软件定义数据中心设计应集中于可扩展性和集成性

简介:

通过软件来控制任何东西的能力是软件定义数据中心吸引人的地方,不过,可扩展性、集成性和其他的考虑因素也应该成为设计SDDC(Software-Defined Data Center)的一部分。

当在设计一个软件定义数据中心时,企业需要考虑的因素很多,包含集成和自动化。在部署的每一步都需要对业务的需求有深入的了解,并且知道需要克服哪些财务的障碍。

有一些企业可能会想通过一个供应商来完成软件定义数据中心(SDDC)的搭建,但这是不可能的。但是如果去考察其他企业的SDDC架构——特别是大型云服务供应商——对决定你的需求程度和决定最有利的基础架构类型是有一定的帮助的。

SDDC设计所考虑的软件

SDDC的关键特征是通过软件来控制各个方面的能力。这相比物理的基础架构变更或者手动控制流程更加灵活。SDDC可以让负载工作在物理基础架构之上独立地运行。它还允许将基础架构管理和负载管理进行分离,两个平面都可以通过程序进行控制,而不是人为的直接操作。比如说一个负载策略可以在现有的web服务器超过一定阈值后增加web服务器的数量来平衡负载。基础架构策略可以是对一个感染的hypervisors部署一个安全补丁。这些策略以及一些自动化的工具的推出,推动着SDDC的发展。

人们容易认为整个SDDC——或者至少从软件方面——应该都来自一个单一的厂商。事实上没有一个厂家能够提供SDDC中的所有部件,并且也肯定不会有统一的产品。举个例子,VMware's vRealize Automation (vRA) 套件包含了很多基础架构的组件,但是却没有能力成为持续集成/持续开发(CI/CD)的工具。如果你去问你的程序员,他们会告诉你CI/CD系统是SDDC架构里面很关键的一部分。VRA也不是设计来更新你物理服务器的固件或者存储阵列内固态硬盘的微码的。这就是SDDC是由不同的厂商组成的原因。这并不是一件坏的事情,不过这会让SDDC的设计变得更加复杂。

SDDC设计的集成关键

观察一下大规模的云提供商,你会发现要建立包罗万象的SDDC是可以达成的。这些云提供商不会从单一厂家购买他们的基础架构,他们会从不同的厂家处购买部件并且进行组装来满足自己的需求。大多数大型云提供商都有自己的开发团队来做不同组件的集成。想象一下如果所有组件都做了集成,那么你可以在数分钟内部署一个VM实例,并且将其连接到正确的内部和外部网络中去——这些都可以从自服务的门户网站、一些脚本命令或者一些应用程序编程接口(API)调用来达成。从财务的角度想象一下要建立这种级别的SDDC需要多少成本,建立一个大型SDDC架构费用是高昂的,但是回报也会非常大。

对于一个企业来说,这种规模的集成并不一定是必须的。首先,很多产品都内建了自动化的工具,你只需要简单地将他们集成在一起就可以了。大多数企业公司有自己的基础架构标准,因此他们不需要对不同的组件进行集成。而且,你的SDDC规模也不会像公有云提供商一样那么大。企业可以指定某一些集成方式来满足自己的商业需求。而云提供商在这方面则要支持客户所需要的所有集成的场景。

在设计SDDC的时候,你会期待将一些组件进行集成,例如最终用户的门户、服务器硬件、软件定义网络和软件定义存储。这也是API发挥作用的地方,它会让一个SDDC组件与另一个组件进行集成。可以使用流行的Rest API来将一些脚本绑定到你经常使用的脚本语言中。可以为你的产品寻找一些有API、绑定或者理想的集成模板。

在设计SDDC中一个比较关键的考虑因素是去定义你的视野范围。通常来说SDDC最有价值的地方在于能快速变化你的环境(比方说生产环境和测试环境)。你可以将首次部署排除生产环境来减少一些风险。一旦开发/测试环境已经被验证并且学到了相关的经验,那么可以让生产环境介入。如果你的企业不是通过敏捷或者DevOps方法来进行软件开发的话,那么CI/CD系统是没有价值的,这种情况下部署自服务、非生产的VM平台就足够了。


本文作者:Alastair Cooke

来源:51CTO

相关文章
|
3月前
|
监控 测试技术 持续交付
自动化测试和持续集成/交付:提升软件质量和效率的关键
在当今快节奏的软件开发环境中,自动化测试和持续集成/交付已经成为了必不可少的工具和流程。通过自动化测试,开发团队可以更快地检测和修复缺陷,同时提高测试覆盖率和质量。而持续集成/交付则可以让开发者将代码快速、自动地构建、测试和部署到生产环境中。这篇文章将探讨自动化测试和持续集成/交付的优势和实现方式,以及如何在实践中有效地使用它们来提升软件质量和效率。
|
Oracle 关系型数据库
集成平台即服务(iPaaS)软件
本文研究全球及中国市场集成平台即服务(iPaaS)软件现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势
|
2月前
|
监控 测试技术 API
自动化测试工具与电脑桌面监控软件的集成:Selenium与Python的无缝整合
在当今数字化时代,软件质量保证是每个软件开发团队都必须面对的重要挑战之一。自动化测试工具和电脑桌面监控软件的结合,为开发团队提供了一种有效的方式来确保软件的稳定性和性能。本文将介绍如何利用Python编程语言中的Selenium库,与桌面监控软件进行无缝整合,以实现对应用程序的自动化测试和桌面监控。
178 5
|
2月前
|
监控 Java 持续交付
内部网络监控软件的Groovy应用:持续集成与部署的自动化监控
在当今高度数字化的环境中,对于内部网络的监控变得至关重要。为了保证系统的稳定性和安全性,监控软件的自动化变得越来越必要。本文将介绍如何利用Groovy编程语言实现持续集成与部署的自动化内部网络监控软件,并通过代码示例展示其实现方式。
241 3
|
2月前
|
测试技术 API 数据格式
5、软件产品集成过程——所有表集合
5、软件产品集成过程——所有表集合
20 0
|
5月前
|
监控 测试技术 持续交付
持续集成与持续交付(CI/CD):探讨在云计算中实现快速软件交付的最佳实践
蓝绿部署和灰度发布: 使用蓝绿部署和灰度发布等策略,逐步将新版本应用程序引入生产环境,降低风险。
|
5月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据挖掘
时序数据库 TDengine 与高级分析软件 Seeq 集成,来看看操作手册
通过 TDengine Java connector,Seeq 可以轻松支持查询 TDengine 提供的时序数据,并提供数据展现、分析、预测等功能。本文将对此进行介绍。
268 2
|
7月前
|
测试技术 Linux C语言
分享一个自己量产项目上的集成测试软件MTTEST
分享一个自己量产项目上的集成测试软件MTTEST
62 1
|
消息中间件 Cloud Native 关系型数据库
远光软件获得阿里云产品生态集成认证,携手阿里云共建新合作
近日,远光软件股份有限公司新一代企业数字核心系统远光达普(YG-DAP)V7.1 通过阿里云产品集成认证测试,与阿里云旗下的阿里云应用服务器(V1.0)、阿里云 PolarDB 数据库管理软件、消息队列 RocketMQ 版(V3.16)以及企业级分布式应用服务 EDAS(V4.0)深度集成。这意味着在云原生领域远光软件与阿里云正式携手合作。
254 0
远光软件获得阿里云产品生态集成认证,携手阿里云共建新合作
|
数据可视化 大数据 Python
Python集成大数据开发软件推送
Python集成大数据开发软件推送
Python集成大数据开发软件推送

热门文章

最新文章