Warum liegt Predictive Auto-Scaling bei der Ressourcenskalierung im Trend?

Die automatische Skalierung, insbesondere die vorausschauende automatische Skalierung, liegt in der Cloud-Computing-Forschungsgemeinschaft im Trend.

Der Hype ist angemessen, da Sie mit der richtigen Auto-Scaling-Strategie für Ihre Cloud-Anwendungen jede Menge Geld sparen können.

Haben Sie die hektischen manuellen Ressourcenskalierungsstrategien satt oder suchen Sie nach futuristischen Trends in der Cloud-Ressourcenskalierung? Sie sind an der richtigen Stelle. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie es vermeiden können, für die Cloud-Ressourcen zu bezahlen, die Ihre Anwendungen selten nutzen. Tauchen wir also ein!

Cloud Computing bietet auf Abruf verschiedene Rechen- und IT-Ressourcen und -Dienste über das Internet mit minimalem Verwaltungsaufwand. Skalierbarkeit bedeutet, diese Cloud-Ressourcen zu erhöhen oder zu verringern, um sie an die sich ändernden Anforderungen der Anwendung anzupassen.

Skalierungsstrategien

Ein System kann seine Ressourcen in der bestehenden Infrastruktur mit zwei verschiedenen Strategien vergrößern oder verkleinern:

• Vertikale Skalierung
• Horizontale Skalierung

Vertikale Skalierung

Bei der vertikalen Skalierung werden die vorhandenen Ressourcen, Instanzen oder Knoten der vorhandenen Infrastruktur aktualisiert oder herabgestuft . Beispielsweise fügt ein System den vorhandenen Knoten in der vertikalen Skalierung mehr Rechenleistung hinzu.

Die vertikale Skalierung hat zwei Operationen: Scale-up und Scale-down . Das Hinzufügen von mehr Leistung oder Ressourcen zu den vorhandenen Knoten ist ein Scale-up-Vorgang. Während das Entfernen einiger Ressourcen von den vorhandenen Knoten ein abgespeckter Vorgang ist.

Horizontale Skalierung

Im Gegensatz zur vertikalen Skalierung bezieht sich die horizontale Skalierung auf das Hinzufügen oder Entfernen weiterer Instanzen oder Knoten aus der vorhandenen Infrastruktur, anstatt die vorhandenen Knoten zu aktualisieren. Bei der horizontalen Skalierung wächst ein System, indem weitere Knoten oder Maschinen zur bestehenden Infrastruktur hinzugefügt werden.

Die horizontale Skalierung hat zwei Operationen: Scale-out und Scale-in. Scale-out bedeutet das Hinzufügen weiterer Knoten oder Maschinen zu einer bestehenden Infrastruktur. Umgekehrt entfernt der Scale-in-Vorgang alle vorhandenen Knoten oder Maschinen aus der vorhandenen Infrastruktur.

Was ist Auto-Scaling beim Cloud Computing?

Auto-Scaling ist ein Cloud-Computing-Jargon, der sich auf die automatische Anpassung der Cloud-Ressourcen für eine Anwendung bezieht. Es ist die Fähigkeit, Ressourcen ohne menschliches Eingreifen automatisch zu erhöhen oder zu verringern, um die Leistung der Anwendungen aufrechtzuerhalten.

Die automatische Skalierung bietet überall potenzielle Anwendungen, von Ihrer Webanwendung bis hin zu Datenbanken. Es kann Ihrem Unternehmen auch dabei helfen, saisonale Verkehrsspitzen und plötzliche Nachfragespitzen zu bewältigen. Wenn Sie beispielsweise rund um die Feiertage einen Umsatzanstieg erwarten, könnte Ihre Auto-Scaling-Strategie automatisch (Cloud-)Server hinzufügen, um Sie bei der Bewältigung der erhöhten Verkehrsspitzen zu unterstützen.

Warum ist die automatische Skalierung wichtig, um Ihr Unternehmen auszubauen?

