Was ist eine Arbeitsbelastung?

Was ist eine Arbeitsbelastung?

In der Datenverarbeitung bezieht sich eine Arbeitslast auf die Aufgaben, Prozesse oder Aufträge, die ein System, ein Dienst oder eine Anwendung ausführt. Bei Workloads geht es nicht nur um Anwendungen, sondern auch um die Aktivitäten oder Anforderungen an die zugrunde liegende Infrastruktur.

Im weiteren Verlauf dieser Ressource werden wir den Unterschied zwischen Workloads und Anwendungen, gängige Arten von Workloads und die Verwaltung, Automatisierung und den Schutz von Workloads in modernen IT-Umgebungen erläutern. Anhand von Beispielen aus der Praxis werden wir diese Konzepte konkretisieren. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
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• Workloads vs. Anwendungen
  
• Arten von Arbeitsbelastungen
  
• Beispiele für Arbeitsbelastungen
  
• Verwaltung der Arbeitsbelastung
• Schutz der Arbeitslast
• Wichtige Erkenntnisse und zusätzliche Ressourcen
  

Workloads vs. Anwendungen

Auf den ersten Blick scheinen Workloads und Anwendungen austauschbar zu sein, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken beim Systemdesign. Eine Anwendung bezieht sich auf die Software selbst, egal ob es sich um eine Webanwendung, eine mobile Anwendung oder eine Desktop-Software handelt. Die Arbeitslast hingegen ist das, was die Anwendung vom zugrundeliegenden System verlangt, z. B. zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs), Speicher oder Festplattenplatz.

Denken Sie an eine E-Commerce-Anwendung. Die Arbeitslast der App wird durch die Anzahl der pro Minute verarbeiteten Transaktionen (oder Bestellungen), die Anzahl der gleichzeitigen Nutzer und die Backend-Prozesse zur Aktualisierung des Inventars bestimmt, Benutzersitzungen, oder Empfehlungsmaschinen. Die App ist vom Konzept her statisch, aber ihre Auslastung schwankt je nach Bedarf.

Das Verständnis dieses Unterschieds ist entscheidend für die Entwicklung von Systemen, insbesondere für Skalierbarkeit und Leistung. Auch wenn die Anwendung mit einer bestimmten Anzahl von Funktionen ausgestattet ist, ändert sich die Arbeitslast mit zunehmender Benutzeraktivität, der Einführung neuer Funktionen und der Entwicklung der Infrastruktur.

Arten von Arbeitsbelastungen

Hier sind einige gängige Arten:

1. Transaktionale Arbeitslasten: Bezieht sich auf Systeme, die große Mengen von Transaktionenwie z. B. Datenbanken oder Online-Zahlungsplattformen. Diese Arbeitslasten zeichnen sich durch niedrige Latenzanforderungen und hohe Zuverlässigkeit aus.

2. Batch-Workloads: Diese Workloads führen eine Reihe von Aufträgen aus, die wie folgt aussehen können chargenweise verarbeitet. Datenanalyse-Pipelines, nächtliche Berichte und ETL-Aufgaben (Extrahieren, Transformieren, Laden) sind gute Beispiele für Batch-Workloads.

3. Interaktive Arbeitsbelastungen: Diese Workloads beinhalten Echtzeitaktivitäten, wie die Interaktion mit Endbenutzern, sowohl in Web- als auch in mobilen Anwendungen. Sie erfordern schnelle Reaktionszeiten auf Benutzereingaben.

4. Rechenintensive Workloads: Bezieht sich auf Anwendungen, die eine beträchtliche Verarbeitungsleistung erfordern, wie z. B. das Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, das Rendern von Videos oder Simulationen.

5. Datenintensive Workloads: Systeme, die große Datenmengen verarbeiten, speichern und abrufen müssen, wie z. B. große Datenbanken oder Big-Data-Plattformen.

