מדריך לאמינות התשתית של Google Cloud

Last reviewed 2024-11-20 UTC

תשתית אמינה היא דרישה קריטית לעומסי עבודה בענן. כ-Cloud Architect, כדי לתכנן תשתית אמינה לעומסי העבודה, אתם צריכים להבין היטב את יכולות האמינות של ספק שירותי הענן שבחרתם. במאמר הזה מתוארים אבני הבניין של האמינות ב-Google Cloud (אזורים, אזורים ומשאבים בהיקף מיקום) ורמות הזמינות שהם מספקים. במסמך הזה מפורטות גם הנחיות להערכת דרישות האמינות של עומסי העבודה, ומוצגות המלצות לגבי ארכיטקטורה לבנייה ולניהול של תשתית אמינה ב- Google Cloud.

המסמך הזה מחולק לחלקים הבאים:

אם קראתם את המדריך הזה בעבר ואתם רוצים לראות מה השתנה, תוכלו לעיין בהערות לגבי הגרסה.

סקירה כללית על אמינות

אפליקציה או עומס עבודה נחשבים לאמינים אם הם עומדים ביעדים הנוכחיים שלכם לגבי זמינות ועמידות בפני כשלים.

זמינות (או זמן פעולה) היא אחוז הזמן שבו אפשר להשתמש באפליקציה. לדוגמה, אם אפליקציה מסוימת מוגדרת עם יעד זמינות של 99.99%, זמן ההשבתה הכולל שלה לא יכול לעלות על 8.64 שניות במהלך תקופה של 24 שעות. לפעמים, הזמינות נמדדת כשיעור הבקשות שהאפליקציה מטפלת בהן בהצלחה במהלך תקופה מסוימת. לדוגמה, אם לאפליקציה יש יעד זמינות של 99.99%, מתוך כל 100,000 בקשות שהיא מקבלת, יכולות להיכשל עד עשר בקשות. הזמינות מוצגת בדרך כלל כמספר התשיעיות באחוז. לדוגמה, זמינות של 99.99% נקראת '4 תשיעיות'.

בהתאם למטרה של האפליקציה, יכול להיות שיהיו לכם קבוצות שונות של אינדיקטורים שיצביעו על רמת המהימנות שלה. הנה כמה דוגמאות לאינדיקטורים כאלה:

  • באפליקציות שמציגות תוכן, הזמינות, זמן האחזור והתפוקה הם אינדיקטורים חשובים לאמינות. הם מציינים אם האפליקציה יכולה להגיב לבקשות, כמה זמן לוקח לאפליקציה להגיב לבקשות וכמה בקשות האפליקציה יכולה לעבד בהצלחה בתקופה מסוימת.
  • במסדי נתונים ובמערכות אחסון, חביון, קצב העברת נתונים, זמינות ועמידות (עד כמה הנתונים מוגנים מפני אובדן או השחתה) הם אינדיקטורים של מהימנות. הם מציינים כמה זמן לוקח למערכת לקרוא או לכתוב נתונים, ואם אפשר לגשת לנתונים לפי דרישה.
  • עבור עומסי עבודה של Big Data וניתוח נתונים, כמו פייפליינים לעיבוד נתונים, ביצועים עקביים של הפייפליין (תפוקה וחביון) הם חיוניים כדי להבטיח את עדכניות מוצרי הנתונים, והם מהווים אינדיקטור חשוב לאמינות. הוא מציין כמה נתונים אפשר לעבד, וכמה זמן לוקח לצינור להתקדם משלב הטמעת הנתונים לשלב עיבוד הנתונים.
  • ברוב האפליקציות, נכונות הנתונים היא אינדיקטור מהימנות חיוני.

הנחיות נוספות להגדרת יעדי המהימנות של האפליקציות זמינות במאמר הערכת דרישות המהימנות של עומסי העבודה בענן.

גורמים שמשפיעים על מהימנות האפליקציה

המהימנות של אפליקציה שנפרסת ב- Google Cloud תלויה בגורמים הבאים:

  • העיצוב הפנימי של האפליקציה.
  • האפליקציות או הרכיבים המשניים שהאפליקציה תלויה בהם.
  • Google Cloud משאבי תשתית כמו מחשוב, רשת, אחסון, מסדי נתונים ואבטחה שהאפליקציה פועלת עליהם, ואיך האפליקציה משתמשת בתשתית.
  • קיבולת התשתית שאתם מקצים, ואיך הקיבולת מתרחבת.
  • תהליכי ה-DevOps והכלים שבהם אתם משתמשים כדי לבנות, לפרוס ולתחזק את האפליקציה, את קשרי התלות שלה ואת התשתית. Google Cloud

הגורמים האלה מסוכמים בתרשים הבא:

יחסי תלות באמינות האפליקציה.

כפי שמוצג בתרשים הקודם, המהימנות של אפליקציה שנפרסה ב- Google Cloud תלויה בכמה גורמים. המדריך הזה מתמקד באמינות של התשתית Google Cloud .

המאמרים הבאים

שותפים ביצירת התוכן

מחברים:

תורמי תוכן אחרים:

הבא
אבני הבניין של מהימנות