ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ THỦ ĐỨC NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NĂM HỌC 2023 -2024 Tên đề tài: Thực hiện mô hình đánh giá kiến trúc hệ thống công nghệ thôn
Mục đích nghiên cứu
Nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp xây dựng hệ thống đánh giá giúp nhà trường và doanh nghiệp đánh giá hiệu quả hệ thống hiện tại khi chuyển sang điện toán đám mây Đồng thời, cần lập kế hoạch, dự toán chi phí và xác định các giai đoạn chuyển đổi lên hệ thống điện toán đám mây.
Đối tượng và khách thể nghiên cứu
Đề tài tập trung nghiên cứu:
Hệ thống máy chủ dưới local và trên các hệ thống private cloud và public cloud
Đề tài nghiên cứu được thực hiện nhằm áp dụng trong khoa Công nghệ Thông tin của trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức, cũng như các tổ chức doanh nghiệp đang tuyển dụng sinh viên thực tập từ khoa này.
Nhiệm vụ nghiên cứu
Đề tài thực hiện nghiên cứu:
Nghiên cứu các công cụ đánh giá hệ thống trong môi trường on-premise, tức là các hệ thống datacenter truyền thống được triển khai tại cơ sở của trường học và doanh nghiệp, là một bước quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật dữ liệu Việc áp dụng các công cụ này giúp cải thiện quy trình quản lý và đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.
● Các phương pháp chuyển đổi lên môi trường điện toán đám mây
● Triển khai mô hình thực nghiệm
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu tài liệu: nghiên cứu các tài liên quan đến điện toán đám mây về Azure, các công cụ đánh giá chuyển đổi hệ thống
Phương pháp thực nghiệm: Thực nghiệm, mô phỏng, xây dựng quy trình.
Phạm vi ảnh hưởng
Đề tài được thực hiện nghiên cứu để áp dụng trong phạm vi Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Tổng quan về đề tài
Điện toán đám mây là mô hình cho phép truy cập và chia sẻ tài nguyên tính toán qua Internet, giúp tổ chức và cá nhân tiết kiệm chi phí xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng máy chủ Công nghệ này đang phát triển mạnh mẽ, với nhu cầu sử dụng các hệ thống private cloud và public cloud ngày càng tăng Việc duy trì các hệ thống hiện tại gây tốn kém tài nguyên và lãng phí nguồn nhân lực, trong khi việc mở rộng và triển khai các phương án dự phòng gặp nhiều khó khăn về chuyên môn.
Việc di chuyển hệ thống hiện tại lên các hệ thống private cloud và public cloud là nhu cầu thiết yếu và cần thiết
Nhà trường đang đối mặt với khó khăn trong việc chuyển toàn bộ hệ thống lên cloud, do các vấn đề về kinh phí, nhân sự và ảnh hưởng đến người dùng cũng như hệ thống hiện tại Đề tài này được xây dựng nhằm giải quyết những nhu cầu cấp thiết của nhà trường và các doanh nghiệp trong tương lai, giúp họ nhanh chóng thích nghi với xu hướng chuyển đổi số ngày càng phổ biến.
Nội dung nghiên cứu có tính cấp thiết trong việc phát triển kinh tế - xã hội và nâng cao chất lượng đào tạo Việc ứng dụng vào các môn học thuộc ngành Truyền thông và mạng máy tính, đặc biệt là các môn chuyên ngành, sẽ giúp sinh viên trang bị kiến thức thực tế, chuẩn bị tốt cho công việc sau khi tốt nghiệp và tham gia thực tập tại doanh nghiệp.
Giới thiệu về hệ thống điện toán đám mây
Hệ thống điện toán đám mây là mô hình tính toán dựa trên internet, cho phép người dùng và tổ chức truy cập các tài nguyên như máy chủ, lưu trữ dữ liệu, cơ sở dữ liệu và mạng mà không cần sở hữu hạ tầng máy tính truyền thống Thay vào đó, họ có thể sử dụng các dịch vụ từ các nhà cung cấp điện toán đám mây, giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao tính linh hoạt trong quản lý tài nguyên.
