O que é uma carga de trabalho?

O que é uma carga de trabalho?

Em computação, uma carga de trabalho refere-se às tarefas, aos processos ou aos trabalhos que um sistema, serviço ou aplicativo executa. As cargas de trabalho não se referem apenas aos aplicativos; elas representam a atividade ou a demanda da infraestrutura subjacente.

No restante deste recurso, exploraremos a diferença entre cargas de trabalho e aplicativos, tipos comuns de cargas de trabalho e como gerenciar, automatizar e proteger cargas de trabalho em ambientes de TI modernos. Também destacaremos exemplos do mundo real para concretizar esses conceitos. Continue lendo para saber mais.
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• Cargas de trabalho vs. aplicativos
  
• Tipos de cargas de trabalho
  
• Exemplos de cargas de trabalho
  
• Gerenciamento da carga de trabalho
• Proteção da carga de trabalho
• Principais conclusões e recursos adicionais
  

Cargas de trabalho vs. aplicativos

À primeira vista, as cargas de trabalho e os aplicativos podem parecer intercambiáveis, mas eles têm finalidades distintas no design do sistema. Um aplicativo refere-se ao próprio software, seja ele um aplicativo da Web, um aplicativo móvel ou um software de desktop. A carga de trabalho, entretanto, é o que o aplicativo exige do sistema subjacente, como unidades centrais de processamento (CPUs), memória ou espaço em disco.

Pense em um aplicativo de comércio eletrônico. A carga de trabalho do aplicativo é determinada pelo número de transações (ou pedidos) processadas por minuto, usuários simultâneos e processos de back-end que lidam com atualizações de inventário, sessões de usuárioou mecanismos de recomendação. O aplicativo é estático em seu conceito, mas sua carga de trabalho flutua de acordo com a demanda.

Compreender essa diferença é fundamental ao projetar sistemas, especialmente para escalabilidade e desempenho. Embora o aplicativo possa ser criado com um determinado número de recursos, sua carga de trabalho mudará à medida que a atividade do usuário aumentar, novos recursos forem lançados e a infraestrutura evoluir.

Tipos de cargas de trabalho

Aqui estão alguns tipos comuns:

1. Cargas de trabalho transacionais: Refere-se a sistemas que processam grandes volumes de transaçõescomo bancos de dados ou plataformas de pagamento on-line. Essas cargas de trabalho são caracterizadas por seus requisitos de baixa latência e alta confiabilidade.

2. Cargas de trabalho em lote: Essas cargas de trabalho executam uma série de trabalhos que podem ser processado em lotes. Pipelines de análise de dados, relatórios noturnos e trabalhos de extração, transformação e carregamento (ETL) são bons exemplos de cargas de trabalho em lote.

3. Cargas de trabalho interativas: Essas cargas de trabalho envolvem atividades em tempo real, como a interação com usuários finais, tanto em aplicativos da Web quanto em aplicativos móveis. Elas exigem tempos de resposta rápidos às entradas do usuário.

4. Cargas de trabalho com uso intensivo de computação: Refere-se a aplicativos que exigem um poder de processamento significativo, como treinamento de modelos de aprendizado de máquina, renderização de vídeo ou simulações.

5. Cargas de trabalho com uso intensivo de dados: Sistemas que precisam processar, armazenar e recuperar grandes quantidades de dados, como bancos de dados em grande escala ou plataformas de big data.

Exemplos de cargas de trabalho

• Sites de comércio eletrônico: Essa carga de trabalho envolve solicitações de produtos por parte do usuário, consultas ao banco de dados para obter detalhes do inventário, processamento de transações de pagamento e atualizações de remessa.
• Treinamento de modelos de aprendizado de máquina: Requer recursos intensivos da CPU ou da unidade de processamento gráfico (GPU) para treinar modelos em grandes conjuntos de dados. Isso geralmente é classificado como uma carga de trabalho com uso intensivo de computação.
• Serviços de streaming: Plataformas como a Netflix lidam com cargas de trabalho interativas em que o vídeo é transmitido sob demanda para os usuários. Isso envolve um backend com uso intensivo de dados que armazena grandes arquivos multimídia.
• Detecção de fraudes em tempo real: Um caso de uso comum para um aplicativo financeiro envolve analisar transações em tempo real para detectar possíveis fraudes - Essa carga de trabalho de streaming processa milhares de transações por segundo durante os horários de pico.

Gerenciamento da carga de trabalho

O gerenciamento de carga de trabalho envolve a distribuição de tarefas em um sistema de recursos disponível, como CPU, memória e armazenamento, para garantir um desempenho eficiente. O gerenciamento adequado da carga de trabalho é fundamental para que os aplicativos sejam executados com eficiência e eficácia.

Ferramentas como OpenPBS e Slurm permitem gerenciar a carga de trabalho em um ambiente de cluster porque programam tarefas e atribuem recursos dinamicamente em diferentes nós. Essas ferramentas otimizam os recursos de hardware agendando cargas de trabalho de modo que os trabalhos de alta prioridade recebam recursos e as tarefas menos importantes possam ser adiadas ou enfileiradas até que os recursos estejam disponíveis.

Automação da carga de trabalho

O gerenciamento dimensionável da carga de trabalho requer automação. A automação da carga de trabalho refere-se ao processo de agendamento, execução e gerenciamento automático de tarefas em um aplicativo ou sistema. Devido à sua escalabilidade, ela oferece suporte à otimização de recursos, minimiza o esforço prático e oferece desempenho consistente, principalmente em ambientes dinâmicos.

