在當今快速發展的數位環境中，客戶在 Azure 上使用的服務和環境越來越多樣化。確保 Azure 的性能和安全性意味著團隊必須時刻保持警覺，進行定期的維護和更新，以跟上客戶的需求。穩定性、可靠性和及時的更新一直是我們在測試和部署變更時的首要任務。在將對客戶和服務的影響降到最低的同時，我們還必須考慮到軟體、硬體和平台的多樣性。這是一個優化問題的例子，一個圍繞資源分配、工作負載管理和性能保障的行業概念，目的是在保持低成本和遵守各種約束的情況下找到最佳的解決方案。
優化問題的背景與挑戰
優化問題存在於整個技術行業。今天的軟體產品被設計為可以在網站、應用程式和作業系統等多種環境中運行。同樣，Azure 也必須在一組多樣化的伺服器和伺服器配置上運行，這些配置包括硬體模型、虛擬機（VM）類型以及跨生產集群的作業系統。在時間、計算資源的限制下，隨著服務、硬體和 VM 的增加，可能無法達到最佳解決方案。對於這樣的問題，我們會使用優化算法來識別一個在合理時間和資源內達到的近似最佳解決方案。
環境設計與組合測試
如果您要設計一個實驗來評估新藥，您會對一個多樣化的用戶群進行測試，以評估可能對某些群體產生的負面影響。在雲端計算中，我們同樣需要設計一個實驗平台，該平台應該能夠代表 Azure 的所有屬性，並充分測試每一個可能的配置。實際操作中，這將使測試矩陣過於龐大，因此我們必須針對重要且風險高的項目進行測試。此外，客戶可能有一些額外的限制需要我們在設計環境時加以考慮。
在所有可能的組合中，我們必須設計一個環境來測試這些重要的組合，並考慮到各種限制。我們的 AzQualify 平台便是 Azure 內部項目測試的工具，我們在其中利用受控實驗來驗證任何變更，在這些變更推出到生產環境之前，通過 A/B 測試來識別和緩解潛在問題。
NP-hard 問題與屬性圖
NP-hard（非確定性多項式時間困難）問題很難解決，即使有人給了您最佳解決方案，也難以驗證。以新藥為例，測試這種藥物涉及在不同患者群體、環境和條件下進行一系列複雜且相互聯繫的試驗。每次試驗的結果可能依賴於其他試驗，使得不僅難以進行試驗，也難以驗證所有相互聯繫的結果。我們無法確定這種藥物是否是最佳的，也無法確認它是否是最佳的。在計算機科學中，目前尚未證明（且被認為不太可能）NP-hard 問題的最佳解決方案是可以有效獲得的。
另一個我們在 AzQualify 中考慮的 NP-hard 問題是跨硬體的 VM 分配以平衡負載。這涉及將客戶的 VM 分配給物理機器，目的是最大化資源利用率、最小化響應時間並避免過載。為了視覺化最佳的解決方法，我們使用屬性圖來表示和解決涉及相互聯繫的數據問題。
optimizn 庫與雲端優化
我們從解決 NP-hard 問題中提取的經驗開發了一些通用代碼，並將其打包在 optimizn 庫中。儘管 Python 和 R 庫中存在我們實現的算法，但它們在這類複雜組合 NP-hard 問題上存在一些限制，使其難以實際應用。在 Azure 中，我們使用這個庫來解決各種動態類型的環境設計問題，並實施可以在各個領域上擴展的組合優化問題的常規。
雲端優化的未來展望
雲端優化不僅僅是削減成本，它是構建支持長期業務目標的強大基礎設施的關鍵。我們將繼續從雲端計算的動態性中學習，並定期更新通用算法，同時發布針對某些類別 NP-hard 問題設計的新算法。通過應對這些挑戰，企業可以實現更好的資源利用率、提升用戶體驗，並在快速發展的數位環境中保持競爭優勢。
常見問題解答
1. 什麼是雲端計算中的優化問題？
優化問題涉及在保持低成本和遵守各種限制的情況下，找到資源分配、工作負載管理和性能保障的最佳方式。
2. 為什麼 NP-hard 問題難以解決？
NP-hard 問題很難解決，即使獲得最佳解決方案，也難以驗證其有效性，這使得這類問題在雲端計算中尤為具有挑戰性。
3. 公司是如何解決這些優化問題的？
Azure 通過開發 optimizn 庫來解決這些複雜的優化問題，該庫能夠應對多種環境設計挑戰，並有效提高 Azure 的內部測試和部署效率。
4. 雲端優化對企業有何重要性？
雲端優化不僅有助於削減成本，更是構建支持企業長期發展目標的強大基礎設施的關鍵。
5. 如何開始使用 optimizn 庫？
訪問 optimizn 庫頁面，了解如何解決您計算環境中的 NP-hard 問題，並學習如何使用 Azure 提供的各種算法。
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