تصور کن که یه کارخونه بزرگ داری که باید هزاران محصول رو در طول روز تولید کنه. برای اینکه همه چیز درست پیش بره و محصولات با کیفیت تولید بشن، باید دقیقاً بدونی هر بخش از کارخونه چقدر منابع و زمان نیاز داره تا کارها رو انجام بده. حالا بیا این مفهوم رو بیاریم به دنیای فناوری؛ جایی که به این محاسبات و تخصیص منابع می‌گیم "بار کاری" یا همون workload. این مفهوم یکی از کلیدهای مدیریت موفقیت‌آمیز سیستم‌ها و اپلیکیشن‌هاست. از رایانش ابری گرفته تا دیتاسنترها، فهمیدن و مدیریت درست بارهای کاری می‌تونه به کسب‌وکارها کمک کنه تا بهترین عملکرد رو داشته باشن و از منابع‌شون بهینه‌ترین استفاده رو ببرن.

بار کاری (workload) چیست؟

خب، بریم سراغ اینکه اصلاً بار کاری (یا همون workload) چیه و چرا اینقدر تو دنیای فناوری مهم شده.

به زبان ساده، بار کاری یعنی وقتی یه سیستم یا شبکه بخواد یه کار خاصی رو انجام بده، چقدر زمان و منابع (مثل پردازنده، حافظه، و غیره) لازم داره تا اون کار به نتیجه برسه. بار کاری نشون می‌ده که چقدر از توانایی‌های یه سیستم توی یه لحظه خاص درگیر هست.

حالا تو دنیای فناوری اطلاعات (IT)، این اصطلاح کم‌کم معنی‌های بیشتری پیدا کرده، مخصوصاً با ظهور رایانش ابری (cloud computing). به طور کلی، وقتی از بار کاری صحبت می‌کنیم، داریم به یه کار یا فرآیند کامپیوتری اشاره می‌کنیم که برای انجامش به منابعی مثل قدرت پردازشی، فضای ذخیره‌سازی، حافظه و شبکه نیاز داریم.

در فضای رایانش ابری، بار کاری می‌تونه هر نوع سرویس، اپلیکیشن یا قابلیتی باشه که از منابع ابری استفاده می‌کنه. مثلاً ماشین‌های مجازی، پایگاه‌های داده، اپلیکیشن‌ها، میکروسرویس‌ها، نودها و خیلی چیزهای دیگه، همگی به عنوان بارهای کاری در نظر گرفته می‌شن.

بارهای کاری می‌تونن از یه کار ساده مثل اجرای یه اپلیکیشن یا محاسبه، تا عملیات پیچیده‌تر مثل پردازش داده‌های بزرگ یا اجرای یه مجموعه اپلیکیشن‌های متصل به هم، متغیر باشن. مدیریت این بارهای کاری توی دنیای IT خیلی مهمه، چون مستقیم روی عملکرد سیستم، هزینه‌ها، پایداری و در نهایت موفقیت کسب‌وکارها تاثیر می‌ذاره.

با پیشرفت رایانش ابری و مجازی‌سازی، مدیریت بار کاری پیچیده‌تر شده. استفاده از منابع ابری ترکیبی (hybrid cloud)، چندابری (multicloud) و عمومی (public cloud) باعث شده که بارهای کاری بتونن روی پلتفرم‌ها و مکان‌های مختلف پخش بشن، که هر کدومشون نیازها و ویژگی‌های مدیریت خاص خودشون رو دارن.

برای اینکه بتونیم از پس این پیچیدگی‌ها بر بیایم، سازمان‌ها از ابزارهای پیشرفته استفاده می‌کنن. ابزارهایی مثل APIهای بک‌اند، نرم‌افزارهای اتوماسیون بار کاری، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، و پلتفرم‌های مدیریت ابری (مثل Amazon Web Services (AWS)، Google Cloud Platform، IBM Cloud و Microsoft Azure) کمک می‌کنن تا این بارهای کاری بهتر مدیریت بشن.

شرکت‌ها همچنین استراتژی‌هایی مثل "جایگذاری بار کاری" رو استفاده می‌کنن، که تو این استراتژی تصمیم می‌گیرن هر بار کاری توی چه مکانی بهتر کار می‌کنه. این تصمیم‌گیری بر اساس عواملی مثل هزینه، عملکرد، چرخه عمر، الزامات قانونی و نیازهای کسب‌وکار انجام می‌شه تا مطمئن بشن که هر بار کاری توی بهترین محیط برای نیازهای خاص خودش اجرا می‌شه.

انواع بارهای کاری

بارهای کاری می‌تونن خیلی ساده باشن، مثل اجرای یه اپلیکیشن، یا پیچیده‌تر باشن، مثل اجرای یک اکوسیستم از اپلیکیشن‌های متصل به هم. بین این دو حالت هم کلی تنوع وجود داره. برای اینکه بتونیم بارهای کاری رو به درستی اجرا کنیم، گاهی اوقات نیاز داریم از چند نوع بار کاری مختلف استفاده کنیم.

چند نوع کلیدی بارهای کاری عبارتند از:

بارهای کاری تراکنشی

این نوع بارهای کاری شامل تعاملات لحظه‌ای و به صورت Real-Time با کاربران هستن، معمولاً به شکل تراکنش‌های کوتاه آنلاین. برای اجرای این نوع بارها، سیستم‌هایی لازم داریم که بتونن چندین کاربر همزمان رو مدیریت کنن و پاسخ‌های سریع و پایدار ارائه بدن. به همین دلیل، این نوع بارهای کاری معمولاً توی سایت‌های تجارت الکترونیک استفاده می‌شن تا خریدها، پرداخت‌ها، جستجوی محصولات و موارد مشابه رو مدیریت کنن.

