Multi Cloud был рекламирован как Волшебная таблетка для многих облаков Боли.
Но чаще всего, чем нет, усилие использования мульти облака Приносит инженеры больше сложностей для борьбы с — и увеличение стоимости.
| Multi Cloud (Cast Ai) | Федерация кластера (другие услуги) |
| Мульти облачный кластер представляет собой один кластер — соединение между облаками на уровне сети. Kubernetes не знает, что в пьесе есть несколько облачных услуг или местоположение — она просто видит одну сеть узлов. | Федерация кластера изготовлена из нескольких кластеров, в которых соединение находится на уровне кубератесов. Отлично подходит для координации конфигурации нескольких кластеров из одного набора API в кластере хостинга. |
| Преимущества: мгновенное многообразие в том же доступе для оптимизации стоимости региона к лучшему в классном услугах по оптимизации производительности безопасности | Преимущества: облегчает развертывание мульти-географических приложений. |
Итак, как вы на самом деле запускаете многоуровневую облачную приложение, которое дает вам свободу выбора среди лучших в классных услугах от различных провайдеров, предотвращает стихийные бедствия и помогает вам сэкономить, а не увеличить, на облаке?
Это может звучать слишком хорошо, чтобы быть правдой, но это обещание мульти облака. И мы гарантируем, что это работает.
Посмотрите на данное руководство, чтобы увидеть, как работает много облака на практике:
- Что такое многоучаточное облако?
- Что там, чтобы получить с несколькими облаками?
- Оптимизация затрат
- Доступ к лучшим классам услуг
- Оптимизация производительности
- Безопасность
- Предотвращение стихийных бедствий
- Как работает много облака в CAST AI
- Тематическое исследование: Как работает много облака в CAST AI
Что такое многоучаточное облако?
В настроек нескольких облачных облаков команда могут развернуть приложения и другие активы в нескольких облачных средах одновременно. Типичная мульти облачная архитектура использует два или более публичных облака, иногда в сочетании с частными облаками. В оформлении Gartner Survey 81% респондентов уже приняли использование двух или более провайдеров.
Проверьте это видео, чтобы узнать больше: Гибридное облако и многоцветные | Почему компании принимают его?
Вот как мы понимаем мульти облако на уровне:
- Данные — Наличие единого источника данных, совместно используемых среди различных рабочих нагрузок, независимо от того, какая публичная облачная служба они в.
- Сервис — Создание услуг, построенных в одном облаке, доступных для повторного использования в других облачных услугах. Если вы используете Amazon RDS и иметь процесс, который использует механизм обучения двигателя от Google Cloud, вы сможете сделать эти вещи вместе, чтобы использовать лучшие из обоих миров.
- Рабочая нагрузка — Приложения и данные работают вместе с использованием абстрактных процессов, которые могут быть установлены в разных VMS — Некоторые принадлежащие AWS, другие от Google Cloud или Azure.
Переведено в мир Kubernetes, Multi Cloud означает возможность создавать и управлять кластером Kubernetes в любом количестве облаков. До такой степени, что количество облачных услуг становится неактуальным.
Разработчики должны иметь возможность упростить развертывание их приложений к кластерам, а затем все время оптимизированы эти кластеры. Это то, что для нас истинное многоломное облако.
Этот подход на пути к тому, чтобы стать ядром будущих мульти облачных инициатив, так как все больше и больше компаний реализуют ограничения настроек Monocloud и начинают искать лучшую стоимость против баланса производительности.
Что там, чтобы получить с несколькими облаками?
1. Оптимизация затрат
Мульти облачная среда дает вам свободу сравнения различных облачных провайдеров и обеспечивать наилучшие предложения в зависимости от ваших изменяющихся потребностей. Вы можете выбрать услуги, которые предлагают именно то, что вам нужно — от гибких платежей на настраиваемую мощность. И лучшая цена.
Вот пример из наших исследований:
Допустим, у вас есть два экземпляра с 4 процессорами и 16 ГБ оперативной памяти от Google Cloud и AWS. Сравните их, и вы увидите, что экземпляр от Google на 10% дешевле и предлагает на 7% больше вычислительных мощностей в Центральном Франкфуртском регионе ЕС.
