Gestion intelligente de la charge de travail (IWM)

Auteur: Roger Morrison
Date De Création: 17 Septembre 2021
Date De Mise À Jour: 1 Juillet 2024
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Définition - Que signifie gestion intelligente de la charge de travail (IWM)?

La gestion intelligente de la charge de travail (IWM) est un principe relativement nouveau du principe général de la gestion de la charge de travail, qui implique la répartition des tâches d’informatique et des tâches d’entrée / sortie sur un réseau complexe. Avec IWM, les nouvelles avancées autorisent certains types d’automatisation et une gestion sophistiquée de la charge de travail pour les systèmes cloud, hybrides ou multiplates-formes modernes.

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Techopedia explique Intelligent Workload Management (IWM)

Certains experts informatiques décrivent l'IWM comme un système dans lequel la charge de travail elle-même est imprégnée de certains types d'intelligence native, par exemple, une compréhension des besoins de sécurité et de la bande passante de traitement, ou de l'emplacement des ressources sur le réseau.

En général, l'IWM s'applique aux systèmes devenus beaucoup plus compliqués et nécessitant une gestion de la charge de travail beaucoup plus active. Là où des systèmes traditionnels peuvent avoir fonctionné avec une gestion de base de la charge de travail orientant les tâches de traitement des données entre plusieurs serveurs, bon nombre des systèmes actuels sont des systèmes interconnectés et des systèmes virtualisés qui acheminent le trafic de données sur différentes plates-formes et via des réseaux internes, des réseaux de cloud public ou privé et d'autres segments de l'architecture informatique générale.

La gestion intelligente de la charge de travail accélère le processus de détermination du lieu où la gestion de la charge de travail peut être effectuée, que ce soit sur un serveur physique, dans une ressource virtuelle ou dans le cloud. Une grande partie de l'orientation fournie par IWM concerne le déploiement dans ou hors du cloud, même si les administrateurs système utilisent également ces types de ressources pour déterminer le processeur et la mémoire nécessaires pour les E / S sur différentes parties d'un réseau interne.