Perché il ridimensionamento automatico predittivo è di tendenza per il ridimensionamento delle risorse?

Il ridimensionamento automatico, in particolare il ridimensionamento automatico predittivo, è di tendenza nella comunità di ricerca sul cloud computing.

L'hype è ragionevole, poiché l'impostazione della giusta strategia di ridimensionamento automatico con le tue applicazioni cloud può farti risparmiare un sacco di soldi.

Sei stufo delle frenetiche strategie manuali di ridimensionamento delle risorse o sei alla ricerca di tendenze futuristiche nel ridimensionamento delle risorse cloud? Sei nel posto giusto. Questo articolo ti guiderà a salvarti dal pagamento delle risorse cloud che le tue applicazioni utilizzano raramente. Quindi, tuffiamoci!

Il cloud computing fornisce su richiesta diverse risorse e servizi di elaborazione e IT su Internet con sforzi di gestione minimi. Scalabilità significa aumentare o diminuire queste risorse cloud per adattarsi alle mutevoli esigenze dell'applicazione.

Strategie di ridimensionamento

Un sistema può aumentare o ridurre le proprie risorse nell'infrastruttura esistente con due diverse strategie:

• Ridimensionamento verticale
• Ridimensionamento orizzontale

Scalatura verticale

Il ridimensionamento verticale consiste nell'eseguire l' upgrade o il downgrade delle risorse, delle istanze o dei nodi esistenti dell'infrastruttura esistente. Ad esempio, un sistema aggiunge più potenza di calcolo ai nodi esistenti nel ridimensionamento verticale.

Il ridimensionamento verticale ha due operazioni: scale-up e scale-down . L'aggiunta di più potenza o risorse ai nodi esistenti è un'operazione di scalabilità verticale. Mentre la rimozione di alcune risorse dai nodi esistenti è un'operazione ridotta.

Ridimensionamento orizzontale

A differenza del ridimensionamento verticale, il ridimensionamento orizzontale si riferisce all'aggiunta o alla rimozione di più istanze o nodi dall'infrastruttura esistente anziché all'aggiornamento dei nodi esistenti. Nel ridimensionamento orizzontale, un sistema cresce aggiungendo più nodi o macchine all'infrastruttura esistente.

Il ridimensionamento orizzontale ha due operazioni: ridimensionamento e ridimensionamento. Scale-out significa aggiungere più nodi o macchine all'infrastruttura esistente. Al contrario, l'operazione di ridimensionamento rimuove qualsiasi nodo o macchina esistente dall'infrastruttura esistente.

Cos'è il ridimensionamento automatico nel cloud computing?

Auto-Scaling è un gergo di cloud computing che si riferisce alla regolazione automatica delle risorse cloud per un'applicazione. È la capacità di aumentare o diminuire automaticamente le risorse senza alcuna interazione umana per mantenere le prestazioni delle applicazioni.

Il ridimensionamento automatico ha potenziali applicazioni ovunque, dall'applicazione Web ai database. Può anche aiutare la tua azienda a gestire i picchi di traffico stagionali e gli improvvisi picchi di domanda. Ad esempio, se prevedi un aumento delle vendite durante le festività, la tua strategia di ridimensionamento automatico potrebbe aggiungere automaticamente server (cloud) per aiutarti a far fronte all'aumento del traffico.

Perché il ridimensionamento automatico è importante per far crescere il tuo business

Man mano che la tua attività cresce, potresti scoprire di dover espandere il tuo team di ingegneri per soddisfare la domanda. Questo può essere difficile perché trovare ingegneri esperti nelle giuste tecnologie può essere difficile. Inoltre, l'assunzione di ingegneri è un processo lungo e costoso e potrebbero esserci momenti in cui ne hai bisogno subito ma non hai il budget per pagarli.

La scalabilità automatica ti consente di aumentare la scalabilità dei tuoi server in base alle esigenze, evitando le spese per l'assunzione di più ingegneri. Hai ancora il pieno controllo della tua infrastruttura, ma puoi aumentare e diminuire le dimensioni utilizzando regole predefinite invece di aggiungere manualmente i server.

Ciò consente al tuo team di ingegneri di risparmiare il tempo e gli sforzi necessari per aggiungere manualmente i server, soprattutto se hai urgentemente bisogno di più server.

La scalabilità automatica rimuove anche la responsabilità di aggiungere e mantenere manualmente i server dai tuoi ingegneri, il che significa che possono concentrarsi su altre attività.

Chi ha bisogno del ridimensionamento automatico

Il ridimensionamento automatico è uno strumento eccellente per le aziende che fanno molto affidamento sulle proprie applicazioni. La scalabilità automatica può aiutarti a risparmiare denaro, ottimizzare le risorse e garantire che la tua applicazione funzioni sempre in modo ottimale.