بارهای کاری دسته‌ای

بارهای کاری دسته‌ای شامل وظایف غیر تعاملی هستن که به صورت انبوه و معمولاً به ترتیب پردازش می‌شن. این بارها به پردازش زیادی نیاز دارن و به همین دلیل توی محیط‌هایی که حجم زیادی از داده‌ها رو پردازش می‌کنن، رایج هستن. مثال‌هایی از این نوع بارها شامل پردازش حقوق و دستمزد، صدور صورت‌حساب‌ها و مدل‌سازی‌های هواشناسی هستن. این بارها اغلب در ساعات غیر اوج اجرا می‌شن تا با بارهای کاری تعاملی یا تراکنشی تداخل نداشته باشن. بارهای کاری دسته‌ای همچنین نیاز به پردازش موازی دارن، یعنی وظایف به زیرمجموعه‌های کوچکتر تقسیم می‌شن و همزمان روی چندین سرور و پردازنده اجرا می‌شن.

بارهای کاری تحلیلی

بارهای کاری تحلیلی با جستجوهای پیچیده‌ای روی مجموعه داده‌های بزرگ شناخته می‌شن. برخلاف بارهای کاری تراکنشی که شامل تراکنش‌های ساده و کوچیک هستن، این بارها تحلیل‌های عمیق داده‌ای انجام می‌دن – اغلب با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین – تا الگوها، ارتباطات و بینش‌ها رو شناسایی کنن. به خاطر نیاز به سرعت بالا در پردازش داده، این بارها معمولاً در انبارهای داده و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شن.

بارهای کاری پایگاه داده

بیشتر اپلیکیشن‌های سازمانی به پایگاه‌های داده متکی هستن تا کار کنن. اگه یه پایگاه داده به درستی کار نکنه، گلوگاه‌هایی برای اپلیکیشن‌هایی که ازش استفاده می‌کنن ایجاد می‌شه. بارهای کاری پایگاه داده به بهینه‌سازی و افزایش سرعت عملکرد جستجوها برای اپلیکیشن‌های وابسته به پایگاه داده کمک می‌کنن. این بارها به تیم‌ها اجازه می‌دن معیارهایی مثل مصرف حافظه و CPU، توان ورودی/خروجی (I/O) و نرخ اجرای جستجوها رو بررسی و تحلیل کنن.

بارهای کاری محاسباتی با عملکرد بالا (HPC)

این بارها شامل اجرای شبیه‌سازی‌ها و محاسبات ریاضی پیچیده‌ای هستن که به قدرت پردازشی زیادی نیاز دارن. مثلاً یک تیم تحقیقاتی هواشناسی ممکنه شبیه‌سازی الگوهای آب و هوایی مربوط به ال‌نینو رو اجرا کنه. مثل بارهای کاری دسته‌ای، این بارها هم تمایل به استفاده از پردازش موازی زیادی دارن.

بارهای کاری تست و توسعه

وقتی تیم‌ها در حال توسعه و تست نرم‌افزار هستن، معمولاً به بارهای کاری تست و توسعه متکی هستن که وظایفی مثل کامپایل کردن کد، اجرای تست‌های واحد و انجام تست‌های بار رو انجام می‌دن. مثل خود فرآیند توسعه، این بارها هم می‌تونن غیرقابل پیش‌بینی باشن و ممکنه توسعه‌دهنده‌ها نیاز داشته باشن منابع رو سریعاً فراهم یا آزاد کنن.

بارهای کاری بلادرنگ (Real-time)

این بارها معمولاً توی محیط‌های IT که نیاز به پردازش لحظه‌ای و خیلی سریع داده‌ها دارن استفاده می‌شن تا نتایج فوری ارائه بدن، مثل اپلیکیشن‌های معاملات سهام، سرویس‌های استریم ویدئو و پلتفرم‌های شرط‌بندی ورزشی.

بارهای کاری هیبریدی

محیط‌های IT روزبه‌روز پیچیده‌تر می‌شن و نیاز به ابزارها و منابعی دارن که بتونن وظایف مختلفی رو همزمان مدیریت کنن. اینجا هست که بارهای کاری هیبریدی که ترکیبی از انواع مختلف بارهای کاری هستن، به یه دارایی ارزشمند تبدیل می‌شن.

یه مثال از بارهای کاری هیبریدی می‌تونه یه اپلیکیشن تحلیل لحظه‌ای داده‌ها باشه. این اپلیکیشن داده‌های ورودی رو با بارهای کاری تراکنشی پردازش می‌کنه، جستجوهای پیچیده رو با بارهای کاری تحلیلی روی داده‌ها انجام می‌ده و گزارش‌ها رو با بارهای کاری دسته‌ای تولید می‌کنه.

وضعیت بارهای کاری و الگوهای استفاده

ظهور رایانش ابری در دهه گذشته باعث توسعه‌ی انواع جدید بارهای کاری شده، از جمله نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS)، اپلیکیشن‌های مبتنی بر کانتینر و میکروسرویس‌ها، ماشین‌های مجازی (VMs) و محاسبات بدون سرور. سازمان‌ها حتی در حال بررسی کاربردهایی برای بارهای کاری هوش مصنوعی مولد (Gen AI) هستن. صرف نظر از نوع، بارهای کاری می‌تونن براساس وضعیتشون (مثلاً stateful یا stateless) و در مورد بارهای کاری ابری، براساس الگوهای استفاده‌شون (مثل static یا dynamic) هم دسته‌بندی بشن.

