Mengapa Penskalaan Otomatis Prediktif dalam Tren untuk Penskalaan Sumber Daya?

Penskalaan otomatis, terutama penskalaan otomatis prediktif, sedang menjadi tren di kalangan komunitas riset komputasi awan.

Kegembiraan itu masuk akal, karena mengatur strategi penskalaan otomatis yang tepat dengan aplikasi cloud Anda dapat menghemat banyak uang.

Apakah Anda muak dengan strategi penskalaan sumber daya manual yang sibuk atau mencari tren futuristik dalam penskalaan sumber daya cloud? Anda berada di tempat yang tepat. Artikel ini akan memandu Anda untuk menyelamatkan diri dari membayar sumber daya cloud yang jarang digunakan aplikasi Anda. Jadi, mari selami!

Komputasi awan menyediakan komputasi dan sumber daya TI yang berbeda sesuai permintaan dan layanan melalui internet dengan upaya manajemen minimal. Skalabilitas berarti menambah atau mengurangi sumber daya cloud ini untuk beradaptasi dengan perubahan kebutuhan aplikasi.

Strategi Penskalaan

Suatu sistem dapat menumbuhkan atau mengecilkan sumber dayanya dalam infrastruktur yang ada dengan dua strategi berbeda:

• Penskalaan Vertikal
• Penskalaan Horisontal

Penskalaan vertikal

Penskalaan vertikal meningkatkan atau menurunkan sumber daya, instance, atau node yang ada dari infrastruktur yang ada. Misalnya, suatu sistem menambahkan lebih banyak daya komputasi ke node yang ada dalam penskalaan vertikal.

Penskalaan vertikal memiliki dua operasi: peningkatan dan penurunan . Menambahkan lebih banyak daya atau sumber daya ke node yang ada adalah operasi peningkatan skala. Saat menghapus beberapa sumber daya dari node yang ada adalah operasi yang diperkecil.

Penskalaan horizontal

Tidak seperti penskalaan vertikal, penskalaan horizontal mengacu pada penambahan atau penghapusan lebih banyak instance atau node dari infrastruktur yang ada alih-alih meningkatkan node yang ada. Dalam penskalaan horizontal, sistem tumbuh dengan menambahkan lebih banyak node atau mesin ke infrastruktur yang ada.

Penskalaan horizontal memiliki dua operasi: skala keluar dan skala masuk. Scale-out berarti menambahkan lebih banyak node atau mesin ke infrastruktur yang ada. Sebaliknya, operasi scale-in menghapus semua node atau mesin yang ada dari infrastruktur yang ada.

Apa itu Auto-scaling di Cloud Computing?

Penskalaan Otomatis adalah jargon komputasi awan yang mengacu pada penyesuaian otomatis sumber daya awan untuk suatu aplikasi. Ini adalah kemampuan untuk menambah atau mengurangi sumber daya secara otomatis tanpa interaksi manusia untuk mempertahankan kinerja aplikasi.

Penskalaan otomatis memiliki aplikasi potensial di mana saja, mulai dari aplikasi web hingga database. Ini juga dapat membantu perusahaan Anda mengelola lonjakan lalu lintas musiman dan lonjakan permintaan yang tiba-tiba. Misalnya, jika Anda mengharapkan peningkatan penjualan di sekitar liburan, strategi penskalaan otomatis Anda dapat secara otomatis menambahkan server (awan) untuk membantu Anda mengatasi lonjakan lalu lintas yang meningkat.

Mengapa Auto-scaling Penting untuk Mengembangkan Bisnis Anda

Seiring pertumbuhan bisnis Anda, Anda mungkin menyadari bahwa Anda perlu mengembangkan tim teknik untuk memenuhi permintaan. Ini bisa menjadi tantangan karena menemukan insinyur yang ahli dalam teknologi yang tepat bisa jadi sulit. Selain itu, mempekerjakan insinyur adalah proses yang panjang dan mahal, dan mungkin ada saatnya Anda membutuhkannya segera tetapi tidak memiliki anggaran untuk membayarnya.