Một số đặc điểm chính của hệ thống điện toán đám mây:
Hệ thống điện toán đám mây cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt, cho phép người dùng điều chỉnh tài nguyên tính toán một cách dễ dàng theo nhu cầu thực tế Điều này không chỉ tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên mà còn giúp giảm thiểu chi phí hiệu quả.
Trả theo sử dụng (Pay-as-you-go) là mô hình cho phép người dùng chỉ thanh toán cho các tài nguyên tính toán mà họ thực sự sử dụng, từ đó tối ưu hóa chi phí và giảm thiểu lãng phí.
Hệ thống điện toán đám mây mang đến tính linh hoạt và đa dạng trong các dịch vụ, bao gồm cơ sở hạ tầng như dịch vụ tính toán, lưu trữ và mạng, cùng với các dịch vụ phần mềm như phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và Internet of Things (IoT).
Người dùng có thể dễ dàng truy cập và quản lý tài nguyên tính toán từ xa thông qua internet, không phụ thuộc vào thiết bị hay hệ điều hành nào Điều này mang lại sự linh hoạt và tiện lợi cho việc sử dụng đa nền tảng.
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây cam kết mang đến giải pháp bảo mật tối ưu và độ tin cậy cao cho tài nguyên tính toán của họ.
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây hàng đầu bao gồm Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) và IBM Cloud Hệ thống điện toán đám mây đã trở thành yếu tố thiết yếu trong công nghệ thông tin của nhiều tổ chức, đặc biệt là trong lĩnh vực giáo dục và doanh nghiệp toàn cầu.
Việc áp dụng hệ thống điện toán đám mây giúp các trường học và doanh nghiệp tiết kiệm chi phí cho hạ tầng và vận hành Dưới đây là các tiêu chí quan trọng để so sánh giữa hạ tầng dưới cơ sở (on-premises) và hạ tầng trên đám mây.
Chi phí ban đầu khi triển khai server on-premises thường yêu cầu một khoản đầu tư lớn cho phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng Ngược lại, việc sử dụng server trên đám mây không cần khoản đầu tư lớn, vì người dùng chỉ phải trả phí theo nguyên tắc "pay as you go" (trả tiền theo sử dụng).
Chi phí vận hành và bảo trì server trên đám mây thường được giảm bớt nhờ vào việc quản lý và bảo trì bởi nhà cung cấp dịch vụ đám mây Tuy nhiên, trong một số trường hợp, chi phí thuê dịch vụ đám mây có thể vượt quá chi phí tự quản lý server tại chỗ, đặc biệt khi triển khai ở quy mô lớn.
Chi phí nguồn nhân lực trong việc quản lý server tại chỗ (on-premises) cần một đội ngũ quản trị hệ thống và kỹ thuật viên để bảo trì, cập nhật và xử lý sự cố Ngược lại, khi sử dụng server trên đám mây, nhiều công việc quản trị có thể được tự động hóa hoặc do nhà cung cấp dịch vụ đám mây thực hiện, giúp giảm thiểu chi phí nhân lực.
Hiệu suất và linh hoạt là yếu tố quan trọng trong nhiều ứng dụng và công việc, đặc biệt khi yêu cầu sử dụng tài nguyên máy chủ một cách linh hoạt hoặc đòi hỏi hiệu suất cao Trong những trường hợp này, việc sử dụng server trên đám mây sẽ mang lại sự linh hoạt và hiệu suất vượt trội so với triển khai tại chỗ (on-premises).
Một số tổ chức với yêu cầu bảo mật và tuân thủ nghiêm ngặt cần triển khai máy chủ tại chỗ (on-premises) để kiểm soát dữ liệu và đảm bảo tuân thủ quy định Do đó, việc sử dụng máy chủ đám mây có thể bị hạn chế trong những trường hợp này.
THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP
Nghiên cứu các công cụ đánh đánh giá hệ thống dưới môi trường onpremise
Trước khi chuyển hệ thống từ môi trường on-premise lên cloud, việc đánh giá và lập kế hoạch là rất quan trọng để đảm bảo thành công cho quá trình chuyển đổi Dưới đây là một số công cụ và phương pháp cần thiết để đánh giá môi trường on-premise trước khi thực hiện di chuyển lên cloud.