بارهای کاری Stateful

بارهای کاری stateful نیاز دارن که اطلاعات و وضعیت رو از یه جلسه به جلسه دیگه حفظ کنن، به طوری که داده‌ها از تعاملات قبلی به خاطر سپرده بشن. با یه اپلیکیشن stateful، اگه یه کاربر خارج بشه و دوباره وارد بشه، اپ اطلاعات و فعالیت‌های قبلیش رو به خاطر می‌آره. سیستم‌های پایگاه داده که داده‌ها رو حتی بعد از پایان جلسه حفظ می‌کنن، مثال‌های خوبی از بارهای کاری stateful هستن.

بارهای کاری Stateless

این بارها اطلاعات کاربر رو برای جلسه بعدی ذخیره نمی‌کنن. هر جلسه به عنوان یه تعامل جدید اجرا می‌شه و پاسخ‌ها مستقل از داده‌های قبلی کاربر هستن. بارهای کاری stateless می‌تونن طراحی اپلیکیشن رو ساده‌تر کنن، چون توسعه‌دهنده‌ها نیازی به مدیریت اطلاعات وضعیت ندارن، اما این می‌تونه شخصی‌سازی تجربه کاربر رو پیچیده‌تر کنه.

بارهای کاری Static

بارهای کاری static به طور نسبی از مقدار ثابتی از منابع محاسباتی در طولانی‌مدت و با برنامه‌ای مشخص استفاده می‌کنن.

بارهای کاری Dynamic

بارهای کاری dynamic، که بهشون بارهای کاری موقتی هم می‌گن، منابع محاسباتی رو بر اساس تقاضای محاسباتی تنظیم و پیکربندی می‌کنن.

بارهای کاری: گذشته و حال

قدیما که کامپیوترهای مرکزی بزرگ (mainframe) استفاده می‌شدن، بارهای کاری بیشتر به نوع استفاده‌شون دسته‌بندی می‌شدن. بارهای تراکنشی کارها رو یکی‌یکی انجام می‌دادن تا مطمئن بشن که داده‌ها درست و دقیق هستن، در حالی که بارهای دسته‌ای (batch) بدون نیاز به دخالت کاربر اجرا می‌شدن. بارهای بلادرنگ (Real-time) هم داده‌ها رو به محض ورود پردازش می‌کردن.

اما با ورود رایانش ابری، مفهوم بارهای کاری خیلی تغییر کرد. الان دیگه بارهای کاری از مراکز داده محلی به محیط‌های ابری منتقل شدن. این تغییر شامل انتقال بارهای کاری به زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) یا نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS) توی محیط‌های ابری می‌شه.

امروزه، توی دنیای رایانش ابری، یه بار کاری می‌تونه یه اپلیکیشن یا قابلیت ابری یا غیر ابری باشه که روی یه منبع ابری اجرا می‌شه. ماشین‌های مجازی، پایگاه‌های داده، کانتینرها، نودهای هادوپ و اپلیکیشن‌ها همگی به عنوان بارهای کاری ابری شناخته می‌شن.

شبکه‌های ترکیبی و چندابری (hybrid multicloud) خیلی پیچیده‌تر از مراکز داده‌ی قدیمی و محلی هستن. سازمان‌ها باید حالا امنیت و یکپارچگی کانتینرها رو توی ابرهای خصوصی و عمومی، که اغلب توسط چندین ارائه‌دهنده‌ی خدمات ابری (CSPs) میزبانی می‌شن، تضمین کنن. اما خبر خوب اینه که خدمات ابری می‌تونن بارهای کاری متغیر رو بدون نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه زیاد مدیریت کنن و این باعث می‌شه هزینه‌ها هم به‌صرفه‌تر بشه.

ویژگی‌های بارهای کاری ابری

بارهای کاری که روی فضای ابری اجرا می‌شن، یه سری ویژگی‌های خاص دارن که به کمک زیرساخت‌ها و معماری‌های رایج ابری به دست میارن. این ویژگی‌ها شامل موارد زیر هستن:

• قابلیت مقیاس‌پذیری: بارهای کاری ابری این امکان رو دارن که منابع‌شون رو بر اساس نیاز بیشتر یا کمتر کنن، که این باعث می‌شه مدیریت منابع خیلی بهتر و بهینه‌تر انجام بشه.
• الاستیسیته: بارهای کاری ابری می‌تونن خودشون رو با تغییرات وفق بدن و منابع رو به صورت خودکار اضافه یا کم کنن. این ویژگی تو دنیای کسب‌وکارهای مدرن خیلی اهمیت داره.
• تجمیع منابع: بارهای کاری ابری از یه مخزن منابع قابل تنظیم مشترک استفاده می‌کنن، که این باعث می‌شه منابع به صورت بهینه‌تری مصرف بشن.
• سرویس اندازه‌گیری شده: سیستم‌های ابری به صورت خودکار مصرف منابع رو کنترل و بهینه‌سازی می‌کنن. این کار با استفاده از قابلیت متریک‌گذاری متناسب با نوع سرویس (مثل IaaS، PaaS یا SaaS) انجام می‌شه.
• خدمات سلف‌سرویس: کاربران ابری می‌تونن بدون نیاز به تعامل با ارائه‌دهنده‌های خدمات، خودشون به منابع محاسباتی مثل زمان سرور و فضای ذخیره‌سازی شبکه دسترسی پیدا کنن.