2. Доступ к лучшим классам услуг
Чтобы максимально использовать услуги общественного облака, инженеры должны иметь возможность использовать лучшие услуги и функции. В нескольких облачных настройках команда может выбрать первичный поставщик облака и вторичную для дополнительной стоимости или выполнения определенной задачи (например, обучение машине обучения), а затем принести результаты в первое облачное решение для создания и развертывания приложений. Отказ
Скажи, что ваша команда использует Amazon RDS, но хочет использовать машинный учебный двигатель из Azure — заставляя эти две вещи, работающие вместе, возможно, если вы идете с несколькими облаками.
3. Оптимизация производительности
Оптимизация производительности в различных облачных службах является еще один перк многоуровневых облачных установок.
Скажем, у вас есть приложение, которое испытывает внезапное увеличение запросов в секунду. Ваша команда может проверить, какая облачная служба имеет право на мульти облаку (в так называемой зоне Goldilocks ) имеет доступные ресурсы по самой низкой возможной цене, а затем немедленно начнут развертывать дополнительную емкость.
4. Безопасность
Multi Cloud открывает двери, чтобы найти лучшие решения безопасности, которые могут пригодиться, поскольку ваша инфраструктура и приложения развиваются. В этом сценарии вы можете бесплатно коммутировать провайдеров в любое время и найти хорошее совпадение для обеспечения необходимого вами уровня безопасности или достижения соответствия.
5. Предотвращение стихийных бедствий
Даже самые известные поставщики облачного обслуживания испытывают отключения. Поскольку время простоя может иметь серьезные финансовые и репутационные последствия для вашего бизнеса, вы должны сделать все возможное, чтобы избежать этого риска.
Один из способов предотвращения этого происхождения — это репликация больших частей вашей инфраструктуры и рабочих нагрузок в двух местах. Но это дорогое решение.
Вот тот, который не увеличивает вашу облачную счету: мульти облака. Когда одна облачная служба снижается, ваш бизнес никоим образом не болит, потому что ваши рабочие нагрузки и данные перемещаются в другие облака.
Как работает много облака в CAST AI
CAST AI использует учетные записи поставщика облачных услуг (CSP) своих пользователей для создания необходимых облачных ресурсов (VPC, ресурсных групп и сетевой уровень) и настроить мульти облачных кластеров. Затем он выбирает правильные области с задержкой по межкомпанию не более 10 мс в обычной работе.
Вот несколько Мульти облака Особенности Мы включили в:
Активное активный мульти облако
Используя активный активный подход, отливьте реплицированные приложения AI вместе с данными по нескольким облачным услугам. Если один из них терпит неудачу, другие поддерживают ваши рабочие нагрузки на плаву и гарантируют непрерывность бизнеса.
Балансировка глобального сервера
Трафик распределяется равномерно всем участникам участвующих облаков, выбирая ценные точки облачных и здоровых.
Автоматическое движение данных
При работе по границам облачных облачных важно, чтобы вы могли легко перемещать данные. CAST AI обеспечивает автоматизированное миграцию хранения блоков с продвинутой репликацией через наших партнеров.
Мультиэспин моно-облако
Кластер Kubernetes в CAST AI работает на одной облачной службе, растянувшись по нескольким регионам. Благодаря этому вы можете подключить близлежащие регионы с низкой задержкой и все же обеспечить активное активный подход к профилактике стихийных бедствий.
Перекрестный узел Live Migration
Перемещение стручков из одного узла в другой может привести к разрушениям, особенно когда стручки рассматриваются под вопросом, обрабатывают длительные транзакции или сетевые соединения. Благодаря живым миграциям, стручки могут двигаться и оставаться неповрежденным, не нарушая никаких соединений.
Тематическое исследование: Как работает много облака в CAST AI
TL; доктор
Давайте поставьте функцию CAST AI Multi Cloud на тест. Представьте, что у вас есть кластер, который состоит из одного рабочего узла. Затем мы развертываем приложение и обнаруживаем, что на кластере недостаточно места для всех стручек. Это когда CAST AI автоматически расширяет нашу настройку с дополнительными машинами.
Звучит хорошо до сих пор? Тогда получите это: CAST AI решил добавить VMS из другого облачного провайдера, потому что он оценил их наиболее рентабельно (включая использование точечных экземпляров для еще большей экономии затрат!). Вот как работает много облака Кубернаны в CAST AI.
