Che cos'è un carico di lavoro?

Che cos'è un carico di lavoro?

In informatica, un carico di lavoro si riferisce alle attività, ai processi o ai lavori che un sistema, un servizio o un'applicazione esegue. I carichi di lavoro non riguardano solo le applicazioni, ma rappresentano l'attività o la domanda dell'infrastruttura sottostante.

Nel resto di questa risorsa, esploreremo la differenza tra carichi di lavoro e applicazioni, i tipi comuni di carichi di lavoro e come gestire, automatizzare e proteggere i carichi di lavoro nei moderni ambienti IT. Verranno inoltre illustrati esempi reali per rendere concreti questi concetti. Continuate a leggere per saperne di più.
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• Carichi di lavoro vs. applicazioni
  
• Tipi di carichi di lavoro
  
• Esempi di carichi di lavoro
  
• Gestione del carico di lavoro
• Protezione del carico di lavoro
• Punti chiave e risorse aggiuntive
  

Carichi di lavoro vs. applicazioni

A prima vista, carichi di lavoro e applicazioni possono sembrare intercambiabili, ma hanno scopi distinti nella progettazione del sistema. Un'applicazione si riferisce al software stesso, sia che si tratti di un'applicazione web, di un'applicazione mobile o di un software desktop. Il carico di lavoro, invece, è ciò che l'applicazione richiede al sistema sottostante, come unità di elaborazione centrale (CPU), memoria o spazio su disco.

Pensate a un applicazione di commercio elettronico. Il carico di lavoro dell'applicazione è determinato dal numero di transazioni (o ordini) elaborate al minuto, dagli utenti contemporanei e dai processi di backend che gestiscono gli aggiornamenti dell'inventario, sessioni utente, o motori di raccomandazione. L'app è statica nel concetto, ma il suo carico di lavoro fluttua in base alla domanda.

La comprensione di questa differenza è fondamentale quando si progettano sistemi, soprattutto per scalabilità e prestazioni. Anche se l'applicazione può essere costruita con un certo numero di funzioni, il suo carico di lavoro cambierà con l'aumento dell'attività degli utenti, l'introduzione di nuove funzioni e l'evoluzione dell'infrastruttura.

Tipi di carichi di lavoro

Ecco alcuni tipi comuni:

1. Carichi di lavoro transazionali: Si riferisce a sistemi che elaborano elevati volumi di transazioni, come i database o le piattaforme di pagamento online. Questi carichi di lavoro sono caratterizzati da requisiti di bassa latenza e alta affidabilità.

2. Carichi di lavoro batch: Questi carichi di lavoro eseguono una serie di lavori che possono essere lavorati in lotti. Le pipeline di analisi dei dati, i report notturni e i lavori di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) sono buoni esempi di carichi di lavoro batch.

3. Carichi di lavoro interattivi: Questi carichi di lavoro comportano attività in tempo reale, come l'interazione con gli utenti finali, sia nelle applicazioni web che in quelle mobili. Richiedono tempi di risposta rapidi agli input degli utenti.

4. Carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo: Si riferisce ad applicazioni che richiedono una potenza di elaborazione significativa, come l'addestramento di modelli di apprendimento automatico, il rendering di video o le simulazioni.

5. Carichi di lavoro ad alta intensità di dati: I sistemi che devono elaborare, memorizzare e recuperare quantità massicce di dati, come ad esempio i database su larga scala o i sistemi di gestione delle risorse umane. piattaforme di big data.

Esempi di carichi di lavoro

• Siti web di e-commerce: Questo carico di lavoro comprende le richieste di prodotti da parte degli utenti, le interrogazioni al database per ottenere i dettagli dell'inventario, l'elaborazione delle transazioni di pagamento e gli aggiornamenti delle spedizioni.
• Formazione di modelli di apprendimento automatico: Richiede risorse intensive della CPU o dell'unità di elaborazione grafica (GPU) per addestrare i modelli su grandi insiemi di dati. Questo viene spesso classificato come un carico di lavoro ad alta intensità di calcolo.
• Servizi di streaming: Piattaforme come Netflix gestiscono carichi di lavoro interattivi dove I video vengono trasmessi in streaming on demand agli utenti. Si tratta di un backend ad alta intensità di dati che memorizza file multimediali di grandi dimensioni.
• Rilevamento delle frodi in tempo reale: Un caso d'uso comune per un'applicazione finanziaria prevede analizzare le transazioni in tempo reale per individuare potenziali frodi - Questo carico di lavoro in streaming elabora migliaia di transazioni al secondo nei momenti di picco.

Gestione del carico di lavoro

La gestione del carico di lavoro comporta la distribuzione delle attività all'interno di un sistema di risorse disponibili, come CPU, memoria e storage, per garantire prestazioni efficienti. Una corretta gestione del carico di lavoro è fondamentale per far funzionare le applicazioni in modo efficiente ed efficace.

Strumenti come OpenPBS e Slurm permettono di gestire il carico di lavoro in un ambiente cluster, perché pianificano le attività e assegnano le risorse in modo dinamico nei diversi nodi. Questi strumenti ottimizzano le risorse hardware pianificando i carichi di lavoro in modo che i lavori ad alta priorità ricevano le risorse e i compiti meno importanti possano essere ritardati o messi in coda fino a quando le risorse diventano disponibili.

Automazione del carico di lavoro

La gestione scalabile del carico di lavoro richiede l'automazione. L'automazione del carico di lavoro si riferisce al processo di pianificazione, esecuzione e gestione automatica delle attività all'interno di un'applicazione o di un sistema. Grazie alla sua scalabilità, supporta l'ottimizzazione delle risorse, riduce al minimo il lavoro manuale e offre prestazioni costanti, soprattutto in ambienti dinamici.