Conceitos-chave na automação da carga de trabalho

• Programação de tarefas: A automação no nível do sistema operacional geralmente envolve o agendamento de tarefas. Uma vez configurada com regras, como horários específicos, eventos ou limites do sistema, ela pode invocar tarefas automaticamente. Exemplos de automação simples no nível do sistema operacional incluem cron jobs no Linux ou um agendador de tarefas no Windows.
• Dimensionamento de recursos: As plataformas de automação, como o Kubernetes, dimensionam os recursos dinamicamente devido à demanda em tempo real. Por exemplo, se houver um pico de usuários em um aplicativo da Web, o Kubernetes implementará automaticamente novas instâncias (contêineres) para equilibrar a carga e distribuí-la uniformemente.
• Tratamento de erros: Os sistemas automatizados podem lidar com falhas de tarefas. Quando uma tarefa falha, as ferramentas de automação podem tentar novamente, registrar um erro ou gerar um alerta para entrada manual. Dessa forma, o tempo de inatividade é minimizado e continua sem interrupções enquanto o sistema faz o que deve.
• Gerenciamento de dependências: Como a automação da carga de trabalho permite que você especifique quais tarefas dependem de quais, isso significa que você pode garantir que os processos sejam executados na sequência correta. Considere um pipeline de processamento de dados em que os trabalhos de ETL precisam ser executados em ordem - a extração deve preceder a transformação e o carregamento.

Ferramentas para automação da carga de trabalho

1. Kubernetes: A principal plataforma para gerenciar cargas de trabalho em contêineres, o Kubernetes automatiza a implantação, o dimensionamento e o gerenciamento de aplicativos em contêineres. Ele usa controladores para monitorar o estado do sistema e ajusta os recursos para atender à demanda.

2. Lambda da AWS (Amazon Web Services): Plataformas sem servidor como o AWS Lambda, permitem que você execute códigos em resposta a eventos sem provisionar ou gerenciar servidores. Esse modelo de automação permite que as cargas de trabalho sejam dimensionadas de forma automática e eficiente em resposta a interações do usuário, tarefas programadas ou outros acionadores.

3. Fluxo de ar Apache: O Airflow é uma plataforma popular de código aberto para criação programática, agendamento e monitoramento de fluxos de trabalho. É especialmente útil para cargas de trabalho em lote em que as tarefas devem ser executadas em sequência ou em horários específicos (por exemplo, pipelines de dados e trabalhos de ETL).

4. Terraform: O Terraform pode automatizar cargas de trabalho provisionando e gerenciando a infraestrutura como código (IaC). Ele pode se integrar a plataformas como AWS e Google Cloud para automatizar políticas de dimensionamento, provisionar servidores e gerenciar fluxos de trabalho de infraestrutura complexos.

Proteção da carga de trabalho

Com a crescente complexidade, as cargas de trabalho estão cada vez mais vulneráveis às ameaças à segurança, o que torna a proteção da carga de trabalho vital. A proteção da carga de trabalho envolve a proteção de aplicativos, seus dados e a infraestrutura que os suporta.

Uma estratégia comum envolve o uso de modelos de segurança de confiança zero, em que cada entidade que interage com uma carga de trabalho (seja usuário ou aplicativo) é autenticada e autorizada antes de acessar os recursos. Ferramentas como Escudo AWS podem ajudar a proteger as cargas de trabalho contra ataques distribuídos de negação de serviço (DDoS), enquanto as soluções de segurança de contêineres, como o Falcon, monitoram as cargas de trabalho do Kubernetes em busca de anomalias.

A proteção de cargas de trabalho na nuvem (CWP) envolve o monitoramento contínuo e a remoção de ameaças de cargas de trabalho e contêineres na nuvem. Uma plataforma de CWP (CWPP) é uma solução de segurança que protege cargas de trabalho de todos os tipos em qualquer local, oferecendo proteção unificada de cargas de trabalho na nuvem em vários provedores. Os provedores de nuvem geralmente oferecem serviços nativos de proteção de carga de trabalho, como criptografia de dados em repouso e em trânsito, gerenciamento de identidade e acesso (IAM) e isolamento de rede por meio de nuvens privadas virtuais (VPCs).

Principais conclusões e recursos adicionais

• Carga de trabalho: Refere-se à demanda colocada em um sistema, enquanto um aplicativo é um software.
• Tipos de cargas de trabalho: Vão desde transacionais e interativas até em lote, com uso intensivo de computação e de dados. Cada carga de trabalho deve ser tratada de acordo com as demandas impostas a ela.
• Gerenciamento da carga de trabalho: O gerenciamento eficiente das cargas de trabalho geralmente é automatizado. O objetivo é utilizar os recursos com base nas demandas do sistema.
• Protegendo a carga de trabalho: A proteção contra ameaças à carga de trabalho é importante, e as ferramentas nativas da nuvem e os modelos de segurança ajudam a atender a isso.

Também o deixaremos com alguns recursos adjacentes para ajudar sua empresa a criar e gerenciar aplicativos em escala.

• Arquitetura de alta disponibilidade: Requisitos e práticas recomendadas
• O que é um aplicativo distribuído? Definição e exemplos

Você pode visitar nosso blog e centro de conceitos para saber mais sobre os conceitos relacionados à carga de trabalho do Couchbase.