오케스트레이션(컴퓨팅)

Orchestration (computing)

시스템 관리에서 조정은 컴퓨터 시스템과 소프트웨어의 자동화된 구성, 조정 및 관리다.[1]

서버 구성 및 관리의 자동화를 위해 Annible, Puppet, Salt, Terraform,[2] AWS CloudFormation 등 다양한 도구가 존재한다.[3]

사용법

조정은 종종 서비스 지향 아키텍처, 가상화, 프로비저닝, 통합 인프라 및 동적 데이터 센터 주제와 관련하여 논의된다.이러한 의미에서 조정은 비즈니스 요청을 애플리케이션, 데이터 및 인프라에 맞추는 것이다.[4]

클라우드 컴퓨팅의 맥락에서 워크플로우 자동화와 조정의 주요 차이점은 워크플로우를 자동화 목적을 위해 단일 도메인 내에서 프로세스로 처리 및 완료하는 반면 오케스트레이션은 워크플로우를 포함하며 더 큰 목표와 목표를 향한 지시된 작업을 제공한다는 것이다.[1]

이 상황과 전반적인 목표(서비스 매개 변수의 질을 통해 기술되)특정한 목표와 목적을 이룰 수 있고, 예이며, 또한 작업 흐름 매핑에 대한 체계까지 고려해야 하는 예산 constraints,[6]클라우드 관리 솔루션 내에서 응용 프로그램의 성능을 극대화하고 응용 프로그램의 성능 목표를 최소화 cost[5]을 사용하여 만난다.그리고 m어네이지먼트

참고 항목

참조

  1. ^ a b Erl, Thomas(2005) 서비스 지향 아키텍처:개념, 기술 및 설계.프렌티스 홀, ISBN0-13-185858-0.
  2. ^ Yevgeniy Brikman (2016-09-26). "Why we use Terraform and not Chef, Puppet, Ansible, SaltStack, or CloudFormation".
  3. ^ Giangntc (2019-04-12). "AWS CloudFormation Introduction".
  4. ^ Menychtas, Andreas; Gatzioura, Anna; Varvarigou, Theodora (2011), "A Business Resolution Engine for Cloud Marketplaces", 2011 IEEE Third International Conference on Cloud Computing Technology and Science, IEEE Third International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom), IEEE, pp. 462–469, doi:10.1109/CloudCom.2011.68, ISBN 978-1-4673-0090-2, S2CID 14985590
  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). doi:10.1145/2063384.2063449. ISBN 978-1-4503-0771-0. 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). pp. 67–78. doi:10.1109/IPDPS.2013.61. ISBN 978-0-7695-4971-2. S2CID 5226147.