Wenn Ihr Unternehmen wächst, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie Ihr Engineering-Team erweitern müssen, um der Nachfrage gerecht zu werden. Dies kann eine Herausforderung darstellen, da es schwierig sein kann, Ingenieure mit den richtigen Technologien zu finden. Darüber hinaus ist die Einstellung von Ingenieuren ein langwieriger und teurer Prozess, und es kann vorkommen, dass Sie sie sofort brauchen, aber nicht über das Budget verfügen, um sie zu bezahlen.

Durch die automatische Skalierung können Sie Ihre Server nach Bedarf skalieren und gleichzeitig die Kosten für die Einstellung weiterer Techniker vermeiden. Sie haben immer noch die volle Kontrolle über Ihre Infrastruktur, aber Sie können mithilfe vordefinierter Regeln nach oben und unten skalieren, anstatt Server manuell hinzuzufügen.

Dies erspart Ihrem Engineering-Team Zeit und Mühe, Server manuell hinzuzufügen, insbesondere wenn Sie dringend mehr Server benötigen.

Die automatische Skalierung nimmt Ihren Technikern auch die Verantwortung für das manuelle Hinzufügen und Warten von Servern ab, was bedeutet, dass sie sich auf andere Aufgaben konzentrieren können.

Wer braucht Auto-Scaling?

Die automatische Skalierung ist ein hervorragendes Tool für Unternehmen, die sich stark auf ihre Anwendungen verlassen. Die automatische Skalierung kann Ihnen helfen, Geld zu sparen, Ressourcen zu optimieren und sicherzustellen, dass Ihre Anwendung immer optimal läuft.

Wenn Ihre Anwendung mehr Rechenleistung benötigt, kann die automatische Skalierung die Ressourcen automatisch skalieren, um den Bedarf zu decken. Wenn die Nachfrage sinkt, kann Auto-Scaling die Ressourcen automatisch herunterskalieren, um Energie und Kosten zu sparen.

Die automatische Skalierung ist auch hilfreich für Unternehmen, die die Verfügbarkeit ihrer Anwendungen verbessern müssen. Indem Sie zusätzliche Server hinzufügen, die im Falle eines Ausfalls übernommen werden, können Sie sicherstellen, dass Ihre Anwendung immer verfügbar ist. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die sich stark auf ihre Anwendungen verlassen.

Wann Sie die automatische Skalierung nicht verwenden sollten

Die automatische Skalierung skaliert Ressourcen schnell nach oben oder unten, um die Anforderungen der Anwendungen zu erfüllen, und verbessert ihre Verfügbarkeit. Die automatische Skalierung ist jedoch nicht immer die richtige Wahl.

Die automatische Skalierung ist möglicherweise unnötig, wenn Ihre Anwendung wenig oder selten verwendet wird. In diesem Fall sollten Sie besser einen statischen Ansatz zur Skalierung Ihrer Ressourcen verwenden. Sie sollten auch die statische Skalierung der automatischen Skalierung vorziehen, wenn Ihre Anwendung vorhersehbare Nutzungsmuster aufweist.

Schließlich sollten Sie die Komplexität der automatischen Skalierung berücksichtigen. Die automatische Skalierung kann komplex sein und viel Feinabstimmung und Fehlerbehebung erfordern. Wenn Sie nicht die Zeit oder die Ressourcen dafür haben, sollten Sie einen statischen Ansatz zur Skalierung Ihrer Ressourcen in Betracht ziehen.

Verschiedene Ansätze für die automatische Skalierung

Die automatische Skalierung wird basierend auf den Auslösemechanismen für automatische Skalierungsentscheidungen in mehrere Ansätze eingeteilt. Die automatische Skalierungsentscheidung umfasst Vorgänge zum Hoch- oder Herunterskalieren, wenn Sie vertikales Skalieren verwenden, und Vorgänge zum horizontalen Skalieren oder Herunterskalieren, während Sie horizontales Skalieren verwenden.

Werfen wir kurz einen Blick auf die drei gängigsten Klassifikationen für Auto-Scaling-Strategien:

#1. Reaktive oder bedarfsgesteuerte automatische Skalierung

Eine Auto-Scaling-Methode, die die Auto-Scaling-Entscheidung (Wachstum oder Schrumpfung der Infrastruktur) als Reaktion auf ein auftretendes Ereignis auslöst. Im Allgemeinen findet diese Art der automatischen Skalierung statt, wenn ein System einen Anstieg der Nachfrage erkennt.

