Dlaczego automatyczne skalowanie predykcyjne jest dostępne w Trend for Resource Scaling?

Automatyczne skalowanie, w szczególności automatyczne skalowanie predykcyjne, jest popularne wśród społeczności badawczej zajmującej się przetwarzaniem w chmurze.

Szum jest uzasadniony, ponieważ ustawienie odpowiedniej strategii automatycznego skalowania w aplikacjach w chmurze może zaoszczędzić mnóstwo pieniędzy.

Masz dość gorączkowych strategii ręcznego skalowania zasobów lub szukasz futurystycznych trendów w skalowaniu zasobów w chmurze? Jesteś we właściwym miejscu. Ten artykuł pomoże Ci uniknąć płacenia za zasoby chmury, z których rzadko korzystają Twoje aplikacje. Więc zanurzmy się!

Przetwarzanie w chmurze zapewnia na żądanie różne zasoby i usługi obliczeniowe i informatyczne przez Internet przy minimalnych nakładach na zarządzanie. Skalowalność oznacza zwiększanie lub zmniejszanie zasobów chmury w celu dostosowania do zmieniających się potrzeb aplikacji.

Strategie skalowania

System może zwiększać lub zmniejszać swoje zasoby w istniejącej infrastrukturze za pomocą dwóch różnych strategii:

• Skalowanie pionowe
• Skalowanie w poziomie

Skalowanie w pionie

Skalowanie wertykalne polega na uaktualnianiu lub obniżaniu poziomu istniejących zasobów, instancji lub węzłów istniejącej infrastruktury. Na przykład system dodaje więcej mocy obliczeniowej do istniejących węzłów w skalowaniu pionowym.

Skalowanie pionowe ma dwie operacje: skalowanie w górę i zmniejszanie . Dodanie większej mocy lub zasobów do istniejących węzłów jest operacją zwiększania skali. Podczas gdy usuwanie niektórych zasobów z istniejących węzłów jest operacją zmniejszoną.

Skalowanie w poziomie

W przeciwieństwie do skalowania pionowego, skalowanie poziome odnosi się do dodawania lub usuwania większej liczby wystąpień lub węzłów z istniejącej infrastruktury zamiast uaktualniania istniejących węzłów. W skalowaniu poziomym system rozrasta się, dodając więcej węzłów lub maszyn do istniejącej infrastruktury.

Skalowanie w poziomie obejmuje dwie operacje: skalowanie w poziomie i w poziomie. Skalowanie w poziomie oznacza dodawanie większej liczby węzłów lub maszyn do istniejącej infrastruktury. I odwrotnie, operacja skalowania usuwa wszelkie istniejące węzły lub maszyny z istniejącej infrastruktury.

Co to jest automatyczne skalowanie w chmurze obliczeniowej?

Automatyczne skalowanie to żargon przetwarzania w chmurze odnoszący się do automatycznego dostosowywania zasobów chmury dla aplikacji. Jest to możliwość automatycznego zwiększania lub zmniejszania zasobów bez udziału człowieka w celu utrzymania wydajności aplikacji.

Automatyczne skalowanie ma potencjalne zastosowania wszędzie, od aplikacji internetowej po bazy danych. Może również pomóc Twojej firmie zarządzać sezonowymi skokami ruchu i nagłymi wzrostami popytu. Na przykład, jeśli spodziewasz się wzrostu sprzedaży w okresie świątecznym, Twoja strategia automatycznego skalowania może automatycznie dodać serwery (w chmurze), aby pomóc Ci poradzić sobie ze zwiększonym ruchem.

Dlaczego automatyczne skalowanie jest ważne dla rozwoju firmy

W miarę rozwoju Twojej firmy może się okazać, że musisz powiększyć zespół inżynierów, aby sprostać zapotrzebowaniu. Może to być trudne, ponieważ znalezienie inżynierów wykwalifikowanych w odpowiednich technologiach może być trudne. Ponadto zatrudnianie inżynierów to długi i kosztowny proces i może się zdarzyć, że będziesz ich potrzebować od razu, ale nie masz budżetu, aby im zapłacić.

Automatyczne skalowanie pozwala skalować serwery zgodnie z potrzebami, unikając kosztów związanych z zatrudnianiem większej liczby inżynierów. Nadal masz pełną kontrolę nad swoją infrastrukturą, ale możesz skalować ją w górę iw dół, korzystając z predefiniowanych reguł, zamiast ręcznie dodawać serwery.

Dzięki temu Twój zespół inżynierów oszczędza czas i wysiłek potrzebny do ręcznego dodawania serwerów, zwłaszcza jeśli pilnie potrzebujesz większej liczby serwerów.

