প্রতিক্রিয়াশীল এবং সক্রিয় সঙ্গে ট্রেড-অফ বুঝতে

এটা একটা নো-ব্রেইনার। প্রোঅ্যাকটিভ অপারেটিং সিস্টেমগুলি বিঘ্নিত হওয়ার আগে সমস্যাগুলি খুঁজে বের করতে পারে এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সংশোধন করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি AIops টুলের মতো একটি অপস অবজারভেবিলিটি টুল, দেখে যে একটি স্টোরেজ সিস্টেম মাঝে মাঝে I/O ত্রুটি তৈরি করছে, যার মানে স্টোরেজ সিস্টেমটি শীঘ্রই একটি বড় ব্যর্থতার সম্মুখীন হতে পারে। পূর্বনির্ধারিত স্ব-নিরাময় প্রক্রিয়া ব্যবহার করে ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে অন্য স্টোরেজ সিস্টেমে স্থানান্তরিত হয় এবং সিস্টেমটি বন্ধ করা হয় এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য চিহ্নিত করা হয়। কোন ডাউনটাইম ঘটে না।

এই ধরনের সক্রিয় প্রক্রিয়া এবং অটোমেশনগুলি ঘন্টায় হাজার হাজার বার ঘটে, এবং আপনি যে কাজ করছেন তা জানতে একমাত্র উপায় হল ক্লাউড পরিষেবা, অ্যাপ্লিকেশন, নেটওয়ার্ক বা ডেটাবেসে ব্যর্থতার কারণে বিভ্রাটের অভাব। আমরা সব জানি. আমরা সব দেখি. আমরা সময়ের সাথে ডেটা ট্র্যাক করি। ব্যবসার ক্ষতি করে এমন সমস্যাগুলি বিভ্রাট হওয়ার আগেই আমরা সমাধান করি।

আমাদের ডাউনটাইমকে শূন্যের কাছাকাছি পৌঁছে দেওয়ার জন্য এই প্রযুক্তিটি থাকা দুর্দান্ত। যাইহোক, যে কোনও কিছুর মতো, ভাল এবং খারাপ দিক রয়েছে যা আপনাকে বিবেচনা করতে হবে।

প্রথাগত প্রতিক্রিয়াশীল অপস টেকনোলজি ঠিক তা হল: এটি ব্যর্থতার প্রতি প্রতিক্রিয়া দেখায় এবং সমস্যাগুলি সংশোধন করার জন্য মানুষের বার্তা পাঠানো সহ ইভেন্টের একটি শৃঙ্খল সেট করে। একটি ব্যর্থতার ইভেন্টে, যখন কিছু কাজ করা বন্ধ করে দেয়, আমরা দ্রুত মূল কারণটি বুঝতে পারি এবং আমরা এটি একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বা একজন মানুষকে প্রেরণের মাধ্যমে ঠিক করি।

প্রতিক্রিয়াশীল অপ্স এর খারাপ দিক হল ডাউনটাইম। আমাদের সম্পূর্ণ ব্যর্থতা না হওয়া পর্যন্ত আমরা সাধারণত জানি না কোন সমস্যা আছে—এটি প্রতিক্রিয়াশীল প্রক্রিয়ার অংশ মাত্র। সাধারণত, আমরা রিসোর্স বা পরিষেবার আশেপাশে বিশদ পর্যবেক্ষণ করি না, যেমন স্টোরেজের জন্য I/O। আমরা শুধুমাত্র বাইনারি উপর ফোকাস: এটা কাজ করছে নাকি?

আমি ক্লাউড-ভিত্তিক সিস্টেম ডাউনটাইমের অনুরাগী নই, তাই প্রতিক্রিয়াশীল অপ্সগুলি প্রোঅ্যাকটিভ অপসের পক্ষে এড়ানোর মতো কিছু বলে মনে হয়। যাইহোক, আমি যে অনেক ক্ষেত্রে দেখছি, এমনকি যদি আপনি একটি প্রোঅ্যাকটিভ অপস টুল কিনে থাকেন, সেই টুলের পর্যবেক্ষণ সিস্টেমগুলি প্রোঅ্যাকটিভ অটোমেশনের জন্য প্রয়োজনীয় বিশদগুলি দেখতে সক্ষম নাও হতে পারে।

প্রধান হাইপারস্কেলার ক্লাউড পরিষেবাগুলি (স্টোরেজ, কম্পিউট, ডাটাবেস, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইত্যাদি) এই সিস্টেমগুলিকে সূক্ষ্মভাবে নিরীক্ষণ করতে পারে, যেমন I/O ব্যবহার চলমান, CPU স্যাচুরেশন চলমান, ইত্যাদি। অন্যান্য প্রযুক্তি যা আপনি ব্যবহার করেন। ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলিতে তাদের অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপে শুধুমাত্র আদিম API থাকতে পারে এবং তারা কখন কাজ করছে এবং কখন নয় তা শুধুমাত্র আপনাকে বলতে পারে। আপনি অনুমান করেছেন যে, সক্রিয় অপারেশন সরঞ্জামগুলি, যতই ভাল হোক না কেন, এই ক্লাউড সংস্থান এবং পরিষেবাগুলির জন্য খুব বেশি কিছু করবে না।

আমি খুঁজে পাচ্ছি যে এই ধরনের সিস্টেমগুলির মধ্যে আরও বেশি পাবলিক ক্লাউডে চলে যা আপনি ভাবতে পারেন। আমরা অভ্যন্তরীণ সিস্টেমগুলি নিরীক্ষণ করার ক্ষমতা ছাড়াই প্রোঅ্যাকটিভ অপারেশনগুলিতে বড় অর্থ ব্যয় করছি যা আমাদের ইঙ্গিত দেবে যে সংস্থানগুলি ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে৷

অধিকন্তু, একটি পাবলিক ক্লাউড রিসোর্স, যেমন প্রধান স্টোরেজ বা কম্পিউট সিস্টেম, ইতিমধ্যেই প্রদানকারীর দ্বারা পর্যবেক্ষণ ও পরিচালনা করা হয়। একটি মাল্টিটেন্যান্ট আর্কিটেকচারে আপনাকে সরবরাহ করা সংস্থানগুলির উপর আপনার নিয়ন্ত্রণ নেই এবং ক্লাউড প্রদানকারীরা আপনার পক্ষ থেকে সক্রিয় ক্রিয়াকলাপ প্রদানের জন্য খুব ভাল কাজ করে। তারা হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সংস্থানগুলির সমস্যাগুলি আপনার ইচ্ছার অনেক আগেই দেখতে পায় এবং আপনি কোনও সমস্যা আছে তা জানার আগেই জিনিসগুলি ঠিক করতে আরও ভাল অবস্থানে রয়েছে৷ এমনকি ক্লাউড-ভিত্তিক সংস্থানগুলির জন্য একটি ভাগ করা দায়িত্বের মডেলের সাথেও, পরিষেবাগুলি চলমান আছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য প্রদানকারীরা নিজেরাই এটি গ্রহণ করে।

প্রোঅ্যাকটিভ অপারেশন হল যাওয়ার উপায়—আমাকে ভুল বুঝবেন না। সমস্যা হল যে অনেক ক্ষেত্রে, এন্টারপ্রাইজগুলি সক্রিয় ক্লাউডপগুলিতে বিশাল বিনিয়োগ করছে যাতে এটি লাভের সামান্য ক্ষমতা থাকে। কথা মাত্র.