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây như AWS, Azure và Google Cloud cung cấp các công cụ đánh giá miễn phí hoặc trả phí để phân tích hệ thống và ứng dụng hiện tại trước khi di chuyển lên cloud Những công cụ này giúp cung cấp thông tin chi tiết về tài nguyên hiện tại, mối quan hệ giữa các ứng dụng và dịch vụ, cũng như khả năng tương thích với môi trường cloud.
Đánh giá sẵn sàng chuyển đổi lên cloud là một bước quan trọng mà các tổ chức có thể thực hiện thông qua tự đánh giá hoặc thuê các chuyên gia tư vấn Những đánh giá này giúp xác định mức độ sẵn sàng của hệ thống và ứng dụng, bao gồm phân tích kiến trúc, mã nguồn, dữ liệu, bảo mật và quản lý, từ đó hỗ trợ quá trình di chuyển lên cloud hiệu quả hơn.
Công cụ giám sát hiệu suất là cần thiết để thu thập dữ liệu về tải trọng hệ thống, thời gian phản hồi và tính khả dụng của ứng dụng và dịch vụ Việc này giúp định lượng tải trọng và xác định yêu cầu tính toán cần thiết trong môi trường cloud.
Đánh giá bảo mật và tuân thủ quy định là rất quan trọng khi di chuyển hệ thống lên cloud, nhằm đảm bảo các yêu cầu pháp lý được đáp ứng Sử dụng các công cụ và dịch vụ kiểm tra an ninh sẽ hỗ trợ hiệu quả trong quá trình này, giúp bảo vệ dữ liệu và duy trì sự tuân thủ.
Để đảm bảo nhân viên có đủ kỹ năng và kiến thức làm việc trong môi trường cloud mới, việc đào tạo và phát triển kỹ năng là rất quan trọng trong quá trình di chuyển lên cloud Sử dụng các công cụ và phương pháp đánh giá giúp tổ chức thu thập thông tin cần thiết, từ đó đưa ra quyết định chính xác về việc chuyển hệ thống từ môi trường on-premise lên cloud.
Một số công cụ được sử dụng phổ biến:
Cloudamize là nền tảng phân tích và quản lý đám mây hàng đầu, giúp đánh giá, lập kế hoạch và tối ưu hóa môi trường đám mây Nền tảng này cung cấp công cụ và tính năng cho phép tổ chức hiểu rõ hơn về môi trường đám mây của mình, từ đó tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm chi phí hiệu quả.
Các tính năng chính của Cloudamize bao gồm:
Cloudamize giúp tổ chức phân tích tài nguyên hiện tại trên môi trường đám mây, bao gồm máy chủ, ổ đĩa và các dịch vụ đám mây khác.
Nền tảng này cung cấp các công cụ hữu ích để ước lượng chi phí sử dụng tài nguyên đám mây, đồng thời giúp tối ưu hóa cấu trúc chi phí hiệu quả.
Cloudamize cung cấp giải pháp hỗ trợ chuyển đổi môi trường, giúp doanh nghiệp di chuyển từ hệ thống địa phương hoặc giữa các môi trường đám mây khác nhau, chẳng hạn như từ VMware sang AWS hoặc từ AWS sang Azure.
Nền tảng này cung cấp các khuyến nghị hữu ích để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trong môi trường đám mây, từ đó nâng cao hiệu suất và giảm chi phí hiệu quả.
Cloudamize cung cấp các công cụ giám sát hiệu suất giúp theo dõi và đánh giá hiệu suất của ứng dụng cũng như tài nguyên đám mây, đảm bảo hoạt động tối ưu và hiệu quả cho người dùng.
Hình 1 Mô hình chức năng của công cụ đánh giá
Việc chuyển đổi lên đám mây thường đòi hỏi nhiều công sức và có thể gây khó khăn cho các trường học hoặc tổ chức, khi họ muốn tập trung vào khách hàng Ngoài việc tiêu tốn thời gian, các tổ chức còn phải đối mặt với những kiến thức chưa được khám phá Do đó, các vấn đề này cần được giải quyết trước khi thực hiện việc di chuyển từ hạ tầng on-premise lên đám mây công cộng.
