掌握云工作负载分析：优化配置实现无缝迁移

云采用能带来竞争优势并重塑 IT 架构，但规划不善的云迁移也可能导致意外开支和难以调试的性能问题。顺利过渡到云端需要及时规划和深入评估 IT 需求，而这正是云工作负载分析所能提供的。

本文是云工作负载分析入门指南，这是云采用过程中至关重要的第一步，企业在此阶段规划将应用迁移到云端的最佳路径。继续阅读，了解云工作负载评估如何帮助评估 IT 需求、将云迁移策略与业务目标对齐、以及确定任务优先级以加速云采用。

什么是云工作负载？

云工作负载是指消耗云端资源（计算、内存、网络等）的应用、服务或 IT 能力。常见的云工作负载示例包括：

• 虚拟机
• 云数据库
• 微服务
• 容器
• 云端内容托管
• Hadoop 节点和应用
• 云灾难恢复应用

某些工作负载类型不适合云环境，在本地部署可能表现更好。例如，应用可能需要靠近网络边缘进行处理，或因合规法规只能驻留在特定位置。最适合在云端运行的工作负载具有以下特征：

• 需要快速部署基础设施
• 生命周期短
• 能从更高分发级别中受益
• 流量或使用量有频繁峰值（无论可预测与否）

除了某些工作负载在本地运行更佳外，不同应用和工作负载在不同云架构下的表现也各异。评估每个工作负载的最佳部署模型对性能至关重要，这也是云工作负载分析的核心部分。

云工作负载类型

我们可基于资源需求和使用模式两个维度划分云工作负载。按资源需求分类：

• 通用计算工作负载：通常运行在云默认配置上（常见 Web 应用、Web 服务器、分布式数据存储、容器化微服务等）
• CPU 密集型工作负载：需高算力处理并发用户（大型多人在线游戏、视频编码应用、大数据分析、3D 建模等）
• 内存密集型工作负载：需大量内存和处理能力处理事务（实时流数据、缓存、分布式数据库等）
• GPU 加速工作负载：需 GPU 与 CPU 协同实时执行任务（自动驾驶车辆、导航系统、地震分析等）
• 存储优化工作负载：如数据仓库、内存数据库或高扩展性需求的 NoSQL 数据库

按使用模式分类：

• 静态工作负载：资源和可用性需求已知（如 CRM、ERP 或邮件服务）
• 周期性工作负载：特定时间有可预测流量峰值（如会计工具或无服务器计算）
• 不可预测工作负载：易突发高使用量（如社交网络、在线多人游戏、视频流媒体网站等）

什么是云工作负载评估？

云工作负载评估（即云工作负载分析）是检查当前工作负载集合、确定如何最佳迁移到云端的过程。这些报告为企业提供：

• 哪些工作负载应迁移上云、哪些需留在本地的评估
• 每个适配工作负载的合适云类型（私有、公有、多云等）和交付模型（IaaS、PaaS、SaaS）
• 初始成本、总拥有成本（TCO）、投资回报率（ROI）及迁移后运营开支的估算
• 详细迁移计划（通常称行动手册），确保快速、低风险的云迁移

虽然云工作负载分析主要是技术审查，但也会考虑业务需求。根据企业需求和应用情况，评估可能为某工作负载推荐以下迁移方式：

• 直接迁移（重新托管）：在物理或虚拟服务器上捕获工作负载，以最小架构变更将应用移至云环境
• 扩展至云端：将本地运行的工作负载扩展以使用云资源（通常为获取云突发能力）
• 云优化（重新平台化）：重新架构应用的次要或主要部分以利用云服务（如修改数据库交互以利用自动化、或添加新功能改善扩展性）
• 云原生：为云部署完全重写应用，如将遗留架构转换为独立微服务

评估也可能建议工作负载因合规、安全或运营原因继续在本地运行，甚至建议移除工作负载以获得更好性能。

常见云迁移顾虑（及及时的云工作负载分析如何解决它们）

云工作负载评估能解决云迁移的大多数主要顾虑，包括：

• 缺乏与业务目标一致的清晰迁移策略
• 迁移了本应留在本地的工作负载和应用
• 遭遇云蔓延（云实例和服务的失控管理）
• 创建性能低下的 IT 环境
• 超出计划初始预算
• 造成安全弱点或合规风险
• 一次性迁移整个基础设施导致关键服务故障
• 发现团队缺乏操作新基础设施的必要技能
• 导致迁移后长期可用性问题和服务中断

虽然非这些问题的直接解决方案，但云工作负载分析能确保您及时思考这些问题。在迁移前后做出明智决策的能力至关重要，数据印证了这一点：

• 超 45% 的 IT 决策者表示难以预测和理解云迁移相关成本
• 约 36% 的拟迁移企业不确定 IT 员工在新环境下的工作能力
• 超 40% 的企业在云迁移前难以理解现有应用的依赖关系和架构

