Pourquoi la mise à l'échelle automatique prédictive est-elle dans Trend for Resource Scaling ?

La mise à l'échelle automatique, en particulier la mise à l'échelle automatique prédictive, est à la mode au sein de la communauté de recherche sur le cloud computing.

Le battage médiatique est raisonnable, car définir la bonne stratégie de mise à l'échelle automatique avec vos applications cloud peut vous faire économiser des tonnes d'argent.

Vous en avez marre des stratégies manuelles trépidantes de mise à l'échelle des ressources ou vous recherchez des tendances futuristes en matière de mise à l'échelle des ressources cloud ? Vous êtes au bon endroit. Cet article vous guidera pour vous éviter de payer pour les ressources cloud que vos applications utilisent rarement. Alors, plongeons !

Le cloud computing fournit à la demande différentes ressources et services informatiques et informatiques sur Internet avec un minimum d'efforts de gestion. L'évolutivité signifie augmenter ou diminuer ces ressources cloud pour s'adapter aux besoins changeants de l'application.

Stratégies de mise à l'échelle

Un système peut augmenter ou réduire ses ressources dans l'infrastructure existante avec deux stratégies différentes :

• Mise à l'échelle verticale
• Mise à l'échelle horizontale

Mise à l'échelle verticale

La mise à l'échelle verticale consiste à mettre à niveau ou à rétrograder les ressources, instances ou nœuds existants de l'infrastructure existante. Par exemple, un système ajoute plus de puissance de calcul aux nœuds existants dans la mise à l'échelle verticale.

La mise à l'échelle verticale comporte deux opérations : augmenter et réduire . L'ajout de plus de puissance ou de ressources aux nœuds existants est une opération de mise à l'échelle. Bien que la suppression de certaines ressources des nœuds existants soit une opération réduite.

Mise à l'échelle horizontale

Contrairement à la mise à l'échelle verticale, la mise à l'échelle horizontale fait référence à l'ajout ou à la suppression d'instances ou de nœuds supplémentaires de l'infrastructure existante au lieu de la mise à niveau des nœuds existants. Dans la mise à l'échelle horizontale, un système se développe en ajoutant plus de nœuds ou de machines à l'infrastructure existante.

La mise à l'échelle horizontale comporte deux opérations : la montée en puissance et la montée en puissance. L'évolution signifie ajouter plus de nœuds ou de machines à l'infrastructure existante. À l'inverse, l'opération de scaling progressif supprime tout nœud ou machine existant de l'infrastructure existante.

Qu'est-ce que l'auto-scaling dans le cloud computing ?

Auto-Scaling est un jargon du cloud computing faisant référence à l'ajustement automatique des ressources cloud pour une application. C'est la capacité d'augmenter ou de diminuer les ressources automatiquement sans aucune interaction humaine pour maintenir les performances des applications.

La mise à l'échelle automatique a des applications potentielles partout, de votre application Web aux bases de données. Il peut également aider votre entreprise à gérer les pics de trafic saisonniers et les augmentations soudaines de la demande. Par exemple, si vous vous attendez à une augmentation des ventes pendant les vacances, votre stratégie de mise à l'échelle automatique peut automatiquement ajouter des serveurs (cloud) pour vous aider à faire face à l'augmentation du trafic.

Pourquoi la mise à l'échelle automatique est-elle importante pour développer votre entreprise ?

Au fur et à mesure que votre entreprise se développe, vous constaterez peut-être que vous devez élargir votre équipe d'ingénieurs pour répondre à la demande. Cela peut être difficile car trouver des ingénieurs compétents dans les bonnes technologies peut être difficile. De plus, l'embauche d'ingénieurs est un processus long et coûteux, et il peut arriver que vous en ayez besoin tout de suite mais que vous n'ayez pas le budget pour les payer.

La mise à l'échelle automatique vous permet de faire évoluer vos serveurs selon vos besoins tout en évitant les dépenses liées à l'embauche de plus d'ingénieurs. Vous avez toujours le contrôle total de votre infrastructure, mais vous pouvez augmenter et réduire en utilisant des règles prédéfinies au lieu d'ajouter manuellement des serveurs.

Cela permet à votre équipe d'ingénierie d'économiser le temps et les efforts nécessaires pour ajouter manuellement des serveurs, en particulier si vous avez un besoin urgent de serveurs supplémentaires.

La mise à l'échelle automatique supprime également la responsabilité d'ajouter et de maintenir manuellement des serveurs à vos ingénieurs, ce qui signifie qu'ils peuvent se concentrer sur d'autres tâches.

Qui a besoin de la mise à l'échelle automatique

La mise à l'échelle automatique est un excellent outil pour les entreprises qui dépendent fortement de leurs applications. La mise à l'échelle automatique peut vous aider à économiser de l'argent, à optimiser les ressources et à garantir que votre application fonctionne toujours de manière optimale.