Automatyczne skalowanie zdejmuje również z inżynierów odpowiedzialność za ręczne dodawanie i utrzymywanie serwerów, co oznacza, że ​​mogą oni skupić się na innych zadaniach.

Kto potrzebuje automatycznego skalowania

Automatyczne skalowanie to doskonałe narzędzie dla firm, które w dużym stopniu polegają na swoich aplikacjach. Automatyczne skalowanie może pomóc zaoszczędzić pieniądze, zoptymalizować zasoby i zapewnić optymalne działanie aplikacji.

Jeśli Twoja aplikacja potrzebuje większej mocy obliczeniowej, automatyczne skalowanie może automatycznie zwiększyć zasoby, aby sprostać zapotrzebowaniu. Jeśli zapotrzebowanie spada, automatyczne skalowanie może automatycznie zmniejszyć zasoby w celu oszczędzania energii i kosztów.

Automatyczne skalowanie jest również przydatne dla firm, które muszą poprawić dostępność swoich aplikacji. Dodając dodatkowe serwery do przejęcia w przypadku awarii, możesz mieć pewność, że Twoja aplikacja będzie zawsze dostępna. Jest to szczególnie ważne dla firm, które w dużym stopniu polegają na swoich aplikacjach.

Kiedy nie używać automatycznego skalowania

Automatyczne skalowanie szybko skaluje zasoby w górę lub w dół, aby sprostać wymaganiom aplikacji i poprawia ich dostępność. Jednak automatyczne skalowanie nie zawsze jest właściwym wyborem.

Automatyczne skalowanie może być niepotrzebne, jeśli aplikacja jest używana rzadko lub rzadko. W takim przypadku lepiej jest zastosować statyczne podejście do skalowania zasobów. Należy również rozważyć skalowanie statyczne zamiast skalowania automatycznego, jeśli aplikacja ma przewidywalne wzorce użycia.

Na koniec należy wziąć pod uwagę złożoność automatycznego skalowania. Automatyczne skalowanie może być złożone i wymagać wielu dostosowań i rozwiązywania problemów. Jeśli nie masz na to czasu ani zasobów, możesz rozważyć statyczne podejście do skalowania zasobów.

Różne podejścia do automatycznego skalowania

Skalowanie automatyczne dzieli się na kilka podejść opartych na mechanizmach wyzwalania decyzji dotyczących automatycznego skalowania. Decyzja o skalowaniu automatycznym obejmuje operacje skalowania w górę lub w dół, jeśli używasz skalowania w pionie i operacji skalowania w poziomie lub w poziomie podczas korzystania ze skalowania w poziomie.

Przyjrzyjmy się pokrótce trzem najczęstszym klasyfikacjom strategii automatycznego skalowania:

# 1. Automatyczne skalowanie reaktywne lub zależne od zapotrzebowania

Metoda autoskalowania, która wyzwala decyzję autoskalowania (rozrost lub kurczenie się infrastruktury) jako reakcję na zachodzące zdarzenie. Zwykle ten rodzaj automatycznego skalowania ma miejsce, gdy system wykryje wzrost zapotrzebowania.

Wzrost zapotrzebowania można powiązać z monitorowaniem w czasie rzeczywistym dostępnych już zasobów infrastruktury. Na przykład system może rozbudować infrastrukturę, gdy wykorzystanie procesora już dostępnych węzłów przekroczy próg. Podobnie zasób zmniejsza się w oparciu o progi niepełnego wykorzystania procesora.

#2. Zaplanowane lub zależne od czasu automatyczne skalowanie

Zaplanowane metody automatycznego skalowania zwiększają lub zmniejszają infrastrukturę zgodnie z wcześniej zdefiniowanym zaplanowanym czasem. Ta metoda automatycznego skalowania uwzględnia stałe interwały czasowe dodawania lub usuwania zasobów.

#3. Predykcyjne automatyczne skalowanie

Ta metoda automatycznego skalowania automatycznie dostosowuje zasoby aplikacji do przewidywanego zapotrzebowania. Automatyczne skalowanie predykcyjne wykorzystuje uczenie maszynowe do prognozowania popytu i wzrostu lub zmniejszania zasobów zgodnie z przewidywanym zapotrzebowaniem.

Podejście predykcyjne ma na celu przewidywanie i planowanie przyszłych przychodzących obciążeń. Łączy przeszłe trendy z aktualnymi wskaźnikami i przewiduje, jak aplikacja będzie działać i jakich zasobów będzie wymagać, aby utrzymać ten poziom wydajności.

