ก่อนระบบคลาวด์

  • 16 นาที

ตอนนี้เราได้กําหนดว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไร มาดูตัวอย่างของวิธีใช้การประมวลผลในโดเมนต่างๆ เช่น การประมวลผลทางธุรกิจ การประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ และการประมวลผลส่วนบุคคลก่อนที่จะเกิดการประมวลผลแบบคลาวด์

ตัวอย่างโดเมนและแอปพลิเคชัน

Business Computing: ตัวอย่างของระบบข้อมูลการจัดการแบบดั้งเดิม ได้แก่ โลจิสติกส์และการดําเนินงาน, การวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP), การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ประสิทธิภาพการทํางานในสํานักงาน และข่าวกรองธุรกิจ (BI) เครื่องมือดังกล่าวเปิดใช้งานกระบวนการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งนําไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและลดค่าใช้จ่ายในองค์กรที่หลากหลาย

ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์ CRM ช่วยให้บริษัทสามารถรวบรวม จัดเก็บ จัดการ และตีความข้อมูลที่หลากหลายเกี่ยวกับลูกค้าในอดีต ปัจจุบัน และผู้ที่มีโอกาสเป็นลูกค้าในอนาคต ซอฟต์แวร์ CRM มีมุมมองแบบรวม (แบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงกับเวลาจริง) ของการโต้ตอบขององค์กรทั้งหมดกับลูกค้า ตัวอย่างเช่น สําหรับบริษัทผู้ผลิต ทีมขายสามารถใช้ซอฟต์แวร์ CRM เพื่อจัดกําหนดการประชุม งาน และติดตามผลกับลูกค้าได้ ทีมการตลาดสามารถกําหนดเป้าหมายลูกค้าที่มีแคมเปญตามรูปแบบเฉพาะ ทีมการเรียกเก็บเงินสามารถติดตามใบเสนอราคาและใบแจ้งหนี้ได้ ดังนั้นจึงเป็นที่เก็บแบบรวมศูนย์เพื่อจัดเก็บข้อมูลนี้ เพื่อเปิดใช้งานฟังก์ชันการทํางานนี้ องค์กรและทีมขายใช้เทคโนโลยีฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่หลากหลายเพื่อรวบรวมข้อมูลที่จําเป็นต้องจัดเก็บและวิเคราะห์โดยใช้ระบบฐานข้อมูลและการวิเคราะห์ต่างๆ

การคํานวณทางวิทยาศาสตร์ : การประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ใช้แบบจําลองทางคณิตศาสตร์และเทคนิคการวิเคราะห์ที่นําไปใช้บนคอมพิวเตอร์เพื่อพยายามแก้ไขปัญหาทางวิทยาศาสตร์ ตัวอย่างที่ได้รับความนิยมคือการจําลองสถานการณ์ทางคอมพิวเตอร์ของปรากฏการณ์ทางกายภาพ เขตข้อมูลนี้ได้รบกวนวิธีการทดลองทางทฤษฎีและห้องปฏิบัติการแบบดั้งเดิมโดยการเปิดให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสร้างเหตุการณ์ใหม่หรือคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคตผ่านการพัฒนาโปรแกรมเพื่อจําลองและศึกษาระบบที่แตกต่างกันภายใต้สถานการณ์ที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปการจําลองดังกล่าวจําเป็นต้องมีการคํานวณจํานวนมากซึ่งมักจะทํางานบนซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ราคาแพงหรือแพลตฟอร์มการคํานวณแบบกระจาย

การประมวลผลส่วนบุคคล : ในการประมวลผลส่วนบุคคล ผู้ใช้เรียกใช้โปรแกรมประยุกต์ต่างๆ บนคอมพิวเตอร์สําหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป แอปพลิเคชันดังกล่าวอาจเหมาะสําหรับการทํางานในสํานักงาน เช่น การประมวลผลคําและสเปรดชีต การติดต่อสื่อสาร เช่น ลูกค้าทางอีเมล หรือความบันเทิง เช่น วิดีโอเกมหรือแฟ้มมัลติมีเดีย โดยทั่วไปผู้ใช้คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลจะเป็นเจ้าของ ติดตั้ง และรักษาซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ใช้เพื่อทํางานดังกล่าว

