¿Por qué el escalado automático predictivo está en tendencia para el escalado de recursos?

El escalado automático, especialmente el escalado automático predictivo, está de moda entre la comunidad de investigación de computación en la nube.

La exageración es razonable, ya que establecer la estrategia de escalado automático correcta con sus aplicaciones en la nube puede ahorrarle toneladas de dinero.

¿Está harto de las frenéticas estrategias manuales de escalado de recursos o busca tendencias futuristas en el escalado de recursos en la nube? Estás en el lugar correcto. Este artículo lo guiará para evitar pagar por los recursos de la nube que sus aplicaciones rara vez utilizan. Entonces, ¡vamos a sumergirnos!

La computación en la nube proporciona diferentes recursos y servicios informáticos y de TI bajo demanda a través de Internet con un mínimo esfuerzo de administración. Escalabilidad significa aumentar o disminuir estos recursos de la nube para adaptarse a las necesidades cambiantes de la aplicación.

Estrategias de Escalamiento

Un sistema puede aumentar o reducir sus recursos en la infraestructura existente con dos estrategias diferentes:

• Escala vertical
• Escala horizontal

Escalado vertical

El escalado vertical consiste en actualizar o degradar los recursos, las instancias o los nodos existentes de la infraestructura existente. Por ejemplo, un sistema agrega más poder de cómputo a los nodos existentes en escalamiento vertical.

El escalado vertical tiene dos operaciones: escalar hacia arriba y hacia abajo . Agregar más energía o recursos a los nodos existentes es una operación de ampliación. Si bien la eliminación de algunos recursos de los nodos existentes es una operación reducida.

Escalado horizontal

A diferencia del escalado vertical, el escalado horizontal se refiere a agregar o eliminar más instancias o nodos de la infraestructura existente en lugar de actualizar los nodos existentes. En el escalado horizontal, un sistema crece al agregar más nodos o máquinas a la infraestructura existente.

El escalado horizontal tiene dos operaciones: escalado horizontal y vertical. Scale-out significa agregar más nodos o máquinas a la infraestructura existente. Por el contrario, la operación de escalado elimina cualquier nodo o máquina existente de la infraestructura existente.

¿Qué es el escalado automático en la computación en la nube?

Auto-Scaling es una jerga de computación en la nube que se refiere al ajuste automático de los recursos de la nube para una aplicación. Es la capacidad de aumentar o disminuir recursos automáticamente sin ninguna interacción humana para mantener el rendimiento de las aplicaciones.

El escalado automático tiene aplicaciones potenciales en todas partes, desde su aplicación web hasta las bases de datos. También puede ayudar a su empresa a gestionar los picos de tráfico estacionales y los aumentos repentinos de la demanda. Por ejemplo, si espera un aumento en las ventas durante las vacaciones, su estrategia de escalado automático podría agregar automáticamente servidores (en la nube) para ayudarlo a hacer frente a las ráfagas de mayor tráfico.

¿Por qué es importante el escalado automático para hacer crecer su negocio?

A medida que crece su negocio, es posible que descubra que necesita expandir su equipo de ingeniería para satisfacer la demanda. Esto puede ser un desafío porque puede ser difícil encontrar ingenieros capacitados en las tecnologías adecuadas. Además, contratar ingenieros es un proceso largo y costoso, y puede haber momentos en los que los necesite de inmediato pero no tenga el presupuesto para pagarlos.

El escalado automático le permite escalar sus servidores según sea necesario y evitar el gasto de contratar más ingenieros. Todavía tiene el control total de su infraestructura, pero puede escalar hacia arriba y hacia abajo usando reglas predefinidas en lugar de agregar servidores manualmente.

Esto le ahorra a su equipo de ingeniería el tiempo y el esfuerzo necesarios para agregar servidores manualmente, especialmente si necesita más servidores con urgencia.

El escalado automático también elimina la responsabilidad de agregar y mantener servidores manualmente a sus ingenieros, lo que significa que pueden concentrarse en otras tareas.

Quién necesita escalado automático

El escalado automático es una excelente herramienta para las empresas que dependen en gran medida de sus aplicaciones. El escalado automático puede ayudarlo a ahorrar dinero, optimizar recursos y garantizar que su aplicación siempre funcione de manera óptima.