云工作负载分析的收益

以下深度解析云工作负载分析最具影响力的收益，以及企业投入时间和资金进行顶级评估所能获得的价值：

• 获得深度云就绪度分析
• 明确每个特定工作负载的最佳运行位置
• 获取 KPI 和指标清单，助力跟踪和评估云迁移成功度
• 每个适配云的工作负载都能匹配到合适规模的云资源
• 获得所有应用和工作负载的详细清单，以及清晰的 IT 依赖关系图谱
• 发现 IT 环境中不再必要的冗余应用
• 获取迁移前、中、后的精确详细成本分析（含软件许可和动态运营支出）
• 将迁移崩溃和关键故障的可能性降至最低
• 新云环境设计从一开始就内置安全考量
• 了解迁移所需技能集及新环境管理技能，为培训和潜在招聘提供洞察

云工作负载分析如何开展？

以下是执行云适配性工作负载评估的五个主要步骤。虽然每个分析团队的任务顺序各异，但所有方法都包含以下步骤。

阶段 1：业务影响

第一步是评估迁移对业务的影响，并为后续分析奠定基础。评估团队必须：

• 定义云迁移的指标和 KPI（如提升性能支持更多用户、缩短新构建部署时间、增加发布频率、改善用户体验等）
• 建立应用和工作负载的综合清单
• 按属性对应用分类
• 识别业务关键工作负载和敏感数据（多数团队倾向在流程最后迁移这些部分）
• 评估内部团队技能水平
• 确定云迁移需完成的时间线（两个主要时间框架：迁移开始时间、新云架构投入运行所需时间）
• 确定云迁移相关风险级别（重点关注合规、防止数据泄露和泄漏）

阶段 2：初始工作负载分析

第二步要求团队评估工作负载并开始规划迁移。团队必须：

• 了解公司技术全景及其独特特性
• 执行工作负载分类，确定每个工作负载的迁移需求
• 绘制特定工作负载的约束、挑战和需求图谱
• 检查可在不影响运营的前提下消除的浪费性遗留工作负载
• 标记每个迁移候选工作负载
• 考虑每个工作负载的潜在扩展问题
• 标记每个工作负载的可用性需求

阶段 3：架构评估

评估团队评估应用对云环境的就绪度和适配性。团队必须：

• 评估应用迁移到云的影响
• 理解变更、处置或替换每个工作负载的效果
• 将适合云的工作负载与更适合本地托管的工作负载分离
• 确定每个应用的合适迁移方式（直接迁移、重新平台化、完全重写代码等）
• 决定每个工作负载的合适部署模型（公有、混合、社区云等）
• 检查迁移到云是否影响应用许可
• 明确是否有应用可能阻碍迁移策略
• 识别不受支持的软件和需重构的复杂代码
• 提出可带来更优工作负载和应用性能的架构改进建议
• 寻找编排和自动化功能的高影响力机会

阶段 4：技术特性评估

云工作负载评估团队现在需考虑每个相关工作负载的非架构特性。团队必须：

• 验证每个工作负载的集成和依赖关系
• 评估哪些工作负载和应用应部署在同一云上
• 检查现有工作负载互操作性因素
• 确定应用中任何自定义功能是否影响其云迁移可行性
• 检查每个工作负载的支持因素（支持文档可用性、技术图表等）
• 对每个应用和工作负载的迁移难易度排序
• 考量法规合规要求（HIPAA、GDPR、PCI 等）
• 分析并建议升级现有安全机制
• 调整使用云资源的安全策略

阶段 5：成本分析与行动手册

最后，云工作负载分析团队计算迁移成本并提供详细的最佳云迁移指南（行动手册）。团队必须：

• 提供云迁移价格区间
• 对比本地托管与云托管的成本
• 定义大致迁移后支出
• 概述预期 ROI
• 计算目标环境的总拥有成本（TCO）
• 提供深度行动手册，说明公司如何及何时开展迁移、每个工作负载的理想云平台、以及系统启用云资源后的样貌
• 列出内部团队执行迁移和运行新环境所需的所有技能（分析师也可能为公司团队制定培训计划）
• 列出所有必要的支持资源

选择合适的云工作负载分析工具

决定开展云工作负载分析时，您有三种选择：

• 使用内部分析师团队
• 从第三方公司外包评估团队
• 使用专业的云工作负载评估工具

虽然每种选择各有优势，但只有工具能让您在几分钟内开始分析工作负载并做出明智决策。

若想了解工作负载分析工具能为您做什么，CloudGenera 是一款顶级评估平台，利用 AI 和机器学习完成人类需数周甚至数月才能完成的任务。CloudGenera 的工作负载置放平台是一站式解决方案，提供：

• 当前工作负载栈和技术组合的深度全面分析
• 现代化领域和机会的清晰视图
• 降低成本和提升服务的优化建议
• 关于每个工作负载最佳性能位置的厂商中立建议
• 如何最佳组织云迁移的可执行洞察
• 当前和未来安全状态的深度分析
• 功能丰富的成本概览，确保迁移期间和云旅程完成后均遵守预算

切勿盲目冲入云迁移

忽视云工作负载分析会增加迁移后性能问题和意外成本的风险。与其匆忙进行复杂的基础设施变更，不如组织深度分析，确保云迁移不会演变成需要数月才能理顺的长期 IT 头疼问题。