Beispiele für Arbeitsbelastungen

• Websites für den elektronischen Handel: Diese Arbeitslast umfasst Benutzeranfragen nach Produkten, Datenbankabfragen zum Abrufen von Bestandsdetails, die Verarbeitung von Zahlungstransaktionen und Versandaktualisierungen.
• Training von Modellen des maschinellen Lernens: Erfordert intensive CPU- oder Grafikprozessor-Ressourcen, um Modelle auf großen Datenbeständen trainieren. Dies wird oft als rechenintensive Arbeitslast eingestuft.
• Streaming-Dienste: Plattformen wie Netflix verarbeiten interaktive Arbeitslasten, bei denen Video wird auf Anfrage an die Nutzer gestreamt. Dabei handelt es sich um ein datenintensives Backend, das große Multimedia-Dateien speichert.
• Betrugserkennung in Echtzeit: Ein üblicher Anwendungsfall für eine Finanzanwendung umfasst Analyse von Echtzeit-Transaktionen zur Aufdeckung potenzieller Betrugsfälle - Diese Streaming-Workload verarbeitet in Spitzenzeiten Tausende von Transaktionen pro Sekunde.

Verwaltung der Arbeitsbelastung

Das Workload-Management umfasst die Verteilung von Aufgaben innerhalb eines verfügbaren Ressourcensystems, wie z. B. CPU, Arbeitsspeicher und Speicher, um eine effiziente Leistung zu gewährleisten. Eine ordnungsgemäße Verwaltung der Arbeitslast ist entscheidend für den effizienten und effektiven Betrieb von Anwendungen.

Tools wie OpenPBS und Slurm ermöglichen es Ihnen, die Arbeitslast in einer Cluster-Umgebung zu verwalten, da sie Aufgaben planen und Ressourcen dynamisch innerhalb verschiedener Knoten zuweisen. Diese Tools optimieren die Hardwareressourcen, indem sie die Arbeitslasten so planen, dass Aufträge mit hoher Priorität Ressourcen erhalten und weniger wichtige Aufgaben verzögert oder in eine Warteschlange gestellt werden können, bis Ressourcen verfügbar sind.

Automatisierung der Arbeitslast

Skalierbares Workload-Management erfordert Automatisierung. Workload-Automatisierung bezieht sich auf den Prozess der automatischen Planung, Ausführung und Verwaltung von Aufgaben innerhalb einer Anwendung oder eines Systems. Aufgrund ihrer Skalierbarkeit unterstützt sie die Ressourcenoptimierung, minimiert den praktischen Aufwand und sorgt für eine konsistente Leistung, insbesondere in dynamischen Umgebungen.

Schlüsselkonzepte der Workload-Automatisierung

• Aufgabenplanung: Die Automatisierung auf Betriebssystemebene umfasst häufig die Planung von Aufgaben. Nach der Konfiguration mit Regeln, wie z. B. bestimmte Zeiten, Ereignisse oder Systemschwellenwerte, können Aufgaben automatisch aufgerufen werden. Beispiele für eine einfache Automatisierung auf Betriebssystemebene sind Cron-Jobs unter Linux oder ein Taskplaner unter Windows.
• Skalierung der Ressourcen: Automatisierungsplattformen wie Kubernetes skalieren Ressourcen dynamisch aufgrund der Echtzeitnachfrage. Wenn beispielsweise die Nutzerzahlen einer Webanwendung in die Höhe schnellen, stellt Kubernetes automatisch neue Instanzen (Container) bereit, um die Last auszugleichen und gleichmäßig zu verteilen.
• Fehlerbehandlung: Automatisierte Systeme können mit Aufgabenfehlern umgehen. Wenn eine Aufgabe fehlschlägt, können Automatisierungstools einen neuen Versuch starten, einen Fehler protokollieren oder eine Warnung für eine manuelle Eingabe auslösen. Auf diese Weise werden die Ausfallzeiten minimiert und das System kann ohne Unterbrechung weiterarbeiten, während es seine Aufgaben erledigt.
• Verwaltung von Abhängigkeiten: Da Sie bei der Workload-Automatisierung angeben können, welche Aufgaben wovon abhängen, können Sie sicherstellen, dass die Prozesse in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Stellen Sie sich eine Datenverarbeitungspipeline vor, bei der ETL-Aufträge in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden müssen - Extraktion muss vor Transformation und Laden erfolgen.

