Share via

Modern alkalmazásplatformok tervezése

  • Cikk

A felhőadaptálási keretrendszer Terv módszertana segít létrehozni egy átfogó felhőbevezetési tervet, amely végigvezeti a felhőalapú digitális átalakításban részt vevő programokat és csapatokat. Ez az útmutató sablonokat biztosít a hátralék létrehozásához, és terveket biztosít a szükséges készségek csapatok közötti kiépítéséhez, mindezt a felhőben elvégezhető műveletek alapján.

A Terv módszertan alkalmazása a digitális tulajdon észszerűsítésének öt rúdjára összpontosít. A felhőhöz vezető leggyakoribb út a migrálási és modernizációs folyamatok sebességére, hatékonyságára és megismételhetőségére összpontosít. Az öt rs-től kezdve a tervezés általában az újratelepítési lehetőségeket helyezi előtérbe, korlátozott párhuzamos támogatással az újratervezési és újraépítési lehetőségekhez.

Digitális tulajdon

A digitális tulajdon tervezésekor leltáradatokat kell gyűjtenie , és ésszerűsítenie kell a tulajdonát. A tárolóbevezetési tervben létfontosságú, hogy az összes eszköz, például a virtuális gépek, az adatok és az alkalmazások az általuk támogatott számítási feladatok szerint legyenek csoportosítva. A csoportosítás és az alapszintű észszerűsítés befejezése után kiértékelheti ezeket a számítási feladatokat, hogy meghatározza a csomag és az újraelosztási vagy újratervezési beállításokat.

A standard felhőbevezetési terv sablonja a tipikus felhőbevezetési feladatokhoz szükséges munkatípusokat tartalmazza. A számítási feladat tárolókba való csomagolásához és a tárolókiépítés vezényléséhez azonban feladatokat kell hozzáadnia a csomaghoz.

Figyelemfelhívás

Ez a cikk feltételezi, hogy az olvasó már követi a felhőbevezetési terv Azure DevOpsban történő létrehozásával foglalkozó cikksorozatban ismertetett ajánlott eljárásokat. Ha számolótáblában vagy más projektkövető eszközökben követi nyomon a felhőbevezetési tervet, az alábbi szakaszok továbbra is érvényesek, de módosítani kell az adatok csomaghoz való hozzáadásának végrehajtható lépéseit.

Figyelmeztetés

A modern alkalmazásplatform-stratégia standard migrálási folyamatokba (vagy migrálási gyárakba) való beépítéséhez a számítási feladatok architektúráinak migrálás előtti tervezésével kapcsolatos feladatok kiforrott implementálására lesz szükség. Ha ezen feladatok nélkül folytatja ezt a stratégiát, az késlelteti a migrálást, és rossz architektúra-döntéseket eredményezhet az üzembe helyezett tároló gazdagépek és a támogató számítási feladatok esetében.

Jelölt számítási feladatok azonosítása

A modern alkalmazásplatform-forgatókönyvben a hosszabb távú megtérülések, amelyek nagyobb előzetes befektetést igényelnek, a hatékonyabb migrálási folyamatokkal szemben kerülnek előtérbe. A hosszabb távú beruházások a terv egyes részeiben jelennek meg, mivel nagyobb hangsúlyt fektetnek az innováció és a műveletek rafikálására a számítási feladatok adott csoportjai számára.

A stratégia és a terv összehangolásának megkezdéséhez azonosítsa azokat a számítási feladatokat, amelyeket valószínűleg érint a modern alkalmazásplatformok hozzáadása a felhőbevezetési stratégiában. Ezeket a feltételezéseket a technikai módosítások végrehajtása előtt érvényesítjük. A lehetséges jelöltek azonosításához keresse meg a következő feltételeket a számítási feladatok portfóliójában:

  • Aktív fejlesztési vagy DevOps-befektetések: Az éles számítási feladatok egy százaléka aktív fejlesztés alatt áll. Egyeseket akár folyamatos DevOps-eljárások is kezelhetnek.
  • Számítási feladatok hordozhatósága: Egyes számítási feladatokat a megfelelőség, az adatvédelem vagy a működési korlátozások érintenek, amelyek hordozhatóságot igényelhetnek a magánfelhőben, a peremhálózaton vagy akár több nyilvános felhőszolgáltatónál is.
  • Számítási feladatok konszolidálása: Számos számítási feladat (különösen az alacsony kihasználtságú számítási feladatok) lehet alkalmas a tároló gazdagépek konszolidálására, ami kevés kiszolgálót/virtuális gépet eredményez, és csökkenti az üzemeltetési költségeket.
  • Örökölt számítási feladatok: Az örökölt számítási feladatok blokkolhatják az operációs rendszerek frissítéseit, és még a felhőbe való migrálást is megakadályozhatják. Előfordulhat, hogy az Azure-funkciókkal nem kompatibilis örökölt számítási feladatok egy tároló gazdagépen való migrálásra való jelöltként jelennek meg.