Se la tua applicazione necessita di maggiore potenza di calcolo, il ridimensionamento automatico può aumentare automaticamente le risorse per soddisfare la domanda. Se la domanda diminuisce, la scalabilità automatica può ridimensionare automaticamente le risorse per risparmiare energia e costi.

La scalabilità automatica è utile anche per le aziende che devono migliorare la disponibilità delle loro applicazioni. Aggiungendo ulteriori server da sostituire in caso di guasto, puoi assicurarti che la tua applicazione sia sempre disponibile. Ciò è particolarmente importante per le aziende che fanno molto affidamento sulle proprie applicazioni.

Quando non utilizzare il ridimensionamento automatico

La scalabilità automatica aumenta o riduce rapidamente le risorse per soddisfare le esigenze delle applicazioni e migliora la loro disponibilità. Tuttavia, il ridimensionamento automatico non è sempre la scelta giusta.

Il ridimensionamento automatico potrebbe non essere necessario se l'applicazione ha un utilizzo basso o poco frequente. In questo caso, è meglio utilizzare un approccio statico per ridimensionare le risorse. Dovresti anche prendere in considerazione il ridimensionamento statico rispetto al ridimensionamento automatico se l'applicazione ha modelli di utilizzo prevedibili.

Infine, dovresti considerare la complessità del ridimensionamento automatico. Il ridimensionamento automatico può essere complesso e richiedere molte regolazioni e risoluzione dei problemi. Se non hai il tempo o le risorse da dedicare a questo, potresti prendere in considerazione un approccio statico per ridimensionare le tue risorse.

Approcci diversi per il ridimensionamento automatico

Il ridimensionamento automatico è classificato in diversi approcci basati sui meccanismi di attivazione per le decisioni di ridimensionamento automatico. La decisione di ridimensionamento automatico include operazioni di aumento o riduzione se si usa il ridimensionamento verticale e le operazioni di ridimensionamento orizzontale o orizzontale.

Diamo un breve sguardo alle tre classificazioni più comuni per le strategie di ridimensionamento automatico:

#1. Scalabilità automatica reattiva o basata sulla domanda

Un metodo di ridimensionamento automatico che attiva la decisione di ridimensionamento automatico (crescita o riduzione dell'infrastruttura) come reazione al verificarsi di un evento. In genere, questo tipo di ridimensionamento automatico si verifica quando un sistema rileva un aumento della domanda.

L'aumento della domanda può essere legato al monitoraggio in tempo reale delle risorse infrastrutturali già disponibili. Ad esempio, un sistema può espandere l'infrastruttura ogni volta che l'utilizzo della CPU dei nodi già disponibili supera una soglia. Allo stesso modo, la risorsa si riduce in base alle soglie di sottoutilizzo della CPU.

#2. Ridimensionamento automatico pianificato o basato sul tempo

I metodi di scalabilità automatica pianificati aumentano o riducono l'infrastruttura in base all'orario pianificato predefinito. Questo metodo di ridimensionamento automatico considera gli intervalli di tempo fissi per aggiungere o rimuovere le risorse.

#3. Ridimensionamento automatico predittivo

Questo metodo di ridimensionamento automatico regola automaticamente le risorse di un'applicazione per soddisfare la domanda prevista. La scalabilità automatica predittiva utilizza l'apprendimento automatico per prevedere la domanda e la crescita o ridurre le risorse in base alla domanda prevista.

L'approccio predittivo è progettato per anticipare e pianificare i futuri carichi di lavoro in arrivo. Combina le tendenze passate con le metriche attuali e prevede come funzionerà l'applicazione e quali risorse saranno necessarie per sostenere quel livello di prestazioni.

Come funziona il ridimensionamento automatico predittivo?

Monitora l'utilizzo delle risorse e analizza i dati storici per prevedere la domanda futura. L'utilizzo delle risorse si riferisce a metriche come l'utilizzo della CPU e della memoria.

La scalabilità automatica predittiva utilizza metodi di machine learning di tendenza per prevedere la domanda e questi metodi si addestrano sui dati storici. I modelli di scalabilità automatica predittiva possono analizzare fattori come l'ora del giorno, il giorno della settimana e il numero di clienti online per prevedere la domanda futura. Quando puoi prevedere la domanda potenziale, puoi impostare le soglie di conseguenza.

Con le ultime tendenze nel Machine Learning, il ridimensionamento automatico predittivo ha ampliato il suo ambito dalla previsione delle richieste future. Gli approcci di rafforzamento e di apprendimento sequenziale hanno reso possibile imparare continuamente dagli errori. Pertanto, gli algoritmi predittivi possono addestrarsi su nuovi eventi e regolare le soglie di conseguenza.