Werkzeuge für die Automatisierung der Arbeitsbelastung

1. Kubernetes: Kubernetes, die führende Plattform für die Verwaltung von Container-Workloads, automatisiert die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Container-Anwendungen. Mithilfe von Controllern wird der Systemzustand überwacht und die Ressourcen werden an den Bedarf angepasst.

2. AWS (Amazon Web Services) Lambda: Serverlose Plattformen wie AWS Lambda ermöglichen es Ihnen, Code als Reaktion auf Ereignisse auszuführen, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen. Dieses Automatisierungsmodell ermöglicht die automatische und effiziente Skalierung von Arbeitslasten in Reaktion auf Benutzerinteraktionen, geplante Aufgaben oder andere Auslöser.

3. Apache Airflow: Airflow ist eine beliebte Open-Source-Plattform für das programmatische Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. Sie ist besonders nützlich für Batch-Workloads, bei denen Aufgaben in einer bestimmten Reihenfolge oder zu bestimmten Zeiten ausgeführt werden müssen (z. B. Datenpipelines und ETL-Aufgaben).

4. Terraform: Terraform kann Arbeitslasten durch Bereitstellung und Verwaltung von Infrastruktur als Code (IaC) automatisieren. Es kann mit Plattformen wie AWS und Google Cloud integriert werden, um Skalierungsrichtlinien zu automatisieren, Server bereitzustellen und komplexe Infrastruktur-Workflows zu verwalten.

Schutz der Arbeitslast

Mit zunehmender Komplexität werden Workloads immer anfälliger für Sicherheitsbedrohungen, was den Schutz von Workloads unerlässlich macht. Der Schutz von Workloads umfasst die Sicherung von Anwendungen, ihren Daten und der sie unterstützenden Infrastruktur.

Eine gängige Strategie ist die Verwendung von Zero-Trust-Sicherheitsmodellen, bei denen jede Einheit, die mit einem Workload interagiert (egal ob Benutzer oder Anwendung), vor dem Zugriff auf Ressourcen authentifiziert und autorisiert wird. Tools wie AWS-Schild können Workloads vor DDoS-Angriffen (Distributed Denial of Service) schützen, während Container-Sicherheitslösungen wie Falcon Kubernetes-Workloads auf Anomalien überwachen.

Der Schutz von Cloud-Workloads (CWP) umfasst die kontinuierliche Überwachung und Beseitigung von Bedrohungen für Cloud-Workloads und Container. Eine CWP-Plattform (CWPP) ist eine Sicherheitslösung, die Workloads aller Art an jedem Standort schützt und einen einheitlichen Cloud-Workload-Schutz über mehrere Anbieter hinweg bietet. Cloud-Anbieter bieten in der Regel native Workload-Schutzservices an, z. B. Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) und Netzwerkisolierung durch virtuelle private Clouds (VPCs).

Wichtige Erkenntnisse und zusätzliche Ressourcen

• Arbeitsbelastung: Bezieht sich auf die Anforderungen, die an ein System gestellt werden, während eine Anwendung eine Software ist.
• Arten von Arbeitsbelastungen: Die Bandbreite reicht von transaktional und interaktiv bis hin zu Batch, rechenintensiv und datenintensiv. Jede Arbeitslast sollte entsprechend den an sie gestellten Anforderungen gehandhabt werden.
• Verwaltung der Arbeitsbelastung: Die effiziente Verwaltung von Arbeitslasten ist häufig automatisiert. Ziel ist es, die Ressourcen entsprechend den Anforderungen des Systems zu nutzen.
• Schutz der Arbeitsbelastung: Der Schutz vor Bedrohungen des Workloads ist wichtig, und Cloud-native Tools und Sicherheitsmodelle tragen dazu bei, dies zu gewährleisten.

Außerdem stellen wir Ihnen einige Ressourcen zur Verfügung, die Sie bei der Erstellung und Verwaltung von Anwendungen in großem Umfang unterstützen.

• Hochverfügbarkeitsarchitektur: Anforderungen und bewährte Praktiken
• Was ist eine verteilte Anwendung? Definition und Beispiele

Sie können unser blog und Konzepte Drehscheibe um mehr über Workload-bezogene Konzepte von Couchbase zu erfahren.