最广义的工作负载是系统或网络完成一项任务或生成特定输出所需的时间和计算资源量，系指给定时刻所有用户和进程的系统总需求。
在 IT 领域，尤其是随着云计算的兴起，这一术语不断演变，含义越来越丰富。从广义上讲，工作负载是指计算任务或进程，以及该任务所需的计算、存储、内存、网络等资源。
在云计算环境中，工作负载是指消耗云资源的任何服务、应用程序或功能。在这种云环境中，虚拟机、数据库、应用程序、微服务、节点等等都被认为是工作负载。
工作负载范围广阔，涵盖从简单的任务（例如运行单个应用程序或计算）到复杂的操作（例如处理大规模数据分析或运行一套互连的应用程序）。管理工作负载是 IT 资源优化的关键，直接影响系统性能、成本、稳定性并最终影响业务运营的成败。
随着云计算和虚拟化的普及，工作负载管理变得日益复杂1。使用混合云、多云和公共云资源意味着工作负载可以跨平台和位置，而每个平台和位置都有其独特的特征和管理要求。
为了应对跨计算环境和工作流程管理工作负载的复杂性，组织正在转向后端 API、工作负载自动化软件、基于 AI 的预测分析和云管理平台，例如 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform、IBM Cloud 和 Microsoft Azure。
企业还采用工作负载放置等策略，根据成本、性能、生命周期、合规和业务要求等因素确定每个工作负载的最佳位置。这可确保每个工作负载都在最适合其需求的环境中运行。
开启实现持续应用程序性能的旅程，同时安全降低成本。
订阅 IBM 时事通讯
术语“工作负载”通常与“应用程序”互换使用。虽然工作负载和应用程序相互关联，并且是任何 IT 基础架构的组成部分（应用程序可以被视为工作负载），但它们的用途却截然不同。
应用程序是为了帮助最终用户执行特定任务并满足某些业务需求而设计的程序或程序组。工作负载系指这些任务的处理需求。换言之，工作负载是应用程序（或其部分）的动力。但请注意，工作负载不一定为单个应用程序所独有。许多工作负载跨应用程序执行任务。
此外，当需求变化或出现更先进的技术时，应用程序生命周期往往会发生变化。工作负载还会因系统性能、用户流量、资源分配和处理需求等基础设施因素而变化。
如前所述，使用工作负载可以像运行单个应用程序一样简单，也可以像运行应用程序生态系统一样复杂，在这个范围内变化多样。因此，成功部署工作负载可能需要多种类型的工作负载。
一些关键的工作负载类型包括：
事务性工作负载涉及实时用户交互，通常以大量简短联机事务的形式进行。若要部署事务性工作负载，系统必须能够处理多个并发用户并提供快速稳定的响应，因此它们通常供电子商务网站管理购买、付款、产品搜索等事务使用。
批处理工作负载是批量（通常按顺序）处理的非交互式作业。由于批处理工作负载需要强大的处理能力，因此在处理大量数据（例如工资单、账单、天气建模等）的环境中非常常见，并且通常在非高峰时段运行，以防止对交互式或事务工作负载产生干扰。这些工作负载还往往需要并行处理，其中任务被划分为更小的子任务，并在多个服务器和处理器上同时执行。
分析工作负载的特点是在大型数据集上运行复杂的查询。与涉及小型、简单事务的事务工作负载不同，分析工作负载通常利用人工智能和机器学习进行深入的数据分析，以确认趋势、关系和洞察。这类工作负载因为数据吞吐量高，所以通常用于数据仓库和大数据分析。
大多数企业应用程序都依赖基础数据库来运行。性能不佳的数据库会给应用程序造成瓶颈。数据库工作负载有助于解决这些问题。经过微调的数据库工作负载可以加速并优化依赖于数据库的其他应用程序的搜索功能。这类工作负载还支持团队分析内存/CPU 使用情况、输入输出 (I/O) 吞吐量和查询执行率等指标。
HPC 工作负载运行复杂的模拟和/或数学计算，需要大量计算能力。例如，气象研究团队可能会模拟厄尔尼诺相关气候模式。与批处理工作负载一样，HPC 工作负载往往具有高度的并行性。
在软件开发和测试过程中，团队常常会通过测试/开发工作负载来处理编译代码、运行单元测试和执行负载测试等任务。与开发过程本身非常相似，测试/开发工作负载可能也是不可预测的，并且可能也需要开发人员根据需求变化快速配置资源和取消配置资源。
这类工作负载在需要实时、快速数据处理以提供即时结果的 IT 环境中通常至关重要，例如股票交易应用程序、视频流服务和体育博彩平台。
IT 环境变得越来越复杂，需要能够同时处理各种任务的工具和资源。这就是混合型工作负载（结合不同工作负载类型的元素）真正产生价值的地方。
混合型工作负载的一个示例是实时分析应用程序，该应用程序借助事务工作负载处理传入数据，使用分析工作负载对数据运行复杂的查询，并使用批处理工作负载生成报告。
有状态工作负载需要将信息和状态从一次会话保留至另一次会话，以便“记住”之前交互的数据。对于有状态应用程序，如果用户注销后重新登录，应用程序会记住用户的信息和活动。在会话结束后仍然保留数据的数据库系统便是典型的有状态工作负载。
