Questa sezione della guida sugli archetipi di deployment di Google Cloud descrive l'archetipo di deployment ibrido, fornisce esempi di casi d'uso e illustra le considerazioni di progettazione.
In un'architettura basata sull'archetipo di deployment ibrido, alcune parti dell'applicazione vengono implementate in Google Cloud e altre vengono eseguite on-premise.
Casi d'uso
Le sezioni che seguono forniscono esempi di casi d'uso per i quali l'archetipo di implementazione ibrida è una scelta appropriata.
Sito di ripristino di emergenza (RE) per un'applicazione on-premise
Per le applicazioni mission-critical in esecuzione on-premise, puoi eseguire il backup dei dati su Google Cloud e mantenere una replica nel cloud, come mostrato nel seguente diagramma. La frequenza del backup e se la replica deve essere attiva o passiva dipendono dall'obiettivo di tempo di recupero (RTO) e dall'obiettivo di punto di recupero (RPO). Quando l'applicazione on-premise non è disponibile a causa di eventi pianificati o imprevisti, puoi attivare la replica in Google Cloud per ripristinare l'applicazione in produzione.
Sviluppo on-premise per applicazioni cloud
Per un'applicazione che viene eseguita in Google Cloud, puoi mantenere gli ambienti di sviluppo on-premise e utilizzare una pipeline CI/CD per inviare gli aggiornamenti al cloud, come mostrato nel seguente diagramma. Questa architettura ti consente di mantenere il controllo sulle tue attività di sviluppo, sfruttando al contempo i vantaggi offerti da Google Cloud in termini di scalabilità, ottimizzazione dei costi e affidabilità.
Miglioramento delle applicazioni on-premise con funzionalità cloud
Google Cloud offre funzionalità avanzate in molti settori, tra cui archiviazione, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), big data e analisi. L'archetipo di deployment ibrido ti consente di utilizzare queste funzionalità avanzate di Google Cloud anche per le applicazioni che esegui on-premise. Di seguito sono riportati alcuni esempi di queste funzionalità:
- Spazio di archiviazione illimitato e a basso costo nel cloud per un'applicazione on-premise.
- Applicazioni di IA e ML nel cloud per i dati generati da un'applicazione on-premise.
- Processi di data warehouse e analisi basati su cloud che utilizzano BigQuery per i dati importati da origini dati on-premise.
- Escalation in cloud, per gestire il traffico in eccesso quando il carico sull'applicazione on-premise raggiunge la capacità di picco.
Il seguente diagramma mostra una topologia ibrida in cui i dati di un'applicazione on-premise vengono caricati su Google Cloud. Gli analisti di dati analizzano i dati caricati utilizzando funzionalità avanzate di AI, ML, big data e analisi in Google Cloud.
Topologia ibrida a più livelli
In questa topologia, a volte chiamata deployment con stack diviso, il frontend dell'applicazione si trova in Google Cloud e il backend è on-premise. Il frontend potrebbe includere funzionalità come bilanciamento del carico, CDN, protezione DDoS e criteri di accesso. Il frontend invia il traffico al backend on-premise per l'elaborazione, come mostrato nel seguente diagramma:
Questa architettura potrebbe essere adatta quando un'applicazione viene utilizzata a livello globale, ma il backend deve trovarsi in un unico ambiente controllato. Una variante di questo caso d'uso è eseguire il frontend on-premise e implementare il backend in Google Cloud.
Ulteriori informazioni
Per ulteriori informazioni sul fondamento e sui casi d'uso dell'archetipo di deployment ibrido, consulta Creare architetture ibride e multi-cloud utilizzando Google Cloud.
Note sul layout
Quando crei un'architettura basata sull'archetipo di implementazione ibrida, prendi in considerazione i seguenti fattori di progettazione.
Connessione di rete on-premise al cloud
Per una comunicazione di rete efficiente tra il tuo ambiente on-premise e le risorse di Google Cloud, hai bisogno di una connessione di rete affidabile e sicura. Per ulteriori informazioni sulle opzioni di connettività ibrida offerte da Google Cloud, consulta Scegliere un prodotto di connettività di rete.
Impegno richiesto per la configurazione e complessità operativa
La configurazione e il funzionamento di una topologia ibrida richiedono più impegno rispetto a un'architettura che utilizza solo Google Cloud. Per utilizzare questa topologia, devi gestire le risorse in modo coerente negli ambienti on-premise e Google Cloud. Per gestire le applicazioni ibride containerizzate, puoi utilizzare GKE Enterprise, che è una piattaforma di orchestrazione unificata per gestire i cluster Kubernetes in più località.
Costo delle risorse ridondanti
Un deployment ibrido è potenzialmente più costoso di un deployment solo cloud, poiché i dati potrebbero dover essere archiviati in modo ridondante on-premise e nel cloud. Inoltre, alcune risorse ridondanti potrebbero essere sottoutilizzate. Quando crei un'architettura basata sull'archetipo di deployment ibrido, tieni conto del costo complessivo potenzialmente più elevato delle risorse.
Architetture di esempio
Per esempi di architetture che utilizzano l'archetipo di deployment ibrido, consulta Creare architetture ibride e multi-cloud utilizzando Google Cloud.