Questa sezione della guida sugli archetipi di deployment di Google Cloud descrive l'archetipo di deployment ibrido, fornisce esempi di casi d'uso e discute le considerazioni sulla progettazione.
In un'architettura basata sull'archetipo di deployment ibrido, il deployment di alcune parti dell'applicazione viene eseguito in Google Cloud e di altre on-premise.
Casi d'uso
Le seguenti sezioni forniscono esempi di casi d'uso per cui l'archetipo di deployment ibrido è una scelta appropriata.
Sito di ripristino di emergenza per un'applicazione on-premise
Per le applicazioni mission-critical eseguite on-premise, puoi eseguire il backup dei dati su Google Cloud e mantenere una replica nel cloud, come mostrato nel diagramma seguente. La frequenza del backup e se la replica deve essere attiva o passiva dipendono dal tuo RTO (Recovery Time Objective) e dal RPO (Recovery Point Objective). Quando l'applicazione on-premise è inattiva a causa di eventi pianificati o non pianificati, puoi attivare la replica in Google Cloud per ripristinare l'applicazione in produzione.
Sviluppo on-premise per applicazioni cloud
Per un'applicazione eseguita in Google Cloud, puoi mantenere gli ambienti di sviluppo on-premise e utilizzare una pipeline CI/CD per eseguire il push degli aggiornamenti al cloud, come mostrato nel seguente diagramma. Questa architettura ti consente di mantenere il controllo sulle attività di sviluppo, usufruendo al contempo dei 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 molte aree, tra cui archiviazione, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), big data e analisi. L'archetipo di deployment ibrido consente di utilizzare queste funzionalità avanzate di Google Cloud anche per le applicazioni eseguite on-premise. Ecco alcuni esempi di queste funzionalità:
- Spazio di archiviazione illimitato a basso costo nel cloud per un'applicazione on-premise.
- Applicazioni IA e ML nel cloud per i dati generati da un'applicazione on-premise.
- Processi di analisi e data warehouse basati su cloud che utilizzano BigQuery per i dati importati da origini dati on-premise.
- bursting del cloud, per gestire il traffico in eccesso quando il carico sull'applicazione on-premise raggiunge la massima capacità.
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, che a volte viene chiamata deployment split-stack, il frontend dell'applicazione è 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 all'interno di un singolo ambiente controllato. Una variante di questo caso d'uso è l'esecuzione del frontend on-premise e il deployment del backend in Google Cloud.
Ulteriori informazioni
Per saperne di più sulla logica e sui casi d'uso per l'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 deployment ibrido, prendi in considerazione i fattori di progettazione riportati di seguito.
Connessione di rete da on-premise a cloud
Per una comunicazione di rete efficiente tra il tuo ambiente on-premise e le risorse di Google Cloud, è necessaria una connessione di rete affidabile e sicura. Per saperne di più sulle opzioni di connettività ibrida offerte da Google Cloud, consulta Scegliere un prodotto per la connettività di rete.
Imposta l'impegno e la complessità operativa
La configurazione e il funzionamento di una topologia ibrida richiedono uno sforzo maggiore 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, una piattaforma di orchestrazione unificata per gestire i cluster Kubernetes in più località.
Costo delle risorse ridondanti
Un deployment ibrido è potenzialmente più costoso rispetto a un deployment solo cloud, perché i dati potrebbero dover essere archiviati in modo ridondante on-premise e nel cloud. Inoltre, alcune delle risorse ridondanti potrebbero essere sottoutilizzate. Quando crei un'architettura basata sull'archetipo di deployment ibrido, considera il 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.