Penskalaan otomatis memungkinkan Anda untuk meningkatkan server Anda sesuai kebutuhan sambil menghindari biaya mempekerjakan lebih banyak insinyur. Anda masih memiliki kendali penuh atas infrastruktur Anda, tetapi Anda dapat menaikkan dan menurunkan skala menggunakan aturan yang telah ditentukan sebelumnya daripada menambahkan server secara manual.

Hal ini menghemat waktu dan upaya tim teknik Anda untuk menambahkan server secara manual, terutama jika Anda sangat membutuhkan lebih banyak server.

Penskalaan otomatis juga menghilangkan tanggung jawab penambahan dan pemeliharaan server secara manual dari teknisi Anda, yang berarti mereka dapat fokus pada tugas lain.

Siapa yang Membutuhkan Penskalaan Otomatis

Penskalaan otomatis adalah alat yang sangat baik untuk bisnis yang sangat bergantung pada aplikasi mereka. Penskalaan otomatis dapat membantu Anda menghemat uang, mengoptimalkan sumber daya, dan memastikan aplikasi Anda selalu berjalan optimal.

Jika aplikasi Anda membutuhkan lebih banyak daya komputasi, penskalaan otomatis dapat secara otomatis meningkatkan sumber daya untuk memenuhi permintaan. Jika permintaan menurun, penskalaan otomatis dapat menurunkan skala sumber daya secara otomatis untuk menghemat energi dan biaya.

Penskalaan otomatis juga berguna untuk bisnis yang perlu meningkatkan ketersediaan aplikasi mereka. Dengan menambahkan server tambahan untuk mengambil alih jika terjadi kegagalan, Anda dapat memastikan aplikasi Anda selalu tersedia. Ini sangat penting untuk bisnis yang sangat bergantung pada aplikasi mereka.

Kapan Tidak Menggunakan Penskalaan Otomatis

Penskalaan otomatis dengan cepat menaikkan atau menurunkan sumber daya untuk memenuhi tuntutan aplikasi dan meningkatkan ketersediaannya. Namun, penskalaan otomatis tidak selalu merupakan pilihan yang tepat.

Penskalaan otomatis mungkin tidak diperlukan jika aplikasi Anda memiliki penggunaan yang rendah atau jarang. Dalam hal ini, Anda sebaiknya menggunakan pendekatan statis untuk menskalakan sumber daya Anda. Anda juga harus mempertimbangkan penskalaan statis daripada penskalaan otomatis jika aplikasi Anda memiliki pola penggunaan yang dapat diprediksi.

Terakhir, Anda harus mempertimbangkan kompleksitas penskalaan otomatis. Penskalaan otomatis bisa rumit dan membutuhkan banyak penyetelan dan pemecahan masalah. Jika Anda tidak memiliki waktu atau sumber daya untuk mendedikasikannya, Anda mungkin ingin mempertimbangkan pendekatan statis untuk meningkatkan sumber daya Anda.

Pendekatan Berbeda untuk Penskalaan Otomatis

Penskalaan otomatis diklasifikasikan menjadi beberapa pendekatan berdasarkan mekanisme pemicu untuk keputusan penskalaan otomatis. Keputusan penskalaan otomatis mencakup operasi peningkatan atau penurunan skala jika Anda menggunakan operasi penskalaan vertikal dan skala keluar atau skala masuk saat menggunakan penskalaan horizontal.

Mari kita lihat secara singkat tiga klasifikasi paling umum untuk strategi penskalaan otomatis:

#1. Penskalaan otomatis reaktif atau didorong permintaan

Metode penskalaan otomatis yang memicu keputusan penskalaan otomatis (pertumbuhan atau penyusutan infrastruktur) sebagai reaksi terhadap suatu peristiwa yang terjadi. Umumnya, penskalaan otomatis jenis ini terjadi ketika sistem mendeteksi peningkatan permintaan.

