ਓਪਨਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ (ਭਾਗ 2)

В ਆਖਰੀ ਲੇਖ ਅਸੀਂ ਵਾਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਾਡੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ। ਅਸੀਂ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ ਆਪਰੇਟਰ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਟੈਸਟ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਉੱਚ ਗੁੰਝਲਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਲੜੀ ਦਾ ਦੂਜਾ ਲੇਖ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ

VmWare ਕੰਪਨੀ ਨੇ DRS (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਰਿਸੋਰਸ ਸ਼ਡਿਊਲਰ) ਸਹੂਲਤ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਰਚੁਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਉਸ ਨੇ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ searchvmware.techtarget.com/definition/VMware-DRS
“VMware DRS (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਰਿਸੋਰਸ ਸ਼ਡਿਊਲਰ) ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਪਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸੂਟ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ VMware ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

VMware DRS ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (VMs) ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਨਿਯਮ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। VMware ਸਰੋਤ ਪੂਲ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ, ਹਟਾਇਆ ਜਾਂ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਲੋੜੀਦਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸਰੋਤ ਪੂਲ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਲੱਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਨਾਟਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ VMware DRS ਭੌਤਿਕ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਮੁੱਚਾ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਭੌਤਿਕ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਫਲਾਈਨ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।"

ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਸਾਡੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, DRS ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ DRS ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਤੇ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, DRS ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋੜਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਬਿਲਕੁਲ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਾਂ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਵੀ।

ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਸ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ DRS ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਆਓ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਬੱਦਲਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਹਨਾਂ ਬੱਦਲਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹਨ.

ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡ / ਵੱਡੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕ
ਜਨਤਕ ਬੱਦਲ / ਮੱਧਮ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਲੋਕ

ਆਪਰੇਟਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਟੀਚੇ
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੇਵਾ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ

ਸੇਵਾ ਲੋੜਾਂ
ਸਾਰੇ ਪੱਧਰਾਂ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ

ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ

ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ 

ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ

SLA ਅਤੇ XNUMX/XNUMX ਸਮਰਥਨ
ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੌਖ

ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਡੇਟਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਗਾਹਕ ਦੀ ਹੈ

ਕੋਈ VM ਤਰਜੀਹ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਮਿਆਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗਾਹਕ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ

ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ

ਕੋਈ SLA ਨਹੀਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਈਮੇਲ ਸਹਾਇਤਾ

ਬੈਕਅੱਪ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਕਲਾਇੰਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਲੜੀ.

ਪੁਰਾਤਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਿਆ ਹੈ।

ਹਰੇਕ ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।

ਐਫੀਨਿਟੀ ਨਿਯਮ।

ਸੌਫਟਵੇਅਰ 7x24 ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਰੁਕੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। 

ਆਨ-ਦੀ-ਫਲਾਈ ਬੈਕਅੱਪ ਟੂਲ।

ਅਨੁਮਾਨਤ ਚੱਕਰਵਾਤੀ ਗਾਹਕ ਲੋਡ।
ਆਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ - ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਤੁਲਨ, ਅਪਾਚੇ, WEB, VPN, SQL

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੁਕ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ VM ਦੀ ਆਪਹੁਦਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਕਲਾਇੰਟ ਬੈਕਅੱਪ

ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅੰਕੜਾ ਔਸਤ ਲੋਡ।

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਜਿਓਕਲੱਸਟਰਿੰਗ

ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਜਾਂ ਵੰਡਿਆ ਸਟੋਰੇਜ

ਰਿਜ਼ਰਵਡ ਆਈ.ਬੀ.ਐੱਸ
ਕੰਪਿਊਟ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ

ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ
ਵੀ ਲੋਡ ਵੰਡ

ਅਧਿਕਤਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 

ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ

ਸੰਤੁਲਨ ਕੇਵਲ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜਦੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ

ਰੋਕਥਾਮ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਕੁਝ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਲਿਆਉਣਾ
ਸੇਵਾ ਦੇ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਆਪਰੇਟਰ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ 

ਘੱਟ ਲੋਡ ਹੋਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨਾ

Energyਰਜਾ ਦੀ ਬਚਤ

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ

ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ:

ਨਿੱਜੀ ਬੱਦਲਾਂ ਲਈਵੱਡੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ, DRS ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ;
• ਦੁਰਘਟਨਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰਿਜ਼ਰਵ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ;
• ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਜਾਂ ਵੰਡੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ;
• ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ, ਬੈਕਅੱਪ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ;
• ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਇੰਟ ਹੋਸਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਤੁਲਨ;
• ਸੰਤੁਲਨ ਉਦੋਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਸੰਤੁਲਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ VM ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ);
• ਮੁਕਾਬਲਤਨ "ਸ਼ਾਂਤ" ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ("ਸ਼ੋਰ" ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ);
• "ਲਾਗਤ" ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸੰਤੁਲਨ - ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਲੋਡ (ਵੱਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ);
• ਹਰੇਕ VM ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ;
• ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ (ਰਾਤਾਂ, ਸ਼ਨੀਵਾਰ, ਛੁੱਟੀਆਂ) ਦੌਰਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜਨਤਕ ਬੱਦਲਾਂ ਲਈਛੋਟੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੀਆਰਐਸ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ;
• ਬੱਦਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਤੁਲਨ;
• ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਚਿਤ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸੰਤੁਲਨ;
• ਕਿਸੇ ਵੀ VM ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ;
• "ਸ਼ੋਰ" ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ (ਤਾਂ ਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ);
• ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਲੋਕਲ ਡਿਸਕਾਂ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ;
• ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ (ਕਲਾਊਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਹੈ);
• ਆਮ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ।

ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ

ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ DRS ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਾਰਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

• ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ;
• ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਸਟਮ ਸਰਵਰਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ;
• DBMS ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ;
• ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ, ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ, ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਲੋਡ;
• ਕਲਾਉਡ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ।

ਕਲਾਉਡ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਰਵਰਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਲੋਡ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਣਹੋਣੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਣਹੋਣੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਓਵਰਲੈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਘਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਟਰ ਹੀਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ), ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਨੁਪਾਤਕ-ਇਕਸਾਰ-ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।

ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਰਡਰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕੋਈ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾ ਹੋਣ।

ਸਾਡੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਮੌਜੂਦਾ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਜਰਬੇ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।

ਪੜਾਅ 1

ਅਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ।

ਇਸ ਪੜਾਅ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੀ ਜਿੱਥੇ, ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਰਾਬਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਮਿਆਰੀ ਪਹੁੰਚ ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਥੱਕ ਚੁੱਕੀਆਂ ਸਨ।

ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ। ਸਾਡੇ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੇ ਗਏ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ, ਪਰ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ ਕਿ ਸੰਤੁਲਨ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ.

ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਗੰਭੀਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਨ:

• ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਜਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ "ਇਤਿਹਾਸਕ" ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਘੱਟ ਹੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਹਰ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ, ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਪੜਾਅ 2

ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਵਾਬ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ - ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸ ਲਈ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ?

ਪਹਿਲਾਂ - ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇ, ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਸਿਰਫ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜਾ ਸਵਾਲ - "ਤੁਰੰਤ" ਸ਼ਬਦ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਬਹਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਅਸੀਂ 5-10 ਮਿੰਟ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗੂੰਜ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਨਾ ਕਰ ਸਕਣ।

ਤੀਜਾ ਸਵਾਲ - ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਆਕਾਰ ਚੁਣਨਾ ਹੈ?
ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੱਲ ਹੋ ਗਿਆ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਲਾਇੰਟ ਸਰਵਰ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ 30-40 ਸਰਵਰਾਂ ਤੱਕ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਖ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਰਵਰ ਪੂਲ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸੰਤੁਲਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਚੌਥਾ ਸਵਾਲ - ਇਸਦੀ ਲੰਮੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿੰਨਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਅਜਿਹੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਇੱਥੇ

ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹਜਨਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ - ਹੁਣ ਇਹ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਲੋਡ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਹੀ ਹਨ। ਹੁਣ ਵੀ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਵੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ 10-15% ਰੀਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਜਦੋਂ RAM ਜਾਂ CPU ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸੰਤੁਲਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਲਾਈਵ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ Tionix ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਨੂੰ ਹੁਕਮ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ (ਉੱਪਰੀ) ਤੋਂ ਦੂਜੇ (ਹੇਠਲੇ) ਹੋਸਟ ਵਿੱਚ ਚਲੀ ਗਈ ਅਤੇ ਉੱਪਰਲੇ ਹੋਸਟ (ਪੀਲੇ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੀ ਗਈ) ਉੱਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਹੇਠਲੇ ਇੱਕ (ਚਿੱਟੇ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ) ਉੱਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰ ਲਿਆ ਗਿਆ। ਚੱਕਰ)

ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਗਲਤੀਆਂ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਪੜਾਅ 3

ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਇਸ 'ਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਾਬਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਨੁਕੂਲਨ ਮੌਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਧੱਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

1. ਅੰਕੜੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ и ਇੱਥੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ- ਅਤੇ ਚਾਰ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮ ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦੇ ਗਏ CPU, RAM, SSD, LAN, FC ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
2. ਸਰੋਤ ਅਨੁਸੂਚਿਤਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁਦ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਥੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ.
3. ਰੈਮ ਅਤੇ ਕੈਚ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਇੰਟੇਲ ਅਤੇ ਏਐਮਡੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰੱਖਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ "ਸ਼ੋਰ" ਗੁਆਂਢੀ "ਸ਼ਾਂਤ" ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਾ ਦੇਣ।
4. ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ (ਨੈੱਟਵਰਕ, ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ, ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਤਰਜੀਹ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਤਿਆਰੀ)।

ਕੁੱਲ

ਸੰਤੁਲਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੰਮ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਿੱਟਾ ਸੀ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਸਰੋਤਾਂ (25-30%) ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।

ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਹੱਲ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਜਿਸਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਕਲਾਉਡਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਵਾਲੀਅਮਾਂ 'ਤੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਕਾਰ ਦੇ ਜਨਤਕ ਬੱਦਲਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਏ।

ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਗਲੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ, ਸ਼ਡਿਊਲਰਸ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸਾਂਗੇ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com