ארכיטיפים של פריסה ב-Google Cloud

Last reviewed 2024-11-20 UTC

אם אתם אדריכלי ענן או מקבלי החלטות, כשאתם מתכננים פריסה של אפליקציה ב-Google Cloud, אתם צריכים לבחור ארכיטיפ פריסה1 שמתאים לאפליקציה שלכם. במדריך הזה מתוארים שישה ארכיטיפים של פריסה: אזורית, אזורית, אזורית, גלובלית, היברידית ורב-עננית. בנוסף, מוצגים תרחישי שימוש ושיקולי עיצוב לכל ארכיטיפ של פריסה. במדריך יש גם ניתוח השוואתי שיעזור לכם לבחור את ארכיטיפים הפריסה שעונים על הדרישות שלכם מבחינת זמינות, עלות, ביצועים ויעילות תפעולית.

מהו ארכיטיפ של פריסה?

ארכיטיפ פריסה הוא מודל מופשט שלא תלוי בספק, ומשמש כבסיס לבניית ארכיטקטורות פריסה ספציפיות לאפליקציות, שעונות על הדרישות העסקיות והטכניות שלכם. כל ארכיטיפ של פריסה מציין שילוב של תחומים שבהם יכולה לפעול אפליקציה. תחומי הכשל האלה יכולים להיות אזורים או תחומים אחדים או יותר שלGoogle Cloud , והם יכולים לכלול גם מרכזי נתונים מקומיים או תחומי כשל אצל ספקי ענן אחרים.

הדיאגרמה הבאה מציגה שש אפליקציות שפרוסות ב- Google Cloud. כל אפליקציה משתמשת באב-טיפוס של פריסה שעונה על הדרישות הספציפיות שלה.

אפליקציות ב- Google Cloud שנפרסו באמצעות ארכיטיפים שונים של פריסה.

כפי שרואים בתרשים הקודם, בארכיטקטורה שמשתמשת באב-טיפוס של פריסה היברידית או פריסה מרובת עננים, הטופולוגיה של הענן מבוססת על אחד מאב-הטיפוסים הבסיסיים: אזורי, אזורי, מרובה אזורים או גלובלי. במובן הזה, ארכיטיפים של פריסה היברידית ופריסה מרובת עננים יכולים להיחשב כארכיטיפים של פריסה מורכבת שכוללים אחד מהארכיטיפים הבסיסיים.

בחירה באב-טיפוס של פריסה עוזרת לפשט את ההחלטות הבאות לגבי Google Cloud המוצרים והתכונות שבהם כדאי להשתמש. לדוגמה, אם בוחרים בארכיטיפ של פריסה אזורית לאפליקציה בקונטיינר עם זמינות גבוהה, אשכולות אזוריים של Google Kubernetes Engine‏ (GKE) מתאימים יותר מאשכולות של GKE לפי אזור.

כשבוחרים ארכיטיפ פריסה לאפליקציה, צריך להביא בחשבון את האיזון בין גורמים כמו זמינות, עלות ומורכבות תפעולית. לדוגמה, אם אפליקציה משרתת משתמשים בכמה מדינות ונדרשת זמינות גבוהה, כדאי לבחור בארכיטיפ של פריסה רב-אזורית. אבל אם מדובר באפליקציה פנימית שמשמשת עובדים באזור גיאוגרפי אחד, יכול להיות שתעדיפו את העלות על פני הזמינות, ולכן תבחרו בארכיטיפ של פריסה אזורית.

סקירה כללית של ארכיטיפים של פריסה

בכרטיסיות הבאות מפורטות ההגדרות של ארכיטיפים של פריסות וסיכום של תרחישי השימוש ושיקולי התכנון של כל אחד מהם.

אזורי

האפליקציה שלכם פועלת בתוך תחום (zone) יחיד, כפי שמוצג בדיאגרמה הבאה: Google Cloud

אב-טיפוס של פריסה אזורית
תרחישים לדוגמה
  • סביבות פיתוח ובדיקה.
  • אפליקציות שלא צריכות זמינות גבוהה.
  • רשת עם זמן אחזור נמוך בין רכיבי האפליקציה.
  • העברת עומסי עבודה של מוצרים.
  • אפליקציות שמשתמשות בתוכנה עם הגבלות רישיון.
שיקולים בתכנון
  • השבתה במהלך הפסקות חשמל באזור.

    כדי להבטיח את המשכיות העסקית, אפשר להקצות רפליקה פסיבית של האפליקציה באזור אחר באותו אזור. אם מתרחש הפסקת חשמל באזור, אפשר לשחזר את האפליקציה לייצור באמצעות העותק הפסיבי.

מידע נוסף

אפשר לעיין בקטעים הבאים:

אזורי

האפליקציה שלכם פועלת באופן עצמאי בשני תחומים (zones) או יותר בתוךGoogle Cloud אזור יחיד, כפי שמוצג בדיאגרמה הבאה:

אב-טיפוס של פריסה אזורית
תרחישים לדוגמה
  • אפליקציות עם זמינות גבוהה שמשרתות משתמשים באזור גיאוגרפי מסוים.
  • עמידה בדרישות לגבי מיקום וריבונות של נתונים.
שיקולים בתכנון
  • השבתה במהלך הפסקות חשמל באזור.

    כדי להבטיח את המשכיות העסקית, אפשר לגבות את האפליקציה והנתונים באזור אחר. אם מתרחש שיבוש באזור מסוים, אפשר להשתמש בגיבויים באזור אחר כדי לשחזר את האפליקציה לייצור.

