Orchestrace (informatika)

Orchestrace při správě počítačových systémů je automatizovaná konfigurace, koordinace a správa počítačových systémů a softwaru,[1] včetně middlewaru a služeb. Orchestrace zabezpečuje koordinaci procesů a výměnu informací pomocí webových služeb.[zdroj?]

Pro automatizaci konfigurace a správu serverů existují různé nástroje. K nejznámějším patří Ansible, Puppet, Salt, Terraform,[2] AWS CloudFormation,[3] příp. Microsoft BizTalk Server.

Účel

Orchestrace se obvykle používá se Service Oriented Architecture, virtualizací, provisioningem, konvergovanou infrastrukturou a pro dynamická datová centra. Orchestrace by měla podporovat sladění obchodních požadavků s aplikacemi, daty, a infrastrukturou.[4]

V kontextu Cloud computing je hlavním rozdílem mezi orchestrací a workflow, že workflows fungují jen jako procesy pro účely automatizace v rámci jediné domény; orchestrace zahrnuje workflows a poskytuje akce orientované směrem k vyšším cílům a úkolům.[1]

Účelem orchestrace je dosáhnout určitého cíle (popsaného pomocí parametrů Quality of Service), například splnit výkonnostní cíle aplikace při minimalizaci ceny[5] nebo maximalizovat výkonnost aplikací při daném rozpočtu.[6]

Odkazy

Reference

V tomto článku byl použit překlad textu z článku Orchestration (computing) na anglické Wikipedii.

  1. ERL, Thomas. Service-Oriented Architecture: Concepts, Technology & Design. [s.l.]: Prentice Hall, 2005. Dostupné online. ISBN 0-13-185858-0. (anglicky)
  2. Yevgeniy Brikman. Why we use Terraform and not Chef, Puppet, Ansible, SaltStack, or CloudFormation [online]. 2016-09-26. Dostupné online.
  3. Giangntc. AWS CloudFormation Introduction [online]. 2019-04-12. Dostupné online.
  4. MENYCHTAS, Andreas; GATZIOURA, Anna; VARVARIGOU, Theodora, 2011. 2011 IEEE Third International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom). [s.l.]: IEEE. ISBN 978-1-4673-0090-2. DOI 10.1109/CloudCom.2011.68. S2CID 14985590. Kapitola A Business Resolution Engine for Cloud Marketplaces, s. 462–469.
  5. MAO, Ming; M. Humphrey, 2011. Auto-scaling to minimize cost and meet application deadlines in cloud workflows. Proceedings of 2011 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC2011). ISBN 978-1-4503-0771-0. DOI 10.1145/2063384.2063449. S2CID 11960822.
  6. MAO, Ming; M. Humphrey, 2013. Scaling and Scheduling to Maximize Application Performance within Budget Constraints in Cloud Workflows. Proceedings of the 2013 IEEE 27th International Symposium on Parallel and Distributed Processing(IPDPS2013). S. 67–78. Dostupné online. ISBN 978-0-7695-4971-2. DOI 10.1109/IPDPS.2013.61. S2CID 5226147.

Související články
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.