Шаг 1: Создать мульти облачный кластер
Давайте начнем с создания кластера, который имеет многоуровневые возможности облачных областей. В платформе ACT AI можно легко создать кластер в американском регионе, распространенном между AWS и Google — в США-Востоке-1 (Вирджинии). CAST AI автоматически соединяет кластер через VPN Rizeguard — но у нас есть выбор облака VPN-AS-A-A-A-Service.
Это то, что выглядит приборная панель создания кластера:
Наш кластер готов! Мне потребовалось всего 5 минут.
Давайте посмотрим на наш кластер. У него один рабочий узел и один главный узел. Оба размещены на AWS по умолчанию:
Далее мы загружаем файл KubeConfig и импортируйте его в объектив:
Вот визуализация нашего кластера, состоящего из одного узела мастера и одного рабочего узла.
Шаг 2: Разверните приложение на кластере
Теперь давайте разверним наше приложение Kubernetes! Это то, что происходит сейчас в моей настройке:
Наш рабочий узел теперь полон CPU более 89%. У нас также есть много стручков, которые внеседают (отмечены желтым цветом) — у них просто нет места для бега на нашем существующем узле.
Шаг 3: Пусть автоскализация начинается
Ata ai autoScales Наша настройка, добавляя узлы в приложение. Как видите, он добавил два дополнительных виртуальных машины в облаке Google: E2-Standard-4 с 4 CPU/16 ГБ и E2-Standard-2 с 2 CPU/8 ГБ.
Давайте посмотрим на нашу настройку сейчас. Видите ли вы, насколько оптимизирован наш ЦП на первых двух машинах узла для работников (VM сверху — главный узел).
Почему решение выбрала два экземпляра в Google, а не на AWS? Потому что они были самыми экономически эффективными в это время.
Давайте подтвердим это. Вот цены на Google и Amazon.
Экономия затрат
В Google Cloud E2-Standard-4 стоит $ 0,134012 в час:
И вот эквивалент на AWS. Мы видим, что каждый 4 CPU/16 ГБ более дорогими, даже экземпляр T4G, оснащенный процессором ARM. Примечание. Мы не рассматривали это, так как мы смотрели на CPU X86.
На Google Cloud E2-Standard-2 составляет $ 0,067006 в час:
Эквивалент AWS стоит 0,0832 доллара в час (исключая инстанции, основанные на процессоре ARM):
Как видите, CAST AI сделал правильное решение. Он интеллектуально выбрал наиболее экономически эффективные дополнительные экземпляры, выбрав облако Google вместо придерживаться AWS.
Шаг 4: Тестирование автоскалера POD дальше
Давайте моделируем AutoScaler POD, добавив больше реплик на один POD. Мы собираемся от 5 репликов до 50:
Как и ожидалось, некоторые стручки заполнили пятно, а остальные стали внеплановыми. Это вызвало событие AutoScaling и через минуту, CAST AI добавил новые узлы.
Через несколько минут решение автоматически пересматривает все узлы. Поскольку многие новые стручки были дружелюбны к точечным экземплярам, он решил добавить один контактный экземпляр и смог консолировать как неоплаченные POD, так и для PODS из прежнего E2-Standard-2 в все новое Spot N1-Standard-4. Это привело к общей стоимости даже ниже, чем перед расширением стручков.
Так что это последний внешний вид узлов для нашего кластера:
Экономия затрат
E2-Standard-2 (2 CPU/8 ГБ) по требованию был заменен больший экземпляр пятно N1-Standard-4 (4 CPU/16GB).
Ценообразование Google Cloud’s N1-Partner-4 Cricing 4 CPU/16 ГБ составляет $ 0,04280 в час:
Эквивалент на AWS будет на 0,0687 долл. США в час:
CAST AI решил устранить дорогостоящий экземпляр E2 E2, и консолидировать свои стручки (и новые неизвестные стручки) на весьма со скидкой SPOCK (под названием Awardable экземпляра в облаке Google).
Любопытно посмотреть, как работает много облака в CAST AI? Вы можете начать с автоматического создания кластера Kubernetes в течение 10 минут: начните сейчас.
Если вы являетесь бизнес-пользователем, забронируйте короткую демонстрацию, чтобы получить прохождение решения и посмотреть значение мульти облака.
Оригинал: «https://dev.to/castai/how-to-spin-a-multi-cloud-application-with-cast-ai-oo»