اساس تقاضای محاسباتی تنظیم و پیکربندی می کنن.
قدیما که کامپیوترهای مرکزی بزرگ (mainframe) استفاده می شدن، بارهای کاری بیشتر به نوع استفاده شون دسته بندی می شدن. بارهای تراکنشی کارها رو یکی یکی انجام می دادن تا مطمئن بشن که داده ها درست و دقیق هستن، در حالی که بارهای دسته ای (batch) بدون نیاز به دخالت کاربر اجرا می شدن. بارهای بلادرنگ (Real-time) هم داده ها رو به محض ورود پردازش می کردن.
اما با ورود رایانش ابری، مفهوم بارهای کاری خیلی تغییر کرد. الان دیگه بارهای کاری از مراکز داده محلی به محیط های ابری منتقل شدن. این تغییر شامل انتقال بارهای کاری به زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) یا نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) توی محیط های ابری می شه.
امروزه، توی دنیای رایانش ابری، یه بار کاری می تونه یه اپلیکیشن یا قابلیت ابری یا غیر ابری باشه که روی یه منبع ابری اجرا می شه. ماشین های مجازی، پایگاه های داده، کانتینرها، نودهای هادوپ و اپلیکیشن ها همگی به عنوان بارهای کاری ابری شناخته می شن.
شبکه های ترکیبی و چندابری (hybrid multicloud) خیلی پیچیده تر از مراکز داده ی قدیمی و محلی هستن. سازمان ها باید حالا امنیت و یکپارچگی کانتینرها رو توی ابرهای خصوصی و عمومی، که اغلب توسط چندین ارائه دهنده ی خدمات ابری (CSPs) میزبانی می شن، تضمین کنن. اما خبر خوب اینه که خدمات ابری می تونن بارهای کاری متغیر رو بدون نیاز به سرمایه گذاری اولیه زیاد مدیریت کنن و این باعث می شه هزینه ها هم به صرفه تر بشه.
بارهای کاری که روی فضای ابری اجرا می شن، یه سری ویژگی های خاص دارن که به کمک زیرساخت ها و معماری های رایج ابری به دست میارن. این ویژگی ها شامل موارد زیر هستن:
اینکه بارهای کاری رو کجا اجرا کنیم، بستگی به نیازهای خاص سازمان و همون بار کاری داره. برای انتخاب بهترین محیط، سازمان ها باید عملکرد، امنیت، تطابق با قوانین و هزینه ها رو در نظر بگیرن.
بعضی بارهای کاری ممکنه نیاز به سخت افزار یا پیکربندی شبکه خاصی داشته باشن، برای همین مهمه که سیستم عامل ها، وابستگی های نرم افزاری و سایر نیازهای زیرساختی رو شناسایی کنیم. عملکرد و مقیاس پذیری هم از موارد مهم دیگه ان. مثلاً ممکنه بارهای کاری شما نیاز به عملکرد بالا و تأخیر کم داشته باشن یا لازم باشه سریع بالا یا پایین برن.
مسائل امنیتی و تطابق با قوانین هم تو انتخاب محل اجرای بارهای کاری خیلی مهمن. بعضی قوانین ممکنه اجرا شدن بارهای کاری خاصی رو فقط در زیرساخت داخلی یا ابر خصوصی مجاز کنن. هزینه ها هم باید مد نظر قرار بگیرن. خدمات ابری عمومی می تونن برای بارهای کاری با نیاز متغیر، یه راه حل انعطاف پذیر و مقرون به صرفه باشن. ولی بارهای کاری دیگه ممکنه بهتر باشه تو زیرساخت داخلی یا ابر خصوصی اجرا بشن.
فضای ابری یه محیط ایده آل برای انواع مختلف بارهای کاری فراهم می کنه، و بعضی بارهای کاری مخصوصاً برای ابر خیلی مناسب هستن:
ولی باید بدونی که ابر همیشه برای همه بارهای کاری مناسب نیست. سازمان ها باید بر اساس نیازها و ویژگی های هر بار کاری، پلتفرم مناسب رو انتخاب کنن.