Peningkatan permintaan dapat dikaitkan dengan pemantauan real-time dari sumber daya infrastruktur yang sudah tersedia. Misalnya, suatu sistem dapat menumbuhkan infrastruktur kapan pun penggunaan CPU dari node yang sudah tersedia melebihi ambang batas. Demikian pula, sumber daya menyusut berdasarkan ambang penggunaan CPU yang kurang.

#2. Penskalaan otomatis terjadwal atau berdasarkan waktu

Metode penskalaan otomatis terjadwal memperbesar atau memperkecil infrastruktur sesuai dengan waktu terjadwal yang telah ditentukan sebelumnya. Metode penskalaan otomatis ini mempertimbangkan interval waktu tetap untuk menambah atau menghapus sumber daya.

#3. Penskalaan Otomatis Prediktif

Metode penskalaan otomatis ini secara otomatis menyesuaikan sumber daya aplikasi untuk memenuhi permintaan yang diproyeksikan. Penskalaan otomatis prediktif menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkirakan permintaan dan pertumbuhan atau menyusutkan sumber daya sesuai dengan permintaan yang diproyeksikan.

Pendekatan prediktif dirancang untuk mengantisipasi dan merencanakan beban kerja yang masuk di masa mendatang. Ini menggabungkan tren masa lalu dengan metrik saat ini dan memprediksi bagaimana aplikasi akan bekerja dan sumber daya apa yang diperlukan untuk mempertahankan tingkat kinerja tersebut.

Bagaimana Cara Kerja Penskalaan Otomatis Prediktif?

Ini memantau pemanfaatan sumber daya dan menganalisis data historis untuk memprediksi permintaan di masa mendatang. Pemanfaatan sumber daya mengacu pada metrik seperti penggunaan CPU dan memori.

Penskalaan otomatis prediktif menggunakan metode pembelajaran mesin yang sedang tren untuk memprediksi permintaan, dan metode ini melatih data historis. Model penskalaan otomatis prediktif dapat menganalisis faktor-faktor seperti waktu, hari, dan jumlah pelanggan online untuk memperkirakan permintaan di masa mendatang. Saat Anda dapat memperkirakan permintaan potensial, Anda dapat menetapkan ambang yang sesuai.

Dengan tren terbaru dalam Pembelajaran Mesin, penskalaan otomatis prediktif telah memperluas cakupannya dari memprediksi permintaan di masa mendatang. Pendekatan re-enforcement dan sequential learning telah memungkinkan untuk belajar dari kesalahan secara terus menerus. Oleh karena itu, algoritme prediktif dapat melatih peristiwa baru dan menyesuaikan ambang batas yang sesuai.

Manfaat Penskalaan Otomatis Prediktif

Penskalaan otomatis prediktif mampu menskalakan aplikasi lebih cepat dan akurat. Keuntungan lain dari penskalaan otomatis prediktif adalah lebih proaktif daripada penskalaan otomatis reaktif. Akibatnya, penskalaan otomatis prediktif mengelola beban aplikasi dengan lebih baik.

Penskalaan otomatis prediktif juga bisa lebih akurat daripada reaktif karena menganalisis data historis untuk memperkirakan permintaan di masa mendatang. Biasanya lebih tepat daripada penskalaan otomatis reaktif dalam mengelola sumber daya. Beberapa manfaat lain dari penskalaan otomatis prediktif adalah sebagai berikut:

• Membutuhkan sedikit atau tidak ada intervensi manual
• Lebih mudah untuk menskalakan dan menambahkan instance saat beban meningkat
• Mengurangi kemungkinan over-provisioning
• memastikan ketersediaan dengan secara proaktif bereaksi terhadap permintaan yang diprediksi

Kerugian Penskalaan Otomatis Prediktif

Beberapa kelemahan strategi penskalaan otomatis prediktif adalah sebagai berikut:

• Menantang untuk memilih algoritma prediktif yang tepat
• Data pelatihan pra-pemrosesan yang buruk dapat menghasilkan prediksi positif palsu yang tinggi

Mengapa Menggunakan Penskalaan Otomatis Prediktif?

