盡管云已經(jīng)普遍存在，且HPC在云中已經(jīng)十多年——2008年Univa在AWS上委托了第一個HPC集群——但企業(yè)一直不愿將HPC工作負載放在云計算中。

對于數(shù)據(jù)安全性和缺乏相應(yīng)技術(shù)的擔憂，已經(jīng)超過了降低管理成本和避免硬件所有權(quán)的好處。

只有在過去的一年里，我們才真正達到了一個臨界點。

一項客戶調(diào)查顯示，2017年企業(yè)對HPC云的興趣和使用量增加了10倍。

隨著與云計算相關(guān)挑戰(zhàn)的減少，這些企業(yè)都看到了采用混合云策略的經(jīng)濟和商業(yè)性機會。

在公有云中，他們可以在不影響CAPEX的情況下使用像Nvidia GPU這樣的專用硬件，也可以擴展計算量繁重的工作負載，如通常會影響其他集群的TensorFlow機器學習模型。

而且在混合模式下，他們還可以在不犧牲現(xiàn)有投資的情況下實現(xiàn)這些目標。

混合云戰(zhàn)略在HPC領(lǐng)域，大多數(shù)公司都開始利用云來擴大現(xiàn)有資源。

這樣做可以最大化當前的投資，并提供一種方法來簡化新的云基礎(chǔ)架構(gòu)模型。

然而，這也有可能加劇現(xiàn)有復雜性。

如果企業(yè)不能很好地了解他們現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施是如何使用的，那么就不可能知道云服務(wù)的增加是否會給他們帶來真正需要的結(jié)果。

因此，在引入新的云資源之前，他們應(yīng)該盡可能地合并筒倉式的封閉工作負載，并確保有合適的工具，可以讓自己看到使用模式和優(yōu)化資源。

如此一來，企業(yè)就可以將公有云資源引入他們現(xiàn)有的工作流程中。

大多數(shù)公司開始這種過渡時只遷入一些少量工作負載，然后再有序進行增加。

在開始時采用以下策略，并在增加公有云投資時對其進行微調(diào)，或許會幫助你實現(xiàn)無縫過渡:

策略自動化對于混合云環(huán)境和HPC來說是至關(guān)重要的。

有HPC工作負載的公司很可能已經(jīng)意識到了有正確的策略管理工具的好處，而且應(yīng)該考慮制定一些能夠幫助他們最大化使用混合云資源的策略。

他們可以通過制定策略來提高吞吐量，這些策略可以自動地確定哪些工作負載在本地運行，而不是在云中，也可以根據(jù)工作負載指標和歷史記錄來可靠地進行監(jiān)視、響應(yīng)和做出決策。

例如，可以將一個策略設(shè)置為，向某個等待資源過久的任務(wù)分配一個云實例，或者自動終止未使用的云實例。

云爆發(fā)(一個應(yīng)用部署模式，其應(yīng)用運行在私有云或數(shù)據(jù)中心中，當計算能力的需求達到頂峰時突然進入公有云中。

)可以用來調(diào)整公司的產(chǎn)能以適應(yīng)需求，極大地加快計算速度，并從對其他集群的影響中不斷要求HPC工作負載。

組織應(yīng)該注意將云爆發(fā)功能綁定到工作負載管理層，而不是應(yīng)用程序或基礎(chǔ)架構(gòu)層。

這讓HPC云管理軟件根據(jù)公司更廣泛的基礎(chǔ)設(shè)施的需求來決定何時提供服務(wù)器實例、階段數(shù)據(jù)和拆除資源。

當能夠有效地使用時，云爆發(fā)將使硬件預(yù)算決策具有靈活性，同時幫助組織以更快的速度前進。

最終用戶應(yīng)該能夠使用他們已經(jīng)知道且信任的方法與云基礎(chǔ)設(shè)施進行交互。

如果一個組織在采用云計算時突然改變了他們的流水線和提交方法，他們不可避免地會出現(xiàn)錯誤和延遲。

相反，他們應(yīng)該保留現(xiàn)有的工作流和與之相關(guān)的調(diào)度器，無論它們是簡單的步驟，如“qsub”提交單個任務(wù)——還是像環(huán)境設(shè)置一樣復雜的流程，觀察工作狀態(tài)、數(shù)據(jù)移動，或者是一個從任務(wù)到任務(wù)的序列。

最后，要帶上你自己的映像。

使用相同的機器映像有助于使應(yīng)用程序在本地和基于云的節(jié)點之間移植。

公司應(yīng)該使用他們自己的云供應(yīng)軟件定制映像，而不是用每個供應(yīng)商特有的VM映像。

擁抱混合云混合云是公有云服務(wù)提供商和HPC用戶的勝利，而我們還只是處于這個巨大改變的開始。

HPC往往有數(shù)百萬臺服務(wù)器，每年有數(shù)十億的計算時間。

隨著公司將這些工作負載轉(zhuǎn)移到云上，它們將影響公有云服務(wù)的質(zhì)量和IaaS市場的現(xiàn)狀。

公有云提供商提供的安全性、GPU和機器學習服務(wù)將繼續(xù)改進，吸引越來越多的企業(yè)用戶，并鞏固混合云中的HPC架構(gòu)。