Vantaggi del ridimensionamento automatico predittivo

Il ridimensionamento automatico predittivo è in grado di ridimensionare un'applicazione in modo più rapido e preciso. Un altro vantaggio del ridimensionamento automatico predittivo è che è più proattivo del ridimensionamento automatico reattivo. Di conseguenza, il ridimensionamento automatico predittivo gestisce meglio il carico su un'applicazione.

La scalabilità automatica predittiva può anche essere più accurata di quella reattiva perché analizza i dati storici per prevedere la domanda futura. Di solito è più preciso del ridimensionamento automatico reattivo nella gestione delle risorse. Alcuni altri vantaggi del ridimensionamento automatico predittivo sono i seguenti:

• Richiede poco o nessun intervento manuale
• Più facile scalare e aggiungere istanze all'aumentare del carico
• Riduce le possibilità di overprovisioning
• garantisce la disponibilità reagendo in modo proattivo alle richieste previste

Svantaggi del ridimensionamento automatico predittivo

Alcuni svantaggi di una strategia di scalabilità automatica predittiva sono i seguenti:

• Sfidare a scegliere il giusto algoritmo predittivo
• I dati di addestramento pre-elaborati in modo inadeguato possono portare a previsioni altamente false positive

Perché utilizzare il ridimensionamento automatico predittivo?

Il ridimensionamento automatico può essere un processo molto manuale e può richiedere un'attenzione frequente a seconda della strategia utilizzata. Il ridimensionamento automatico predittivo può aiutare ad automatizzare gran parte di tale processo e rendere meno necessario apportare modifiche manualmente.

Le strategie di ridimensionamento automatico possono richiedere che l'applicazione sia dotata di provisioning eccessivo o insufficiente. L'overprovisioning può aggiungere spese inutili alla tua applicazione. Il provisioning insufficiente può creare colli di bottiglia e causare interruzioni dell'applicazione.

La maggior parte delle applicazioni moderne utilizza bilanciatori del carico. La scalabilità automatica predittiva può aiutare a utilizzare questo sistema di bilanciamento del carico in modo ottimale spostando le istanze tra i server in base a metriche e prestazioni effettive anziché solo al numero di richieste.

Quando utilizzare la strategia di scalabilità automatica predittiva?

Una strategia di scalabilità automatica predittiva potrebbe essere una buona scelta per la tua applicazione se desideri ridurre l'intervento manuale necessario per regolare il numero di istanze.

Se la tua applicazione serve un gruppo generale di clienti o visitatori, potresti voler utilizzare una strategia di monitoraggio e scalabilità più reattiva. Se la tua domanda riguarda qualcosa con un periodo di tempo prestabilito per il cliente, potresti voler utilizzare una strategia più predittiva.

Dove trovare i servizi di ridimensionamento automatico?

Sono disponibili diversi servizi per aiutarti con il ridimensionamento automatico. Molti fornitori di cloud offrono servizi di scalabilità automatica, come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform. Questi servizi possono aiutarti a configurare rapidamente e facilmente il ridimensionamento automatico per le tue applicazioni.

Puoi anche utilizzare servizi di terze parti per aiutarti con il ridimensionamento automatico. Servizi come RightScale, Scalr e AppFormix offrono una gamma di servizi di scalabilità automatica, come l'analisi predittiva, la scalabilità automatica reattiva e la scalabilità automatica ibrida.

Infine, puoi utilizzare strumenti open source per aiutarti con il ridimensionamento automatico. Strumenti come Kubernetes e Apache Mesos possono aiutarti a configurare rapidamente e facilmente il ridimensionamento automatico per le tue applicazioni.

Conclusione

La scalabilità automatica è una parte importante della creazione di un'applicazione resiliente e affidabile. Il ridimensionamento automatico predittivo è una potenziale strategia che puoi utilizzare per la tua applicazione. Se l'applicazione utilizza un servizio di bilanciamento del carico, è importante utilizzare questo ridimensionamento automatico in modo efficace per evitare costi inutili e potenziali interruzioni. La scalabilità automatica predittiva può aiutare a utilizzare il sistema di bilanciamento del carico in modo ottimale in base alle metriche e alle prestazioni correnti anziché solo al numero di richieste.

La scalabilità automatica predittiva è utile perché può essere utilizzata per pianificare la crescita futura e adeguare in modo proattivo le risorse. Non è facile da progettare e implementare, ma può essere utile se fatto correttamente. La scalabilità automatica predittiva può essere una buona scelta per la tua applicazione se desideri ridurre l'intervento manuale necessario per regolare il numero di istanze.