Penskalaan otomatis bisa menjadi proses yang sangat manual dan membutuhkan perhatian yang sering tergantung pada strategi yang Anda gunakan. Penskalaan otomatis prediktif dapat membantu mengotomatiskan sebagian besar proses tersebut dan mengurangi kebutuhan Anda untuk melakukan penyesuaian secara manual.

Strategi penskalaan otomatis dapat mengharuskan aplikasi untuk disediakan secara berlebihan atau kurang disediakan. Penyediaan yang berlebihan dapat menambah biaya yang tidak perlu ke aplikasi Anda. Penyediaan yang kurang dapat menyebabkan kemacetan dan mengakibatkan pemadaman untuk aplikasi Anda.

Sebagian besar aplikasi modern menggunakan penyeimbang beban. Penskalaan otomatis prediktif dapat membantu menggunakan penyeimbang muatan ini secara optimal dengan memindahkan instance antar server berdasarkan metrik dan kinerja aktual, bukan hanya jumlah permintaan.

Kapan Menggunakan Strategi Penskalaan Otomatis Prediktif?

Strategi penskalaan otomatis prediktif mungkin merupakan pilihan yang baik untuk aplikasi Anda jika Anda ingin mengurangi intervensi manual yang diperlukan untuk menyesuaikan jumlah instans.

Jika aplikasi Anda melayani sekelompok pelanggan atau pengunjung secara umum, Anda mungkin ingin menggunakan strategi pemantauan dan penskalaan yang lebih reaktif. Jika aplikasi Anda untuk sesuatu dengan kerangka waktu yang ditetapkan untuk pelanggan, Anda mungkin ingin menggunakan strategi yang lebih prediktif.

Di mana Menemukan Layanan Penskalaan Otomatis?

Ada beberapa layanan yang tersedia untuk membantu Anda dengan penskalaan otomatis. Banyak vendor cloud menawarkan layanan penskalaan otomatis, seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform. Layanan ini dapat membantu Anda menyiapkan penskalaan otomatis untuk aplikasi Anda dengan cepat dan mudah.

Anda juga dapat menggunakan layanan pihak ketiga untuk membantu Anda melakukan penskalaan otomatis. Layanan seperti RightScale, Scaler, dan AppFormix menawarkan berbagai layanan penskalaan otomatis, seperti analitik prediktif, penskalaan otomatis reaktif, dan penskalaan otomatis hibrid.

Terakhir, Anda dapat menggunakan alat sumber terbuka untuk membantu Anda dalam penskalaan otomatis. Alat seperti Kubernetes dan Apache Mesos dapat membantu Anda menyiapkan penskalaan otomatis untuk aplikasi Anda dengan cepat dan mudah.

Kesimpulan

Penskalaan otomatis adalah bagian penting dalam membangun aplikasi yang tangguh dan andal. Penskalaan otomatis prediktif adalah salah satu strategi potensial yang dapat Anda gunakan untuk aplikasi Anda. Jika aplikasi Anda menggunakan penyeimbang muatan, penting untuk menggunakan penskalaan otomatis ini secara efektif untuk menghindari biaya yang tidak perlu dan potensi gangguan. Penskalaan otomatis prediktif dapat membantu menggunakan penyeimbang muatan secara optimal berdasarkan metrik dan kinerja saat ini, bukan hanya jumlah permintaan.

Penskalaan otomatis prediktif sangat membantu karena dapat digunakan untuk merencanakan pertumbuhan di masa mendatang dan menyesuaikan sumber daya secara proaktif. Tidak mudah untuk merancang dan mengimplementasikannya, tetapi dapat membantu jika dilakukan dengan benar. Penskalaan otomatis prediktif dapat menjadi pilihan yang baik untuk aplikasi Anda jika Anda ingin mengurangi intervensi manual yang diperlukan untuk menyesuaikan jumlah instans.