وقتی می خوای تصمیم بگیری که کدوم بارهای کاری رو توی زیرساخت داخلی (on-premises) اجرا کنی، باید چند تا فاکتور رو در نظر بگیری:
ابر هیبریدی یه محیط محاسباتی هست که ترکیبی از زیرساخت داخلی و خدمات ابری از یک یا چند ارائه دهنده ی ابری خصوصی یا عمومی رو در کنار هم قرار می ده. این نوع معماری ابری به سازمان ها این امکان رو می ده که از مزایای هر دو نوع زیرساخت داخلی و ابری استفاده کنن.
با استفاده از ابر هیبریدی، سازمان ها می تونن بارهای کاری رو بین محیط های مختلف تقسیم کنن تا نیازهای هر اپلیکیشن یا بار کاری برآورده بشه. مثلاً می تونن بارهای کاری حساس رو توی زیرساخت داخلی نگه دارن تا به الزامات قانونی پایبند باشن، در حالی که بارهای کاری دیگه که نیاز به مقیاس پذیری و انعطاف پذیری دارن رو توی ابر عمومی اجرا کنن.
برای راه اندازی یه محیط ابری هیبریدی، سازمان ها باید زیرساخت های لازم مثل شبکه سازی و ارتباطات بین زیرساخت داخلی و خدمات ابری رو داشته باشن. همچنین، نیاز به یک پلتفرم مدیریت ابری، ابزارهای اتوماسیون و راه حل های امنیتی دارن تا بتونن بارهای کاری رو در محیط های مختلف مدیریت کنن.
خیلی از سازمان ها استراتژی هایی رو ترجیح می دن که بهشون آزادی بیشتری برای استفاده از زیرساخت و اپلیکیشن های مستقل از ابر می ده. این بارهای کاری که به طور مستقل از هر پلتفرم ابری طراحی شدن، یه سری مزایای جذاب دارن:
برای راه اندازی بارهای کاری مستقل از ابر، سازمان ها معمولاً از تکنولوژی ها و رابط هایی استفاده می کنن که توسط چندین ارائه دهنده ابری پشتیبانی می شن، مثل Kubernetes برای ارکستراسیون کانتینرها و Terraform برای تعریف زیرساخت به عنوان کد.
مدیریت بار کاری به چرخه بی پایان نظارت، کنترل و تخصیص منابع به بارهای کاری اشاره داره. این مسئولیت شامل فرآیندهای مختلفیه که برای بهینه سازی و متعادل سازی توزیع منابع محاسباتی انجام می شه تا بارهای کاری با کمترین وقفه یا خرابی اجرا بشن.
توی یه محیط ابری، مدیریت بار کاری خیلی مهمه چون منابع بین چندین کاربر و اپلیکیشن به اشتراک گذاشته می شه. مدیر بار کاری باید مطمئن بشه که هر بار کاری به منابع مورد نیاز خودش دسترسی داره، بدون اینکه روی عملکرد بارهای کاری دیگه تأثیر بذاره.
مدیریت بار کاری توی محیط های چندابری (multicloud) که بارهای کاری در چندین پلتفرم ابری پخش شدن، پیچیده تر هم می شه. برای مدیریت مؤثر بارهای کاری در چند ابر، نیاز به درک دقیقی از قابلیت های هر پلتفرم ابری و نیازهای خاص هر بار کاری داریم.
مدیریت بار کاری شامل تخصیص منابع محاسباتی مثل CPU، حافظه و فضای ذخیره سازی به بارهای کاری مختلف بر اساس نیازها و اولویت هاشون می شه. تخصیص مؤثر منابع نیاز به نظارت بر مصرف منابع، پیش بینی نیازهای آینده و تنظیم تخصیص منابع به صورت پویا داره.