这些工作负载不会为用户的下次会话保存用户数据。每次会话都作为新的交互执行，且响应独立于先前用户数据。无状态工作负载可以简化应用程序设计，因为开发人员无需管理状态信息，但这类负载也可能使用户体验个性化变得复杂。
静态工作负载在较长时间内按照一致的计划使用相对恒定数量的计算资源。
动态工作负载也称为临时工作负载，它们可根据计算需求调整和配置计算资源。
随着云计算采用的增长，工作负载管理实践也发生转变。现代企业通常利用传统的本地数据中心和云基础架构的组合来有效地管理其工作负载。本地工作负载在组织的自有硬件基础架构上运行，并在组织的设施中实施本地托管。基于公共云的工作负载在由第三方云服务提供商 (CSP) 管理的服务器上运行，并且通常位于世界各地的多个异地位置。这两种基础架构都具备管理企业工作负载的优势。
本地工作负载提供：
借助本地解决方案，组织可以完全控制其工作负载。这包括选择和定制所有硬件和软件的能力，对于标准云产品和服务无法轻松满足 IT 需求的组织特别有利。
本地部署解决方案可以增强安全性和合规控制，对于有严格数据主权要求和审计流程的行业或地区的组织而言更是如此。由于数据存储在本地而非共享的云环境中，因此更容易执行严格的安全协议并控制每个成员的数据访问权限。
此外，一些法规要求数据存储在特定的地理边界内，以便公司更轻松地保证存储与本地工作负载的合规性。
虽然本地基础架构的前期成本可能相当高，但维护现场工作负载的持续成本相对稳定且更易于规划。如果组织拥有用于投资的资本并期望其需求长期保持一致，则本地工作负载可能是一个从经济角度出发的合理选择。
在某些情况下，本地工作负载的性能优于基于云的工作负载。借助本地基础架构，数据不必离开本地网络，从而缩短处理时间并最大限度地减少可能导致性能瓶颈的延迟问题。
即使互联网连接不稳定或暂时断开，也可以访问现场工作负载。对于互联网基础架构较差地区的公司或需要 24/7 全天候应用程序访问的环境来说，离线应用程序可用性可能是一个显着的优势。
基于公共云的工作负载提供：
云工作负载通常遵循运营支出模型，用户只需在使用资源时根据使用量付费。这样云计算就成为工作负载管理更具成本效益的切入点，特别是对于小型企业和初创公司而言。
云供应商拥有大量可以按需分配和取消分配的资源，使组织能够轻松扩展工作负载来满足不断变化的资源需求。
尽管组织仍然负责管理和保护自己的应用程序和数据，但云工作负载将许多维护任务（例如，硬件维修、软件升级、安全修补等）交给了提供商。
云服务通常包括灾难恢复功能以及基础架构冗余，以确保即使服务器或数据中心发生故障，工作负载也能正常可用。
云工作负载可以快速执行和调整，从而加速创新并为基于云的企业提供竞争优势。借助云平台，组织可以在几分钟内部署新应用程序和服务，本地部署则可能需要数周或数月时间。
许多企业选择使用私有云（也称企业云），结合本地云架构和公共云架构的某些优势。
无论选择本地工作负载还是公共云工作负载（或两者的组合），有效地使用和管理工作负载都可以改善企业决策，以及企业 IT 基础设施的整体效率、性能和成本效益。
可以利用 IBM® Turbonomic 混合云成本优化平台，持续实时地自动执行关键操作，从而主动为堆栈每一层的应用程序提供最有效的计算、存储和网络资源。
IBM Instana 通过提供一个解决方案来实现可观察性的普及化，DevOps、SRE、平台、ITOps 和开发领域的任何人都可以使用该解决方案在所需的环境中获取所需的数据。该平台专为云原生而构建，但与技术无关，支持以 1 秒的粒度自动且连续地提供高保真数据，并在移动、网络、应用程序和基础架构的逻辑和物理依赖关系环境中进行端到端跟踪。
IBM Workload Automation 是一个集成 IT、运营和业务工作流程的自动化平台，可优化编排，以执行为在混合环境中运行而构建的无人值守和事件驱动型流程。
利用企业工作负载自动化来处理计划驱动和事件驱动的工作负载。
了解帮助运营团队思考其应用程序的服务管理和运营方面的五项原则。
IT 基础设施系指企业 IT 环境和服务的组合构件。
查看 IBM Cloud Security and Compliance Center Workload Protection 的示例架构。
优化复杂的工作负载并实现自动化以提高 IT 效率。
了解团队如何使用 IBM Integration Bus for z/OS 监控和调整工作负载以及管理无响应的流动和线程。
脚注
1 企业期望继续从传统本地部署向混合现代场所转型变（链接位于 ibm.com 外部），S&P Global Market Intelligence，2023 年 3 月 27 日。
2 市场分析视角：2023 年全球企业基础设施工作负载（链接位于 ibm.com 外部），IDC，2023 年 9 月。