ابر یا زیرساخت داخلی؟ کجا بارهای کاری را اجرا کنیم؟

اینکه بارهای کاری رو کجا اجرا کنیم، بستگی به نیازهای خاص سازمان و همون بار کاری داره. برای انتخاب بهترین محیط، سازمان‌ها باید عملکرد، امنیت، تطابق با قوانین و هزینه‌ها رو در نظر بگیرن.

بعضی بارهای کاری ممکنه نیاز به سخت‌افزار یا پیکربندی شبکه خاصی داشته باشن، برای همین مهمه که سیستم‌عامل‌ها، وابستگی‌های نرم‌افزاری و سایر نیازهای زیرساختی رو شناسایی کنیم. عملکرد و مقیاس‌پذیری هم از موارد مهم دیگه‌ان. مثلاً ممکنه بارهای کاری شما نیاز به عملکرد بالا و تأخیر کم داشته باشن یا لازم باشه سریع بالا یا پایین برن.

مسائل امنیتی و تطابق با قوانین هم تو انتخاب محل اجرای بارهای کاری خیلی مهمن. بعضی قوانین ممکنه اجرا شدن بارهای کاری خاصی رو فقط در زیرساخت داخلی یا ابر خصوصی مجاز کنن. هزینه‌ها هم باید مد نظر قرار بگیرن. خدمات ابری عمومی می‌تونن برای بارهای کاری با نیاز متغیر، یه راه حل انعطاف‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه باشن. ولی بارهای کاری دیگه ممکنه بهتر باشه تو زیرساخت داخلی یا ابر خصوصی اجرا بشن.

اجرای بارهای کاری در فضای ابری

فضای ابری یه محیط ایده‌آل برای انواع مختلف بارهای کاری فراهم می‌کنه، و بعضی بارهای کاری مخصوصاً برای ابر خیلی مناسب هستن:

• اپلیکیشن‌های وب: پلتفرم‌های ابری قابلیت مقیاس‌پذیری و دسترسی بالایی دارن که می‌تونن حجم بالای درخواست‌ها برای اپلیکیشن‌های وب رو مدیریت کنن.
• داده‌های بزرگ و تحلیل: ارائه‌دهنده‌های ابری ابزارهای تحلیل و مدیریت داده‌های بزرگ رو فراهم می‌کنن تا بتونن حجم زیادی از داده‌ها رو پردازش و مدیریت کنن.
• DevOps و CI/CD: پلتفرم‌های ابری زیرساختی برای پشتیبانی از فرآیندهای توسعه، تست و استقرار خودکار نرم‌افزارها فراهم می‌کنن.
• بازیابی و پشتیبان‌گیری: پلتفرم‌های ابری می‌تونن برای پشتیبان‌گیری خارج از سایت داده‌ها و سیستم‌ها و همچنین برای پشتیبانی از شرایط بحرانی استفاده بشن.
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: ارائه‌دهنده‌های ابری ابزارهایی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و مقیاس‌پذیری اون‌ها توی محیط‌های تولیدی ارائه می‌کنن.
• اینترنت اشیا و محاسبات لبه‌ای: پلتفرم‌های ابری خدماتی برای پشتیبانی از دستگاه‌های اینترنت اشیا و برنامه‌های محاسبات لبه‌ای، مثل پردازش داده، ذخیره‌سازی و تحلیل فراهم می‌کنن.

ولی باید بدونی که ابر همیشه برای همه بارهای کاری مناسب نیست. سازمان‌ها باید بر اساس نیازها و ویژگی‌های هر بار کاری، پلتفرم مناسب رو انتخاب کنن.

اجرای بارهای کاری در زیرساخت داخلی

وقتی می‌خوای تصمیم بگیری که کدوم بارهای کاری رو توی زیرساخت داخلی (on-premises) اجرا کنی، باید چند تا فاکتور رو در نظر بگیری:

• نیازهای امنیتی: اجرای بارهای کاری در زیرساخت داخلی برای صنایع با مقررات شدید ممکنه بهترین گزینه باشه تا امنیت داده‌ها و تطابق با قوانین حفظ بشه.
• بارهای کاری پر داده: بارهای کاری که حجم زیادی از داده‌ها رو پردازش و ذخیره می‌کنن، به خاطر هزینه بالای انتقال داده و ذخیره‌سازی ابری، ممکنه بهتر باشه در زیرساخت داخلی اجرا بشن.
• بارهای کاری حساس به تأخیر: اپلیکیشن‌هایی که به تأخیر کم نیاز دارن، مثل پردازش بلادرنگ داده‌ها یا بازی‌ها، ممکنه با اجرا در زیرساخت داخلی بهتر عمل کنن.
• بارهای کاری سفارشی: اجرای بارهای کاری در زیرساخت داخلی برای اپلیکیشن‌هایی که نیاز به سخت‌افزار سفارشی دارن، می‌تونه کنترل بیشتری روی زیرساخت فراهم کنه.
• ملاحظات هزینه: اجرای بارهای کاری در زیرساخت داخلی می‌تونه به خاطر الگوهای استفاده، نیازهای ذخیره‌سازی و مصرف منابع، مقرون‌به‌صرفه‌تر باشه.

استقرار ابری هیبریدی

ابر هیبریدی یه محیط محاسباتی هست که ترکیبی از زیرساخت داخلی و خدمات ابری از یک یا چند ارائه‌دهنده‌ی ابری خصوصی یا عمومی رو در کنار هم قرار می‌ده. این نوع معماری ابری به سازمان‌ها این امکان رو می‌ده که از مزایای هر دو نوع زیرساخت داخلی و ابری استفاده کنن.

