Modelli per l'utilizzo di Active Assist su larga scala
Questo documento è la prima parte di una serie che introduce modelli di architettura che le aziende possono utilizzare per ottimizzare il proprio impatto sul cloud su larga scala utilizzando Active Assist. Questo documento è rivolto agli utenti con i seguenti ruoli:
- Architetti di enterprise
- Lead di ingegneria
- Persone che si occupano di sicurezza e creano automazioni per ottimizzare la sicurezza, le prestazioni e la gestibilità del cloud
Questo documento illustra quanto segue:
- I vantaggi dell'utilizzo di Active Assist in un'organizzazione.
- Le sfide che le organizzazioni potrebbero riscontrare quando adottano Active Assist su larga scala.
- Come progettare pipeline di automazione utilizzando Active Assist.
La serie è composta dai seguenti componenti:
- Pattern per l'utilizzo di Active Assist su larga scala (questo documento)
- Utilizzare le pipeline serverless con Active Assist
- Utilizzare la toolchain di GKE Enterprise con Active Assist
Active Assist
Active Assist è un portafoglio di strumenti che utilizzano dati, intelligenza e machine learning per ridurre la complessità del cloud e il lavoro amministrativo, aiutando le aziende a ottimizzare la sicurezza, le prestazioni, la gestibilità e il costo del proprio cloud.
Molte aziende hanno l'obbligo di garantire che il principio del privilegio minimo venga applicato alle loro applicazioni e infrastrutture aziendali. Le aziende vogliono anche ridurre al minimo lo spreco di risorse e massimizzare le prestazioni delle applicazioni aziendali, riducendo al contempo il lavoro amministrativo e i costi. Di conseguenza, i reparti IT spesso devono far fronte a pressioni e controlli per soddisfare questi requisiti con rapidità e agilità. Active Assist offre gli strumenti che possono utilizzare per raggiungere questi obiettivi.
Ottimizzazione del cloud per le aziende
Poiché i carichi di lavoro, l'infrastruttura, le esigenze di sicurezza e i processi sono specifici di ogni azienda, devi adattare le strategie di ottimizzazione del cloud in base alle tue esigenze specifiche.
Nel contesto di questo documento, le strategie di ottimizzazione del cloud per il tuo impatto su Google Cloud si concentrano su come puoi sfruttare il portafoglio di Active Assist quando pianifichi e progetti le strategie di ottimizzazione.
Definire una visione e comprendere i fattori che influiscono sulla scelta
È importante che le aziende definiscano i problemi che vogliono utilizzare per informare il loro approccio all'ottimizzazione dell'impronta del cloud. Di seguito sono riportati alcuni problemi comuni:
- Sicurezza
- Prestazioni
- Ottimizzazione dei costi
- Agilità
Obiettivi aziendali
Quando inizi a progettare una pipeline di automazione per i consigli di Active Assist, devi iniziare definendo gli obiettivi della tua azienda e assegnando le priorità a ogni scopo. Puoi quindi mappare queste priorità a una roadmap per l'implementazione e la scalabilità di Active Assist nella tua organizzazione Google Cloud.
Ad esempio, un'azienda potrebbe voler utilizzare i consigli di Active Assist per la sicurezza e l'ottimizzazione dei costi. Tuttavia, inizialmente l'azienda potrebbe scegliere di investire nella creazione di una pipeline di automazione per i consigli relativi alla sicurezza generati da Active Assist. In un secondo momento, man mano che l'azienda acquisisce più esperienza nell'utilizzo del portafoglio Active Assist e matura nel suo percorso di automazione, potrebbe automatizzare altri tipi di suggerimenti, ad esempio il dimensionamento ottimale delle VM e il consigliere per le VM inattive.
Progettare una strategia
Le aziende devono avere una procedura chiaramente definita per esaminare e applicare i consigli generati da Active Assist. Ti consigliamo di adottare un approccio graduale che incorpori un grado crescente di automazione in modo misurato. Un approccio iterativo che le aziende possono adottare per l'adozione di Active Assist nella loro organizzazione Google Cloud è il seguente:
- Fase 1:
- Esamina i consigli di Active Assist nella console Google Cloud.
- Esporta i suggerimenti in BigQuery.
- Fase 2:
- Utilizza le API Recommender.
- Fase tre:
- Integra la revisione dei consigli nelle pipeline DevOps.
Questo approccio ti consente di incorporare in modo iterativo una maggiore automazione nelle pipeline dei consigli di Active Assist.
Fase 1: esaminare i consigli di Active Assist nella console Google Cloud
Nella prima fase, esamini i consigli di Active Assist nella console Google Cloud utilizzando Recommendation Hub. Utilizzi un approccio basato su console per esaminare e implementare i consigli. Questo approccio ti aiuta a familiarizzare con i consigli di Active Assist e al contempo a valutarne l'idoneità. Inoltre, ti aiuta a decidere a quali categorie di consigli vuoi dare la priorità. Come mostrato nell'immagine seguente, Recommendation Hub ti consente di esaminare i consigli per ogni categoria di risorse per cui sono disponibili e di visualizzare i dettagli pertinenti per ogni risorsa all'interno del gruppo.
I team aziendali possono esportare i suggerimenti in BigQuery. L'esportazione degli annunci in BigQuery ti consente di esaminarli su larga scala nell'intera organizzazione. Inoltre, ti consente di eseguire query in aree specifiche di interesse per la tua azienda. Puoi anche creare una dashboard per aiutare il tuo team a visualizzare e gestire meglio i tuoi consigli.
Fase 2: utilizzo delle API Recommender
Nella seconda fase, combini l'automazione con revisioni e convalide manuali per implementare i consigli generati da Active Assist. Questo approccio ti aiuta ad acquisire aggilità. Inoltre, ti consente di sfruttare al meglio i consigli generati dalla piattaforma su larga scala, mantenendo un controllo rigoroso sulla loro implementazione.
Scopri come realizzare questo approccio in Utilizzo delle pipeline serverless con Active Assist.
Fase tre: consigli sull'integrazione nelle pipeline DevOps
Nella terza fase, inserisci la revisione dei consigli nella pipeline DevOps. Inserisci la gestione e l'analisi dei consigli nella pipeline di DevOps, consentendo un processo semplificato per la gestione delle risorse e dei consigli. Questo approccio consente anche lo sviluppo di una procedura di approvazione che i tuoi team potrebbero già utilizzare nell'ambito del processo di integrazione e deployment continui (CI/CD). Questo passaggio si basa maggiormente sull'automazione e sull'analisi dei consigli basata su codice rispetto alla fase 2.
Poiché questo approccio richiede un investimento iniziale di impegno per sviluppare il framework di automazione, ti consigliamo di non implementare questa fase finché non hai una strategia DevOps ben consolidata.
Per scoprire come funziona questo approccio, consulta il seguente tutorial:
Una volta definita una strategia per l'adozione di Active Assist, il passaggio successivo consiste nell'eseguire e implementare l'approccio graduale.
Passaggi successivi
- Scopri come utilizzare i consigli per Infrastructure as Code.
- Scopri in che modo Active Assist può aiutarti a ottimizzare le risorse Google Cloud.
- Scopri di più su CI/CD moderni con GKE.
- Scopri come ottenere l'accesso con privilegio minimo utilizzando Policy Intelligence.
- Scopri di più sull'utilizzo del Motore per suggerimenti IAM per applicare collettivamente i principi del privilegio minimo.