Облачные вычисления становятся все более распределенными, что значительно увеличивает их сложность, вызывая потребность в автоматизации на основе ИИ, пишет на портале eWeek Зьюс Керравала, основатель и главный аналитик компании ZK Research.
Ландшафт доставки приложений быстро развивается и переходит от вертикально интегрированного аппаратного стека к набору нативных облачных возможностей. Хотя это значительно повышает гибкость, растет и уровень сложности, вызывая потребность в автоматизации.
Распределенные облака: смена облачной парадигмы
Подъем распределенных вычислений меняет доставку приложений. Поэтому важно понять, почему распределенные облака принципиально отличаются от всех других моделей вычислений, включая традиционные облака.
Переход от онпремисных к хостируемым и облачным вычислениям характеризовался сменой финансовой модели с CAPEX на OPEX, но операционная модель не изменилась, поскольку все они основаны на централизованной вычислительной функции. В каждой из этих моделей ИТ-специалисты запускают рабочие нагрузки в дата-центре или облаке и подключают к ним контроллер доставки приложений (ADC). Если местом размещения является собственный дата-центр предприятия, выбирается физический ADC. В случае облачных вычислений используются виртуальные ADC.
При распределенных вычислениях приложения обладают доступом к рабочим нагрузкам или данным из публичных облаков, частных облаков и периферии, что выводит на арену концепцию композитности. Приложения больше не являются вертикально интегрированными стеками, а представляют собой легкие нативно-облачные сервисы, которые «компонуются», что повышает скорость и гибкость бизнеса.
В распределенных облаках основной вычислительной единицей вместо виртуальной машины становится контейнер, который является эфемерным по своей природе. Контейнеры можно запустить, дать им поработать в течение нескольких минут, а затем так же быстро вывести из эксплуатации.
Доставка приложений по-старому: слишком медленно для распределенных облаков
Проблема традиционной доставки приложений заключается в том, что загрузка даже виртуального ADC может занять несколько часов. Это слишком долго для облачных систем и стимулирует эволюцию ADC в ряд новых форм-факторов, таких как набор контейнерных сервисов или даже ADC на уровне API, где функции могут вызываться приложением по мере необходимости. Теперь функции ADC могут быть запущены, когда это может потребоваться контейнеру.
Но как этим управлять? В нативных облачных системах и распределенных вычислениях события происходят слишком быстро, чтобы люди могли управлять доставкой приложений. Именно эту роль играет автоматизация, которая в конечном итоге приведет к модели AIOps, где искусственный интеллект будет принимать решения о том, какие изменения необходимы и когда.
Для ИТ-специалистов важно перестроить свое мышление в отношении автоматизации с ориентации на задачи на ориентацию на намерения. Действительно, автоматизация ИТ существует уже некоторое время, однако эффективность таких средств, как Puppet, Chef и даже Python, ограничена. В данном случае эти инструменты используются для автоматизации конкретных задач, и это отлично работает в статичных системах. Автоматизация задач не будет работать в высокодинамичных средах, поскольку скрипты придется постоянно обновлять.
Для Cloud Native необходима автоматизация на основе ИИ
Автоматизация должна развиваться до модели замкнутого цикла на основе ИИ, где намерение правил постоянно анализируется и применяется. Это позволяет добиться настоящей автоматизации с нулевым участием человека, поскольку сетью будут управлять машины.
Пару лет назад ИТ-специалисты часто насмехались над идеей полностью автономных ИТ-операций, но это отношение изменилось. Недавно мы провели исследование AIOps и обнаружили, что 97% респондентов готовы доверить ИИ управление своими ИТ-средами, а 99% считают, что ИИ важен для управления облаком и производительностью приложений.
Одна из тем, связанных с автоматизацией, — реализация нулевого доверия. Это прекрасный вариант для использования AIOps. При нулевом доверии создаются политики, позволяющие определенным устройствам или рабочим нагрузкам подключаться к другим только при наличии явного разрешения.
Автоматизация на основе задач была бы достаточной в статической среде, поскольку политики можно настроить один раз и затем применить. В динамичных средах, таких как распределенное облако, где рабочие нагрузки постоянно создаются и затем выключаются, люди не смогут обновлять политики нулевого доверия достаточно быстро, чтобы соответствовать требованиям. Но машины могут.
Управление ИТ находится в точке перегиба, когда мы переходим от централизованных облаков к распределенным, и это позволит предприятиям осуществлять цифровые преобразования быстрее, чем когда-либо. По мере того как это происходит, ИТ-специалистам необходимо внедрять автоматизацию доставки приложений замкнутого цикла. Это обеспечит развертывание нужных служб ADC в соответствии с политикой бизнеса без необходимости терпеть длительное время ожидания, создаваемое ручными операциями.