Si votre application a besoin de plus de puissance de calcul, la mise à l'échelle automatique peut automatiquement augmenter les ressources pour répondre à la demande. Si la demande diminue, la mise à l'échelle automatique peut automatiquement réduire les ressources pour économiser l'énergie et les coûts.

La mise à l'échelle automatique est également utile pour les entreprises qui doivent améliorer la disponibilité de leurs applications. En ajoutant des serveurs supplémentaires pour prendre le relais en cas de panne, vous pouvez vous assurer que votre application est toujours disponible. Ceci est particulièrement important pour les entreprises qui dépendent fortement de leurs applications.

Quand ne pas utiliser la mise à l'échelle automatique

La mise à l'échelle automatique augmente ou réduit rapidement les ressources pour répondre aux demandes des applications et améliore leur disponibilité. Cependant, la mise à l'échelle automatique n'est pas toujours le bon choix.

La mise à l'échelle automatique peut être inutile si votre application a une utilisation faible ou peu fréquente. Dans ce cas, il vaut mieux utiliser une approche statique pour faire évoluer vos ressources. Vous devez également envisager une mise à l'échelle statique plutôt qu'une mise à l'échelle automatique si votre application a des modèles d'utilisation prévisibles.

Enfin, vous devez tenir compte de la complexité de la mise à l'échelle automatique. La mise à l'échelle automatique peut être complexe et nécessiter de nombreux réglages et dépannages. Si vous n'avez pas le temps ou les ressources à consacrer à cela, vous pouvez envisager une approche statique pour faire évoluer vos ressources.

Différentes approches pour la mise à l'échelle automatique

La mise à l'échelle automatique est classée en plusieurs approches basées sur les mécanismes de déclenchement des décisions de mise à l'échelle automatique. La décision de mise à l'échelle automatique inclut des opérations d'augmentation ou de réduction si vous utilisez une mise à l'échelle verticale et des opérations d'augmentation ou de réduction tout en utilisant une mise à l'échelle horizontale.

Examinons brièvement les trois classifications les plus courantes pour les stratégies d'autoscaling :

#1. Mise à l'échelle automatique réactive ou basée sur la demande

Une méthode de mise à l'échelle automatique qui déclenche la décision de mise à l'échelle automatique (croissance ou réduction de l'infrastructure) en réaction à un événement qui se produit. Généralement, ce type de mise à l'échelle automatique se produit lorsqu'un système détecte une augmentation de la demande.

L'augmentation de la demande peut être liée à la surveillance en temps réel des ressources d'infrastructure déjà disponibles. Par exemple, un système peut développer l'infrastructure chaque fois que l'utilisation du processeur des nœuds déjà disponibles dépasse un seuil. De même, la ressource diminue en fonction des seuils de sous-utilisation du processeur.

#2. Mise à l'échelle automatique planifiée ou pilotée par le temps

Les méthodes de mise à l'échelle automatique planifiée augmentent ou réduisent l'infrastructure en fonction de l'heure planifiée prédéfinie. Cette méthode de mise à l'échelle automatique prend en compte les intervalles de temps fixes pour ajouter ou supprimer les ressources.

#3. Mise à l'échelle automatique prédictive

Cette méthode de mise à l'échelle automatique ajuste automatiquement les ressources d'une application pour répondre à la demande prévue. La mise à l'échelle automatique prédictive utilise l'apprentissage automatique pour prévoir la demande et la croissance ou réduire les ressources en fonction de la demande projetée.

L'approche prédictive est conçue pour anticiper et planifier les futures charges de travail entrantes. Il combine les tendances passées avec les métriques actuelles et prédit les performances de l'application et les ressources dont elle aura besoin pour maintenir ce niveau de performance.

Comment fonctionne la mise à l'échelle automatique prédictive ?

Il surveille l'utilisation des ressources et analyse les données historiques pour prévoir la demande future. L'utilisation des ressources fait référence à des métriques telles que l'utilisation du processeur et de la mémoire.

La mise à l'échelle automatique prédictive utilise des méthodes d'apprentissage automatique tendance pour prévoir la demande, et ces méthodes s'entraînent sur des données historiques. Les modèles de mise à l'échelle automatique prédictifs peuvent analyser des facteurs tels que l'heure de la journée, le jour de la semaine et le nombre de clients en ligne pour prévoir la demande future. Lorsque vous pouvez prévoir la demande potentielle, vous pouvez définir des seuils en conséquence.

Avec les dernières tendances en matière d'apprentissage automatique, la mise à l'échelle automatique prédictive a élargi sa portée au-delà de la prévision des demandes futures. Les approches de renforcement et d'apprentissage séquentiel ont permis d'apprendre continuellement des erreurs. Par conséquent, les algorithmes prédictifs peuvent s'entraîner sur de nouveaux événements et ajuster les seuils en conséquence.

