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Evaluación comparativa de la infraestructura nativa en la nube de Landslide

Evalúa el rendimiento de la CPU, la memoria, el almacenamiento y las redes en los clústeres de Kubernetes para comprobar que la infraestructura está lista antes de la implementación de CNF.

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  • Technology

    Kubernetes, Cloud-Native Infrastructure, 5G SA, 5G-Advanced

  • Test types

    CPU Benchmarking, Memory Benchmarking, Storage Benchmarking, Networking Benchmarking, A/B Testing, Shadow Testing, Continuous Benchmarking

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Destacados

Landslide Cloud Engine evalúa el rendimiento, la eficiencia y el comportamiento de la infraestructura nativa de la nube y los recursos basados en la nube en condiciones reales mediante una arquitectura por niveles basada en microservicios.

Evaluación comparativa del rendimiento

  • Comparativa de rendimiento de CPU, memoria, almacenamiento y redes en las principales distribuciones de Kubernetes para nube privada, entre las que se incluyen OpenShift, VMware Tanzu, WNDRVR Cloud Platform, Rancher y k3s
  • Mide el rendimiento de la CPU, la utilización de la memoria, las operaciones de entrada/salida (E/S) de almacenamiento y el tráfico de red bajo cargas de trabajo configurables
  • Recopila métricas detalladas a nivel de Kubernetes sobre la utilización, la latencia y la eficiencia de la asignación

Flujo de trabajo y automatización

  • El motor de flujos de trabajo de arrastrar y soltar combina acciones ilimitadas de CPU, memoria, almacenamiento y red en un único escenario
  • Se integra con los procesos de integración continua y entrega continua (CI/CD) para realizar evaluaciones comparativas continuas de la infraestructura como parte de los flujos de trabajo de DevOps
  • Admite cargas de trabajo y parámetros definidos por el usuario para emular diversas condiciones de funcionamiento

Visualización y análisis

  • Paneles de control en tiempo real basados en Grafana, Prometheus y Kafka para tomar decisiones rápidas y basadas en datos
  • Recopilación exhaustiva de métricas a partir de exportadores de Kubernetes, entre los que se incluyen cAdvisor, Node Exporter y kube-state-metrics
  • La base de datos de series temporales almacena los resultados para el análisis de tendencias y la visualización de correlaciones

Validación dinámica de la infraestructura

  • Verifica que los clústeres de Kubernetes puedan asignar, migrar y recuperar cargas de trabajo de forma dinámica en entornos con múltiples proveedores
  • Admite pruebas A/B y pruebas de sombra para comparar los cambios de configuración
  • Detecta los cuellos de botella en los recursos antes de la implementación en producción

Servicios y asistencia