盡管云已經普遍存在，且HPC在云中已經十多年——2008年Univa在AWS上委托了第一個HPC集群——但企業(yè)一直不愿將HPC工作負載放在云計算中。

對于數據安全性和缺乏相應技術的擔憂，已經超過了降低管理成本和避免硬件所有權的好處。

只有在過去的一年里，我們才真正達到了一個臨界點。

一項客戶調查顯示，2017年企業(yè)對HPC云的興趣和使用量增加了10倍。

隨著與云計算相關挑戰(zhàn)的減少，這些企業(yè)都看到了采用混合云策略的經濟和商業(yè)性機會。

在公有云中，他們可以在不影響CAPEX的情況下使用像Nvidia GPU這樣的專用硬件，也可以擴展計算量繁重的工作負載，如通常會影響其他集群的TensorFlow機器學習模型。

而且在混合模式下，他們還可以在不犧牲現有投資的情況下實現這些目標。

混合云戰(zhàn)略在HPC領域，大多數公司都開始利用云來擴大現有資源。

這樣做可以最大化當前的投資，并提供一種方法來簡化新的云基礎架構模型。

然而，這也有可能加劇現有復雜性。

如果企業(yè)不能很好地了解他們現有的基礎設施是如何使用的，那么就不可能知道云服務的增加是否會給他們帶來真正需要的結果。

因此，在引入新的云資源之前，他們應該盡可能地合并筒倉式的封閉工作負載，并確保有合適的工具，可以讓自己看到使用模式和優(yōu)化資源。

如此一來，企業(yè)就可以將公有云資源引入他們現有的工作流程中。

大多數公司開始這種過渡時只遷入一些少量工作負載，然后再有序進行增加。

在開始時采用以下策略，并在增加公有云投資時對其進行微調，或許會幫助你實現無縫過渡:

策略自動化對于混合云環(huán)境和HPC來說是至關重要的。

有HPC工作負載的公司很可能已經意識到了有正確的策略管理工具的好處，而且應該考慮制定一些能夠幫助他們最大化使用混合云資源的策略。

他們可以通過制定策略來提高吞吐量，這些策略可以自動地確定哪些工作負載在本地運行，而不是在云中，也可以根據工作負載指標和歷史記錄來可靠地進行監(jiān)視、響應和做出決策。

例如，可以將一個策略設置為，向某個等待資源過久的任務分配一個云實例，或者自動終止未使用的云實例。

云爆發(fā)(一個應用部署模式，其應用運行在私有云或數據中心中，當計算能力的需求達到頂峰時突然進入公有云中。

)可以用來調整公司的產能以適應需求，極大地加快計算速度，并從對其他集群的影響中不斷要求HPC工作負載。

組織應該注意將云爆發(fā)功能綁定到工作負載管理層，而不是應用程序或基礎架構層。

這讓HPC云管理軟件根據公司更廣泛的基礎設施的需求來決定何時提供服務器實例、階段數據和拆除資源。

當能夠有效地使用時，云爆發(fā)將使硬件預算決策具有靈活性，同時幫助組織以更快的速度前進。

最終用戶應該能夠使用他們已經知道且信任的方法與云基礎設施進行交互。

如果一個組織在采用云計算時突然改變了他們的流水線和提交方法，他們不可避免地會出現錯誤和延遲。

相反，他們應該保留現有的工作流和與之相關的調度器，無論它們是簡單的步驟，如“qsub”提交單個任務——還是像環(huán)境設置一樣復雜的流程，觀察工作狀態(tài)、數據移動，或者是一個從任務到任務的序列。

最后，要帶上你自己的映像。

使用相同的機器映像有助于使應用程序在本地和基于云的節(jié)點之間移植。

公司應該使用他們自己的云供應軟件定制映像，而不是用每個供應商特有的VM映像。

擁抱混合云混合云是公有云服務提供商和HPC用戶的勝利，而我們還只是處于這個巨大改變的開始。

HPC往往有數百萬臺服務器，每年有數十億的計算時間。

隨著公司將這些工作負載轉移到云上，它們將影響公有云服務的質量和IaaS市場的現狀。

公有云提供商提供的安全性、GPU和機器學習服務將繼續(xù)改進，吸引越來越多的企業(yè)用戶，并鞏固混合云中的HPC架構。