1. Ana Sayfa
  2. Sanallaştırma
  3. Bulut Bilişim Ekonomisi – Bölüm 2

Bulut Bilişim Ekonomisi – Bölüm 2

Bir önceki yazımızda bulut bilişim modelinin ekonomik anlamda sağladığı ve sağlayabileceği avantajlardan kabaca söz etmiştik ve kaynak tarafındaki önemli ekonomiks katkıların neler olduğuna yakından bakmıştık. Bu yazıda ise, bulut bilişimin kaynak tarafında sağladığı ekonomik avantajları derinlemesine inceleyeceğiz.

Talep Tarafındaki Durum

BT harcamalarının toplam maliyeti, yalnızca sahip olunan kapasitenin maliyeti ile değil, eldeki kapasitenin ne derece verimli kullanıldığı ile de doğrudan ilgilidir. Bu yüzden, kaynak (işlrm gücü (CPU), bant genişliği, depolama vs.) kullanımının maliyet üzerindeki etkilerini ve doğru planlamayla buralardan nasıl fayda sağlanabileceğinin incelenmesi gerekmektedir.

Sanallaştırma teknolojisinden faydalanılmayan bir veri merkezinde, her bir uygulama veya iş yükü, tipik olarak kendi fiziksel sunucusu üzerinde çalışır. Bu durum, ihtiyaç duyulan sunucu sayısının sahip olunan uygulama veya iş yükü miktarıyla doğrusal olarak ölçeklendirilmesi demektir. Böyle bir modelde, sunucuların kullanım oranı oldukça düşüktür; hatta bu oran %5-%10 seviyelerinde seyretmektedir. Sanallaştırma, aynı fiziksel sunucu üzerinde farklı uygulamarın çalıştırılmasına imkan tanıyarak, kaynakların daha verimli kullanılmasına yardımcı olur. Bu durumun doğrudan bir sonucu olarak, sanallaştırma teknolojisi kullanmanın aynı sayıda uygulamayı ve iş yükünü çalıştırmak için bu teknolojiiyi kullanmayan modellerden daha az sayıda fiziksel sunucuya ihtiyaç duyduğu söylenebilir. Peki bu husus, ölçek ekonomilendirmesini nasıl etkiler? Eğer tüm uygulamalar veya iş yükü sabit bir kullanıma sahipse, bu durumda yalnızca gereken fiziksel sunucu miktarı azalacaktır ve  bu durum ölçek ekonomilendirmesini etkilemeyecektir. Fakat pratikte, uygulamaların kullanım oranları zaman içerisinde oldukça değişkenlik gösterir. Örneğin, bir uygulama herhangi bir anda çok fazla kaynak tüketiyor olabilirken, birkaç dakika içerisinde neredeyse hiç kullanılmıyor olabilir. Bu durum, talep birleştirme veya çeşitlendirme yoluyla kaynak kullanımı anlamında önemli iyileştirmeler yapabilmeye olanak tanır.

Bulut bilişimin sağladığı esnek iş modeliyle maliyet avantajına dönüştürülebilecek ve kaynak kullanımını doğrudan etkileyen bazı değişkenlikleri inceleyelim.


Resim 1

  • Gelişigüzellik: Son kullanıcıların kaynaklara erişim düzeni, belirli bir oranda gelişigüzellik içerir. Örneğin, kullanıcılar e-postalarını farklı zamanlarda kontrol ederler. Klasik yapılarda, hizmet standardı anlaşmalarını yerine getirmek için, gerekli olduğunda devreye alınmak üzere kapasite kullanımını artırmak amacıyla kullanılabilecek sistemler hazırda bulundurulur zira pek çok insanın aynı anda gerçekleştirmek isteyeceği görevler de bulunabilir. Böyle bir durumda, belli anlarda kaynaklar verimli kullanılırken, diğer zamanlarda kullanım oranı düşük oranlarda seyredebilir. Eğer sunucular havuz mantığında işliyorsa, yani kaynaklar bir havuzda toplanmış ve paylaşaılabiliyorsa, bu değişkenlik belli oranda azaltılabilir.


Resim 2

  • Gün içindeki değişkenlikler: Kullanıcıların her gün tekrar eden davranışlarda bulundukları bilinmektedir. Örneğin, tüketici servisleri akşam saatlerinde tavan yaparken, iş yeri servisleri gün içinde en yüksek noktasına ulaşmaktadır. Klasik bir sistemde, kapasite gün içindeki bu artışları karşılayabilecek şekilde planlanır, ancak günün diğer bölümlerinde kapasite kullanımı oldukça düşük seviyelerde seyreder. Kaynak kullanımındaki bu değişkenlik,  aynı sunucu üzerinde farklı zaman dilimlerindeki uygulamaları çalıştırarak veya günün farklı saatlerinde yoğunluk kazanan uygulamaları aynı sunucu üzerinde çalıştırarak giderilebilir. Örneğin, kurumsal servislerle tüketici servisleri aynı sunucu üzerinde çalıştırılabilir çünkü biri gündüz saatlerinde yoğunken, diğeri akşam saatlerinde yoğundur.


Resim 3

  • Endüstri özelinde değişkenlik: Bazı değişkenler endüstri dinamikları tarafından belirlenir. Endüstri çeşitliliğinin farklı tipleri bulunabilir. Bazıları, dönemsel olarak tekrar eden ve tahmin edilebilir olaylar olabilirken (Dünya kupası  veya olimpiyatlar), bazıları ise beklenmedik olaylar olabilir. Her türlü durum için ortak olan nokta, kapasitenin mutlaka ihtiyacı karşılayabilecek şekilde ayarlanması, dahası bunun üzerine bir miktar hata payı da koyulmasının gerekliliğidir. Böyle bir durumda, kapasitenin büyük bölümü bir kez daha kullanılmadan bekleyecektir. Güçlü bir çeşitlendirme çalışması, endüstri özelindeki bu yoğunluk farklarından faydalanarak, kapasitenin daha etkin ve verimli kullanılmasına yardımcı olmaktadır.


