12、云工作负载特征分析与资源管理

云工作负载特征分析与资源管理

1. 云工作负载相关资源概述

在云环境中，多种资源对于工作负载的运行至关重要。首先是缓存内存，其需求和利用率对于规划、设计以及将任务分配给 CPU 起着关键作用。软件能力同样不可忽视，它决定了能够完成的任务以及完成任务的效率，涵盖操作系统、支持的编程语言和可用的目标代码版本等方面。主内存大小在测量、可用性和设计方面是一种直接的资源，并且还可以进行实时调整。

云提供商可能会使用上述所有指标。如果已知工作负载情况或采用实用的预测方法，这些指标的效率可以得到提高。在某些情况下，计算资源越大越好，但这并非总是可行的。例如，磁盘存储空间可以按需增加，而主内存、缓存内存或 CPU 核心数量则需要进行设计更改或添加新的机器、IP 地址、机架、背板等。此外，网络带宽常常会达到上限，无法进一步提升，因此需要密切关注流量趋势并预测变化，以谨慎管理网络流量，这与工作负载的特征分析、平衡以及工作负载类别的转变密切相关。

2. 工作负载分类示例

不同的工作负载类别对计算机系统资源有不同的需求，以下是一些常见的云工作负载类别及其特征资源：
| 工作负载类别 | 用户视角或示例提供商 | 限制资源 | 云相关性级别：“该类别与云的关联程度如何？” |
| — | — | — | — |
| 大流式数据 | Netflix | 网络带宽 | 高 |
| 大型数据库创建与计算 | Google、美国人口普查局 | 持久存储、计算能力、缓存 | 高 |
| 大型数据库搜索与访问 | 美国人口普查局、Google、在线购物、在线预订 | 持久存储、网络、缓存 | 高 |
| 大数据存储 | Rackspa