数据驱动的资源管理和云计算的未来

云计算提供的最大优势之一是能够根据需求进行自动扩展，这一功能将曾经的容量规划转变为更连续的容量和资源管理周期。

云采用无疑是数字化转型的基石，对许多人来说，它是快速、可扩展的应用程序开发和交付的基础。各种规模和来自所有行业的公司都在争夺公共云、私有云或混合云基础设施所提供的诸多好处。根据最近的一项研究，20%的企业计划在2018年将公共云支出增加一倍以上，71%的企业将公共云支出增加20%以上。

迁移到云端的企业通常寻求改善员工协作，确保冗余，提高安全性，并提高应用程序开发的灵活性。云计算提供的最大优势之一是能够根据需求进行自动扩展，这一功能将曾经的容量规划转变为更连续的容量和资源管理周期。

云计算的影响

在数据中心方面，容量规划主要需要预测、购买和安装组织可能需要的最大数量的服务器。随着流量需求随时间变化，数据中心可以扩展或整合，但变化缓慢且繁琐。容量必须能够适应流量的短暂高峰，否则性能和正常运行时间会受到负面影响。软件工程师实际上必须是“魔术师”，他们使用匹配应用程序需求的预测建模和流量驱动程序来限制资源，以确定正确的容量。虽然规划工具可能是有益的，但这种设置的复杂性使得大多数人采取“等到它崩溃”的方法来确定上限是什么。

借助云计算，可以更轻松地解决流量突发问题，因为现代企业可以快速启动新服务和容量，从而显著改善用户体验。这种灵活性允许组织考虑预期的峰值或意外情况，例如历史上众所周知的“Slashdot”效应。无论是否可预测，我们现在都可以构建应用程序来响应事件，因为云计算支持自动化和灵活性。这种“无限”容量和弹性基础设施的想法很吸引人，而像Terraform这样的devops流程和工具已经提高了规模的可能性。例如，在NS1，我们的团队已经构建了本质上是一个按钮操作，从头开始构建整个平台的新云部署。这个过程从以前需要数周或数月的时间已经减少到几分钟。

许多云计算提供商都提供工具，例如AWS CloudFormation，以可重复的方式自动化和部署其他资源。根据预定的规范，这些工具将从模板中提供和配置新的堆栈和资源。但是这个过程仅限于服务提供商，而且局限于本地，这可能会限制实用性。

数据驱动的资源管理

组织正日益走向前沿，利用混合和多云方法，其广泛分布的动态基础设施正在不断变化。因此，资源管理已经成为一项持续的努力，需要全面了解容量和性能，而不仅仅是对一个区域或云实例的近视视图。根据实际应用程序指标衡量的实时分析为IT团队提供了部署新基础设施和管理资源使用所需的洞察力，以解决性能问题，应用程序需求，意外流量高峰甚至控制云计算提供商之间的成本。数据可用于根据实际情况平衡资源之间的负载，甚至可以快速启动新的云实例，以增加战略地理位置的容量，或根据需求移动基础设施，以便在边缘处理。高级团队还利用网络性能数据获得推动资源管理的其他见解。可以在互联网条件长期缓慢或不可预测的时间和地点部署其他云实例。