  • העלות והמאמץ שנדרשים להקצאה ולניהול של משאבים מיותרים.
מידע נוסף

אפשר לעיין בקטעים הבאים:

במספר אזורים

האפליקציה שלכם פועלת באופן עצמאי בכמה אזורים בשני אזורים או יותר שלGoogle Cloud . אפשר להשתמש במדיניות ניתוב של DNS כדי לנתב תנועה נכנסת למאזני עומסים אזוריים. מאזני העומסים האזוריים מחלקים את תעבורת הנתונים בין הרפליקות האזוריות של האפליקציה, כמו שמוצג בדיאגרמה הבאה:

ארכיטיפ פריסה במספר אזורים
תרחישים לדוגמה
  • אפליקציה עם זמינות גבוהה שמשמשת משתמשים שמפוזרים גיאוגרפית.
  • אפליקציות שדורשות חוויית משתמש עם זמן אחזור נמוך.
  • עמידה בדרישות שנוגעות למיקום ולריבונות של נתונים באמצעות מדיניות ניתוב DNS עם גיאוגדר.
שיקולים בתכנון
  • עלות העברת נתונים ושכפול נתונים בין אזורים.
  • מורכבות תפעולית.
מידע נוסף

אפשר לעיין בקטעים הבאים:

עולמי

האפליקציה שלכם פועלת באזורים שונים ברחבי העולם, או כמערך מבוזר גלובלית (לא מודע למיקום) או כמערכים מבודדים אזורית. Google Cloudמאזן עומסים גלובלי מסוג anycast מפזר את תעבורת הנתונים לאזור שהכי קרוב למשתמש. רכיבים אחרים של מחסנית האפליקציות יכולים להיות גלובליים גם כן, כמו מסד הנתונים, המטמון ומאגר האובייקטים.

התרשים הבא מציג את הארכיטיפ של פריסה גלובלית עם וריאנטים שמפוזרים גלובלית. מאזן עומסים גלובלי מסוג anycast מעביר בקשות למערך אפליקציות שמפוזר בכמה אזורים ומשתמש במסד נתונים משוכפל גלובלית.

ארכיטיפ של פריסה גלובלית: מקבץ מבוזר גלובלית

התרשים הבא מציג וריאציה של ארכיטיפ פריסה גלובלי עם מחסניות אפליקציות מבודדות אזורית. מאזן עומסים גלובלי מסוג anycast מעביר בקשות למערך אפליקציות באחד מהאזורים. כל סביבות האפליקציות משתמשות במסד נתונים יחיד שמשוכפל באופן גלובלי.

ארכיטיפ של פריסה גלובלית: מחסניות מבודדות אזורית
תרחישים לדוגמה
  • אפליקציות עם זמינות גבוהה שמשרתות משתמשים שמפוזרים ברחבי העולם.
  • הזדמנות לבצע אופטימיזציה של העלויות ולפשט את הפעולות באמצעות שימוש במשאבים גלובליים במקום בכמה מופעים של משאבים אזוריים.
שיקולים בתכנון עלויות של העברת נתונים בין אזורים ושל שכפול נתונים.
מידע נוסף

אפשר לעיין בקטעים הבאים:

מודל השתתפות היברידי

חלקים מסוימים באפליקציה שלך נפרסים ב- Google Cloud, וחלקים אחרים פועלים בפריסה מקומית, כפי שמוצג בתרשים הבא. הטופולוגיה ב- Google Cloud יכולה להשתמש באב-טיפוס של פריסה בתחום, באזור, במספר אזורים או בפריסה גלובלית.

אב-טיפוס של פריסה היברידית
תרחישים לדוגמה
  • אתר להתאוששות מאסון (DR) לעומסי עבודה מקומיים.
  • פיתוח מקומי של אפליקציות לענן.
  • העברה הדרגתית לענן של אפליקציות מדור קודם.
  • שיפור אפליקציות מקומיות באמצעות יכולות ענן.
שיקולים בתכנון
  • משך ההגדרה והמורכבות התפעולית.
  • העלות של משאבים מיותרים.
מידע נוסף

אפשר לעיין בקטעים הבאים:

ריבוי עננים (multi-cloud)

חלקים מסוימים מהאפליקציה שלך נפרסים ב- Google Cloud, וחלקים אחרים נפרסים בפלטפורמות ענן אחרות, כפי שמוצג בתרשים הבא. הטופולוגיה בכל פלטפורמת ענן יכולה להשתמש בארכיטיפ פריסה אזורי, רב-אזורי או גלובלי.

אב-טיפוס של פריסה מרובת-עננים
תרחישים לדוגמה
  • ‫Google Cloud בתור האתר הראשי וענן אחר בתור אתר DR.
  • שיפור אפליקציות באמצעות יכולות מתקדמות. Google Cloud
שיקולים בתכנון
  • משך ההגדרה והמורכבות התפעולית.
  • העלות של משאבים מיותרים ותעבורת נתונים ברשת בין עננים.
מידע נוסף

אפשר לעיין בקטעים הבאים:

שותפים ביצירת התוכן

מחבר: קומאר דהנגופל | מפתח פתרונות חוצי-מוצרים

תורמי תוכן אחרים:


  1. ‫Anna Berenberg ו-Brad Calder, ‏ Deployment Archetypes for Cloud Applications, ‏ ACM Computing Surveys, ‏ כרך 55, גיליון 3, מאמר מס': ‫61, עמ' 1-48