К основному контенту

Обзор лучших моделей облачного развертывания

Обзор лучших моделей облачного развертывания

Тремя наиболее распространенными моделями облачного развертывания являются гибридная, общедоступная и частная. Общедоступные облака управляются и принадлежат стороннему поставщику услуг, который предоставляет ресурсы через Интернет. Частные облака управляются и принадлежат одной организации, как правило, в ее собственном центре обработки данных. Гибридные облака сочетают в себе элементы как частных, так и общедоступных облаков, предоставляя организациям возможность использовать наилучшую модель развертывания для каждой рабочей нагрузки.

Давайте подробнее рассмотрим каждую из этих трех моделей облачного развертывания.

Публичное облако

Общедоступное облако — это среда облачных вычислений, принадлежащая и управляемая сторонним поставщиком услуг. Общедоступные облака доставляют ресурсы, такие как приложения и хранилища, через Интернет. Организации могут получить доступ к этим ресурсам с оплатой по мере использования без необходимости инвестировать в собственную инфраструктуру.

Наиболее распространенным типом общедоступного облака является модель IaaS (инфраструктура как услуга), которая предоставляет организациям доступ к вычислительным ресурсам, ресурсам хранения и сетевым ресурсам. Другие типы общедоступных облаков включают платформу как услугу (PaaS) и программное обеспечение как услугу (SaaS).

Частное облако

Частное облако — это среда облачных вычислений, которая принадлежит и управляется одной организацией. Частные облака обычно размещаются в собственном центре обработки данных организации.

Частные облака дают организациям больший контроль над своими данными и приложениями, чем общедоступные облака. Однако они также требуют больших первоначальных инвестиций, поскольку организации должны приобретать и поддерживать собственную инфраструктуру.

Гибридное облако

Гибридное облако — это среда облачных вычислений, которая сочетает в себе элементы как общедоступных, так и частных облаков. Гибридные облака предоставляют организациям гибкость в использовании оптимальной модели развертывания для каждой рабочей нагрузки.

Например, организация может выбрать выполнение критически важных рабочих нагрузок в частном облаке, в то время как менее важные рабочие нагрузки развертываются в общедоступном облаке. Кроме того, организация может использовать общедоступное облако для аварийного восстановления, а также поддерживать свои основные рабочие нагрузки в частном облаке.

Какая модель развертывания в облаке является наилучшей?

Существует три основные модели развертывания в облаке: общедоступная, частная и гибридная. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, которые необходимо учитывать при принятии решения о том, что лучше всего подходит для вашей организации.

Общедоступные облака принадлежат и управляются сторонними поставщиками услуг. Их преимущество заключается в том, что они очень масштабируемы и очень экономичны, поскольку вы платите только за используемые ресурсы. Однако общедоступные облака также сопряжены с некоторыми рисками безопасности, поскольку ваши данные хранятся за пределами площадки и могут подпадать под действие политик поставщика услуг.

Частные облака принадлежат и управляются одной организацией. Они обеспечивают больший контроль над безопасностью и соответствием требованиям, но могут быть более дорогими в настройке и обслуживании.

Гибридные облака представляют собой комбинацию общедоступных и частных облаков, каждый тип которых используется для разных целей. Например, вы можете использовать общедоступное облако для разработки и тестирования, сохраняя производственные данные в частном облаке. Гибридные облака могут предложить лучшее из обоих миров, но могут быть более сложными в управлении.

При принятии решения о том, какая модель развертывания лучше всего подходит для вашей организации, необходимо учитывать конкретные потребности и требования. Если безопасность является серьезной проблемой, то частное или гибридное облако может быть лучшим вариантом. Если стоимость является основным соображением, то общедоступное облако может быть подходящим вариантом. В конечном счете, решение сводится к тому, что лучше для вашей конкретной ситуации.

Какая модель развертывания является наиболее распространенной?

Существует три основные модели развертывания облачных вычислений: общедоступная, частная и гибридная. Общедоступные облачные сервисы предоставляются через Интернет поставщиком услуг, таким как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform. Частные облачные службы предоставляются через частную сеть организацией или поставщиком услуг. Гибридное облако представляет собой сочетание общедоступных и частных облаков, в которых размещаются данные и приложения.

Наиболее распространенной моделью развертывания является публичное облако, которое используют 60% организаций, согласно опросу Cloud Security Alliance. Частное облако используют 30% организаций, в то время как гибридное облако используют 10%.

Каковы преимущества облачных вычислений?

Облачные вычисления могут предложить множество преимуществ, в том числе следующие:

  • Экономия средств:

    Облачные вычисления могут быть более экономичными, чем традиционная локальная ИТ-инфраструктура. При использовании облачных вычислений вы платите только за те ресурсы, которые используете. Нет необходимости вкладывать средства в дорогостоящее оборудование и программное обеспечение заранее.

    Читайте: Все о разработке облачного программного обеспечения

  • Масштабируемость:

    Облачные вычисления обладают высокой масштабируемостью. Легко добавлять или удалять ресурсы по мере изменения потребностей.

  • Гибкость:

    Облачные вычисления очень гибкие. При необходимости можно быстро подготавливать и отзывать ресурсы.

  • Повышенная безопасность:

    Облачные провайдеры вкладывают значительные средства в безопасность, поэтому вы можете извлечь выгоду из их знаний и опыта.

Каковы проблемы облачных вычислений?

Несмотря на множество преимуществ, облачные вычисления имеют некоторые проблемы, в том числе следующие:

  • Безопасность:

    Одной из основных проблем, связанных с облачными вычислениями, является безопасность. Когда вы используете общедоступную облачную службу, ваши данные хранятся за пределами площадки и управляются третьей стороной. Это может затруднить защиту ваших данных от киберугроз.

  • Конфиденциальность:

    Еще одна проблема, связанная с облачными вычислениями, — конфиденциальность. Когда вы храните данные в облаке, они могут подпадать под действие законов других стран, где находятся данные. Это может затруднить соблюдение законов о конфиденциальности данных.

  • Надёжность:

    Работа облачных сервисов может быть нарушена из-за сбоев в работе или других проблем. Это может повлиять на ваш бизнес, если вы в значительной степени полагаетесь на облачные сервисы.

Каково будущее облачных вычислений?

Будущее облачных вычислений светлое. Ожидается, что в ближайшие годы он продолжит быстро расти. По данным Gartner, к 2022 году мировой рынок облачных вычислений, как ожидается, достигнет 623 миллиардов долларов по сравнению с 272 миллиардами долларов в 2018 году.

Облачные вычисления уже изменили способ работы бизнеса и будут продолжать делать это в будущем. Это меняет то, как мы работаем, играем и живем.

Читайте: Преимущества и недостатки облачных вычислений

Заключение

Существует множество моделей облачного развертывания на выбор, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. В конце концов, лучшая модель облачного развертывания для вашего бизнеса будет зависеть от ваших конкретных потребностей и требований.

Если вы ищете максимальную гибкость и масштабируемость, общедоступное облако, вероятно, будет вашим лучшим вариантом. Если вы беспокоитесь о безопасности и конфиденциальности данных, частное облако может подойти лучше. А если вам нужно сочетание ресурсов как общедоступного, так и частного облака, гибридное облако может быть правильным выбором.

Какую бы модель вы ни выбрали, убедитесь, что вы провели исследование и выбрали надежного поставщика, который может удовлетворить ваши потребности.

Комментарии

Популярные сообщения из этого блога

Опробование GPT4All в Arch Linux

10 способов использовать генеративный ИИ для продвинутого SEO

Как настроить Atom как Python IDE?

Yandex.Metrika counter