La manera de ampliar la nube de computación en la nube
Desde el punto de vista del proveedor, el punto central de la computación en nube es lograr economías de escala mediante la gestión de un gran número de recursos informáticos de una manera muy económica y eficiente.
El gráfico muestra un gráfico del coste por usuario de correr sólo una aplicación de software utilizando diferentes tipos de equipo recursos- esto se trazó contra el número de usuarios. La única aplicación se ejecuta en diferentes entornos informáticos, empezando por los servidores dedicados ineficientes todo el camino hasta las redes a escala masiva.
Un punto importante a destacar es que el eje Y de poblaciones de usuarios es logarítmica. Eso significa que la curva es mucho menos pronunciada que si se dibuja en una escala proporcional de pasos iguales. Si se dibuja en una escala proporcional, se necesitaría miles de papel.
Tenga en cuenta lo siguiente:
Un extremo del eje X muestra los costos del centro de datos entre $ 1- $ 50 por usuario por año. El costo por usuario es extremadamente bajo.
El otro extremo del eje X muestra los costos del centro de datos entre $ 1,000- $ 5,000 por usuario por año.
Básicamente, a la izquierda, tiene un uso muy eficiente de los recursos informáticos y, a la derecha, muy ineficiente uso de los recursos.
Los puntos de la línea indican el tipo de recursos informáticos que sirven tamaño de los grupos específicos:
servidores ineficientes: El coste de la gestión de un solo servidor en un centro de datos va a ser miles de dólares por año y esto es tan caro como la computación alguna vez se pone por usuario.
Maquinas virtuales: Las solicitudes y el número de usuarios que no pueden utilizar un servidor entero llegar virtualizado (Dividida entre varios servidores virtuales).
servidores eficiente (y pequeñas agrupaciones): poblaciones de usuarios de los cientos a 1000 se pueden servir con una eficiencia razonable con un único o varios servidores si sólo hay una aplicación que se ejecuta en un servidor en servidor puede ser altamente eficiente, produciendo un costo relativamente bajo por usuario.
Mainframe y grandes racimos de Unix: Están muestran por separado en la parrilla sólo por razones de espacio. Ambos pueden manejar grandes aplicaciones de bases de miles a decenas de miles de usuarios.
rejillas: De los cientos de miles a un millón de usuarios, que está en la zona donde Software como Servicio (SaaS) proveedores como Salesforce.com operan. aplicaciones de negocio que ofrece proveedores de SaaS presentan un problema de escala espinoso porque es una aplicación de base de datos transaccional.
Las grandes redes: usuarios simultáneos por encima de un millón. Siendo una carga de trabajo muy pesado y sólo es posible a través de una poner a escala (Que permite una sola carga de trabajo expandir mediante el uso de más de los recursos económicos idénticos) enfoque con una rejilla.
rejilla Massively escalado: Esto es para las poblaciones de usuarios de decenas de millones. Ejemplo: Cada consulta de búsqueda de Google se resuelve por una rejilla especialmente diseñada de hasta 1.000 Servidores- Google rutas de consultas a muchas de estas redes.
La caja de puntos indica la tradicional dominio y el tipo de recursos de computación corporativa. Los mismos servidores que se utilizan en entornos corporativos podrían utilizarse con la misma facilidad en los arreglos de escala de salida, donde las cargas de trabajo no se mezclan en absoluto.
La reducción de los costes por usuario no tiene, por el momento, se derivan del uso de equipos informáticos diferentes o diferentes sistemas operativos: Proviene de la ejecución de un pequeño número (o incluso sólo uno) carga de trabajo y aumentar la escala tanto como sea posible. Así es como la computación en nube reduce drásticamente los costes.
Ninguna corporación que dirige una carga de trabajo mixta es cada vez va a lograr economías de nube de computación de escala.