Gestión inteligente de la carga de trabajo (IWM)

Autor: Roger Morrison
Fecha De Creación: 17 Septiembre 2021
Fecha De Actualización: 1 Mes De Julio 2024
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Gestión inteligente de la carga de trabajo (IWM) - Tecnología
Gestión inteligente de la carga de trabajo (IWM) - Tecnología

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Definición: ¿Qué significa la Gestión inteligente de la carga de trabajo (IWM)?

La gestión inteligente de la carga de trabajo (IWM) es una rama relativamente nueva del principio general de gestión de la carga de trabajo, que implica la distribución de tareas informáticas y de entrada / salida a través de una red compleja. Con IWM, los nuevos avances permiten algunos tipos de automatización y manejo sofisticado de la carga de trabajo para los sistemas modernos de nube, híbridos o multiplataforma.

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Techopedia explica la Gestión inteligente de la carga de trabajo (IWM)

Algunos expertos en TI describen IWM como un sistema donde la carga de trabajo en sí está imbuida de algunos tipos de inteligencia nativa, por ejemplo, una comprensión de las necesidades de seguridad y el ancho de banda de procesamiento, o de dónde están los recursos en la red.

En general, IWM se aplica a sistemas que se han vuelto mucho más complicados y necesitan una gestión de carga de trabajo mucho más activa. Donde los sistemas tradicionales pueden haber trabajado con la gestión básica de la carga de trabajo que dirigió las tareas de manejo de datos entre varios servidores, muchos de los sistemas actuales son hardware interconectado y sistemas virtualizados que enrutan el tráfico de datos a través de diferentes plataformas y a través de redes internas, redes de nube públicas o privadas, y otros segmentos de la arquitectura general de TI.

La gestión inteligente de la carga de trabajo avanza el proceso de averiguar dónde se puede realizar el manejo de la carga de trabajo, ya sea en un servidor físico, en un recurso virtual o en la nube. Gran parte de la dirección que proporciona IWM tiene que ver con la implementación dentro o fuera de la nube, aunque los administradores del sistema también usan este tipo de recursos para determinar la CPU y la memoria necesarias para E / S en diferentes partes de una red interna.