Dokumentumjelölt számítási feladatok

Megjegyzés

A következő szempontok listáját csak a fenti kritériumok alapján azonosított migrálási jelöltek esetében kell dokumentálni.

Felhőbevezetési terv létrehozásakor az egyes számítási feladatok dokumentálása a számítási feladatok definiálása és rangsorolása című témakör útmutatása alapján történik. A modern alkalmazásplatform-forgatókönyvre jelölt számítási feladatokhoz további információkra lesz szükség a terv végrehajtásának irányításához. Ez a cikk az üzleti és technikai bemenetek dokumentálásának fontosságát emeli ki a számítási feladat meghatározásához. A modern alkalmazásplatform-jelöltek esetében a következő adatpontokat kell hozzáadni a számítási feladat definícióhoz.

Üzleti bemenetek

Az alábbi üzleti adatpontok befolyásolhatják a számítási feladatok modern alkalmazásplatform-stratégiába való beépítésére vonatkozó döntést.

  • Megfelelőségi illesztőprogramok: Milyen konkrét megfelelőségi kritériumokat kell figyelembe venni a számítási feladat magánfelhőben való üzemeltetéséhez?
  • Adatvédelmi illesztőprogramok: Milyen adatvédelmi intézkedésekkel lehet ezt a számítási feladatot magánfelhőben üzemeltetni?
  • Működési korlátozások: Milyen működési korlátozások miatt érdemes ezt a számítási feladatot magánfelhőben üzemeltetni?
  • Modern alkalmazásplatform eredményei: Az alábbiak közül melyik illesztőprogram áll a számítási feladat tárolójelöltként való kiértékelése mögött? DevOps, hordozhatóság, konszolidáció, örökölt vagy több ilyen illesztőprogram.
  • Működési modell: Ezt a számítási feladatot központilag (központi IT/CCoE), központilag (számítási feladatokkal foglalkozó csapat) vagy vállalati (központi támogatással és számítási feladatspecifikus műveletekkel) kezelik?

Műszaki bemenetek

Az alábbiakban a technológiai csapatok adatpontjai szerepelnek, amelyek befolyásolhatják a számítási feladatok modern alkalmazásplatform-stratégiába való belefoglalásának döntését.

Helymeghatározási szempontok:

A számítási feladat üzemeltetésével kapcsolatos szempontok.

  • Nyilvános felhőszolgáltatásra vonatkozó követelmény: Van-e konkrét technikai korlátozás a nyilvános felhőkövetelményhez?
  • Magánfelhő-üzemeltetési követelmény: Van-e a magánfelhőre vonatkozó követelményhez kapcsolódó konkrét technikai kényszer?
  • Peremhálózati üzemeltetési követelmény: Van-e az élkövetelményhez kapcsolódó konkrét technikai kényszer?
  • Hordozhatósági követelmény: Van-e a felhőhordozhatósági követelményhez kapcsolódó konkrét technikai korlátozás?

Üzemeltetési szempontok:

A platform, a gazdagépek és a számítási feladatok működésével kapcsolatos szempontok.

  • Elsődleges felhőplatform: A szervezeteknek meg kell határozniuk egy elsődleges felhőplatformot az üzemeltetési felügyeleti eszközök biztosításához. Egyes szervezetek több elsődleges felhőplatformot is használhatnak a különböző típusú műveletek kezeléséhez. Mi az elsődleges felhőplatform a számítási feladat üzemeltetéséhez?
  • További műveleti platformok: Ezt a számítási feladatot további műveleti platformok is felügyelik?
  • Felhőbeli üzemeltetési követelmények: Szükség van erre a számítási feladatra egy adott felhőüzemeltetési stratégiára? Nyilvános felhő, magánfelhő vagy felhőhordozhatóság
  • Standardizált vezénylési platform: Ha a vállalat szabványos megoldással rendelkezik a tárolók vezényléséhez, adja meg a megfontolandó szabványos platform nevét. Példák: Azure Kubernetes Service (AKS), AKS-motor vagy Kubernetes.
  • Egyéni vezénylési szempontok: Van-e követelmény egy nem szabványos tárolóvezénylési platformhoz? Ha igen, magyarázza el ezt a követelményt.
  • Szabványosított gazdagépműveletek: Feltételezzük, hogy a számítási feladatok nem ellenségesek, és szabványos gazdagépműveletek által támogatott megosztott tárolókon üzemeltethetők. Ez a számítási feladat kompatibilis ezzel a megközelítéssel?
  • Testre szabott gazdagépműveleti szempontok: Ha a számítási feladat nem kompatibilis a szabványos műveletekkel, milyen konkrét követelményeket kell figyelembe venni a számítási feladat gazdagép-üzemeltetési gyakorlatának létrehozásakor?

