Ich mag die Unterscheidung @Fluence , die um dedizierte Instanzen herum gemacht wird.
Dedizierte Rechenleistung bleibt für Produktion reserviert. Geteilte CPU ist für alles, was diese Garantie nicht braucht: Entwicklungsumgebungen, Bots, interne Tools, APIs mit geringem Traffic.
Das ist eine reife Einordnung. Nicht jede Workload verdient dasselbe Isolationsmodell, und so zu tun, als wäre das nicht so, führt dazu, dass Cloud-Rechnungen unnötig aufblähen.
Der nützliche Teil ist nicht nur, dass Fluence eine günstigere Stufe hinzugefügt hat. Entscheidend ist, dass diese Stufe eine klare Aufgabe hat: ungenutzte Workloads bedienen, ohne dafür wie für reservierte Produktionsinfrastruktur zu berechnen.
Wenn $FLT als Recheninfrastruktur wirklich relevant werden soll, dann braucht es genau diese Art von Segmentierung — nicht einen generischen „dezentralen Cloud“-Topf, sondern differenzierte Produkte für unterschiedliche Workloads.
Dedizierte Rechenleistung bleibt für Produktion reserviert. Geteilte CPU ist für alles, was diese Garantie nicht braucht: Entwicklungsumgebungen, Bots, interne Tools, APIs mit geringem Traffic.
Das ist eine reife Einordnung. Nicht jede Workload verdient dasselbe Isolationsmodell, und so zu tun, als wäre das nicht so, führt dazu, dass Cloud-Rechnungen unnötig aufblähen.
Der nützliche Teil ist nicht nur, dass Fluence eine günstigere Stufe hinzugefügt hat. Entscheidend ist, dass diese Stufe eine klare Aufgabe hat: ungenutzte Workloads bedienen, ohne dafür wie für reservierte Produktionsinfrastruktur zu berechnen.
Wenn $FLT als Recheninfrastruktur wirklich relevant werden soll, dann braucht es genau diese Art von Segmentierung — nicht einen generischen „dezentralen Cloud“-Topf, sondern differenzierte Produkte für unterschiedliche Workloads.