با استفاده از ابر هیبریدی، سازمان‌ها می‌تونن بارهای کاری رو بین محیط‌های مختلف تقسیم کنن تا نیازهای هر اپلیکیشن یا بار کاری برآورده بشه. مثلاً می‌تونن بارهای کاری حساس رو توی زیرساخت داخلی نگه دارن تا به الزامات قانونی پایبند باشن، در حالی که بارهای کاری دیگه که نیاز به مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری دارن رو توی ابر عمومی اجرا کنن.

برای راه‌اندازی یه محیط ابری هیبریدی، سازمان‌ها باید زیرساخت‌های لازم مثل شبکه‌سازی و ارتباطات بین زیرساخت داخلی و خدمات ابری رو داشته باشن. همچنین، نیاز به یک پلتفرم مدیریت ابری، ابزارهای اتوماسیون و راه‌حل‌های امنیتی دارن تا بتونن بارهای کاری رو در محیط‌های مختلف مدیریت کنن.

بارهای کاری مستقل از ابر

خیلی از سازمان‌ها استراتژی‌هایی رو ترجیح می‌دن که بهشون آزادی بیشتری برای استفاده از زیرساخت و اپلیکیشن‌های مستقل از ابر می‌ده. این بارهای کاری که به‌طور مستقل از هر پلتفرم ابری طراحی شدن، یه سری مزایای جذاب دارن:

• جلوگیری از وابستگی به یک ارائه‌دهنده: با طراحی اپلیکیشن‌های مستقل از ابر، سازمان‌ها می‌تونن بدون نیاز به تغییرات پرهزینه تو بارهای کاری و تکنولوژی‌ها، ارائه‌دهنده‌های ابری خودشون رو تغییر بدن.
• قابلیت جابجایی: بارهای کاری مستقل از ابر می‌تونن روی هر پلتفرم ابری اجرا بشن که این باعث می‌شه سازمان‌ها انعطاف‌پذیری و چابکی بیشتری داشته باشن.
• صرفه‌جویی در هزینه: امکان اجرای بارهای کاری روی پلتفرمی که منابع رو با کمترین هزینه ارائه می‌ده، به سازمان‌ها اجازه می‌ده از نوسانات هزینه‌ها بهره ببرن یا از سرویس‌های موقتی (spot instances) استفاده کنن.
• جلوگیری از نقاط ضعف تک‌محوری: سازمان‌ها می‌تونن با عدم وابستگی به یک ارائه‌دهنده ابری خاص برای اپلیکیشن‌های حیاتی، از ریسک‌های خرابی یا از دست رفتن داده‌ها جلوگیری کنن.

برای راه‌اندازی بارهای کاری مستقل از ابر، سازمان‌ها معمولاً از تکنولوژی‌ها و رابط‌هایی استفاده می‌کنن که توسط چندین ارائه‌دهنده ابری پشتیبانی می‌شن، مثل Kubernetes برای ارکستراسیون کانتینرها و Terraform برای تعریف زیرساخت به‌عنوان کد.

مدیریت بار کاری

مدیریت بار کاری به چرخه بی‌پایان نظارت، کنترل و تخصیص منابع به بارهای کاری اشاره داره. این مسئولیت شامل فرآیندهای مختلفیه که برای بهینه‌سازی و متعادل‌سازی توزیع منابع محاسباتی انجام می‌شه تا بارهای کاری با کمترین وقفه یا خرابی اجرا بشن.

توی یه محیط ابری، مدیریت بار کاری خیلی مهمه چون منابع بین چندین کاربر و اپلیکیشن به اشتراک گذاشته می‌شه. مدیر بار کاری باید مطمئن بشه که هر بار کاری به منابع مورد نیاز خودش دسترسی داره، بدون اینکه روی عملکرد بارهای کاری دیگه تأثیر بذاره.

مدیریت بار کاری توی محیط‌های چندابری (multicloud) که بارهای کاری در چندین پلتفرم ابری پخش شدن، پیچیده‌تر هم می‌شه. برای مدیریت مؤثر بارهای کاری در چند ابر، نیاز به درک دقیقی از قابلیت‌های هر پلتفرم ابری و نیازهای خاص هر بار کاری داریم.

تخصیص منابع

مدیریت بار کاری شامل تخصیص منابع محاسباتی مثل CPU، حافظه و فضای ذخیره‌سازی به بارهای کاری مختلف بر اساس نیازها و اولویت‌هاشون می‌شه. تخصیص مؤثر منابع نیاز به نظارت بر مصرف منابع، پیش‌بینی نیازهای آینده و تنظیم تخصیص منابع به‌صورت پویا داره.

توازن بار

مدیریت بار کاری همچنین شامل توازن بار، یعنی توزیع بارهای کاری بین منابع محاسباتی مختلف برای بهینه‌سازی استفاده از منابع و جلوگیری از گلوگاه‌ها می‌شه. سازمان‌ها معمولاً از تکنیک‌هایی مثل round-robin، least connections و IP hash برای دستیابی به بارهای متعادل استفاده می‌کنن.

اولویت‌بندی بارهای کاری

برای مدیریت بارهای کاری، تیم‌های DevOps نیاز دارن بارهای کاری خودشون رو بر اساس میزان اهمیت، نیازهای عملکردی و توافق‌نامه‌های سطح خدمات (SLAs) اولویت‌بندی کنن. اولویت‌بندی درست باعث می‌شه بارهای کاری حیاتی منابع لازم برای اجرای بهینه رو حتی در زمان اوج تقاضا دریافت کنن.