Avantages de la mise à l'échelle automatique prédictive

La mise à l'échelle automatique prédictive est capable de mettre à l'échelle une application plus rapidement et avec plus de précision. Un autre avantage de la mise à l'échelle automatique prédictive est qu'elle est plus proactive que la mise à l'échelle automatique réactive. Par conséquent, la mise à l'échelle automatique prédictive gère mieux la charge d'une application.

La mise à l'échelle automatique prédictive peut également être plus précise que réactive, car elle analyse les données historiques pour prévoir la demande future. Il est généralement plus précis que la mise à l'échelle automatique réactive dans la gestion des ressources. Voici d'autres avantages de la mise à l'échelle automatique prédictive :

• Nécessite peu ou pas d'intervention manuelle
• Plus facile à mettre à l'échelle et à ajouter des instances à mesure que la charge augmente
• Réduit les risques de sur-approvisionnement
• assure la disponibilité en réagissant de manière proactive aux demandes prévues

Inconvénients de la mise à l'échelle automatique prédictive

Certains inconvénients d'une stratégie d'autoscaling prédictif sont les suivants :

• Difficile de choisir le bon algorithme prédictif
• Des données de formation mal prétraitées peuvent entraîner des prédictions faussement positives élevées

Pourquoi utiliser la mise à l'échelle automatique prédictive ?

La mise à l'échelle automatique peut être un processus très manuel et peut nécessiter une attention fréquente en fonction de la stratégie que vous utilisez. La mise à l'échelle automatique prédictive peut aider à automatiser une grande partie de ce processus et vous éviter d'avoir à effectuer des ajustements manuellement.

Les stratégies de mise à l'échelle automatique peuvent nécessiter que l'application soit sur-provisionnée ou sous-provisionnée. Le sur-approvisionnement peut ajouter des dépenses inutiles à votre application. Le sous-provisionnement peut créer des goulots d'étranglement et entraîner des pannes pour votre application.

La plupart des applications modernes utilisent des équilibreurs de charge. La mise à l'échelle automatique prédictive peut aider à utiliser cet équilibreur de charge de manière optimale en déplaçant les instances entre les serveurs en fonction des métriques et des performances réelles au lieu du seul nombre de requêtes.

Quand utiliser la stratégie de mise à l'échelle automatique prédictive ?

Une stratégie de mise à l'échelle automatique prédictive peut être un bon choix pour votre application si vous souhaitez réduire l'intervention manuelle requise pour ajuster le nombre d'instances.

Si votre application dessert un groupe général de clients ou de visiteurs, vous souhaiterez peut-être utiliser une stratégie de surveillance et de mise à l'échelle plus réactive. Si votre application concerne quelque chose avec un délai défini pour le client, vous souhaiterez peut-être utiliser une stratégie plus prédictive.

Où trouver des services de mise à l'échelle automatique ?

Plusieurs services sont disponibles pour vous aider avec la mise à l'échelle automatique. De nombreux fournisseurs de cloud proposent des services de mise à l'échelle automatique, tels qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform. Ces services peuvent vous aider à configurer rapidement et facilement la mise à l'échelle automatique pour vos applications.

Vous pouvez également utiliser des services tiers pour vous aider avec la mise à l'échelle automatique. Des services tels que RightScale, Scalr et AppFormix offrent une gamme de services de mise à l'échelle automatique, tels que l'analyse prédictive, la mise à l'échelle automatique réactive et la mise à l'échelle automatique hybride.

Enfin, vous pouvez utiliser des outils open source pour vous aider avec la mise à l'échelle automatique. Des outils tels que Kubernetes et Apache Mesos peuvent vous aider à configurer rapidement et facilement la mise à l'échelle automatique pour vos applications.

Conclusion

La mise à l'échelle automatique est un élément important de la création d'une application résiliente et fiable. La mise à l'échelle automatique prédictive est une stratégie potentielle que vous pouvez utiliser pour votre application. Si votre application utilise un équilibreur de charge, il est important d'utiliser efficacement cette mise à l'échelle automatique pour éviter des coûts inutiles et des pannes potentielles. La mise à l'échelle automatique prédictive peut aider à utiliser l'équilibreur de charge de manière optimale en fonction des métriques et des performances actuelles plutôt que simplement du nombre de requêtes.

La mise à l'échelle automatique prédictive est utile car elle peut être utilisée pour planifier la croissance future et ajuster les ressources de manière proactive. Ce n'est pas facile à concevoir et à mettre en œuvre, mais cela peut être utile s'il est fait correctement. La mise à l'échelle automatique prédictive peut être un bon choix pour votre application si vous souhaitez réduire l'intervention manuelle requise pour ajuster le nombre d'instances.