มาตราส่วนการกําหนดที่อยู่

การเพิ่มมาตราส่วนในการประมวลผลเป็นกระบวนการอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มจํานวนลูกค้าและเหตุการณ์ที่จะจับภาพ ตรวจสอบ และวิเคราะห์ใน CRM หรือเพิ่มความแม่นยําของการจําลองเชิงตัวเลขในการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์หรือความเป็นจริงในแอปพลิเคชันการเล่นเกมวิดีโอ นอกจากนี้ ความจําเป็นในธุรกิจขนาดใหญ่ยังเป็นแรงผลักดันโดยการเพิ่มขึ้นของการปรับใช้เทคโนโลยีจากโดเมนต่างๆ หรือการขยายธุรกิจและตลาด ตลอดจนการเพิ่มจํานวนผู้ใช้และความต้องการอย่างต่อเนื่อง องค์กรต้องคํานึงถึงการเพิ่มสเกลตามแผนและงบประมาณสําหรับการปรับใช้โซลูชันของพวกเขา

โดยทั่วไปองค์กรจะวางแผนโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT ในกระบวนการที่เรียกว่า การวางแผนความจุ ในระหว่างกระบวนการวางแผนความจุ การเติบโตของการใช้งานบริการด้าน IT ต่าง ๆ จะวัดและใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานสําหรับการขยายตัวในอนาคต องค์กรต้องวางแผนล่วงหน้าเพื่อจัดหา ตั้งค่า และรักษาเซิร์ฟเวอร์ที่ใหม่กว่าและดีกว่า อุปกรณ์จัดเก็บและอุปกรณ์เครือข่าย ในบางครั้งองค์กรถูกจํากัดโดยซอฟต์แวร์ เนื่องจากอาจมีสิทธิ์การใช้งานที่จํากัดจํานวนหนึ่งและอาจต้องมีการขยายโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้ครอบคลุมผู้ใช้ชุดใหญ่กว่า

รูปแบบพื้นฐานที่สุดของการปรับมาตราส่วนเรียกว่า การปรับมาตราส่วนแนวตั้งโดยที่ระบบเก่าจะถูกแทนที่ด้วยระบบใหม่กว่าที่มีประสิทธิภาพดีกว่าที่สามารถทําการอัพเกรดที่จําเป็นไปยังระดับบริการ ในหลายกรณี การปรับมาตราส่วนแนวตั้งประกอบด้วยการอัปเกรดหรือแทนที่เซิร์ฟเวอร์และระบบที่เก็บข้อมูลด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่ใหม่กว่าเร็วขึ้นหรืออาร์เรย์ที่เก็บข้อมูลด้วยความจุที่เพิ่มขึ้น กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายเดือนในการวางแผนและดําเนินการ พร้อมกับหน้าต่างที่บริการอาจประสบกับการหยุดทํางานบางอย่าง

ในบางชนิดของระบบ การปรับมาตราส่วนยังสามารถทําได้ ในแนวนอน โดยการเพิ่มปริมาณทรัพยากรเฉพาะสําหรับระบบ ตัวอย่างนี้อยู่ในการประมวลผลประสิทธิภาพสูง ซึ่งสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์และที่เก็บข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ ซึ่งจะนําไปสู่การคํานวณจํานวนที่สูงขึ้นที่สามารถดําเนินการได้ต่อวินาทีหรือการเพิ่มขึ้นของความจุที่เก็บข้อมูลของระบบ เช่นเดียวกับการปรับมาตราส่วนแนวตั้ง กระบวนการนี้อาจใช้เวลาเป็นเดือนในการวางแผนและดําเนินการ โดยที่เวลาหยุดทํางานก็เป็นไปได้เช่นกัน

เนื่องจากบริษัทเป็นเจ้าของและรักษาอุปกรณ์ไอทีเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการจัดการขนาดจึงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง บริษัท จึงระบุวิธีการอื่นๆ เพื่อลดค่าใช้จ่าย บริษัทขนาดใหญ่รวมความต้องการคํานวณของแผนกต่างๆ ไว้ในศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่แห่งเดียวโดยที่พวกเขารวมอสังหาริมทรัพย์พลังงานการระบายความร้อนและเครือข่ายเพื่อลดค่าใช้จ่าย ในทางกลับกัน บริษัทขนาดเล็กและขนาดกลางสามารถเช่าอสังหาริมทรัพย์เครือข่ายพลังงานการระบายความร้อนและการรักษาความปลอดภัยทางกายภาพโดยการวางอุปกรณ์ไอทีไว้ในศูนย์ข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน ซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่าบริการร่วม ซึ่งนํามาใช้โดยบริษัทขนาดเล็กและขนาดกลางที่ไม่ต้องการสร้างศูนย์ข้อมูลของตนเองในบ้าน บริการ Co-location ยังคงถูกนํามาใช้ในโดเมนต่าง ๆ เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการดําเนินงาน

มาตราส่วนได้รับผลกระทบทุกแง่มุมของการประมวลผลทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น มาตราส่วนมีผลกระทบกับระบบ CRM ผ่านการเพิ่มของลูกค้าหรือผ่านปริมาณข้อมูลที่จัดเก็บและวิเคราะห์เกี่ยวกับลูกค้า การประมวลผลทางธุรกิจได้รับการแก้ไขแล้วผ่านการปรับมาตราส่วนแนวตั้งและแนวนอน ตลอดจนการรวมทรัพยากร IT เข้ากับศูนย์ข้อมูลและตําแหน่งที่ตั้งร่วม ในการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ระบบแบบขนานและแบบกระจายถูกนํามาใช้เพื่อปรับขนาดขนาดของปัญหาและความแม่นยําของการจําลองตัวเลข ข้อกําหนดหนึ่งของ การประมวลผลแบบขนาน คือการใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องที่เป็นเนื้อเดียวกันซึ่งใช้สถานะและฟังก์ชั่นร่วมกันเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เครื่องเดียวเพื่อเรียกใช้การคํานวณขนาดใหญ่หรือความแม่นยําสูง การคํานวณแบบกระจายคือการใช้ระบบคํานวณแบบอัตโนมัติหลายระบบที่เชื่อมต่อโดยเครือข่ายเพื่อแบ่งพาร์ติชันปัญหาขนาดใหญ่ลงในงานย่อยที่ทํางานพร้อมกันและสื่อสารผ่านข้อความบนเครือข่าย ชุมชนทางวิทยาศาสตร์ยังคงสร้างสรรค์ขึ้นในโดเมนเหล่านี้เพื่อจัดการกับมาตราส่วน ในการประมวลผลส่วนบุคคล มาตราส่วนได้รับผลกระทบผ่านความต้องการของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นโดยเนื้อหาที่หลากหลายและแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ดังนั้นผู้ใช้จึงเพิ่มขนาดอุปกรณ์การประมวลผลส่วนบุคคลของตนเองเพื่อให้ทันกับความต้องการเหล่านี้

การเพิ่มขึ้นของบริการอินเทอร์เน็ต

ช่วงปลายปี 90 ทําเครื่องหมายการเพิ่มขึ้นอย่างมั่นคงในการปรับใช้ของแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์มการประมวลผลเหล่านี้ข้ามโดเมน เร็ว ๆ นี้ซอฟต์แวร์ที่คาดว่าจะไม่เพียง แต่ทํางาน แต่ยังสามารถผลิตคุณค่าและข้อมูลเชิงลึกสําหรับความต้องการทางธุรกิจและส่วนบุคคล การใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้กลายเป็นการทํางานร่วมกัน แอปพลิเคชันถูกผสมและจับคู่เพื่อป้อนข้อมูลให้กันและกัน ไอทีไม่ได้เป็นเพียงศูนย์ต้นทุนสําหรับ บริษัท อีกต่อไป แต่เป็นแหล่งของนวัตกรรมและประสิทธิภาพ

