要構建IaaS的業務案例，記住，應用程序測試、高性能計算和災難恢復只是公有云適合的一些IT場景。 公有基礎設施即服務市場仍處于早期發展階段。 然而，在遷移到公有云之前，企業需要全面評估IaaS將如何滿足其業務以及IT的需求。采用公共IaaS背后有許多常見的驅動因素，從應用開發到減少本地部署的基礎設施和災難恢復(DR)的投資。 下面來看看公共IaaS的常見用途。
應用開發和測試
借助公有IaaS云，企業可以租用廉價的沙盒來進行應用程序的開發和測試。他們可以完全將這個沙盒環境與其他工作流程或系統隔離開來，并在完成后輕松釋放它。
一般而言，您可以以每月大約110美元的價格租用一定數量的IaaS實例，這是將公有云用于短期開發工作的巨大驅動。
云沙盒使開發人員能夠將應用程序測試擴展到全集群規模，并使用虛擬可調的工作負載。它還允許開發人員進行快速實驗；例如，他們可以嘗試更大的實例，或者評估內存數據庫性能和GPU的價值。
云沙盒方法的另一個好處是可以并行地構建和測試一組實例類型。這使您可以進行總體擁有成本的比較——您無法使用內部硬件完成這些事情。
另外，如果使用本地單一的hard-iron集群，一次只能運行一個測試，但是云允許一次創建多個沙盒，這樣就可以大幅縮減測試時間。云沙盒的另一個好處是，可以在幾分鐘內復制集群，以防兩個開發人員想要訪問同一個集群，然后確定開發人員是否可以共享網絡存儲，或者是否需要一個克隆。
一般來說，可以快速重建云沙盒，并將它們與其他服務結合起來使用，從而在較短的時間內執行較重的測試，而這些無法在本地完成。
可擴展的生產環境公有IaaS的另一個常見驅動因素是更靈活地擴展生產環境上工作負載的能力。
對工作負載有穩定需求的企業很少。事實上，常態是經常出現不受控制的峰值，并且諸如統計數據塊、計劃運行時間和客戶實時需求的變化等因素，都會使得容量規劃變得非常困難。
采用本地模式，IT團隊必須隨時調整基礎設施來處理峰值負載。在許多情況下，這些峰值是可以預測的，但仍然需要調整資源，這就不可避免地要購買比業務平均工作量所需多得多的設備。這種模式非常昂貴，而且在很多情況下會導致云爆發，在需求峰值期間，管理員在云中使用按需實例來補充內部基礎設施。
在純IaaS模型中，對生產環境工作負載的容量規劃是不同的。假設沙盒測試表明需要40個云實例來滿足平均工作量。添加一些備件是個好主意。接下來，在應用程序中構建一個模塊，可以根據需要增加更多的實例，使用這些備件作為緩沖。該模塊調用云協調器中的標準API來創建或刪除實例。盡管虛擬機啟動可能需要幾秒鐘的時間，但經過一些嘗試和錯誤之后，滿足服務級別的要求應該是很容易的。最終的結果是一個自動縮放的應用程序，可以處理棘手的工作負載從而實現高可用性。
這個過程的前提是可以并行應用程序。新的應用程序很容易實現，但對于基于單線程x86代碼甚至COBOL的傳統應用程序來說則是一個挑戰，需要更多的工作和潛在的重新設計。微服務模型可以提供幫助，因為它將應用程序分解成更小，更易于管理的塊。
批處理是云的另一個很好的用例，因為這些類型的工作負載頻繁波動或需求不斷變化。然而，這里的挑戰是需要在代碼中創建并行性，然后對關鍵任務的應用程序進行詳盡的測試。
減少內部基礎設施的投資也許證明公有IaaS的必要性的最簡單的方式是證明它省錢。
將IT部門的部分或全部工作負載遷移到公有云可以極大地降低資本支出，因為它最大限度地減少了購買本地IT系統的需求。最終還會導致運營費用的降低。
減少內部硬件還可以節省數據中心電源、空間和散熱成本。在某些情況下，遷移到公有云可能會導致關于調整企業數據中心大小的討論。例如，如果在一個空曠的設施中僅放置一個小型設備，那么這些額外的空間就是巨大的成本負擔。遷移到公共IaaS后，軟件許可和硬件維護成本也會降低。
在遷移到公有云后，較少的內部操作可能會減少管理人員運行和維護設備的工具。云環境高度自動化，這意味著對于簡單的任務來說不需要手動操作，例如添加新的驅動器和給工作負載分配服務器。也就是說，這種自動化可以讓管理員將關注點轉移到更重要的業務流程上，而減少了手動管理系統的時間。
總體而言，盡管公共IaaS減少了資本和其他開支，但企業應當注意，不要讓IaaS資源超出其工作負載所需，因為這可能導致高昂的云成本。
高性能計算高性能計算（HPC）是IT行業有一定專業性的領域，但對于許多公司而言，公共IaaS使其更易于使用。
為了支持像HPC這樣的前沿技術，計算機集群必須快速且互聯。大多數應用程序已經被設計用于并行處理，大多數大型HPC主機使用x86之類的商用處理器。通常這些系統功能非常強大，只能用于大型工作。
云通過將大型HPC計算環境分割成多租戶小型集群的機制解決了這個問題。這徹底改變了科學實驗和建模的計算模式。借助云，企業可以確定這些HPC小型集群的大小，并按小時租用它們，從而大大降低了超級計算的入門價格。
當需要將HPC工作負載移至公有云時，仍然存在一些挑戰。大多數HPC系統依靠非常大的動態RAM空間和GPU來提高性能。InfiniBand或者以太網遠程直接存儲器訪問網絡也很有價值。 也就是說，大多數大型云服務提供商（CSP）現在都提供了支持GPU的大型實例。
托管面向Web的服務
所有的公有云都提供了一些I/O性能小、CPU和內存有限的小型實例，非常適合面向Web的服務。它們比一般的內部iron（1U半寬服務器）更能滿足典型Web服務器的需求。同一臺服務器可能會負責云中的64個虛擬實例。
不過，缺點也確實存在。媒體服務提供商通常會向像Akamai這樣的公司轉發緩存內容，以降低服務交付的成本和延遲。公有云模型不處理正向緩存，只是處理中心內容的分發。隨著網絡的加速，未來這可能不再是什么問題。
通常，為Web服務創建所需的實例是很容易的，因為用測試腳本完成克隆很簡單，并且CSP也提供了負載平衡和縮放功能。
DR和冗余公有IaaS云可以以各種方式幫助協調DR。 大多數云在不同的地理區域內運行，這些區域對應于CSP數據中心的站點。
在多個云區中操作并在每個云區中保留必需數據文件的副本是一種很好的做法。 這樣，如果路由器代碼的更新讓整個區域都下線了，那么只會造成服務的暫時中斷。中斷多少時間和多長時間取決于是否在每個區域中都保留了備用實例，以及恢復正在進行的所有事務需要多長時間。
請注意，CSP提供了地理多樣性，默認來說對象存儲的每個副本在地理上是分隔的，而塊存儲可以選擇分隔。 使用此功能，并在可用時擦除編碼，可以大大增強在另一個區域啟動的能力。
這里數據管理是一個關鍵因素。 例如，歐盟不久將不得不遵守“通用數據保護條例”的規定。 加密是至關重要的，CSP已經提供服務來幫助實現合規要求。 良好的數據管理實踐（如將舊數據移動到更便宜的云存儲層）也能夠幫助節省運營成本。
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