如果組織了解其工作負載的資源需求，并為其配置具有適當特征的實例類型，則會看到深刻的結(jié)果。虛擬機是云中最常見的實例類型，盡管容器的應(yīng)用正在快速增長。

其目標是使用***分配的虛擬CPU(vCPU)、內(nèi)存和專用特征來調(diào)整實例的大小。如果實例太大，額外的資源對云計算工作負載性能并沒有好處，最終會浪費資金。如果實例太小，則會影響負載性能，如果工作負載完全運行的話很難應(yīng)對。

云計算提供商提供無數(shù)的實例類型，每種類型都具有vCPU、內(nèi)存、存儲和網(wǎng)絡(luò)的獨特組合。可以針對特定任務(wù)定制這些虛擬機。例如，AWS公司的EC2 A1實例適合橫向擴展和ARM工作負載。另一方面，M4實例平衡了不同應(yīng)用程序的資源，并有一些針對計算密集型工作負載、內(nèi)存密集型應(yīng)用程序、人工智能等進行了優(yōu)化的云計算實例。這些使得組織必須選擇正確的選項。

2.實施自動擴展服務(wù)

傳統(tǒng)上，企業(yè)將IT資源擴展作為一項臨時工作。由于IT資源有限且在企業(yè)的所有權(quán)范圍內(nèi)，因此幾乎不需要快速、動態(tài)或自主地進行擴展。

但是，公共云計算是動態(tài)發(fā)展的。公共云提供了按需添加或刪除實例和相關(guān)資源的潛力。 AWS、谷歌云和Microsoft Azure均提供負載平衡和自動擴展功能。

組織必須實施適當?shù)囊?guī)則集，以決定何時以及如何擴展，以便提高云計算性能。在許多情況下，監(jiān)控服務(wù)跟蹤負載特性，例如平均vCPU利用率。當工作負載超過定義的利用率閾值時，監(jiān)視警報會觸發(fā)自動擴展服務(wù)，該服務(wù)遵循預(yù)定義的計劃來添加資源，并設(shè)置負載平衡***項。當負載降至某個閾值以下時，自動擴展服務(wù)可以反轉(zhuǎn)該過程并撤回不需要的資源。

云計算優(yōu)化的重要性

如果實施得當，自動擴展可以無縫地維護用戶的工作負載性能(例如響應(yīng)能力)，同時還可以管理云計算成本。

3.實施緩存服務(wù)

應(yīng)用程序需要數(shù)據(jù)，但訪問存儲會降低響應(yīng)速度，尤其是當資源遠程或擁有多租戶訪問權(quán)限時。緩存是放置在盡可能快的存儲中的頻繁訪問數(shù)據(jù)的副本，位于盡可能靠近應(yīng)用程序的位置。與使用常規(guī)存儲等待數(shù)據(jù)相比，應(yīng)用程序可以使用緩存信息更快地執(zhí)行涉及數(shù)據(jù)的任務(wù)。云中可用的緩存服務(wù)包括Azure Cache for Redis、Amazon ElastiCache和Google App Engine Memcache。

由于緩存本身是數(shù)據(jù)副本，因此如果原始數(shù)據(jù)發(fā)生更改，則可能會導(dǎo)致問題。應(yīng)用程序開發(fā)人員需要規(guī)劃如何更新緩存內(nèi)容，以確保主體數(shù)據(jù)存儲和緩存之間的連續(xù)性。云計算提供商提供了豐富的文檔和參考架構(gòu)，以幫助完成設(shè)計過程。

4.采用微服務(wù)架構(gòu)

單片應(yīng)用程序?qū)⒅饕匦院凸δ芊庋b在單個可執(zhí)行結(jié)構(gòu)中。這是一種久經(jīng)考驗的軟件開發(fā)方法，但是整體可能會對云中的可擴展性和性能帶來挑戰(zhàn)。當傳統(tǒng)的單片應(yīng)用程序達到其性能極限時，必須部署整個應(yīng)用程序的全新實例。

微服務(wù)將應(yīng)用程序分解為一系列相互關(guān)聯(lián)的程序，這些程序單獨部署、操作和擴展。這些獨立服務(wù)通過API協(xié)同工作，以提供應(yīng)用程序的特性和功能。因此，當一項服務(wù)對其性能限制征稅時，只有該服務(wù)必須向外擴展。它可以成為管理現(xiàn)代應(yīng)用程序的一種更快、資源效率更高的方法。

微服務(wù)組件可以部署到小型虛擬機上，但通常依賴于協(xié)調(diào)的容器平臺，如Azure Service Fabric。

5.采用事件驅(qū)動的架構(gòu)

無服務(wù)器計算已經(jīng)獲得了開發(fā)人員的極大關(guān)注，事件驅(qū)動的架構(gòu)可以在無服務(wù)器的云計算服務(wù)上運行，例如AWS Lambda，Azure Functions和Google Cloud Functions。

雖然服務(wù)器對于在后端操作事件驅(qū)動的功能至關(guān)重要，但其目的是避免傳統(tǒng)虛擬機或容器實例的部署和長期操作。而與此相反，企業(yè)開發(fā)人員將某些軟件行為或功能的代碼加載到云平臺中，在云平臺中，只有在某些現(xiàn)實世界或程序化事件觸發(fā)時才會部署和運行。功能完成后，它將被卸載，不再消耗云計算資源。由云計算提供商加載、操作和卸載該功能，而不是用戶。

雖然很少有應(yīng)用程序完全由事件驅(qū)動，但開發(fā)人員可以使用功能來創(chuàng)建對實際和基于軟件的事件(如物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流)的高效響應(yīng)。因此，由于無服務(wù)器組件，整個軟件應(yīng)用程序可以更小、更簡單，并且針對性能進行了更好的優(yōu)化。

6. 選擇監(jiān)控服務(wù)

永遠不要忽視優(yōu)化云計算性能時監(jiān)控的重要性。公共云提供商提供各種監(jiān)控服務(wù)，包括Amazon CloudWatch、GCP Stackdriver Monitoring和Azure Monitor。

即使監(jiān)控對工作負載性能沒有直接影響，這些服務(wù)也是公共云中任何部署的關(guān)鍵要素。監(jiān)控是跟蹤性能指標的唯一客觀方法，它為自動擴展等服務(wù)決策提供了基礎(chǔ)，并幫助組織確保其云計算投資產(chǎn)生的結(jié)果。