Alkalmazásokkal kapcsolatos szempontok:

Az alkalmazás fejlesztésével és fejlesztésével kapcsolatos szempontok.

  • Szolgáltatásként nyújtott platform (PaaS) futtatókörnyezete: A nyilvános felhőszolgáltatók konzisztens alkalmazás-futtatókörnyezeteket hoznak létre, amelyet gyakran szolgáltatásként (PaaS) kínálnak. Az Azure-ban a Azure App Service által biztosított PaaS-futtatókörnyezetek. Működhet ez az alkalmazás PaaS-futtatókörnyezetben? Melyik futtatókörnyezet a legkompatibilisebb?
  • Standardizált futtatókörnyezet: Ha az alkalmazás nem kompatibilis a PaaS-futtatókörnyezettel, van-e a szervezet által biztosított szabványosított futtatókörnyezet? Melyik futtatókörnyezetre fog épülni ez a számítási feladat?
  • Egyéni futtatókörnyezeti szempontok: Milyen konkrét szempontok miatt lenne szükség testre szabott futtatókörnyezetre ehhez a számítási feladathoz?
  • Futtatókörnyezeti korlátozások: Vannak kényszerek az alkalmazásra a kiválasztott futtatókörnyezet által?
  • Alkalmazásfüggőségek: Ez a számítási feladat egy adott helyen (például nyilvános vagy privát) található meglévő rendszerektől függ? Ilyen például egy olyan ERP-rendszer, mint az SAP, amely egy adott megoldásban fut.
  • Adatgravitáció: Ez a számítási feladat egy adott helyen (például nyilvános vagy privát) található adatforrástól függ? Ilyenek lehetnek például az SAP-ban vagy más központosított adatforrásokban található adatoktól való függőség.
  • Jóváhagyott lista szempontjai: Jóváhagyták az egyéni üzemeltetési szempontokat a felhőplatformon belüli használatra? Mely jóváhagyott szolgáltatásokat kell belefoglalni az üzembe helyezésbe?

Kezdeti tárolók megfontolandó szempontjai

A számítási feladatok tárolókba való csomagolása az első olyan munkatörzs, amelyen ütemezni és dolgozni kell. A második a tárolók üzemeltetésének megtervezése.

PaaS-megoldások szabványos futtatókörnyezetekhez, vezényléshez és műveletekhez

Egyes számítási feladatok nagymértékben önállóak, és nem feltétlenül élvezik a kuberneteshez hasonló nagy platformmal rendelkező speciális vezérlők és infrastruktúra-követelmények előnyeit. Csak azért, mert a számítási feladat tárolóba van helyezve, még nem jelenti azt, hogy üzembe kell helyezni a Kubernetesben. Az Azure számos olyan megoldást kínál a számítási feladatok futtatására a portfólión belül, amelyek nem igénylik az AKS által igényelt felügyeleti és infrastruktúraszintet. A következő megoldások mindegyike a tervezéshez ezt a megközelítést követi:

Fontolja meg egy egyszerűbb megoldás használatát a tárolókhoz olyan számítási feladatokkal, amelyek várhatóan nem lesznek összetettebbek, és amelyek megfelelnek ezeknek a megoldásoknak a céljainak és korlátainak.

Szabványosított vezénylés egyéni futtatókörnyezetekkel és a nyilvános felhőben végzett műveletekkel

Azoknál a számítási feladatoknál, amelyek nem futtathatók teljes körűen felügyelt PaaS-platformon, és infrastruktúraszintű vezérlőkön kell továbbadni a feladatokat, olyan fejlett üzembehelyezési funkciókat szeretnének használni, mint amilyeneket a tárolóvezénylők kínálnak, vagy a moduláris összetettség növekedésére számítanak, forduljon a Azure Kubernetes Service (AKS) szolgáltatáshoz. Az AKS a tárolók üzemeltetésére is megoldást nyújt, de kiterjedt architekturális, SRE-, biztonsági, üzembe helyezési, monitorozási és infrastruktúra-lehetőségeket is kínál.