เปรียบเทียบการประมวลผลแบบดั้งเดิมและแบบมาตราส่วนอินเทอร์เน็ต

รูปที่ 2: เปรียบเทียบ การประมวลผลแบบดั้งเดิมและมาตราส่วนอินเทอร์เน็ต

ศตวรรษที่ 21 มีการทําเครื่องหมายการระเบิดในปริมาณและความจุของการสื่อสารไร้สายเวิลด์ไวด์เว็บและอินเทอร์เน็ต การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้นําไปสู่สังคมที่ขับเคลื่อนด้วยเครือข่ายและข้อมูลซึ่งการผลิต การเผยแพร่ และการเข้าถึงข้อมูลแบบตัวเลขนั้นง่ายขึ้น อินเทอร์เน็ตเป็นที่คาดว่าจะได้สร้างตลาดโลกของพันล้านของผู้ใช้, เพิ่มขึ้นจาก 25 ล้านในปี 1994.1 การเพิ่มข้อมูลและการเชื่อมต่อนี้มีประโยชน์ต่อธุรกิจ ข้อมูลสร้างค่าในหลายวิธีรวมถึงการเปิดใช้งานการทดลองการแบ่งเซกเมนต์ประชากรและสนับสนุนการตัดสินใจด้วยระบบอัตโนมัติ2 โดยการยอมรับเทคโนโลยีดิจิตอล เศรษฐกิจ 10 อันดับแรกของโลกคาดว่าจะเพิ่มผลผลิตของพวกเขาจากกว่าล้านล้านดอลลาร์โดย 2020.

จํานวนการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้นที่เปิดใช้งานโดยอินเทอร์เน็ตยังควบคุมค่าของการเชื่อมต่อด้วย นักวิจัยได้ตั้งสมมติฐานว่าค่าของเครือข่ายแตกต่างกัน superlinearly เป็นฟังก์ชั่นของผู้ใช้งาน. ดังนั้นในระดับอินเทอร์เน็ตการได้รับและการรักษาลูกค้าเป็นสิ่งสําคัญ ซึ่งทําได้โดยการสร้างบริการที่เชื่อถือได้และตอบสนอง และทําการเปลี่ยนแปลงตามรูปแบบข้อมูลที่สังเกตได้

การเพิ่มจํานวนผู้ใช้อินเทอร์เน็ตต่อปี

รูปที่ 3: การเพิ่มจํานวนผู้ใช้อินเทอร์เน็ตต่อปี

การเพิ่มจํานวนข้อมูลที่จัดเก็บต่อปี

รูปที่ 4: การเพิ่มจํานวนข้อมูลที่จัดเก็บต่อปี5

ตัวอย่างของระบบ internet-scale ได้แก่:

  • โปรแกรมค้นหา การตระเวน จัดเก็บ ดัชนี และค้นหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (สูงสุดเป็นขนาดเพตะไบต์) ตัวอย่างเช่น Google เริ่มต้นเป็นดัชนีเว็บขนาดใหญ่ที่รวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ปริมาณการใช้งานเว็บทุก ๆ 2-3 วันและจับคู่ดัชนีเหล่านี้กับคําหลัก ตอนนี้มันอัปเดตดัชนีของมันในแบบเรียลไทม์และเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมที่สุดในการเข้าถึงข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต ดัชนีมีหน้าหลายพันล้านหน้าที่มีขนาดหลายพันเทราไบต์4
  • เครือข่ายสังคม เช่น Facebook และ LinkedIn ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างความสัมพันธ์ส่วนบุคคลและระดับมืออาชีพและสร้างชุมชนตามความสนใจที่คล้ายกัน ตัวอย่างเช่น Facebook ตอนนี้สนับสนุนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่มากกว่าพันล้านคนต่อเดือน
  • บริการค้าปลีกออนไลน์ เช่น Amazon ที่รักษาสินค้าคงคลังของผลิตภัณฑ์นับล้านทั่วโลกซึ่งมีการจําหน่ายให้กับลูกค้ามากกว่า 200 ล้านรายโดยมีปริมาณยอดขายสุทธิเกือบ 90 พันล้านเหรียญต่อปี
  • แอปพลิเคชันมัลติมีเดียการสตรีมมิ่ง ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สามารถดูและแชร์วิดีโอและเนื้อหาในรูปแบบอื่น ๆ ได้ หนึ่งในตัวอย่างดังกล่าว YouTube จัดการการอัปโหลด 300 นาทีของวิดีโอต่อวินาที
  • ระบบการสื่อสารแบบเรียลไทม์ สําหรับเสียง วิดีโอ และข้อความสนทนาเช่น Skype ซึ่งมากกว่า 50 พันล้านนาทีต่อเดือน
  • ชุดประสิทธิภาพและการทํางานร่วมกัน ที่ให้บริการเอกสารนับล้านคนแก่ผู้ใช้พร้อมกันจํานวนมาก ช่วยให้สามารถอัปเดตแบบเรียลไทม์และถาวรได้ ตัวอย่างเช่น Microsoft 365 อ้างว่าเพื่อสนับสนุนผู้ทํางานร่วมกันรายเดือน 50 ล้านคน
  • แอปพลิเคชัน CRM โดยผู้ให้บริการ เช่น Salesforce ที่ปรับใช้ในหลายร้อยพันองค์กร ขณะนี้ CRM ขนาดใหญ่มีแดชบอร์ดที่ใช้งานง่ายเพื่อติดตามสถานะ การวิเคราะห์เพื่อค้นหาลูกค้าที่สร้างธุรกิจมากที่สุด และคาดการณ์รายได้เพื่อคาดการณ์การเติบโตในอนาคต
  • การขุดข้อมูลและข่าวกรองธุรกิจ แอปพลิเคชันที่วิเคราะห์การใช้งานของบริการอื่น ๆ (เช่นด้านบน) เพื่อค้นหาความไร้ประสิทธิภาพและโอกาสสําหรับการสร้างรายได้