Việc cung cấp cho người dùng cái nhìn rõ ràng về môi trường tối ưu trên đám mây và tăng tốc quá trình di chuyển là rất quan trọng Tuy nhiên, sự phức tạp của đám mây khiến việc xác định chi phí di chuyển, đáp ứng yêu cầu hiệu suất và chọn phương thức di chuyển phù hợp trở thành thách thức lớn cho các tổ chức Hơn nữa, với nhiều tùy chọn về tài nguyên lưu trữ, tính toán và mạng, người dùng có thể dễ dàng bị choáng ngợp trong việc lựa chọn giải pháp tốt nhất để đáp ứng nhu cầu của mình.
Nhiều tổ chức thực hiện giai đoạn 'T-shirt sizing' để đánh giá và điều chỉnh các dịch vụ điện toán đám mây Tuy nhiên, quá trình này có thể dẫn đến chi phí cao.
Các phương pháp chuyển đổi lên môi trường điện toán đám mây
Về mặt ứng dụng - Application:
Hình 3 Mô hình thể hiện quy trình đánh giá ứng dụng
Khi chuyển đổi hệ thống từ môi trường on-premise sang điện toán đám mây, có một số phương pháp phổ biến để thực hiện Dưới đây là các phương pháp chính được sử dụng trong quá trình chuyển đổi này.
Phương pháp chuyển đổi hệ thống từ môi trường on-premise sang môi trường cloud cho phép di chuyển toàn bộ mà không cần thay đổi mã nguồn hoặc cấu trúc ứng dụng Việc chuyển từ môi trường vật lý hoặc ảo hiện tại lên nền tảng IaaS trên đám mây mang lại nhiều ưu điểm, bao gồm triển khai nhanh chóng, giảm thiểu thời gian và chi phí đầu tư ban đầu, đồng thời giảm rủi ro cho doanh nghiệp.
Nhược điểm: Không tối ưu hóa được sức mạnh của môi trường cloud, không thể tận dụng các tính năng mới của cloud
● Replatform (Lift, Tinker, and Shift):
Phương pháp này bao gồm việc di chuyển hệ thống lên môi trường cloud và thực hiện các điều chỉnh nhỏ để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng Cần sửa đổi ứng dụng để tận dụng tiện ích của đám mây, linh hoạt và giảm thiểu tài nguyên Mô hình này giảm chi phí hoạt động thông qua việc sử dụng dịch vụ đám mây quản lý như cơ sở dữ liệu PaaS, và có thể chọn IaaS hoặc container as a service (CaaS) cho ứng dụng Ưu điểm của phương pháp này là tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng một cách đơn giản, đồng thời giảm thiểu rủi ro so với việc tái thiết kế toàn bộ hệ thống.
Nhược điểm: Có thể đòi hỏi nhiều công việc điều chỉnh và kiểm tra hơn so với phương pháp Lift and Shift
Phương pháp Rearchitect bao gồm việc tái thiết kế và phát triển ứng dụng để tối ưu hóa cho môi trường cloud, tận dụng các tính năng và lợi ích của kiến trúc cloud-native Giải pháp này yêu cầu những thay đổi cơ bản về văn hóa, công nghệ, con người, quy trình và nền tảng, phù hợp cho các dự án di chuyển đến dịch vụ nền tảng ứng dụng đám mây như PaaS và Kubernetes Ưu điểm của phương pháp này là tối ưu hóa hiệu suất, tính linh hoạt và khả năng mở rộng, giúp khai thác tối đa lợi ích từ môi trường cloud.
Nhược điểm: Yêu cầu nhiều thời gian, nguồn lực và kiến thức kỹ thuật
● Rebuild (Re-platform and Upgrade):
Phương pháp tái thiết kế và phát triển lại ứng dụng từ đầu thường áp dụng các dịch vụ điện toán đám mây hoặc khung công nghệ mới Giải pháp này đề xuất loại bỏ một phần hoặc toàn bộ mã nguồn hiện có đã tích lũy trong nhiều năm, nhằm sử dụng các nền tảng ứng dụng đám mây, Kubernetes hoặc nền tảng ứng dụng gốc đám mây tự quản lý hỗ trợ triển khai PaaS Có nhiều lý do để lựa chọn phương pháp này, bao gồm cải thiện hiệu suất, tăng cường khả năng mở rộng và nâng cao tính bảo mật.