مدیریت بار کاری همچنین شامل توازن بار، یعنی توزیع بارهای کاری بین منابع محاسباتی مختلف برای بهینه سازی استفاده از منابع و جلوگیری از گلوگاه ها می شه. سازمان ها معمولاً از تکنیک هایی مثل round-robin، least connections و IP hash برای دستیابی به بارهای متعادل استفاده می کنن.
برای مدیریت بارهای کاری، تیم های DevOps نیاز دارن بارهای کاری خودشون رو بر اساس میزان اهمیت، نیازهای عملکردی و توافق نامه های سطح خدمات (SLAs) اولویت بندی کنن. اولویت بندی درست باعث می شه بارهای کاری حیاتی منابع لازم برای اجرای بهینه رو حتی در زمان اوج تقاضا دریافت کنن.
نظارت بر عملکرد بارهای کاری و تنظیم تخصیص منابع برای بهینه سازی عملکرد و کاهش هزینه ها از اصول مدیریت بار کاریه. این ممکنه شامل مقیاس گذاری خودکار، تنظیم خودکار (autotuning) و سایر تکنیک های بهینه سازی بشه.
اتوماسیون بار کاری یکی از ابزارهای کاربردی برای شرکت هاییه که زیرساخت های IT پیچیده دارن. این ابزار کمک می کنه تا فرآیندهای IT رو با خودکار کردن زمان بندی، اجرا و نظارت بر بارهای کاری، ساده تر و بهینه تر کنیم. با رشد تحول دیجیتال، اتوماسیون بار کاری تبدیل به یه بخش اساسی برای عملکردهای صحیح IT شده. از جمله مزایای این اتوماسیون می تونیم به موارد زیر اشاره کنیم:
ابزارهای اتوماسیون بار کاری متنوعی در بازار وجود دارن؛ از راه حل های متن باز مثل Jenkins و Ansible گرفته تا پلتفرم های پیشرفته ی سازمانی مثل BMC Control-M و IBM Workload Automation. این ابزارها معمولاً امکاناتی مثل زمان بندی وظایف، اتوماسیون مبتنی بر رویداد، نظارت بر بارهای کاری، گزارش دهی و یکپارچه سازی با سایر سیستم ها و اپلیکیشن های IT رو ارائه می دن.
انتقال بارهای کاری به ابر برای سازمان ها کلی مزیت داره، اما در کنارش چالش های امنیتی هم به وجود میاره. وقتی بارهای کاری به ابر منتقل می شن، سطح حملات هم بزرگ تر می شه. حتی اگه همه ی کنترل های امنیتی رو هم پیاده سازی کرده باشی، یه آسیب پذیری روز صفر (zero-day) یا یه تنظیمات اشتباه روی سرور یا سطل ذخیره سازی می تونه خطرات جدی برای بارهای کاری به همراه داشته باشه.
برای حفاظت از بارهای کاری ابری، استراتژی های امنیتی زیر می تونه کمک کننده باشه:
پلتفرم های حفاظت از بارهای کاری ابری (CWPP) برای مقیاس پذیری طراحی شدن و می تونن با افزایش تعداد بارهای کاری، همچنان امنیت پایدار رو فراهم کنن، بدون توجه به اینکه محیط ابری چقدر بزرگ باشه. CWPPها بارمحور هستن، یعنی از بارهای کاری محافظت می کنن، بدون توجه به اینکه کجا قرار دارن — در زیرساخت داخلی، در ابر یا در یک محیط هیبریدی. از اونجایی که بارهای کاری به سرعت بین پلتفرم ها و زیرساخت ها جابجا می شن، این نوع حفاظت از بار کاری بسیار ضروریه.
CWPPها به سازمان ها یه پلتفرم جایگزین برای جلوگیری از پراکندگی ابزارها ارائه می دن و با حداکثرسازی امنیت از طریق دید متمرکز، مدیریت آسیب پذیری ها، مدیریت دسترسی، حفاظت از بدافزار و موارد دیگه، مشکلات پیچیدگی رو حل می کنن.
