Workload
Was ist ein Workload?
Ein Workload bezeichnet die Art und den Umfang der Verarbeitung, welche die Computing-Ressourcen durchführen, um Aufgaben zu erledigen oder Ergebnisse zu erzielen. Jede Anwendung oder jedes Programm, das auf einem Computer ausgeführt wird, kann als Workload betrachtet werden, daher können Workloads je nach Art und Anzahl der ausgeführten Aufgaben stark variieren. Sehen Sie sich das Video an und erfahren Sie mehr über die Beschleunigung von Workloads zur Steigerung von Effizienz und Leistung.
Workloads in Cloud-Umgebungen
Im Gegensatz zu Vor-Ort-Workloads handelt es sich bei den Cloud-basierten Workloads um Anwendungen, Services, Computer oder Funktionen, die auf Cloud-Ressourcen laufen. Mit Workloads in Cloud-Umgebungen erreichen Anwender einen höheren Grad an Agilität und Flexibilität. Wenn Vor-Ort-Server das Limit an internen Ressourcen erreichen, können einige oder alle Workloads in die Cloud übertragen oder für die Cloud freigegeben werden, um mehr Rechenleistung zu gewinnen.
Was sind Beispiele für Workloads?
Zwei Beispiele für Workloads, die Datenverarbeitung, Berechnungen, Netzwerkaktivitäten und Speichervorgänge nutzen, sind Customer Relationship Management (CRM) oder Human Resources (HR) Operationen.
Was ist Verwaltung von Workloads?
Überlegen Sie, wie es wäre, Arbeitsaufgaben auf ein Team von Mitarbeitenden zu verteilen und diese Verteilung von der Erfahrung, den Fähigkeiten, den Stärken, der Effizienz und der Verfügbarkeit jedes Einzelnen abhängig zu machen. Wenn Projektaufgaben auf diese Weise effizient und erfolgreich abgeschlossen würden, wäre das hervorragendes organisatorisches Geschick. Auf ähnliche Weise werden bei der Verwaltung von Workloads in der Datenverarbeitung Ressourcen in Computing-Umgebungen zugewiesen, um die Effizienz zu steigern oder die Belastung zu verringern. Einige Prozesse können On-Premises durchgeführt werden, andere sind besser in einer Cloud-Umgebung angesiedelt. Eine Lösung zur Verwaltung von Workloads würde berücksichtigen, welche Aufgaben CPU- oder speicherintensiv sind, welche statische, periodische oder unvorhergesehene Workloads beinhalten, und würde die entsprechende Menge und Art von Ressourcen für deren Erledigung zuweisen.
Was ist Workload-Automatisierung? Was ist Workload-Schutz?
Wenn die Verwaltung von Workloads die Bereitstellung einer großen Menge an Ressourcen für eine große Anzahl an Aufgaben erfordert, sollten Sie über eine Automatisierung nachdenken. Workload-Automatisierung verwendet Software zur Planung von Aufgaben und Zuweisung von Ressourcen. Der Vorteil der Workload-Automatisierung besteht darin, dass sie Personal in einer praxisorientierten Umgebung davon entlastet, diese Aufgaben verwalten zu müssen. Oder sie kann die Verarbeitungsleistung der Software (oder der KI oder des maschinellen Lernens) nutzen und präziser und effektiver als ein Mensch je dazu in der Lage wäre entscheiden, wie und wann Ressourcen zugewiesen werden sollten. In vielen Fällen ist diese Software Cloud-basiert, weshalb der Schutz von Workloads bzw. der Schutz vor Bedrohungen bei der Übertragung zwischen Cloud-Umgebungen von entscheidender Bedeutung ist.
Was sind Cloud-agnostische Workloads?
Unter Cloud-Workloads versteht man Workloads, die für mehr Rechenleistung in die Cloud übertragen werden. Ein Problem kann jedoch entstehen, wenn Workloads so eingerichtet werden, dass sie auf der Cloud-Plattform eines bestimmten Anbieters ausgeführt werden. Das Ziel einer Cloud-agnostischen Plattform wäre, dass Workloads abhängig von den verfügbaren Ressourcen auf die eine oder die andere Cloud-Plattform verschoben werden können.
Eine Cloud-agnostische Plattform hat Vor- und Nachteile. Workloads, die an einen Anbieter gebunden sind, können häufig die gesamte Palette der Funktionen dieses Anbieters nutzen. Die Einrichtung eines agnostischen Frameworks bringt mit sich, dass einige der speziellen Funktionen des Anbieter-Ökosystems nicht verfügbar sind.
Allerdings könnten IT-Experten mit einer echten Cloud-agnostischen Umgebung eine einzige Verwaltungsoberfläche zur Überwachung aller Workloads verwenden – unabhängig davon, wo sie sich befinden.
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