● Cho phép các nhà phát triển chuyên nghiệp tập trung nỗ lực vào việc cung cấp mã
● Cho phép những người không phải là nhà phát triển phân phối ứng dụng thông qua phong cách phát triển point-and-click
Đơn giản hóa ứng dụng giúp người dùng dễ dàng tiếp cận, đồng thời cho phép sử dụng các công cụ năng suất cao hơn sau này Việc áp dụng các mô hình kiến trúc mới sẽ phù hợp hơn với các yêu cầu kinh doanh hiện tại, mang lại hiệu quả tối ưu cho doanh nghiệp.
16 Ưu điểm: Tận dụng được tất cả các lợi ích của môi trường cloud, cải thiện hiệu suất và tính linh hoạt
Nhược điểm: Đòi hỏi nhiều thời gian, nguồn lực và kiến thức kỹ thuật, rủi ro cao đối với các dự án lớn và phức tạp
Mỗi phương pháp chuyển đổi đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, do đó việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào các yếu tố như mục tiêu kinh doanh tổng thể, yêu cầu kỹ thuật, thời gian và nguồn lực sẵn có.
Về mặt hạ tầng - Infratructure:
Hình 4 Mô hình thể hiện quy trình đánh giá chuyển đổi lên cloud
Bước 1: Khám phá và Phân tích hiệu suất
Sử dụng công cụ tự động để xác định ứng dụng trong cơ sở hạ tầng của trường học và doanh nghiệp, chúng ta có thể phân tích hồ sơ hiệu suất điện toán và lưu trữ của từng ứng dụng Phân tích này cung cấp thông tin về IOPS cao nhất cần thiết, IOPS tối đa có sẵn, dung lượng đĩa, mức độ chiếm dụng đĩa, thông lượng cao nhất cần thiết và quy mô hoạt động để đo hiệu suất lưu trữ Đồng thời, việc đánh giá mức sử dụng CPU, RAM, loại CPU, số lõi CPU và kiểu sử dụng giúp đo hiệu suất điện toán cho từng khối lượng công việc Phân tích chuyên sâu này là bước đầu tiên để xác định yêu cầu về CPU và lưu trữ trên đám mây.
Bước 2: Đo điểm chuẩn và định cỡ phù hợp
Việc thiếu các tiêu chuẩn công khai cho đám mây công cộng khiến các công ty gặp khó khăn trong việc chuyển đổi cơ sở hạ tầng tại chỗ sang đám mây Do đó, việc thiết lập điểm chuẩn cho đám mây công cộng là cần thiết để dự đoán chính xác hiệu suất tính toán và lưu trữ của từng khối lượng công việc Quá trình này bao gồm phân tích hiệu suất từ Bước 1 thông qua công cụ đo điểm chuẩn, giúp xác định các tùy chọn điện toán và lưu trữ phù hợp trên đám mây Bằng cách tự động hóa quy trình phức tạp này, các công ty có thể tính toán TCO một cách nhanh chóng và chính xác, hỗ trợ cho kế hoạch di chuyển của họ.
Dựa trên các dự đoán hiệu suất của chiến lược di chuyển theo điểm chuẩn đám mây, tôi đã tính toán TCO đám mây hàng năm cho người dùng, đảm bảo rằng phần máy chủ (Compute) và lưu trữ (Storage) đáp ứng yêu cầu hiệu suất với chi phí tối ưu nhất Thay vì dựa vào yêu cầu của khách hàng, tôi nhận thấy rằng các chi phí dưới hình thức on-premise thường có thể bị cung cấp quá mức khi chuyển sang đám mây.