A platform funkciókészletének követelménye, hogy a platformot a fürt operátori szintjén és a számítási feladatok szintjén is elsajátítsa. Az üzemeltetési csapatok, az architektúracsapatok és a számítási feladatok mérnöki csapatainak oktatását a migrálási ütemtervekbe kell beszűkülni. Emellett mivel az AKS egy platform, győződjön meg arról, hogy a számítási feladatokért felelős csapatok tisztában vannak a felelősségek ezen a platformon belüli elkülönítésén a jelenlegi üzemeltetési megoldásukkal szemben. Bizonyos módokon hasonló lehet, de valószínűleg újszerű lesz másokban.

Testre szabott vezénylés, futtatókörnyezetek és műveletek a nyilvános felhőben

Nagyon speciális számítási feladatokhoz vagy adott szervezeti követelményekhez az Azure két másik fő platformot kínál a tároló vezénylési területén.

  • Azure Red Hat OpenShift
  • Azure Service Fabric

Ha van ok az alternatívák felfedezésére, győződjön meg arról, hogy az összes platformlehetőség előnyeinek és kompromisszumainak megismeréséhez idő van lefoglalva. Az Azure alapértelmezett megoldása az AKS, és ez a dokumentáció feltételezi, hogy az AKS a választott technológia.

Műveletek szabványosítása a felhőplatformokon

Az ügyfelek gyakran különböző tárolóvezénylőket helyeznek üzembe magánfelhőben, peremhálózaton és nyilvános felhőkörnyezetekben. A különböző felhőplatformok műveleteinek egységesítéséhez az ügyfelek egységes üzemeltetési megközelítést alkalmazhatnak, ha a felhőműveleti eszközeiket több felhőplatformra is kiterjesztik.

Az Azure-ban a szervezetek szabványosíthatják a különböző vezénylők műveleteit, ha különálló tárológazdákat helyeznek üzembe az Azure Arc for Kubernetesben. Ez az eszköz konzisztens monitorozást, műveleteket és szabályozást biztosít az egyes tároló gazdagépeken.

Alkalmazás-futtatókörnyezetek magánfelhő- és peremkörnyezetekben

Ha a számítási feladatokat magánfelhőben vagy peremkörnyezetben kell futtatni, de a számítási feladatokat a Legjobban egy PaaS-futtatókörnyezet támogatja, néhány eszköz lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy konzisztens PaaS-futtatókörnyezetekre építsenek a Azure App Service használatával:

  • Azure Stack HCI: Lehetővé teszi Azure App Service natív üzemeltetését az Azure Stack-operátor által felügyelt Azure Stacken.
  • Azure Stack HCI az AKS-hez: Lehetővé teszi az AKS-en futó egyéni futtatókörnyezetek üzemeltetését az Azure Stack és az AKS-operátorok által felügyelt Azure Stackben, így lehetővé teszi a más Kubernetes-megoldásokba való hordozhatóságot.
  • Azure App Service a Kubernetesen az Azure Arc használatával: Lehetővé teszi, hogy bármely Kubernetes-gazdagép alkalmazásszolgáltatásokat nyújtson az Azure-ban. Minden gazdagép a Azure App Service egy kis példányává válik. Mivel minden gazdagépet az Azure Arcba is előkészítenek, ezek a gazdagépek konzisztens felhőalapú gazdagépműveletekkel is kezelhetők.

Modern alkalmazásplatform-készültségi terv

A felhőbevezetési készségfejlesztési terv mellett előfordulhat, hogy a felhőbevezetési csapatoknak a csomag végrehajtása előtt a tárolóval és a Kubernetesszel kapcsolatos készségeket kell fejlesztenie:

Győződjön meg arról, hogy a számítási feladatokért felelős csapatok időt kapnak a migrálási tervek dokumentálásához és száraz futtatásához. Előfordulhat, hogy a meglévő alkalmazást vagy külső rendszert (mind a függőségeket, mind a számítási feladattól függő rendszereket) a migrálási munka támogatásához további rugalmassággal kell módosítani. Ez az üzem előtti és az éles környezetekre is igaz.

Következő lépés: A környezet vagy az Azure célzóna áttekintése

Az alábbi cikkek a felhőbevezetési folyamat egyes pontjain nyújtanak útmutatást a felhőbevezetési forgatókönyv sikeres végrehajtásához.