نظارت و بهینه‌سازی

نظارت بر عملکرد بارهای کاری و تنظیم تخصیص منابع برای بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌ها از اصول مدیریت بار کاریه. این ممکنه شامل مقیاس‌گذاری خودکار، تنظیم خودکار (autotuning) و سایر تکنیک‌های بهینه‌سازی بشه.

اتوماسیون بار کاری

اتوماسیون بار کاری یکی از ابزارهای کاربردی برای شرکت‌هاییه که زیرساخت‌های IT پیچیده دارن. این ابزار کمک می‌کنه تا فرآیندهای IT رو با خودکار کردن زمان‌بندی، اجرا و نظارت بر بارهای کاری، ساده‌تر و بهینه‌تر کنیم. با رشد تحول دیجیتال، اتوماسیون بار کاری تبدیل به یه بخش اساسی برای عملکردهای صحیح IT شده. از جمله مزایای این اتوماسیون می‌تونیم به موارد زیر اشاره کنیم:

• کاهش خطاها: وقتی کارهای تکراری و دستی رو اتوماتیک کنیم، دیگه نیاز به دخالت انسان کمتر می‌شه و این به معنی کاهش ریسک خطاها و مشکلاتی مثل از دست رفتن داده‌هاست.
• افزایش کارایی: اتوماسیون کارهای تکراری و زمان‌بر، وقت تیم‌ها رو آزاد می‌کنه تا بتونن روی کارهای مهم‌تر تمرکز کنن. مثلاً به جای اینکه به صورت دستی لاگ‌ها رو برای پیدا کردن خطا بررسی کنیم، اتوماسیون می‌تونه این خطاها رو شناسایی و به تیم IT اطلاع بده تا اونا روی حل مشکل تمرکز کنن نه روی نظارت.
• بهینه‌سازی استفاده از منابع: اتوماسیون بار کاری می‌تونه با زمان‌بندی درست وظایف و فرآیندها، استفاده از منابع رو بهینه کنه. مثلاً با زمان‌بندی اجرای وظایف سنگین توی ساعات غیر اوج، می‌شه از رقابت برای منابع جلوگیری کرد.
• افزایش چابکی: با اتوماتیک کردن فرآیندهای استقرار و فراهم‌سازی اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها، اتوماسیون بار کاری زمان و تلاش مورد نیاز برای آنلاین کردن سرویس‌های جدید رو کاهش می‌ده. این به تیم‌های IT اجازه می‌ده سریع‌تر و کارآمدتر به نیازهای کسب‌وکار پاسخ بدن.
• تقویت تطابق با مقررات: با اجرای فرآیندهای IT به صورت منظم و قابل پیگیری از طریق اتوماسیون بار کاری، سازمان‌ها می‌تونن تطابق با استانداردهای قانونی رو تقویت کنن و در نتیجه، ریسک نقض مقررات رو کاهش بدن.
• کاهش هزینه‌ها: با حذف وظایف تکراری و دستی، اتوماسیون بار کاری نه تنها استفاده از منابع رو بهینه می‌کنه و نیاز به منابع سخت‌افزاری و نرم‌افزاری اضافی رو کاهش می‌ده، بلکه هزینه‌های عملیاتی IT رو هم کم می‌کنه و به تیم IT اجازه می‌ده روی وظایف ارزشمندتر تمرکز کنن.

ابزارهای اتوماسیون بار کاری متنوعی در بازار وجود دارن؛ از راه‌حل‌های متن‌باز مثل Jenkins و Ansible گرفته تا پلتفرم‌های پیشرفته‌ی سازمانی مثل BMC Control-M و IBM Workload Automation. این ابزارها معمولاً امکاناتی مثل زمان‌بندی وظایف، اتوماسیون مبتنی بر رویداد، نظارت بر بارهای کاری، گزارش‌دهی و یکپارچه‌سازی با سایر سیستم‌ها و اپلیکیشن‌های IT رو ارائه می‌دن.

حفاظت از بارهای کاری ابری

انتقال بارهای کاری به ابر برای سازمان‌ها کلی مزیت داره، اما در کنارش چالش‌های امنیتی هم به وجود میاره. وقتی بارهای کاری به ابر منتقل می‌شن، سطح حملات هم بزرگ‌تر می‌شه. حتی اگه همه‌ی کنترل‌های امنیتی رو هم پیاده‌سازی کرده باشی، یه آسیب‌پذیری روز صفر (zero-day) یا یه تنظیمات اشتباه روی سرور یا سطل ذخیره‌سازی می‌تونه خطرات جدی برای بارهای کاری به همراه داشته باشه.

برای حفاظت از بارهای کاری ابری، استراتژی‌های امنیتی زیر می‌تونه کمک‌کننده باشه:

• مدیریت دسترسی‌ها: با پیاده‌سازی سیاست دسترسی حداقلی (least-privileged access)، می‌تونی خسارت‌های ناشی از نفوذ امنیتی رو به حداقل برسونی.
• اتوماسیون کنترل‌های امنیتی: اتوماتیک کردن کنترل‌های امنیتی باعث می‌شه این کنترل‌ها به طور مداوم روی بارهای کاری اعمال بشن و در صورت بروز حادثه امنیتی، سرعت واکنش رو بالا می‌بره.
• نظارت و مدیریت آسیب‌پذیری‌ها: اسکن منظم برای پیدا کردن آسیب‌پذیری‌ها و اعمال سریع پچ‌ها، کلید حفاظت از بارهای کاری ابریه.
• امنیت کانتینرها و بارهای کاری بدون سرور: اسکن تصاویر کانتینر برای یافتن آسیب‌پذیری‌ها و پیاده‌سازی سیاست‌های جداسازی مناسب برای فانکشن‌های بدون سرور، اهمیت زیادی داره.
• رمزنگاری داده‌های حساس: رمزنگاری داده‌ها می‌تونه از داده‌های حساس محافظت کنه، حتی اگه سایر کنترل‌های امنیتی شکست بخورن. یادت نره داده‌ها رو هم در حالت استراحت و هم در حال انتقال، رمزنگاری کنی.