مهاجرت بار کاری به انتقال اپلیکیشن ها، داده ها و فرآیندهای IT از یک محیط ابری به محیط دیگه ای گفته می شه. این فرآیند نیاز به برنامه ریزی دقیق و اجرای درست داره تا زمان خرابی کم بشه و از از دست دادن داده ها جلوگیری بشه.
ارکستراسیون بار کاری یعنی هماهنگی و مدیریت اجرای بارهای کاری در محیط های مختلف ابری. ابزارهای ارکستراسیون می تونن وظایفی مثل تخصیص منابع، توازن بار و مقیاس پذیری رو به صورت خودکار انجام بدن.
مقیاس گذاری افقی (یا همون scaling out) یعنی اضافه کردن نودهای بیشتر به سیستم و توزیع بار کاری بین اونا. به جای اینکه قدرت یک سرور رو بیشتر کنی، می تونی چند تا سرور دیگه اضافه کنی. این نوع مقیاس گذاری ظرفیت سیستم رو افزایش می ده و همچنین در صورت خرابی یک نود، کل بار کاری از کار نمی افته.
مقیاس گذاری عمودی (یا همون scaling up) یعنی اضافه کردن منابع بیشتر به یک نود موجود، مثلاً افزایش قدرت پردازشگر (CPU)، حافظه (RAM) یا فضای ذخیره سازی. این نوع مقیاس گذاری باعث بهبود عملکرد اپلیکیشن می شه بدون اینکه نیاز به تغییر کد اپلیکیشن باشه. معمولاً ترکیبی از این دو نوع مقیاس گذاری استفاده می شه، بسته به نیاز و محدودیت های سیستم.
آسیب پذیری روز صفر یک نقص امنیتی ناشناخته توی یک اپلیکیشن یا سیستم عامل هست که سازنده هنوز ازش خبر نداره. چون این آسیب پذیری ناشناخته است، می تونه بدون هیچ هشداری مورد سوءاستفاده قرار بگیره. توسعه دهنده ها هنوز هیچ زمانی برای رفع این نقص نداشتن، به همین دلیل بهش می گن "روز صفر".
بارهای کاری ابری به دو دسته استاتیک و دینامیک تقسیم می شن. بارهای کاری استاتیک همیشه فعال هستن، در حالی که بارهای کاری دینامیک فقط وقتی فعال می شن که نیاز باشه، مثلاً برای اجرای اپلیکیشن های داخلی اتوماتیک یا راه اندازی نمونه های سرور مجازی.
محاسبات بدون سرور مدلیه که به توسعه دهنده ها اجازه می ده اپلیکیشن ها رو به عنوان توابع مستقل در ابر اجرا کنن، و ارائه دهنده ابری به طور خودکار مدیریت تخصیص منابع رو انجام می ده. بارهای کاری بدون سرور بر اساس رویدادها فعال می شن و منابع به صورت پویا بر اساس نیاز اختصاص داده می شن.
مجازی سازی یکی از تکنولوژی های کلیدی توی رایانش ابریه که به توزیع و جداسازی کارآمد بارهای کاری کمک می کنه. این تکنولوژی اجازه می ده که چندین بار کاری روی یک ماشین فیزیکی اجرا بشن، هر کدوم توی محیط مجزا.
در یک محیط ابری، استک اپلیکیشن یا استک بار کاری شامل خدمات ابری هست که برای اجرای اپلیکیشن یا بار کاری استفاده می شه، مثل نمونه های محاسبات ابری، خدمات ذخیره سازی ابری، پایگاه های داده مدیریت شده و ابزارهای DevOps ابری. این استک می تونه با استفاده از یک پلتفرم حفاظت از بارهای کاری ابری (CWPP) مدیریت و محافظت بشه، که کنترل های امنیتی رو از لایه زیرساخت تا لایه اپلیکیشن ارائه می ده.