เห็นได้ชัดว่าระบบเหล่านี้คาดว่าจะจัดการกับผู้ใช้พร้อมกันจํานวนมาก ซึ่งจําเป็นต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีความจุในการจัดการปริมาณการใช้งานเครือข่ายจํานวนมาก สร้างข้อมูล และจัดเก็บข้อมูลได้อย่างปลอดภัย ทั้งหมดนี้โดยไม่มีความล่าช้าที่เห็นได้ชัดเจน บริการเหล่านี้สร้างคุณค่าของตนเองโดยให้มาตรฐานคุณภาพที่คงที่และเชื่อถือได้ พวกเขายังมีส่วนติดต่อผู้ใช้ที่หลากหลายสําหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่และเว็บเบราว์เซอร์ทําให้ใช้งานง่าย แต่ยากกว่าในการสร้างและบํารุงรักษา

นี่คือข้อมูลสรุปของข้อกําหนดของระบบปรับมาตราส่วนอินเทอร์เน็ต:

  • Ubiquity: สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ทุกเวลาจากอุปกรณ์ที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น พนักงานขายคาดว่าบริการ CRM ของพวกเขาจะมีการอัปเดตตามเวลาบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เพื่อให้การเยี่ยมชมไคลเอ็นต์สั้นลง เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น บริการควรทํางานได้อย่างราบรื่นภายใต้การเชื่อมต่อเครือข่ายที่หลากหลาย
  • ความพร้อมใช้งานสูง: บริการจะต้องเป็น "up เสมอ" ช่วงเวลาพร้อมใช้งานจะวัดในแง่ของจํานวนเก้า สามเก้าหรือ 99.9%หมายความว่าบริการจะไม่พร้อมใช้งานเป็นเวลา 9 ชั่วโมงต่อปี ห้าเก้า (ประมาณ 6 นาทีต่อปี) เป็นค่าเกณฑ์ทั่วไปสําหรับบริการที่มีความพร้อมใช้งานสูง แม้แต่นาทีของการหยุดทํางานในแอปพลิเคชันการค้าปลีกออนไลน์อาจส่งผลกระทบต่อยอดขายหลายล้านดอลลาร์
  • เวลาแฝงต่ํา: เวลาในการเข้าถึงที่รวดเร็วและตอบสนอง เวลาในการโหลดหน้าเว็บช้าลงเล็กน้อยก็แสดงให้เห็นเพื่อลดการใช้งานหน้าเว็บนั้นอย่างมีนัยสําคัญ ตัวอย่างเช่น การเพิ่มเวลาแฝงในการค้นหาจาก 100 ms ถึง 400 ms จะลดจํานวนการค้นหาต่อผู้ใช้จาก 0.8% ถึง 0.6%และการเปลี่ยนแปลงยังคงอยู่แม้หลังจากเวลาแฝงลดลงเหลือระดับเดิม
  • ความสามารถในการปรับขนาด: ความสามารถในการจัดการกับโหลดตัวแปรโดยทั่วไปเนื่องจากกาลและความไวซึ่งทําให้เกิดจุดสูงสุดและรางในการจราจรในช่วงระยะเวลานานและสั้น ในวันเช่น "Black Friday" และ "Cyber Monday" ผู้ค้าปลีกเช่น Amazon ต้องจัดการปริมาณการใช้งานเครือข่ายหลายครั้งกว่าการเข้าชมโดยเฉลี่ย
  • ต้นทุนที่มีประสิทธิภาพ: บริการปรับมาตราส่วนอินเทอร์เน็ตจําเป็นต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานมากกว่าแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิมและการจัดการที่ดีกว่า วิธีหนึ่งในการปรับปรุงค่าใช้จ่ายคือการทําให้บริการสามารถจัดการได้ง่ายขึ้นและลดจํานวนผู้ดูแลระบบที่จัดการบริการ บริการที่มีขนาดเล็กกว่าสามารถที่จะมีอัตราส่วนบริการต่อผู้ดูแลระบบต่ํา (ตัวอย่างเช่น 2:1 ซึ่งหมายความว่าผู้ดูแลระบบรายเดียวต้องดูแลรักษาสองบริการ) หากต้องการรักษาความสามารถในการทํากําไร บริการเช่น Microsoft Bing จะต้องมีอัตราส่วนบริการต่อผู้ดูแลระบบสูง (ตัวอย่างเช่น 2500:1 หมายความว่าผู้ดูแลระบบรายเดียวรักษาบริการ 2,500 รายการ)6
  • การทํางานร่วมกัน: บริการหลายอย่างเหล่านี้มักใช้ร่วมกัน และดังนั้นต้องจัดเตรียมส่วนติดต่อที่ง่ายสําหรับการนํากลับมาใช้ใหม่ และต้องสนับสนุนกลไกที่ได้มาตรฐานสําหรับการนําเข้าและส่งออกข้อมูล ตัวอย่างเช่น บริการอื่น ๆ อีกมากมาย (เช่น Uber) อาจรวม Google Maps ไว้ภายในผลิตภัณฑ์เพื่อให้ข้อมูลตําแหน่งที่ตั้งและการนําทางที่ง่ายดายแก่ผู้ใช้

ตอนนี้เราจะสํารวจวิธีแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ข้างต้น7 ความท้าทายแรกที่ต้องจัดการคือเวลาไปกลับใหญ่สําหรับบริการบนเว็บในช่วงต้นที่ส่วนใหญ่อยู่ในสหรัฐอเมริกา กลไกแรกสุดเพื่อจัดการกับปัญหาเวลาแฝงต่ํา (เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ห่าง) และความล้มเหลวของเซิร์ฟเวอร์พึ่งพาความซ้ําซ้อน เทคนิคหนึ่งในการบรรลุเป้าหมายนี้คือด้วยเนื้อหา "มิลเลอร์" โดยที่สําเนาของหน้าเว็บยอดนิยมจะถูกเก็บไว้ที่สถานที่ต่าง ๆ ทั่วโลก ซึ่งเป็นการลดจํานวนการโหลดบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง ลดเวลาแฝงที่ผู้ใช้ปลายทางมองเห็น และอนุญาตให้มีการเปลี่ยนปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์อื่นในกรณีที่เกิดความล้มเหลว ข้อเสียของสิ่งนี้คือความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นเพื่อจัดการกับความไม่สอดคล้องกันแม้ว่าจะมีการแก้ไขสําเนาข้อมูลหนึ่งสําเนาก็ตาม ดังนั้นเทคนิคนี้มีประโยชน์มากกว่าสําหรับปริมาณงานแบบคงที่อ่านหนักเช่นให้บริการรูปภาพวิดีโอหรือเพลง เนื่องจากประสิทธิภาพของเทคนิคนี้ บริการอินเทอร์เน็ตมาตราส่วนส่วนใหญ่ใช้เครือข่ายการส่งเนื้อหา (CDNs) เพื่อจัดเก็บแคชส่วนกลางแบบกระจายของเนื้อหายอดนิยม ตัวอย่างเช่น Cable News Network (CNN) เก็บรักษาแบบจําลองของวิดีโอในเซิร์ฟเวอร์ "edge" หลายเครื่องในตําแหน่งที่ตั้งต่างๆ ทั่วโลกด้วยการโฆษณาส่วนบุคคลต่อตําแหน่งที่ตั้ง