Resim 4

  • Çoklu kaynak değişkenliği: Hesaplama, depolama vb. kaynaklar genelde beraberinde belirli sınırlamalar getirir. Bir sunucunun hesaplama gücü (CPU), depolama alanı ve benzeri diğer kaynakları limitlidir. Arama yapmak gibi bazı iş yükleri oldukça yüksek CPU gerektirirken, göreceli olarak çok daha az miktarda depolama alanaı gerektirir. E-posta gibi bir iş yükü ise aramanın tam tersine daha fazla depolama alanı gerektirirken, daha az CPU gerektirir. CPU ve depolama için optimize edilmiş sunucular satın alarak kapasite kullanımını düzeltmek veya dengelemek mümkün olabilir. Ancak, böyle bir çözüm verimsiz kapasite kullanımı sorununu tam anlamıyla çözmeye yetmez zira böyle bir çözüm bir yandan sistemdeki esnekliği azaltırken, diğer yandan maliyet artışına sebep olur. Çoklu kaynak değişkenliği, kaynak kullanımı anlamında birbirini tamamlayıcı  rolleri olan iş yüklerinin aynı kaynak havuzu üzerinde çalıştırılması gibi bir çeşitlendirme yapılmadığı taktirde, mevcut kaynakların verimli kullanılamamasına yol açar.


Resim 5

  • Belirsiz büyüme düzenleri: Kurumun gelecekte ihtiyaç duyabileceği kaynak miktarının tahmini ve ilgili kaynağın devreye alınması zor bir süreçtir. Kurumlar, altyapı ihtiyaçlarını gerçekten biliyor olsalar dahi BT yatırımı yapmadan önce üst yönetimden veya karar verici mekanizmalardan onay almaya gerek duyarlar. Büyük çaplı kurumlarda dahi bu durumla karşılaşılır ve firmaların satın almayı tamamlayıp sistemi devreye alması çoğu zaman 6-12 aylık bir züre zarfında gerçekleşir. Kullanıcılar arasında iş yükü çeşitlendirmesi yaparak, beklenenden fazla oranda ihtiyaç duyulan kapasite miktarı, beklenenden az oranda ihtiyaç duyulan kapasite ihtiyacıyla dengelenebilir ve böylece bulut sağlayıcısı bu değişkenliğin etkisini azaltmış olur.


Resim 6

Bulut bilişimin sağladığı en önemli fayda, bahsedilen değişkenler sebebiyle kaynak kullanımında ortaya çıkan verimsizliği ortadan kaldırılabiliyor olmasıdır. Bulut bilişimle birlikte birlikte, kaynakları bir havuzda toplayarak değişkenlikler çeşitlendirme yöntemiyle yok edilebilir. Kaynak havuzu ne kadar büyükse, birleşik talep profili de bir o kadar dengeli, kaynakların toplam kullanım oranı bir o kadar yüksek ve son kullanıcı ihtiyacını karşılayan BT organizasyonunu yaratmak bir o kadar ucuz olur.

Microsoft tarafından; talebin rastgele değişkenliğinin buluttaki sunucu sayısı artırılırken sunucu kullanım üzerine olan teorik etkisini modelleyen bir çalışma gerçekleştirildi. Bu çalışmaya göre, teoride 1000 sunuculuk bir kaynak havuzunda hizmet standardı anlaşmasını ihlal etmeden %90’a varan kullanım oranına ulaşılabiliyor. Bu sonuç, yalnızca değişkenliğin tek kaynağının gelişi güzelik olduğu durumda ve iş yüklerinin fiziksel sunucular arasında herhangi bir kayıp yaşanmadan taşınabildiği durumda geçerlidir. Önemli olan nokta ise; daha yüksek kullanım oranlarının, kaynak havuzu büyüklüğünün arttıkça daha kolay sağlanabiliyor olmasıdır.

Bulut bilişimin talep tarafında sağladığı faydaların altında yatan sebepleri inceledik. Bahsettiğimiz bu sepebler kaynak kullanımını direkt olarak etkilerken, iyi yönetimle önemli maliyet avantajları sağlayabilir. Bulut teknolojisinin talep tarafında sunduğu avantajları bir sonraki yazıda inceleyeceğiz. Bunun yanında, kaynak tarafında kullanım oranlarının artması ile talep tarafında bir sonraki yazıda bahsedilecek olan avantajlar çoklu paylaşımlı uygulama modeliyle birleştiğinde, bulut teknolojisi kurumlar için önemli maliyet avantajlar sağlamaktadır. Çoklu paylaşımlı uygulama modelinin ne olduğuna da bir sonraki yazıda değinilicektir.

Bu konuyla ilgili sorularınızı https://forum.mshowto.org linkini kullanarak ulaşacağınız forum sayfamızda sorabilirsiniz.

Referanslar

Yorum Yap

Yazar Hakkında

28 Nisan 1988'de Söke'de doğdum. 2002'de orta öğrenim için İzmir Fen Lisesi'ne geçtim. 4 yıllık lise eğitimini ardından, 2006 yılında da Boğaziçi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisli Bölümü'ne yerleştim. Halen lisans eğitimime devam etmekteyim, 2011 Haziran'da lisans derecemi almış olacağım. Son iki sene içinde, sırasıyla Airties, Intel, Pals Elektronik isimli firmalarda kısa dönem stajyer olarak çalıştım. Hali hazırda, Microsoft Türkiye Ofisi'nde uzun dönem stajyer olarak çalışmaktayım.

Yorum Yap