Phương pháp này cung cấp cho người dùng bảng phân tích chi tiết về chi phí máy chủ, lưu trữ và mạng cho từng phiên bản đám mây được đề xuất, giúp khách hàng tự tin hơn trong việc áp dụng công nghệ đám mây Khả năng hiển thị này là chìa khóa để các tổ chức mở ra con đường an toàn tới đám mây, nhờ vào việc hiểu rõ những gì họ có và cách nhân rộng chúng trên nền tảng đám mây Dự đoán về cơ sở hạ tầng trên đám mây giúp loại bỏ lo ngại của khách hàng về việc các nhà cung cấp có nắm rõ trạng thái hiện tại hay không Từ góc độ chi phí, thông tin này rất hấp dẫn, đặc biệt đối với ban quản lý, khi họ có thể hiểu rõ hơn về mức chi tiêu dự đoán trên đám mây so với chi phí hiện tại.
Bước 4: Lộ trình di chuyển
Dựa trên kiến thức thu thập từ quá trình đánh giá, chúng tôi xây dựng kế hoạch di chuyển chi tiết cho khách hàng, bao gồm tự động hóa ánh xạ phụ thuộc ứng dụng Việc này giúp xác định các ứng dụng cần di chuyển cùng nhau và thời điểm thích hợp để thực hiện Chúng tôi hỗ trợ khách hàng hiểu rõ môi trường hiện tại và cách các ứng dụng giao tiếp, từ đó phân tích các phụ thuộc ứng dụng để tạo ra các nhóm di chuyển hợp lý Bằng cách sử dụng các bộ lọc nâng cao, chúng tôi giúp xác định các nhóm phù hợp nhất với chiến lược di chuyển lên đám mây Cuối cùng, chúng tôi cung cấp bảng phân tích chi phí cho từng nhóm và quản lý quá trình di chuyển bằng cách gắn thẻ các nhóm và máy sẽ được chuyển lên đám mây.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dựa trên phương pháp luận của chương hai, tôi thực hiện phần đánh giá hệ thống dưới onpremise trước khi di chuyển lên hệ thống cloud của Microsoft Azure
Hình 5 Quy trình triển khai hệ thống đánh giá thu thập
Mô hình thực hiện gồm 4 giai đoạn chính như sau:
Giai đoạn 1: Đánh giá hệ thống
Trong giai đoạn này cần thực hiện thu thập thông tin của hệ thống dưới onpremise
Xác định mục tiêu và phạm vi của đánh giá
Xác định mục tiêu cụ thể cho việc đánh giá hệ thống, bao gồm việc xem xét khả năng di chuyển lên đám mây Azure và tìm ra các phương pháp thực hiện hiệu quả.
Xác định phạm vi của đánh giá, bao gồm các máy chủ, dịch vụ ứng dụng, cơ sở dữ liệu, và các yếu tố khác cần được xem xét\
Lập kế hoạch và chuẩn bị
Lập kế hoạch triển khai các công cụ đánh giá phù hợp với nhu cầu của bạn, bao gồm việc lựa chọn các công cụ và kỹ thuật thích hợp để thu thập dữ liệu hiệu quả.
Để chuẩn bị môi trường, cần cài đặt và cấu hình các công cụ đánh giá, đồng thời xác định các yêu cầu cần thiết nhằm thu thập dữ liệu từ hệ thống on-premises.
Giai đoạn 2: Thu thập dữ liệu
Để thu thập dữ liệu hiệu quả từ hệ thống on-premises, cần sử dụng các công cụ và kỹ thuật phù hợp, bao gồm thông tin về tài nguyên máy chủ, dịch vụ ứng dụng, cơ sở dữ liệu, mạng lưới, hiệu suất hoạt động và các yếu tố khác.
Giai đoạn 3: Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu thu thập được giúp đánh giá hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống on-premises Các yếu tố quan trọng như tiêu thụ tài nguyên, yêu cầu bảo mật, và hiệu suất ứng dụng cần được xem xét kỹ lưỡng, vì chúng ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định di chuyển lên đám mây.
Tạo báo cáo và đánh giá kết quả
Tạo báo cáo chi tiết về kết quả đánh giá, bao gồm phân tích, đánh giá và khuyến nghị cho việc di chuyển lên đám mây Azure Đánh giá kết quả cùng các bên liên quan và xác định các bước tiếp theo, trong đó có việc lập kế hoạch cho quá trình di chuyển và triển khai lên đám mây.