แน่นอนว่ามันไม่ได้สมเหตุสมผลสําหรับ บริษัท แต่ละแห่งที่จะซื้อเซิร์ฟเวอร์หลายสิบแห่งทั่วโลก ประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายมักได้รับโดยใช้บริการโฮสติ้งที่ใช้ร่วมกัน ในส่วนนี้ การแชร์ของเว็บเซิร์ฟเวอร์เดียวจะถูกเช่าไปยังผู้เช่าหลายราย เพื่อคืนทุนจากการบํารุงรักษาเซิร์ฟเวอร์ บริการโฮสติ้งที่ใช้ร่วมกันอาจมีประสิทธิภาพทรัพยากรสูงเนื่องจากทรัพยากรอาจถูกจัดสรรมากเกินไปภายใต้สมมติฐานว่าบริการทั้งหมดจะไม่สามารถทํางานได้ที่ความจุสูงสุดในเวลาเดียวกัน (เซิร์ฟเวอร์จริงที่เตรียมใช้งานมากเกินไป คือ เซิร์ฟเวอร์ที่มีความจุรวมของผู้เช่าทั้งหมดมากกว่าความจุจริงของเซิร์ฟเวอร์) ข้อเสียคือเป็นไปไม่ได้เกือบจะแยกบริการของผู้เช่าออกจากเพื่อนบ้านของพวกเขา ดังนั้นบริการที่โอเวอร์โหลดหรือมีข้อผิดพลาดอาจส่งผลเสียต่อเพื่อนบ้านทั้งหมด ปัญหาอื่นเกิดขึ้นเนื่องจากผู้เช่ามักจะเป็นอันตรายและพยายามใช้ประโยชน์จากตําแหน่งที่ตั้งร่วมเพื่อขโมยข้อมูลหรือปฏิเสธบริการให้กับผู้ใช้อื่น

เพื่อเคาน์เตอร์นี้ เซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวเสมือน ได้รับการพัฒนาเป็นตัวแปรของรูปแบบการโฮสต์ที่ใช้ร่วมกัน ผู้เช่าจะได้รับเครื่องเสมือน (VM) บนเซิร์ฟเวอร์จริงที่ใช้ร่วมกัน (เราพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องเสมือนและคุณสมบัติของพวกเขาในภายหลัง) เครื่องเสมือนเหล่านี้มักจะได้รับการจัดสรรและเชื่อมโยงไปยังเครื่องจริงเครื่องเดียวดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะปรับมาตราส่วนและมักต้องการการกู้คืนด้วยตนเองจากความล้มเหลวใด ๆ แม้ว่าผู้ใช้จะไม่สามารถรับการดูแลเกินขนาดได้อีกต่อไป แต่มีประสิทธิภาพการทํางานที่ดีขึ้นและการแยกความปลอดภัยระหว่างบริการ co-located มากกว่าการแชร์ทรัพยากรอย่างง่าย

ปัญหาอีกประการหนึ่งของการแชร์แหล่งข้อมูลสาธารณะคือต้องจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวบนโครงสร้างพื้นฐานของบุคคลที่สาม บริการระดับอินเทอร์เน็ตบางส่วนที่เราอธิบายไว้ข้างต้นไม่สามารถสูญเสียการควบคุมการจัดเก็บข้อมูลเนื่องจากการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าของพวกเขาจะมีผลกระทบที่ร้ายแรง ดังนั้น บริษัทเหล่านี้จําเป็นต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานส่วนกลางของตนเอง ก่อนที่จะเริ่มมีการใช้งานระบบคลาวด์สาธารณะ บริษัทขนาดใหญ่เช่น Google และ Amazon สามารถปรับใช้บริการดังกล่าวได้เท่านั้น แต่ละ บริษัท เหล่านี้จะสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นเนื้อเดียวกันทั่วโลกโดยใช้ส่วนประกอบนอกชั้นวางสินค้าซึ่งศูนย์ข้อมูลสามารถคิดว่าเป็นคอมพิวเตอร์ขนาด คลังสินค้า (WSC) ขนาดใหญ่ (WSC) WSC ให้นามธรรมอย่างง่ายแก่การแจกจ่ายแอปพลิเคชันและข้อมูลทั่วโลก ในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นเจ้าของอยู่

