Q:
Làm thế nào các công ty có thể đối phó với không thể đoán trước năng động?
A:Trong nhiều tình huống CNTT của công ty, đây là câu hỏi đáng giá triệu đô la - làm thế nào để xử lý sự khó lường năng động xuất phát từ việc đưa một lượng đáng kể các hoạt động doanh nghiệp kỹ thuật số vào hệ thống đám mây hoặc ảo hóa.
Các chuyên gia CNTT có kỹ năng đánh giá và quản lý các hệ thống ảo và đám mây sẽ quen thuộc với một loạt các vấn đề dẫn đến việc sử dụng tài nguyên động. Đầu tiên, có mối quan hệ giữa máy ảo và máy chủ, và thiết lập máy chủ và các thành phần khác của hệ thống. Có bản chất của nhu cầu thời gian cao điểm trên các hệ thống, cũng như thời gian chết. Sau đó, có khả năng mở rộng - khi quy mô hệ thống, họ có thể trải nghiệm một thứ gọi là máy ảo hoặc sự phình to dự án nơi tạo ra nhiều trường hợp hơn mức cần thiết, dẫn đến sự nhầm lẫn trên toàn bộ hệ thống. Nhìn chung, việc xử lý động khối lượng công việc gây ra sự hỗn loạn của chính nó, một sự hỗn loạn mà các công ty phải chủ động xử lý để sử dụng hiệu quả các nguồn lực. Ngoài ra, việc thay đổi sử dụng các ứng dụng khác nhau có thể yêu cầu một công ty phải có chiến lược ngừng hoạt động của ứng dụng hoặc chịu các yêu cầu của các ứng dụng lỗi thời trên một hệ thống.
Về mặt lưu trữ của phương trình, cũng có rất nhiều nhu cầu năng động. Các công ty có thể cần phải xử lý phân tầng lưu trữ, trong đó dữ liệu nóng hoặc được sử dụng thường xuyên hơn cần được chuyển đến một khu vực lưu trữ cụ thể hoặc các loại bộ dữ liệu khác yêu cầu xử lý cụ thể. Một số dữ liệu có thể phải được đặt trên một tầng riêng biệt. Tất cả điều này có thể yêu cầu số lượng đáng kể của quản lý thời gian thực. Các hạn chế về bộ nhớ có thể gây ra sự cố và việc gán máy ảo không đúng cách có thể tạo ra các nút cổ chai có thể cần được giải quyết bằng tay. Theo nghĩa này, các quản trị viên hệ thống thường đóng vai trò là một cảnh sát giao thông bận rộn, cố gắng điều khiển khối lượng công việc và các tác vụ xử lý dữ liệu đến và đi khỏi các máy chủ và máy chủ đã cho trong một hệ thống.
Các công ty phải làm tất cả điều này trong khi quản lý vô số dịch vụ từ các nhà cung cấp phổ biến như Amazon Web Services hoặc Microsoft Azure.
Một trong những cách cơ bản nhất để xử lý tính không thể đoán trước động là điều chỉnh thủ công các hệ thống này theo thời gian. Nhiều công ty đã chủ động về việc động não và hệ thống tinh chỉnh sáng tạo bằng cách có một cái nhìn trực quan về cách các máy ảo và các thành phần khác hoạt động trong thời gian thực. Điều này có thể giúp các công ty bắt đầu xử lý và nhu cầu thời gian cao điểm và các vấn đề khác.
Tuy nhiên, một số công ty tận dụng tối đa hệ thống đám mây hoặc ảo hóa đã bắt đầu sử dụng các nền tảng tự động hóa để thực hiện các thay đổi thông minh trong phân công VM hoặc phân bổ tài nguyên mà không cần đầu vào liên tục từ người ra quyết định. Các hệ thống tự trị này thường bao gồm rất nhiều trực quan hóa dữ liệu, với bảng điều khiển và các yếu tố báo cáo cho thấy mức độ khó đoán động của các hệ thống kỹ thuật số đang được quản lý thông qua nguyên tắc học máy.
