Ein großer amerikanischer Technologie-Lösungsanbieter hat kritische VMs/Workloads auf die GCP migriert
Der Kunde ist ein amerikanisches Technologieunternehmen, das zum Messen, Analysieren und Handeln in Echtzeit in der Lage ist. Das Unternehmen produziert und vertreibt Markierungs-, Tracking- und Computerdrucktechnologien. Zu den Produkten gehören mobile Computer, Tablets, Software, Thermostrichcode- und Belegdrucker, RFID-Smart-Etikettendrucker und Encoder. Darüber hinaus bietet das Unternehmen stationäre und tragbare Lesegeräte/Antennen, autonome mobile Roboter (AMR), maschinelles Sehen und stationäre industrielle Scanning-Hardware und -Software.
Der Kunde betrieb seine geschäftskritischen Anwendungen vor Ort und beschloss, die Workloads auf die Google Cloud Platform (GCP) zu migrieren. Er wollte geschäftskritische Anforderungen wie Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit durch den Einsatz der neuesten GCP-Technologie erfüllen.
Virtusa unterstützte das Unternehmen bei der Migration geschäftskritischer Workloads auf GCP und automatisierte gleichzeitig die Netzwerk-/DB-/Middleware-Bereitstellungskonfigurationen mit Hilfe von Jenkins CI/CD DevOps-Pipelines.
In Zusammenarbeit mit dem Kunden migrierte Virtusa mehrere Cluster von On-Prem-Rechenzentren zu GCP, indem es neue Umgebungen einrichtete und dann die Migration der Arbeitslasten mithilfe von Open-Source- und CI/CD-Tools wie Python, Jenkins, Ansible und Git/GitHub automatisierte.
Die Lösungsimplementierung umfasste mehrere Aufgaben, die im Folgenden aufgeführt sind.
Die VM-Migration umfasst:
- IBM WebSphere Liberty-Server
- IBM Cognos Analytik-Server
- IBM DB2-Server
Manuelle Aufgaben wurden in der GCP-Umgebung automatisiert, um die Bereitstellung von Anwendungen zu beschleunigen und dem Wachstum der Kundenumgebung in GCP gerecht zu werden. Virtusa half bei der Automatisierung der Sicherung der Middleware-Cluster-Konfiguration, der Automatisierung der VM-/Netzwerkkonfiguration und der Automatisierung der DB-Datenreplikation in niedrigeren Umgebungen mit Hilfe von Python, Jenkins und Ansible, GitHub CI/CD-Pipeline.
Die Automatisierung der VM-Konfiguration umfasst:
- Änderungen am VM-Datenträgertyp
- VM-Konfigurationsänderungen wie Maschinentyp, Tags/Beschriftungen, Host und Service-Projektbestände
- Umgestaltung des Codes zur Erzeugung von Google-Cloud-Befehlen
- Automatisierung der Migration des Standarddienstkontos der Compute Engine
- Lokale Benutzerkennwörter ändern
- Erstellung eines SFTP-Benutzers
- NetApp-Volumenerstellung und -Updates
- NFS-Mount-Automatisierung
Die Automatisierung der Netzwerkkonfiguration umfasst:
- Cloud NAT-Inventar
- Automatisierung von DNS-Einträgen
- Sicherung von DNS-Einträgen
- Änderungen der Firewall- und Load-Balancer-Konfiguration
Die Automatisierung der Middleware-Konfiguration umfasst:
Middleware Cluster Backup-Konfiguration
Die Automatisierung der Middleware-Konfiguration umfasst:
- Skalierung/Erweiterung und regionale Ausfallverfügbarkeit der DB-Bereitstellung und der Berichterstattungs-/Überwachungsinfrastruktur
- Dienstprogramme für die Überwachung von DB-Metriken
- Dienstprogramme zur Verbesserung von DB-Bereitstellungen
- Automatisierung der Datenkopie für niedrigere Umgebungen, um die Anforderungen von Stakeholdern und Kunden zu erfüllen, unter Verwendung von Open-Source-Tools in Übereinstimmung mit GCP und den Kundenanforderungen
GCP/Marketplace-Services
Die folgenden nativen GCP-Services wurden im Rahmen der Migration und Automatisierung verwendet; einige von ihnen sind auch GCP-Marketplace-Services:
Compute Engine
VPC
Globale Lastausgleiche
Cloud Armour
Cloud-Router
Google Cloud-Speicher
Audit-Protokollierung
Protokoll-Explorer
Dienst einer Zertifizierungsstelle
Identitäts- und Zugriffsmanagement
Regionale Lastausgleiche
Cloud-Überwachung
Cloud-API
Actifio
NetApp
Der Kunde erfuhr durch die erfolgreiche Migration kritischer Arbeitslasten auf GCP Verbesserungen bei der Effizienz der Bereitstellung, Hochverfügbarkeit und Leistungsoptimierung. Einige der anfänglichen Vorteile:
- Schnellere Migrationszeiten und reduzierter manueller Aufwand um 50 %
- Verbesserte Skalierbarkeit und Verfügbarkeit
- Schnellere, sicherere und konsistente Releases
- Initiierung des Abbaus technischer Schulden und Aktualisierung mit dem neuesten Technologie-Stack
Umfassende Transformation