S:
Şirketler “dinamik öngörülemezlik” ile nasıl başa çıkabilir?
A:Birçok kurumsal BT durumunda, bu milyon dolarlık bir sorudur - önemli miktarda dijital kurumsal işlemin bulut veya sanallaştırma sistemlerine yerleştirilmesinden kaynaklanan dinamik öngörülemezliğin nasıl ele alınacağı.
Bulut ve sanallaştırma sistemlerini değerlendirme ve yönetme becerisine sahip BT uzmanları, dinamik kaynak kullanımına yol açan çok çeşitli sorunlara aşina olacaklardır. Birincisi, sanal makineler ve ana bilgisayarlar ile sunucuların ve sistemin diğer bileşenlerinin kurulumu arasında bir ilişki vardır. Sistemlerde yoğun zaman talebinin yanı sıra kesinti süresi de vardır. Daha sonra ölçeklenebilirlik vardır - sistemler ölçeği olarak, gerekenden daha fazla örneğin oluşturulduğu sanal makine yayılması veya proje şişmesi gibi bir şey yaşayabilirler, bu da tüm sistemde karışıklığa yol açar. Genel olarak, iş yüklerinin dinamik kullanımı kendi kaosuna, şirketlerin kaynakların verimli kullanımı için proaktif olarak ele alması gereken bir kaosa neden olur. Buna ek olarak, çeşitli uygulamaların değişen kullanımı, bir şirketin uygulama hizmetten çıkarma stratejisine sahip olmasını veya bir sistemdeki eski uygulamaların taleplerini çekmesini gerektirebilir.
Denklemin depolama tarafında da çok fazla dinamik talep var. Şirketlerin, sıcak veya daha sık kullanılan verilerin belirli bir depolama alanına taşınması gerektiği veya diğer tür veri kümelerinin özel işlem gerektirdiği depolama katmanlarıyla uğraşmaları gerekebilir. Belirli verilerin ayrı bir katmana yerleştirilmesi gerekebilir. Tüm bunlar önemli miktarda gerçek zamanlı yönetim gerektirebilir. Bellek kısıtlamaları sorunlara neden olabilir ve sanal makinelerin yanlış atanması, manuel olarak çözülmesi gerekebilecek darboğazlar oluşturabilir. Bu anlamda, sistem yöneticileri sık sık iş yüklerini ve veri işleme görevlerini bir sistemdeki belirli VM'lere ve ana bilgisayarlara yönlendirip uzaktaki yoğun bir “trafik polisi” rolünü oynarlar.
Şirketler, Amazon Web Services veya Microsoft Azure gibi popüler sağlayıcıların sayısız hizmetini yönetirken tüm bunları yapmak zorundadır.
Dinamik öngörülemezliği ele almanın en temel yollarından biri, bu sistemleri zaman içinde manuel olarak ayarlamaktır. Birçok şirket, sanal makinelerin ve diğer bileşenlerin gerçek zamanlı olarak nasıl çalıştığına görsel bir göz atarak beyin fırtınası ve yaratıcı bir şekilde ince ayar sistemleri konusunda proaktif hale geldi. Bu, şirketlerin zaman talebini ve diğer sorunları ele almaya ve zirve yapmasına yardımcı olabilir.
Bununla birlikte, bulut veya sanallaştırma sistemlerinden en iyi şekilde yararlanan bazı şirketler, insan karar vericisinin sürekli girişi olmadan VM atamalarında veya kaynak tahsislerinde akıllıca değişiklikler yapacak otomasyon platformlarını kullanmaya başladı. Bu otonom sistemler genellikle dijital sistemlerin dinamik öngörülemezliğinin makine öğrenimi prensibi ile nasıl yönetildiğini gösteren gösterge tabloları ve raporlama öğeleriyle birçok veri görselleştirmesini içerir.