پیاده‌سازی یک پلتفرم حفاظت از بارهای کاری ابری (CWPP)

پلتفرم‌های حفاظت از بارهای کاری ابری (CWPP) برای مقیاس‌پذیری طراحی شدن و می‌تونن با افزایش تعداد بارهای کاری، همچنان امنیت پایدار رو فراهم کنن، بدون توجه به اینکه محیط ابری چقدر بزرگ باشه. CWPPها بارمحور هستن، یعنی از بارهای کاری محافظت می‌کنن، بدون توجه به اینکه کجا قرار دارن — در زیرساخت داخلی، در ابر یا در یک محیط هیبریدی. از اونجایی که بارهای کاری به سرعت بین پلتفرم‌ها و زیرساخت‌ها جابجا می‌شن، این نوع حفاظت از بار کاری بسیار ضروریه.

CWPPها به سازمان‌ها یه پلتفرم جایگزین برای جلوگیری از پراکندگی ابزارها ارائه می‌دن و با حداکثرسازی امنیت از طریق دید متمرکز، مدیریت آسیب‌پذیری‌ها، مدیریت دسترسی، حفاظت از بدافزار و موارد دیگه، مشکلات پیچیدگی رو حل می‌کنن.

سوالات متداول

1. مهاجرت بار کاری یعنی چی؟

مهاجرت بار کاری به انتقال اپلیکیشن‌ها، داده‌ها و فرآیندهای IT از یک محیط ابری به محیط دیگه‌ای گفته می‌شه. این فرآیند نیاز به برنامه‌ریزی دقیق و اجرای درست داره تا زمان خرابی کم بشه و از از دست دادن داده‌ها جلوگیری بشه.

2. ارکستراسیون بار کاری چیه؟

ارکستراسیون بار کاری یعنی هماهنگی و مدیریت اجرای بارهای کاری در محیط‌های مختلف ابری. ابزارهای ارکستراسیون می‌تونن وظایفی مثل تخصیص منابع، توازن بار و مقیاس‌پذیری رو به‌صورت خودکار انجام بدن.

3. مقیاس‌گذاری افقی و عمودی یعنی چی؟

مقیاس‌گذاری افقی (یا همون scaling out) یعنی اضافه کردن نودهای بیشتر به سیستم و توزیع بار کاری بین اونا. به جای اینکه قدرت یک سرور رو بیشتر کنی، می‌تونی چند تا سرور دیگه اضافه کنی. این نوع مقیاس‌گذاری ظرفیت سیستم رو افزایش می‌ده و همچنین در صورت خرابی یک نود، کل بار کاری از کار نمی‌افته.
مقیاس‌گذاری عمودی (یا همون scaling up) یعنی اضافه کردن منابع بیشتر به یک نود موجود، مثلاً افزایش قدرت پردازشگر (CPU)، حافظه (RAM) یا فضای ذخیره‌سازی. این نوع مقیاس‌گذاری باعث بهبود عملکرد اپلیکیشن می‌شه بدون اینکه نیاز به تغییر کد اپلیکیشن باشه. معمولاً ترکیبی از این دو نوع مقیاس‌گذاری استفاده می‌شه، بسته به نیاز و محدودیت‌های سیستم.

4. آسیب‌پذیری روز صفر (Zero-day) چیه؟

آسیب‌پذیری روز صفر یک نقص امنیتی ناشناخته توی یک اپلیکیشن یا سیستم‌عامل هست که سازنده هنوز ازش خبر نداره. چون این آسیب‌پذیری ناشناخته است، می‌تونه بدون هیچ هشداری مورد سوءاستفاده قرار بگیره. توسعه‌دهنده‌ها هنوز هیچ زمانی برای رفع این نقص نداشتن، به همین دلیل بهش می‌گن "روز صفر".

5. بارهای کاری استاتیک و دینامیک چیه؟

بارهای کاری ابری به دو دسته استاتیک و دینامیک تقسیم می‌شن. بارهای کاری استاتیک همیشه فعال هستن، در حالی که بارهای کاری دینامیک فقط وقتی فعال می‌شن که نیاز باشه، مثلاً برای اجرای اپلیکیشن‌های داخلی اتوماتیک یا راه‌اندازی نمونه‌های سرور مجازی.

6. محاسبات بدون سرور (Serverless Computing) چیه؟

محاسبات بدون سرور مدلیه که به توسعه‌دهنده‌ها اجازه می‌ده اپلیکیشن‌ها رو به عنوان توابع مستقل در ابر اجرا کنن، و ارائه‌دهنده ابری به‌طور خودکار مدیریت تخصیص منابع رو انجام می‌ده. بارهای کاری بدون سرور بر اساس رویدادها فعال می‌شن و منابع به صورت پویا بر اساس نیاز اختصاص داده می‌شن.

