Cloud Infrastructure offre des capacités de puissance, de mémoire et de stockage de traitement grâce à de nombreux services de calcul, formant l’épine dorsale des opérations numériques modernes. Ces services alimentent les applications et les charges de travail sans la complexité de la gestion du matériel physique, offrant une flexibilité et une efficacité aux entreprises de toutes tailles.
Éléments fondamentaux des services de calcul cloud
Les services de calcul cloud représentent les éléments fondamentaux qui permettent aux organisations de traiter les données, d’exécuter des applications et de gérer les charges de travail dans des environnements virtuels. Les principaux fournisseurs comme AWS, OCI et OVHCloud offrent diverses options de calcul conçues pour répondre aux exigences variables d’une interdiction entre les industries, des startups aux opérations d’entreprise.
Machines virtuelles et leurs applications
Les machines virtuelles servent d’environnements informatiques isolés fonctionnant sur du matériel physique, permettant aux entreprises de maximiser l’utilisation des ressources. AWS EC2 fournit des serveurs virtuels personnalisables avec plus de 750 types d’instructions qui s’adressent à différentes charges de travail. Les organisations tirent parti de ces ressources de calcul virtuelles pour tout, de l’hébergement Web aux tâches de traitement des données complexes. La flexibilité s’étend aux modèles de tarification – des instances à la demande facturées par la seconde aux cas réservés offrant des remises allant jusqu’à 72% pour les engagements à plus long terme.
Technologies de conteneurs et architecture de microservice
Le paysage cloud a évolué avec les technologies de conteneurs révolutionnant le déploiement des applications. Les conteneurs légers partagent le noyau OS, permettant des cycles de déploiement plus rapides et une utilisation efficace des ressources. AWS gère 80% des applications contenerisées par le biais de services comme ECS, ECR et EKS. L’architecture de microservice divise les applications en services plus petits et indépendants qui fonctionnent ensemble tout en étant individuellement évolutif. OVHCloud améliore cette approche avec leurs offres de calcul de cloud public qui incluent des instances de machines virtuelles et des options de calcul GPU spécialisées pour les charges de travail AI / ML.
Échelle et gestion des ressources de calcul cloud
Les services de calcul cloud forment l’épine dorsale de l’infrastructure numérique moderne, fournissant la puissance de traitement, la mémoire et le stockage nécessaires à l’exécution d’applications sans gérer le matériel physique. Ces services englobent diverses options, notamment des machines virtuelles (VM), des conteneurs et des plateformes informatiques sans serveur qui répondent à différentes exigences de charge de travail et aux besoins organisationnels.
Les principaux fournisseurs de cloud comme AWS, OCI et OVHCloud offrent de vastes services de calcul avec des capacités variables. AWS fournit à lui seul plus de 750 types d’instances de calcul et héberge 80% des applications conteneurisées dans le cloud. L’infrastructure s’étend sur plusieurs zones de disponibilité – AWS possède 108 zones de disponibilité dans 22 régions – garantissant une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
Les ressources de calcul incluent généralement le CPU, la RAM, le stockage, les composants de réseautage et parfois du matériel spécialisé comme les GPU pour les charges de travail accélérées. Ces ressources peuvent être provisibles dans différentes configurations en fonction des exigences spécifiques, des instances à usage général à celles optimisées pour les tâches à forte intensité de mémoire, à forte intensité de calcul ou accélérées par le GPU.
Stratégies de mise à l’échelle automatique pour les charges de travail dynamiques
Les capacités de mise à l’échelle automatique permettent aux organisations d’ajuster dynamiquement les ressources de calcul en fonction de la demande réelle, garantissant que les applications restent réactives pendant les pics de circulation tout en minimisant les coûts pendant les périodes de faible activité. La plupart des fournisseurs de cloud proposent des fonctionnalités de mise à l’échelle intégrées intégrées – AWS fournit une échelle automatique EC2, tandis que OVHCloud comprend des options de mise à l’échelle pour leurs offres de cloud public.
Lors de la mise en œuvre de stratégies de mise à l’échelle automatique, les organisations peuvent définir des politiques de mise à l’échelle basées sur des mesures telles que l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire, le trafic réseau ou les mesures d’application personnalisées. Ces politiques déclenchent l’ajout automatique ou la suppression des ressources de calcul lorsque les seuils sont dépassés ou tombent en dessous des niveaux spécifiés.
Pour les applications conteneurisées, les services basés sur Kubernetes comme Amazon EKS ou le service Kubernetes d’Ovhcloud fournissent des capacités d’orchestration qui évoluent automatiquement les déploiements de conteneurs. AWS Fargate propose un calcul sans serveur pour les conteneurs, éliminant la nécessité de provisionner et de gérer des serveurs tout en fournissant des capacités de mise à l’échelle automatique.
La mise à l’échelle peut être implémentée horizontalement (ajoutant plus d’instances) ou verticalement (augmentant les ressources des instances existantes). La plupart des implémentations de mise à l’échelle automatique se concentrent sur la mise à l’échelle horizontale en raison de sa plus grande flexibilité et de sa perturbation minimale pour l’exécution des charges de travail. Le système AWS Nitro améliore les performances de mise à l’échelle grâce à des composants spécialisés comme les cartes nitro qui accélèrent les fonctions d’E / S et l’hyperviseur nitro qui gère efficacement la mémoire et l’allocation du processeur.
Techniques d’optimisation des coûts pour les services de calcul
Les coûts de calcul du cloud peuvent rapidement dégénérer sans stratégies de gestion appropriées. Les organisations peuvent tirer parti de divers modèles de prix pour optimiser les dépenses tout en maintenant les niveaux de performance nécessaires. AWS propose des instances réservées qui offrent des remises jusqu’à 72% par rapport aux prix à la demande pour les engagements à plus long terme, tandis qu’Ovhcloud offre des économies similaires grâce à leurs modèles de tarification basés sur l’engagement.
La sélection des bons types d’instances en fonction des caractéristiques de la charge de travail est cruciale pour la rentabilité. Les instances générales fonctionnent bien pour les applications équilibrées, tandis que les instances optimisées ou optimisées par la mémoire peuvent être plus rentables pour des charges de travail spécifiques. AWS Calcul Optimizer analyse les modèles d’utilisation et recommande des configurations de ressources optimales pour réduire les déchets.
Les instances ponctuelles ou préemptives offrent des remises importantes pour les charges de travail qui peuvent tolérer les interruptions. Les instances SPOT AWS EC2 et les offres similaires d’Ovhcloud peuvent réduire les coûts de calcul jusqu’à 90% par rapport aux prix à la demande. Ces instances sont idéales pour les travaux de traitement par lots, les environnements de test et d’autres charges de travail non critiques.
Des modèles informatiques sans serveur comme AWS Lambda Shift Cost Structures de payer pour les ressources inactives à la paiement uniquement pour le temps de calcul réel utilisé. Cela peut réduire considérablement les coûts des applications avec des modèles d’utilisation variables ou intermittents.
La mise en œuvre de l’échelle automatique aide à faire correspondre l’approvisionnement en ressources avec la demande réelle, en éliminant le surprovision. La définition des limites d’instance minimum et maximale appropriées empêche les pics de coûts inattendus tout en garantissant une capacité adéquate.
Les organisations doivent surveiller l’utilisation des ressources et les coûts régulièrement grâce à des outils intégrés comme AWS Cost Explorer ou des solutions tierces. La mise en œuvre des stratégies de marquage des ressources permet une répartition détaillée des coûts et aide à identifier les opportunités d’optimisation entre différents départements ou applications.