Der Anstieg der Nachfrage kann mit der Echtzeitüberwachung bereits verfügbarer Infrastrukturressourcen verbunden werden. Beispielsweise kann ein System die Infrastruktur immer dann erweitern, wenn die CPU-Auslastung bereits verfügbarer Knoten einen Schwellenwert überschreitet. In ähnlicher Weise schrumpft die Ressource basierend auf CPU-Unterauslastungsschwellenwerten.

#2. Geplante oder zeitgesteuerte automatische Skalierung

Geplante Auto-Scaling-Methoden vergrößern oder verkleinern die Infrastruktur gemäß der vordefinierten geplanten Zeit. Diese automatische Skalierungsmethode berücksichtigt die festen Zeitintervalle zum Hinzufügen oder Entfernen der Ressourcen.

#3. Vorausschauende automatische Skalierung

Diese automatische Skalierungsmethode passt die Ressourcen einer Anwendung automatisch an, um den prognostizierten Bedarf zu decken. Die vorausschauende automatische Skalierung nutzt maschinelles Lernen, um Nachfrage und Wachstum zu prognostizieren oder die Ressourcen entsprechend der prognostizierten Nachfrage zu schrumpfen.

Der prädiktive Ansatz dient dazu, zukünftige eingehende Workloads zu antizipieren und zu planen. Es kombiniert vergangene Trends mit aktuellen Metriken und sagt voraus, wie die Anwendung funktionieren wird und welche Ressourcen erforderlich sind, um dieses Leistungsniveau aufrechtzuerhalten.

Wie funktioniert die vorausschauende automatische Skalierung?

Es überwacht die Ressourcennutzung und analysiert historische Daten, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Die Ressourcenauslastung bezieht sich auf Metriken wie CPU- und Speicherauslastung.

Die vorausschauende automatische Skalierung verwendet Trendmethoden des maschinellen Lernens, um die Nachfrage vorherzusagen, und diese Methoden trainieren anhand historischer Daten. Vorausschauende Autoskalierungsmodelle können Faktoren wie Tageszeit, Wochentag und die Anzahl der Kunden, die online sind, analysieren, um die zukünftige Nachfrage zu prognostizieren. Wenn Sie den potenziellen Bedarf prognostizieren können, können Sie entsprechende Schwellenwerte festlegen.

Mit den neuesten Trends im maschinellen Lernen hat die prädiktive automatische Skalierung ihren Anwendungsbereich von der Vorhersage zukünftiger Anforderungen erweitert. Re-Enforcement und sequentielle Lernansätze haben es ermöglicht, kontinuierlich aus Fehlern zu lernen. Daher können prädiktive Algorithmen über neue Ereignisse trainieren und Schwellenwerte entsprechend anpassen.

Vorteile der vorausschauenden automatischen Skalierung

Die vorausschauende automatische Skalierung ist in der Lage, eine Anwendung schneller und genauer zu skalieren. Ein weiterer Vorteil der prädiktiven automatischen Skalierung besteht darin, dass sie proaktiver ist als die reaktive automatische Skalierung. Folglich verwaltet die prädiktive automatische Skalierung die Last einer Anwendung besser.

Die vorausschauende automatische Skalierung kann auch genauer als reaktiv sein, da sie historische Daten analysiert, um die zukünftige Nachfrage zu prognostizieren. Es ist in der Regel präziser als die reaktive automatische Skalierung bei der Verwaltung von Ressourcen. Einige weitere Vorteile der prädiktiven automatischen Skalierung sind wie folgt:

• Erfordert wenig bis gar keinen manuellen Eingriff
• Einfacher zu skalieren und Instanzen hinzuzufügen, wenn die Last zunimmt
• Reduziert die Wahrscheinlichkeit einer Überversorgung
• stellt die Verfügbarkeit sicher, indem es proaktiv auf prognostizierte Nachfragen reagiert

Nachteile der prädiktiven automatischen Skalierung

Einige Nachteile einer prädiktiven Auto-Skalierungsstrategie sind wie folgt:

• Die Herausforderung, den richtigen Vorhersagealgorithmus auszuwählen
• Schlecht vorverarbeitete Trainingsdaten können zu hohen falsch-positiven Vorhersagen führen

Warum vorausschauende automatische Skalierung verwenden?