7. مجازی‌سازی (Virtualization) چه نقشی در بارهای کاری ابری داره؟

مجازی‌سازی یکی از تکنولوژی‌های کلیدی توی رایانش ابریه که به توزیع و جداسازی کارآمد بارهای کاری کمک می‌کنه. این تکنولوژی اجازه می‌ده که چندین بار کاری روی یک ماشین فیزیکی اجرا بشن، هر کدوم توی محیط مجزا.

8. استک اپلیکیشن چیه؟

در یک محیط ابری، استک اپلیکیشن یا استک بار کاری شامل خدمات ابری هست که برای اجرای اپلیکیشن یا بار کاری استفاده می‌شه، مثل نمونه‌های محاسبات ابری، خدمات ذخیره‌سازی ابری، پایگاه‌های داده مدیریت‌شده و ابزارهای DevOps ابری. این استک می‌تونه با استفاده از یک پلتفرم حفاظت از بارهای کاری ابری (CWPP) مدیریت و محافظت بشه، که کنترل‌های امنیتی رو از لایه زیرساخت تا لایه اپلیکیشن ارائه می‌ده.

9. بارهای کاری مبتنی بر کانتینر چیه؟

بارهای کاری مبتنی بر کانتینر یا کانتینری شده به اپلیکیشن‌ها و وابستگی‌هاشون گفته می‌شه که توی یک کانتینر بسته‌بندی شدن و می‌تونن به‌صورت مداوم روی محیط‌های مختلف اجرا بشن. این نوع بارها سبک هستن و از سیستم‌عامل مشترک استفاده می‌کنن، که باعث می‌شه برای برخی بارهای کاری نسبت به ماشین‌های مجازی کارآمدتر باشن.

10. تاخیر پایین (Low Latency) چیه؟

تاخیر پایین یعنی وقتی یه ورودی پردازش می‌شه، خروجی موردنظر خیلی سریع تولید بشه. خیلی از فعالیت‌هایی که نیاز به بازخورد فوری دارن به تاخیر پایین وابسته هستن. مثال‌هایی مثل بازی‌های آنلاین همزمان، معاملات پرسرعت سهام، تماس‌های VoIP مثل اسکایپ یا زوم، پخش زنده و حتی بعضی از قسمت‌های عملیات خودروهای خودران.

11. محاسبات لبه‌ای (Edge Computing) چیه؟

محاسبات لبه‌ای یعنی پردازش داده‌ها نزدیک به منبعشون انجام بشه، که این کار باعث کاهش تاخیر و استفاده بهینه از پهنای باند می‌شه. این مدل پردازش برای بارهای کاری اینترنت اشیا (IoT) که نیاز به پردازش لحظه‌ای دارن، خیلی مفیده.

12. دسترسی‌پذیری سرویس (Service Availability) چیه؟

دسترسی‌پذیری سرویس یعنی درصد زمانی که یک بار کاری آماده استفاده هست، یعنی وقتی که بار کاری می‌تونه وظیفه‌اش رو به درستی انجام بده. دسترسی‌پذیری سرویس یکی از معیارهای رایج برای سنجش قابلیت اطمینانه.

13. قابلیت اطمینان (Reliability) چیه؟

قابلیت اطمینان یعنی توانایی یک بار کاری در انجام صحیح و مداوم وظایفش وقتی که ازش انتظار می‌ره. این شامل قابلیت اجرای صحیح بار کاری در طول چرخه عمرش می‌شه.

14. پرتفوی فناوری (Technology Portfolio) چیه؟

پرتفوی فناوری به مجموعه‌ای از بارهای کاری گفته می‌شه که برای عملکرد کسب‌وکار ضروری هستن.

15. حفاظت از انحراف (Drift Protection) چیه؟

حفاظت از انحراف به فرایند تضمین همخوانی وضعیت فعلی یک سیستم با وضعیت تعریف‌شده یا مورد نظر اشاره داره، که از تغییرات ناخواسته جلوگیری می‌کنه. این کار تو محیط‌های ابری که تنظیمات می‌تونن به‌سرعت تغییر کنن، اهمیت زیادی داره. حفاظت از انحراف شامل نظارت مداوم و استراتژی‌های خودکار برای شناسایی و اصلاح انحرافات می‌شه، که باعث می‌شه سیستم پایدار، منظم و امن باقی بمونه.

16. پراکندگی بار کاری (Workload Sprawl) چیه؟

پراکندگی بار کاری یعنی افزایش بی‌رویه بارهای کاری که معمولاً منجر به استفاده ناکارآمد از منابع و افزایش هزینه‌ها می‌شه. سازمان‌ها می‌تونن با اجرای نظارت بر بارهای کاری، به‌طور منظم بارها رو بهینه‌سازی کنن و از ابزارهای اتوماسیون و ارکستراسیون استفاده کنن تا از پراکندگی بار کاری جلوگیری کنن.

جمع‌بندی

حالا که مفهوم بار کاری رو از زوایای مختلف بررسی کردیم، می‌دونیم که چرا این موضوع برای دنیای فناوری این‌قدر اهمیت داره. از انتخاب بین زیرساخت داخلی و ابری گرفته تا مدیریت، امنیت و حتی اتوماسیون بارهای کاری، همه و همه تأثیر مستقیمی بر عملکرد سیستم‌ها و موفقیت کسب‌وکارها دارن. درک درست از نیازهای هر بار کاری و استفاده از استراتژی‌ها و ابزارهای مناسب، کلید داشتن یک زیرساخت IT بهینه و قابل اعتماد هست. با این دیدگاه، سازمان‌ها می‌تونن با اطمینان بیشتری به سمت آینده قدم بردارن و از تکنولوژی‌های جدید برای بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌ها استفاده کنن.