Lập kế hoạch cho quá trình di chuyển
Dựa trên kết quả đánh giá, cần lập kế hoạch chi tiết cho quá trình di chuyển hệ thống lên đám mây Azure, bao gồm xác định các tài nguyên cần thiết, thiết lập lịch trình triển khai, và thực hiện các bước cần thiết để đảm bảo thành công cho quá trình di chuyển này.
Triển khai và theo dõi
Triển khai kế hoạch di chuyển lên đám mây Azure theo lịch trình và các bước đã được xác định
Theo dõi và đánh giá hiệu suất sau khi triển khai để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động một cách hiệu quả trên nền tảng đám mây
Tác giả đã xây dựng một mô hình thực nghiệm bằng cách thiết lập hệ thống máy chủ on-premise, như mô hình kiến trúc được trình bày dưới đây Các ứng dụng và cơ sở dữ liệu liên quan được giả định hoạt động ổn định trong quá trình mô phỏng.
Hình 6 Mô hình mô phỏng quá trình thu thập data
Tiếp theo, tôi sẽ cài đặt các agent vào hệ thống on-premise trong giai đoạn đánh giá ban đầu Mục tiêu của giai đoạn này là thu thập thông tin, log file và dữ liệu từ hệ thống đang hoạt động.
Agent sẽ thực hiện quét và thu thập dữ liệu cần thiết từ hệ thống on-premise Quá trình này thường kéo dài từ 2 đến 3 ngày, tùy thuộc vào kích thước của hệ thống.
Data thu thập được sẽ có định dạng như sau:
Hình 7 Thông tin data thu thập được từ onpremise
Sau đó sẽ tiến hành xử lý data này, có nhiều công cụ để thực hiện đánh giá, trong đề tài này, tôi sử dụng công cụ Azure migration
Trong quá trình thực hiện công cụ đánh giá, tôi sẽ trích xuất dữ liệu từ hệ thống on-premise và đưa vào công cụ đánh giá Có hai phương pháp để trích xuất dữ liệu: phương pháp đầu tiên là truyền dữ liệu theo thời gian thực trực tiếp vào công cụ cloud assessment, và phương pháp thứ hai là sử dụng agent để xuất file và tải lên Ở đây, tôi sẽ sử dụng phương pháp thứ hai.
Hình 8 Số lượng các VM sẵn sàng để di chuyển
Hình 9 Thông tin chi tiết về storage của hệ thống Phần ứng dụng:
Hình 10 Phân tích sự phụ thuộc giữa các ứng dụng
Hình 11 Phân tích sự phụ thuộc giữa các ứng dụng
Hình 13 Map ứng dụng và database với nhau
Hình 15 Bảng đánh giá về các ứng dụng của hệ thống
Bảng số liệu output của công cụ đánh giá trước khi chuyển đổi
Assessment type Azure VM Assessment
Machines not ready for Azure 0
Total monthly cost estimate USD 2734.69
Compute monthly cost estimate USD 1025.98
Storage monthly cost estimate USD 1634.31
Security monthly cost estimate USD 74.4
Standard SSD disks cost USD 1228.8
Estimated monthly savings from Azure
Hybrid Benefit for Windows OS USD
Estimated monthly savings from Azure
Hybrid Benefit for Linux OS USD
Hình 16 Biểu đồ thống kê chi phí sử dụng trên cloud
Hình 17 - Bảng tổng hợp sau khi phân tích
Hệ thống tính toán và đưa ra các thông số để phân tích trước khi migrate về phần chi phí
Chi phí Azure đã được xác định trong 5 năm
Category 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5 Year
Category 1 Year 2 Year 3 Year 4Year 5 Year
Lilt 8 iSiift reptxt provides no It is infrastructure migration tn azure
(MontHy Price) fl Windows VM Machines
Compute Cost (Dav/Test) SO 00
Compute Cost (Dev,'lest) SŨ.0O
1 Year reserved (Mtmlhly Flier) a Windows VM Machines
* Compute Cast (Find) jnô 14 Compute Cost (Dw/TMt) so co
Storage Cost SIM 40 s Biutalfc Machines Compute Cost (Prcnf) 51593 58 Compute Cost (Dev/Test) SO 00
Compute Cost (Plod) Í 44693.5 2 Compute Cost (Dcv/ les SOM
Network.,'Ove- 8 3808 8 2 Tow Backup Cost 81239.60