Si su aplicación necesita más potencia informática, el escalado automático puede escalar automáticamente los recursos para satisfacer la demanda. Si la demanda disminuye, el escalado automático puede reducir automáticamente los recursos para conservar energía y costos.

El escalado automático también es útil para las empresas que necesitan mejorar la disponibilidad de sus aplicaciones. Al agregar servidores adicionales para asumir el control en caso de falla, puede asegurarse de que su aplicación esté siempre disponible. Esto es especialmente importante para las empresas que dependen en gran medida de sus aplicaciones.

Cuándo no usar el escalado automático

El escalado automático aumenta o reduce rápidamente los recursos para satisfacer las demandas de las aplicaciones y mejora su disponibilidad. Sin embargo, el escalado automático no siempre es la elección correcta.

El escalado automático puede ser innecesario si su aplicación tiene un uso bajo o poco frecuente. En este caso, es mejor que utilice un enfoque estático para escalar sus recursos. También debe considerar el escalado estático sobre el escalado automático si su aplicación tiene patrones de uso predecibles.

Finalmente, debe considerar la complejidad del escalado automático. El escalado automático puede ser complejo y requerir muchos ajustes y solución de problemas. Si no tiene el tiempo o los recursos para dedicarse a esto, es posible que desee considerar un enfoque estático para escalar sus recursos.

Diferentes enfoques para el escalado automático

El escalado automático se clasifica en varios enfoques según los mecanismos de activación para las decisiones de escalado automático. La decisión de escalado automático incluye operaciones de escalado hacia arriba o hacia abajo si está utilizando operaciones de escalado vertical y escalado hacia adentro o hacia afuera mientras usa el escalado horizontal.

Veamos brevemente las tres clasificaciones más comunes para las estrategias de escalado automático:

#1. Escalado automático reactivo o basado en la demanda

Un método de escalado automático que activa la decisión de escalado automático (crecimiento o reducción de la infraestructura) como reacción a un evento que ocurre. Generalmente, este tipo de escalado automático ocurre cuando un sistema detecta un aumento en la demanda.

El aumento de la demanda se puede vincular con el monitoreo en tiempo real de los recursos de infraestructura ya disponibles. Por ejemplo, un sistema puede hacer crecer la infraestructura siempre que la utilización de la CPU de los nodos ya disponibles supere un umbral. Del mismo modo, el recurso se reduce en función de los umbrales de infrautilización de la CPU.

#2. Escalado automático programado o controlado por tiempo

Los métodos de escalado automático programados aumentan o reducen la infraestructura según el tiempo programado predefinido. Este método de escalado automático considera los intervalos de tiempo fijos para agregar o eliminar los recursos.

#3. Escalado automático predictivo

Este método de escalado automático ajusta automáticamente los recursos de una aplicación para satisfacer la demanda proyectada. El escalado automático predictivo utiliza el aprendizaje automático para pronosticar la demanda y el crecimiento o reducir los recursos de acuerdo con la demanda proyectada.

El enfoque predictivo está diseñado para anticipar y planificar futuras cargas de trabajo entrantes. Combina tendencias pasadas con métricas actuales y predice cómo funcionará la aplicación y qué recursos necesitará para mantener ese nivel de rendimiento.

¿Cómo funciona el escalado automático predictivo?

Supervisa la utilización de recursos y analiza datos históricos para predecir la demanda futura. La utilización de recursos se refiere a métricas como el uso de CPU y memoria.

El escalado automático predictivo utiliza métodos de aprendizaje automático de tendencias para predecir la demanda, y estos métodos se entrenan sobre datos históricos. Los modelos predictivos de escalado automático pueden analizar factores como la hora del día, el día de la semana y la cantidad de clientes en línea para pronosticar la demanda futura. Cuando puede pronosticar la demanda potencial, puede establecer umbrales en consecuencia.

Con las últimas tendencias en aprendizaje automático, el escalado automático predictivo ha ampliado su alcance de la predicción de demandas futuras. Los enfoques de refuerzo y aprendizaje secuencial han hecho posible aprender de los errores continuamente. Por lo tanto, los algoritmos predictivos pueden entrenar sobre nuevos eventos y ajustar los umbrales en consecuencia.