เนื่องจากการประหยัดขนาด การใช้ศูนย์ข้อมูลสามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อลดค่าใช้จ่ายได้ แม้ว่านี่จะไม่มีประสิทธิภาพเท่ากับการแชร์ทรัพยากรสาธารณะ (ระบบคลาวด์) แต่คอมพิวเตอร์ระดับคลังสินค้าเหล่านี้มีคุณสมบัติที่ต้องการมากมายซึ่งเป็นรากฐานสําหรับการสร้างบริการอินเทอร์เน็ตในระดับอินเทอร์เน็ต มาตราส่วนของแอปพลิเคชันการคํานวณที่ดําเนินจากการให้บริการฐานผู้ใช้แบบคงที่เพื่อให้บริการแก่ประชากรทั่วโลกแบบไดนามิก WSCs ที่ได้มาตรฐานอนุญาตให้บริษัทขนาดใหญ่ให้บริการแก่ผู้ชมจํานวนมากดังกล่าว โครงสร้างพื้นฐานในอุดมคติจะรวมประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ WSC กับแบบจําลองโฮสติ้งที่ใช้ร่วมกัน สิ่งนี้จะช่วยให้แม้แต่บริษัทขนาดเล็กสามารถพัฒนาและเปิดตัวแอปพลิเคชันที่มีการแข่งขันทั่วโลกโดยไม่ต้องมีค่าใช้จ่ายสูงในการสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่

อีกวิธีในการแชร์ทรัพยากรคือ การประมวลผลแบบกริด ซึ่งเปิดใช้งานการแชร์ระบบคํานวณแบบอัตโนมัติทั่วทั้งสถาบันและตําแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ สถาบันการศึกษาและวิทยาศาสตร์หลายสถาบันจะทํางานร่วมกันและรวมแหล่งทรัพยากรของพวกเขาเพื่อมุ่งเป้าหมายร่วมกัน แต่ละสถาบันจะเข้าร่วม "องค์กรเสมือน" โดยทุ่มเทชุดทรัพยากรเฉพาะผ่านกฎการแชร์ที่กําหนดไว้อย่างดี แหล่งข้อมูลมักจะไม่ซับซ้อนและจับคู่กันอย่างหลวม ๆ ต้องใช้โครงสร้างการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนเพื่อเย็บเข้าด้วยกัน กริดมุ่งเน้นไปที่การสนับสนุนการวิจัยที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์และโครงการทางวิชาการและพวกเขาพึ่งพาเทคโนโลยีโอเพนซอร์สที่มีอยู่

ระบบคลาวด์ประสบความสําเร็จทางตรรกะที่รวมคุณลักษณะหลายอย่างของโซลูชันด้านบนเข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเป็นมหาวิทยาลัยที่สนับสนุนและแชร์การเข้าถึงแหล่งทรัพยากรโดยใช้เส้นตาราง ระบบคลาวด์ช่วยให้พวกเขาสามารถเช่าโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่จัดการโดยผู้ให้บริการระบบคลาวด์ (CSP) จากส่วนกลางได้ เมื่อผู้ให้บริการส่วนกลางรักษากลุ่มทรัพยากรขนาดใหญ่เพื่อตอบสนองลูกค้าทั้งหมด ระบบคลาวด์ทําให้ง่ายยิ่งขึ้นในการปรับมาตราส่วนความต้องการขึ้นและลงแบบไดนามิกภายในระยะเวลาอันสั้น อย่างไรก็ตาม การประมวลผลแบบคลาวด์จะต้องอาศัยโปรโตคอลที่เป็นกรรมสิทธิ์และต้องการให้ผู้ใช้วางระดับความน่าเชื่อถือใน CSP ในระดับหนึ่งแทนที่จะเป็นมาตรฐานแบบเปิด

ต่อมาในโมดูลนี้ เราจะกล่าวถึงวิธีการที่ระบบคลาวด์พัฒนาขึ้นเพื่อให้การประมวลผลเป็นสาธารณูปโภคสาธารณะที่สามารถวัดและใช้ได้

อ้าง อิง

  1. โครงการสถิติแบบเรียลไทม์ (2015) สถิติสดทางอินเทอร์เน็ต
  2. IBM (2017) ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร
  3. Google Inc. (2015) วิธีการทํางานของการค้นหา
  4. Hilbert, Martin และ Lopez, Priscila (2011) ความจุทางเทคโนโลยีของโลกในการจัดเก็บ สื่อสาร และคํานวณข้อมูล
  5. แฮมิลตัน, เจมส์ R และอื่น ๆ (2007) เกี่ยวกับการออกแบบและการปรับใช้ บริการ Internet-Scale
  6. Brewer, Eric และอื่น ๆ (2001) บทเรียน จากบริการมาตราส่วนยักษ์