Concetti chiave dell'automazione dei carichi di lavoro

• Pianificazione dei compiti: L'automazione a livello di sistema operativo spesso comporta la pianificazione di attività. Una volta configurato con regole, come orari specifici, eventi o soglie di sistema, può invocare automaticamente le attività. Esempi di semplice automazione a livello di sistema operativo sono i cron job in Linux o il task scheduler in Windows.
• Scalare le risorse: Le piattaforme di automazione come Kubernetes scalano le risorse in modo dinamico in base alla domanda in tempo reale. Ad esempio, se si verifica un picco di utenti su un'applicazione web, Kubernetes distribuisce automaticamente nuove istanze (container) per bilanciare il carico e distribuirlo in modo uniforme.
• Gestione degli errori: I sistemi automatizzati possono gestire i fallimenti delle attività. Una volta che un'attività fallisce, gli strumenti di automazione possono riprovare, registrare un errore o causare un avviso per l'inserimento manuale. In questo modo, i tempi di inattività sono ridotti al minimo e continuano senza interruzioni mentre il sistema fa ciò che deve.
• Gestione delle dipendenze: Poiché l'automazione del carico di lavoro consente di specificare quali attività dipendono da quali, è possibile garantire che i processi vengano eseguiti nella sequenza corretta. Considerate una pipeline di elaborazione dati in cui i lavori ETL devono essere eseguiti in ordine: l'estrazione deve precedere la trasformazione e il caricamento.

Strumenti per l'automazione del carico di lavoro

1. Kubernetes: Piattaforma leader per la gestione dei carichi di lavoro containerizzati, Kubernetes automatizza la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione delle applicazioni containerizzate. Utilizza controllori per monitorare lo stato del sistema e regolare le risorse in base alla domanda.

2. AWS (Amazon Web Services) Lambda: Piattaforme serverless come AWS Lambda consentono di eseguire codice in risposta a eventi senza dover effettuare il provisioning o gestire i server. Questo modello di automazione consente ai carichi di lavoro di scalare automaticamente e in modo efficiente in risposta alle interazioni degli utenti, alle attività pianificate o ad altri fattori scatenanti.

3. Flusso d'aria Apache: Airflow è una popolare piattaforma open source per la creazione programmatica, la pianificazione e il monitoraggio dei flussi di lavoro. È particolarmente utile per i carichi di lavoro batch in cui le attività devono essere eseguite in sequenza o in tempi specifici (ad esempio, pipeline di dati e lavori ETL).

4. Terraform: Terraform può automatizzare i carichi di lavoro effettuando il provisioning e gestendo l'infrastruttura come codice (IaC). Può integrarsi con piattaforme come AWS e Google Cloud per automatizzare le politiche di scaling, il provisioning dei server e la gestione di complessi flussi di lavoro dell'infrastruttura.

Protezione del carico di lavoro

Con la crescente complessità, i carichi di lavoro sono sempre più vulnerabili alle minacce alla sicurezza, il che rende vitale la protezione dei carichi di lavoro. La protezione dei carichi di lavoro implica la protezione delle applicazioni, dei loro dati e dell'infrastruttura che li supporta.

Una strategia comune prevede l'utilizzo di modelli di sicurezza a fiducia zero, in cui ogni entità che interagisce con un carico di lavoro (utente o applicazione) viene autenticata e autorizzata prima di accedere alle risorse. Strumenti come Scudo AWS possono aiutare a proteggere i carichi di lavoro dagli attacchi DDoS (Distributed Denial of Service), mentre le soluzioni di sicurezza per container come Falcon monitorano i carichi di lavoro Kubernetes alla ricerca di anomalie.

La protezione dei carichi di lavoro in-the-cloud (CWP) prevede il monitoraggio continuo e la rimozione delle minacce dai carichi di lavoro e dai container in-the-cloud. Una piattaforma CWP (CWPP) è una soluzione di sicurezza che protegge i carichi di lavoro di tutti i tipi in qualsiasi luogo, offrendo una protezione unificata dei carichi di lavoro in-the-cloud tra più provider. I fornitori di cloud offrono solitamente servizi di protezione dei carichi di lavoro nativi, come la crittografia dei dati a riposo e in transito, la gestione delle identità e degli accessi (IAM) e l'isolamento della rete tramite cloud privati virtuali (VPC).

Punti chiave e risorse aggiuntive

• Carico di lavoro: Si riferisce alla domanda posta a un sistema, mentre un'applicazione è un software.
• Tipi di carichi di lavoro: I carichi di lavoro vanno da quelli transazionali e interattivi a quelli batch, ad alta intensità di calcolo e ad alta intensità di dati. Ogni carico di lavoro deve essere gestito in base alle esigenze che gli vengono poste.
• Gestione del carico di lavoro: La gestione efficiente dei carichi di lavoro è spesso automatizzata. L'obiettivo è utilizzare le risorse in base alle richieste del sistema.
• Protezione del carico di lavoro: La protezione dalle minacce al carico di lavoro è importante e gli strumenti e i modelli di sicurezza cloud-native contribuiscono a questo scopo.

Vi lasciamo anche alcune risorse adiacenti per aiutare la vostra azienda a creare e gestire applicazioni in scala.

• Architettura ad alta disponibilità: Requisiti e migliori pratiche
• Che cos'è un'applicazione distribuita? Definizione ed esempi

Potete visitare il nostro blog e hub dei concetti per saperne di più sui concetti relativi al carico di lavoro di Couchbase.