Beneficios del escalado automático predictivo

El escalado automático predictivo es capaz de escalar una aplicación de manera más rápida y precisa. Otra ventaja del escalado automático predictivo es que es más proactivo que el escalado automático reactivo. En consecuencia, el escalado automático predictivo administra mejor la carga en una aplicación.

El escalado automático predictivo también puede ser más preciso que el reactivo porque analiza datos históricos para pronosticar la demanda futura. Suele ser más preciso que el escalado automático reactivo en la gestión de recursos. Algunos otros beneficios del escalado automático predictivo son los siguientes:

• Requiere poca o ninguna intervención manual
• Más fácil de escalar y agregar instancias a medida que aumenta la carga
• Reduce las posibilidades de sobreaprovisionamiento
• garantiza la disponibilidad al reaccionar proactivamente a las demandas previstas

Desventajas del escalado automático predictivo

Algunos inconvenientes de una estrategia de escalado automático predictivo son los siguientes:

• Desafiante para elegir el algoritmo predictivo correcto
• Los datos de entrenamiento preprocesados ​​de manera deficiente pueden dar como resultado un alto número de predicciones de falsos positivos

¿Por qué utilizar el escalado automático predictivo?

El escalado automático puede ser un proceso muy manual y puede requerir atención frecuente según la estrategia que utilice. El escalado automático predictivo puede ayudar a automatizar gran parte de ese proceso y hacer que sea menos necesario realizar ajustes manualmente.

Las estrategias de escalado automático pueden requerir que la aplicación tenga un aprovisionamiento excesivo o insuficiente. El aprovisionamiento excesivo puede agregar gastos innecesarios a su aplicación. El aprovisionamiento insuficiente puede crear cuellos de botella y provocar interrupciones en su aplicación.

La mayoría de las aplicaciones modernas utilizan balanceadores de carga. El escalado automático predictivo puede ayudar a usar este balanceador de carga de manera óptima al cambiar instancias entre servidores en función de las métricas y el rendimiento reales en lugar de solo la cantidad de solicitudes.

¿Cuándo usar la estrategia de escalado automático predictivo?

Una estrategia de escalado automático predictivo podría ser una buena opción para su aplicación si desea reducir la intervención manual necesaria para ajustar la cantidad de instancias.

Si su aplicación atiende a un grupo general de clientes o visitantes, es posible que desee utilizar una estrategia de escalado y supervisión más reactiva. Si su aplicación es para algo con un marco de tiempo establecido para el cliente, es posible que desee utilizar una estrategia más predictiva.

¿Dónde encontrar servicios de escalado automático?

Hay varios servicios disponibles para ayudarlo con el escalado automático. Muchos proveedores de la nube ofrecen servicios de escalado automático, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform. Estos servicios pueden ayudarlo a configurar rápida y fácilmente el escalado automático para sus aplicaciones.

También puede usar servicios de terceros para ayudarlo con el escalado automático. Los servicios como RightScale, Scalr y AppFormix ofrecen una gama de servicios de escalado automático, como análisis predictivo, escalado automático reactivo y escalado automático híbrido.

Finalmente, puede usar herramientas de código abierto para ayudarlo con el escalado automático. Herramientas como Kubernetes y Apache Mesos pueden ayudarlo a configurar rápida y fácilmente el escalado automático para sus aplicaciones.

Conclusión

El escalado automático es una parte importante de la creación de una aplicación resistente y confiable. El escalado automático predictivo es una estrategia potencial que puede utilizar para su aplicación. Si su aplicación usa un balanceador de carga, es importante usar este escalado automático de manera efectiva para evitar costos innecesarios y posibles interrupciones. El escalado automático predictivo puede ayudar a usar el balanceador de carga de manera óptima en función de las métricas y el rendimiento actuales en lugar de solo la cantidad de solicitudes.

El escalado automático predictivo es útil porque se puede usar para planificar el crecimiento futuro y ajustar los recursos de manera proactiva. No es fácil de diseñar e implementar, pero puede ser útil si se hace correctamente. El escalado automático predictivo puede ser una buena opción para su aplicación si desea reducir la intervención manual necesaria para ajustar la cantidad de instancias.