■ Windows VM Machines derm pule Cast (Prod) $ 6741 46 Com pule Cost (Dw/Tect) SO 00
1 Storage Cost s 425 40 fl B -I ilk Machines Ị Compute Cost (Prod) $1564 20 Compute Cost (Oev/Test) $000 ị Storage Cent $240
Com pule Cast (Dev/ test) SỨ0Q
MachineType Sĩ hot Sized Total fl Windows Serve' 128 ô7 CD
MachnefSEed) SummarylBascd on Platform,' MehineTyie Plrjsicol Virtual Unknown Total fl Wiiwwrs Server ’ 119 0 o
Machines; red} Summary (Based on Environment)
MacbinaT^pe Prod Bev/Teat Total
■ Windows Server 123 0 o fl Slits I- Server 1 0 o
* All prizing done lor rrowiy oasis
■9 Cost Summary tor Virtual Machines tar Litt a Sh ft Showing \
Azure provides a comprehensive breakdown of costs associated with compute, storage, and networking for virtual machines (VMs) considered for an 8-hour shift The total compute cost in Azure servers encompasses the cumulative expenses for various operating systems, including Windows, SQL Server, and Linux Additionally, the total storage cost reflects the aggregated storage expenses for these VMs across the different platforms.
* tiehvo’k/Oiher cn! in Aa we Services Coding taken fôm other service* tab
■9 All Vrrtuai Machines arocategixizMbMedM (rteuno
Chi phí TCO so sánh giữa Onpremise và oncloud Azure
Chi phí ONPREMISE Category Description 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5 Year Note
Hardware 2 server 38,133 Cấu hình phần cứng cho 2 server
Cost 7,627 7,627 7,627 7,627 7,627 Khấu hao 20% mỗi năm
(Windows) 3,822 License bản quyền Windows
Electricity 2,932 3,079 3,233 3,233 3,233 Chi phí tiền điện (Giả định) SQL License
Chí phí bản quyền license database
Chi phí bản quyền software assurance cho database
Chi phí bản quyền software assurance cho OS SA(Linux
Chi phí bản quyền software assurance cho OS
Chi phí bản quyền cho oracle database
Cost 31,819 33,410 35,080 35,080 35,080 Chi phí bản quyền cho ảo hóa Data
DataCenter 14,262 14,975 15,724 15,724 15,724 Chi phí thuê datacenter
Network hardware and software 10,489 11,013 11,564 11,564 11,564 Chi phí network
Storage hardware cost 81,232 85,294 89,558 89,558 89,558 Chi phí storage
IT Labor Cost of IT
Chi phí Oncloud Azure Category Description 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5 Year
IT Labor Cost of IT
Dựa vào các thông tin đã có ở trên, lúc này ta sẽ tiến hành chuyển đổi hệ thống lên cloud
Sau khi chuyển đổi lên Azure:
Dựa trên các resource đã migrate, hệ thống cloud sẽ tiến hành mô hình hóa các ứng dụng đang chạy trên hệ thống cloud hiện tại
General Purpose Standard-series (Gen 5) (544 GB, 16 vCores, Geo- redundant backup storage)
Virtual Machines BS Series - B4ms - AP Southeast - Standard B4ms
(4 vcpus, 16 GiB memory) Virtual Machines- vmPA-PDA Standard B4ms (4 vcpus, 16 GiB memory)
Sau khi tính toán chi phí, nhà trường và các tổ chức sẽ có cái nhìn tổng quan về hệ thống hiện tại khi chuyển đổi lên điện toán đám mây Điều này giúp người dùng đưa ra quyết định chính xác và tự tin hơn trong việc chuyển hệ thống của mình sang môi trường cloud.
Một số kết quả thu được như sau:
● Bảng data input của hệ thống vận hành dưới môi trường onpremise
● Bảng so sánh mapping cấu hình thông số các hệ thống dưới onpremise và oncloud khi thực hiện chuyển đổi
● Bản TCO so sánh chi phí đầu tư về mặt hạ tầng CNTT trong giai đoạn 3-5 năm cho nhà trường cũng như các tổ chức
● Lộ trình chuyển đổi từng bước lên đám mây trong tương lai