بارهای کاری مبتنی بر کانتینر یا کانتینری شده به اپلیکیشن ها و وابستگی هاشون گفته می شه که توی یک کانتینر بسته بندی شدن و می تونن به صورت مداوم روی محیط های مختلف اجرا بشن. این نوع بارها سبک هستن و از سیستم عامل مشترک استفاده می کنن، که باعث می شه برای برخی بارهای کاری نسبت به ماشین های مجازی کارآمدتر باشن.
تاخیر پایین یعنی وقتی یه ورودی پردازش می شه، خروجی موردنظر خیلی سریع تولید بشه. خیلی از فعالیت هایی که نیاز به بازخورد فوری دارن به تاخیر پایین وابسته هستن. مثال هایی مثل بازی های آنلاین همزمان، معاملات پرسرعت سهام، تماس های VoIP مثل اسکایپ یا زوم، پخش زنده و حتی بعضی از قسمت های عملیات خودروهای خودران.
محاسبات لبه ای یعنی پردازش داده ها نزدیک به منبعشون انجام بشه، که این کار باعث کاهش تاخیر و استفاده بهینه از پهنای باند می شه. این مدل پردازش برای بارهای کاری اینترنت اشیا (IoT) که نیاز به پردازش لحظه ای دارن، خیلی مفیده.
دسترسی پذیری سرویس یعنی درصد زمانی که یک بار کاری آماده استفاده هست، یعنی وقتی که بار کاری می تونه وظیفه اش رو به درستی انجام بده. دسترسی پذیری سرویس یکی از معیارهای رایج برای سنجش قابلیت اطمینانه.
قابلیت اطمینان یعنی توانایی یک بار کاری در انجام صحیح و مداوم وظایفش وقتی که ازش انتظار می ره. این شامل قابلیت اجرای صحیح بار کاری در طول چرخه عمرش می شه.
پرتفوی فناوری به مجموعه ای از بارهای کاری گفته می شه که برای عملکرد کسب وکار ضروری هستن.
حفاظت از انحراف به فرایند تضمین همخوانی وضعیت فعلی یک سیستم با وضعیت تعریف شده یا مورد نظر اشاره داره، که از تغییرات ناخواسته جلوگیری می کنه. این کار تو محیط های ابری که تنظیمات می تونن به سرعت تغییر کنن، اهمیت زیادی داره. حفاظت از انحراف شامل نظارت مداوم و استراتژی های خودکار برای شناسایی و اصلاح انحرافات می شه، که باعث می شه سیستم پایدار، منظم و امن باقی بمونه.
پراکندگی بار کاری یعنی افزایش بی رویه بارهای کاری که معمولاً منجر به استفاده ناکارآمد از منابع و افزایش هزینه ها می شه. سازمان ها می تونن با اجرای نظارت بر بارهای کاری، به طور منظم بارها رو بهینه سازی کنن و از ابزارهای اتوماسیون و ارکستراسیون استفاده کنن تا از پراکندگی بار کاری جلوگیری کنن.
حالا که مفهوم بار کاری رو از زوایای مختلف بررسی کردیم، می دونیم که چرا این موضوع برای دنیای فناوری این قدر اهمیت داره. از انتخاب بین زیرساخت داخلی و ابری گرفته تا مدیریت، امنیت و حتی اتوماسیون بارهای کاری، همه و همه تأثیر مستقیمی بر عملکرد سیستم ها و موفقیت کسب وکارها دارن. درک درست از نیازهای هر بار کاری و استفاده از استراتژی ها و ابزارهای مناسب، کلید داشتن یک زیرساخت IT بهینه و قابل اعتماد هست. با این دیدگاه، سازمان ها می تونن با اطمینان بیشتری به سمت آینده قدم بردارن و از تکنولوژی های جدید برای بهبود عملکرد و کاهش هزینه ها استفاده کنن.
علم ساز آغاز کنید
اصفهان، خیابان حمزه اصفهانی، بن بست تخت جمشید(18) ، پلاک ۴
دفتر تهران: تهران، خیابان سهروردی شمالی، خیابان هویزه شرقی، پلاک 20، طبقه دوم، واحد 6
