Cloud Bursting: So funktioniert die Technologie


Die Funktionsweise von Cloud Bursting basiert auf einem hybriden Bereitstellungsmodell und ist so simpel wie effektiv: Unternehmen, die bevorzugt On-Premises-IT in Form einer Private Cloud nutzen, greifen nur bei Bedarf auf externe Cloud-Ressourcen zurück. Wenn Nachfrage, Workloads und Traffic zu groß werden, erfolgt der „Cloud Burst“ – die Private Cloud „platzt“ und verteilt die Rechenleistung automatisch auf externe Cloud-Dienste von Drittanbietern. Sobald die Workloads und Belastungsspitzen zurückgehen, werden externe Ressourcen getrennt und die Cloud-Kapazitäten wieder auf die On-Premises-Rechenzentren reduziert.

Cloud Bursting ermöglicht somit eine flexible Skalierbarkeit durch vordefinierte Kapazitätsschwellen der internen Ressourcen. Wann Kapazitäten expandieren, entscheiden die sogenannten Skalierungslistener sowie weitere Cloud-Bursting-Werkzeuge und Cloud-APIs. Diese automatisieren die Auslagerung der Ressourcen flexibel und sicher. Die hinzugeschalteten Ressourcen verursachen im Gegensatz zu einer festen Infrastruktur keine dauerhaften Wartungskosten, sondern werden nur bei Bedarf kostenpflichtig genutzt.

Gängige Vorgehensweise und Ansätze sind hierbei:

  • Automatisiertes Bursting: Vordefinierte Schwellenbelastungen dienen hierbei als Auslöser, um Kapazitäten automatisiert hinzuzuschalten oder wieder abzuschalten. Anwendungen und Workloads, die für gewöhnlich in der Private Cloud arbeiten, gehen für den Zeitraum der Belastungsspitzen in externe verbundene Clouds über.
  • Manuelles Bursting: Bei erwartbaren Belastungsspitzen, zum Beispiel bei saisonalen Peaks oder internen Software-Updates, lassen sich externe Kapazitäten manuell hinzuschalten oder wieder trennen.
  • Verteiltes Load Balancing: Bei einem Load-Balancing-Ansatz werden Anwendungen durch eine identische Umgebung sowohl in Private als auch in Public Clouds bereitgestellt. Wird der vordefinierte Schwellenwert erreicht, verteilen sich Workloads einer Anwendung ohne Unterbrechung auf externe Kapazitäten. Lässt die Belastung nach, verteilen sich Workloads wieder auf interne Kapazitäten.



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