Questa sezione della guida Google Cloud archetipi di deployment descrive l'archetipo di deployment ibrido, fornisce esempi di casi d'uso e illustra le considerazioni sulla progettazione.
In un'architettura basata sull'archetipo di deployment ibrido, alcune parti dell'applicazione vengono implementate in Google Cloud, mentre altre vengono eseguite on-premise.
Casi d'uso
Le sezioni seguenti forniscono esempi di casi d'uso per i quali l'archetipo di deployment ibrido è una scelta appropriata.
Sito di ripristino di emergenza per un'applicazione on-premise
Per le applicazioni mission critical che esegui on-premise, puoi eseguire il backup dei dati su Google Cloud e mantenere una replica nel cloud, come mostrato nel diagramma seguente. La frequenza di backup e se la replica deve essere attiva o passiva dipende dal Recovery Time Objective (RTO) e dal Recovery Point Objective (RPO). Quando l'applicazione on-premise non è disponibile 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 in esecuzione in Google Cloud, puoi mantenere gli ambienti di sviluppo on-premise e utilizzare una pipeline CI/CD per eseguire il push degli aggiornamenti nel cloud, come mostrato nel seguente diagramma. Questa architettura ti consente di mantenere il controllo sulle tue attività di sviluppo, usufruendo al contempo dei vantaggi che Google Cloud offre in termini di scalabilità, ottimizzazione dei costi e affidabilità.
Migliorare le applicazioni on-premise con funzionalità cloud
Google Cloud offre funzionalità avanzate in molti ambiti, tra cui storage, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), big data e analisi. L'archetipo di deployment ibrido ti consente di utilizzare queste funzionalità avanzate di Google Cloud anche per le applicazioni che esegui on-premise. Di seguito sono riportati alcuni esempi di queste funzionalità:
- Archiviazione a basso costo e illimitata nell'archivio nel cloud per un'applicazione on-premise.
- Applicazioni AI e ML nel cloud per i dati generati da un'applicazione on-premise.
- Data warehouse basato su cloud e processi di analisi che utilizzano BigQuery per i dati importati da origini dati on-premise.
- Cloud bursting, per gestire il traffico in eccesso quando il carico sull'applicazione on-premise raggiunge la capacità massima.
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 inGoogle Cloud.
Topologia ibrida multilivello
In questa topologia, a volte chiamata deployment split-stack, il frontend dell'applicazione si trova in Google Cloude il backend è on-premise. Il frontend potrebbe includere funzionalità come bilanciamento del carico, CDN, protezione DDoS e policy 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 in un ambiente singolo e controllato. Una variante di questo caso d'uso consiste nell'eseguire il frontend on-premise e il deployment del backend in Google Cloud.
Ulteriori informazioni
Per ulteriori informazioni sulla logica e sui casi d'uso dell'archetipo di deployment ibrido, consulta Creare architetture ibride e multicloud utilizzando Google Cloud.
Considerazioni sulla progettazione
Quando crei un'architettura basata sull'archetipo di deployment ibrido, considera i seguenti fattori di progettazione.
Connessione di rete da on-premise al cloud
Per una comunicazione di rete efficiente tra l'ambiente on-premise e le risorse in Google Cloud, è necessaria una connessione di rete affidabile e sicura. Per ulteriori informazioni sulle opzioni di connettività ibrida offerte da Google Cloud, consulta Scelta di una Connettività di rete Connectivity.
Impegno richiesto per la configurazione e complessità operativa
La configurazione e il funzionamento di una topologia ibrida richiedono più impegno rispetto a un'architettura che utilizza solo Google Cloud. Per utilizzare questa topologia, devi gestire le risorse in modo coerente negli ambienti on-premise eGoogle Cloud .
Costo delle risorse ridondanti
Un deployment ibrido è potenzialmente più costoso di un deployment solo cloud, perché i dati potrebbero dover essere archiviati in modo ridondante on-premise e nel cloud. Inoltre, alcune 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 multicloud utilizzando Google Cloud.