Die automatische Skalierung kann ein sehr manueller Prozess sein und je nach verwendeter Strategie häufige Aufmerksamkeit erfordern. Die vorausschauende automatische Skalierung kann dazu beitragen, einen Großteil dieses Prozesses zu automatisieren und es weniger notwendig zu machen, dass Sie manuelle Anpassungen vornehmen müssen.

Auto-Scaling-Strategien können erfordern, dass die Anwendung entweder über- oder unterversorgt ist. Eine Überbereitstellung kann Ihrer Anwendung unnötige Kosten hinzufügen. Eine unzureichende Bereitstellung kann zu Engpässen und Ausfällen Ihrer Anwendung führen.

Die meisten modernen Anwendungen verwenden Load Balancer. Predictive Auto-Scaling kann helfen, diesen Load Balancer optimal zu nutzen, indem Instanzen zwischen Servern basierend auf tatsächlichen Metriken und Leistung verschoben werden, anstatt nur auf der Anzahl der Anfragen.

Wann ist die prädiktive Auto-Skalierungsstrategie zu verwenden?

Eine prädiktive automatische Skalierungsstrategie ist möglicherweise eine gute Wahl für Ihre Anwendung, wenn Sie den manuellen Eingriff reduzieren möchten, der zum Anpassen der Anzahl der Instanzen erforderlich ist.

Wenn Ihre Anwendung einer allgemeinen Gruppe von Kunden oder Besuchern dient, möchten Sie möglicherweise eine reaktivere Überwachungs- und Skalierungsstrategie verwenden. Wenn Ihre Bewerbung für etwas mit einem festgelegten Zeitrahmen für den Kunden gilt, möchten Sie möglicherweise eine vorausschauendere Strategie verwenden.

Wo finde ich Autoscaling-Dienste?

Es stehen mehrere Dienste zur Verfügung, die Sie bei der automatischen Skalierung unterstützen. Viele Cloud-Anbieter bieten Auto-Scaling-Services an, wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform. Diese Dienste können Ihnen helfen, die automatische Skalierung für Ihre Anwendungen schnell und einfach einzurichten.

Sie können auch Dienste von Drittanbietern verwenden, die Ihnen bei der automatischen Skalierung helfen. Dienste wie RightScale, Scalr und AppFormix bieten eine Reihe von Auto-Scaling-Diensten, wie z. B. Predictive Analytics, reaktives Auto-Scaling und Hybrid-Auto-Scaling.

Schließlich können Sie Open-Source-Tools verwenden, die Ihnen bei der automatischen Skalierung helfen. Tools wie Kubernetes und Apache Mesos können Ihnen helfen, die automatische Skalierung für Ihre Anwendungen schnell und einfach einzurichten.

Fazit

Die automatische Skalierung ist ein wichtiger Bestandteil beim Erstellen einer robusten und zuverlässigen Anwendung. Die vorausschauende automatische Skalierung ist eine mögliche Strategie, die Sie für Ihre Anwendung verwenden können. Wenn Ihre Anwendung einen Load Balancer verwendet, ist es wichtig, diese automatische Skalierung effektiv zu nutzen, um unnötige Kosten und potenzielle Ausfälle zu vermeiden. Predictive Auto-Scaling kann helfen, den Load Balancer basierend auf aktuellen Metriken und Leistung und nicht nur auf der Anzahl der Anfragen optimal zu nutzen.

Die vorausschauende automatische Skalierung ist hilfreich, da sie verwendet werden kann, um zukünftiges Wachstum zu planen und Ressourcen proaktiv anzupassen. Es ist nicht einfach zu entwerfen und zu implementieren, aber es kann hilfreich sein, wenn es richtig gemacht wird. Die vorausschauende automatische Skalierung kann eine gute Wahl für Ihre Anwendung sein, wenn Sie den manuellen Eingriff reduzieren möchten, der zum Anpassen der Anzahl der Instanzen erforderlich ist.