Jak działa automatyczne skalowanie predykcyjne?

Monitoruje wykorzystanie zasobów i analizuje dane historyczne, aby przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie. Wykorzystanie zasobów odnosi się do metryk, takich jak użycie procesora i pamięci.

Automatyczne skalowanie predykcyjne wykorzystuje metody uczenia maszynowego do przewidywania popytu, które uczą się na danych historycznych. Predykcyjne modele automatycznego skalowania mogą analizować czynniki, takie jak pora dnia, dzień tygodnia i liczba klientów online, aby prognozować przyszły popyt. Kiedy możesz prognozować potencjalny popyt, możesz odpowiednio ustawić progi.

Dzięki najnowszym trendom w uczeniu maszynowym automatyczne skalowanie predykcyjne rozszerzyło swój zakres o przewidywanie przyszłych wymagań. Podejścia polegające na wzmacnianiu i sekwencyjnym uczeniu się umożliwiły ciągłe uczenie się na błędach. Dlatego algorytmy predykcyjne mogą trenować nowe zdarzenia i odpowiednio dostosowywać progi.

Korzyści z automatycznego skalowania predykcyjnego

Automatyczne skalowanie predykcyjne umożliwia szybsze i dokładniejsze skalowanie aplikacji. Kolejną zaletą automatycznego skalowania predykcyjnego jest to, że jest ono bardziej proaktywne niż automatyczne skalowanie reaktywne. W rezultacie automatyczne skalowanie predykcyjne lepiej zarządza obciążeniem aplikacji.

Predykcyjne automatyczne skalowanie może być również dokładniejsze niż reaktywne, ponieważ analizuje dane historyczne w celu prognozowania przyszłego popytu. Zwykle jest bardziej precyzyjny niż reaktywne automatyczne skalowanie w zarządzaniu zasobami. Niektóre inne zalety automatycznego skalowania predykcyjnego są następujące:

• Nie wymaga niewielkiej lub żadnej ręcznej interwencji
• Łatwiejsze skalowanie i dodawanie instancji w miarę wzrostu obciążenia
• Zmniejsza ryzyko nadmiernej alokacji
• zapewnia dostępność poprzez proaktywne reagowanie na przewidywane zapotrzebowanie

Wady automatycznego skalowania predykcyjnego

Niektóre wady predykcyjnej strategii automatycznego skalowania są następujące:

• Trudne do wybrania odpowiedniego algorytmu predykcyjnego
• Słabo przetworzone dane treningowe mogą skutkować dużą liczbą fałszywie dodatnich prognoz

Dlaczego warto korzystać z automatycznego skalowania predykcyjnego?

Automatyczne skalowanie może być bardzo ręcznym procesem i może wymagać częstej uwagi w zależności od używanej strategii. Predykcyjne automatyczne skalowanie może pomóc zautomatyzować większość tego procesu i zmniejszyć konieczność ręcznego wprowadzania zmian.

Strategie automatycznego skalowania mogą wymagać, aby aplikacja była nadmiernie aprowizowana lub niedostateczna. Nadmierna alokacja może dodać niepotrzebne koszty do aplikacji. Niedostateczna alokacja może powodować wąskie gardła i powodować przerwy w działaniu aplikacji.

Większość nowoczesnych aplikacji korzysta z systemów równoważenia obciążenia. Predykcyjne automatyczne skalowanie może pomóc w optymalnym wykorzystaniu tego systemu równoważenia obciążenia, przenosząc instancje między serwerami na podstawie rzeczywistych wskaźników i wydajności, a nie tylko liczby żądań.

Kiedy stosować predykcyjną strategię automatycznego skalowania?

Predykcyjna strategia automatycznego skalowania może być dobrym wyborem dla Twojej aplikacji, jeśli chcesz ograniczyć ręczną interwencję wymaganą do dostosowania liczby wystąpień.

Jeśli Twoja aplikacja obsługuje ogólną grupę klientów lub gości, możesz chcieć użyć bardziej reaktywnej strategii monitorowania i skalowania. Jeśli Twoja aplikacja dotyczy czegoś z określonymi ramami czasowymi dla klienta, możesz zastosować bardziej predykcyjną strategię.

Gdzie znaleźć usługi automatycznego skalowania?

Dostępnych jest kilka usług, które pomagają w automatycznym skalowaniu. Wielu dostawców chmury oferuje usługi automatycznego skalowania, takie jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform. Te usługi pomogą Ci szybko i łatwo skonfigurować automatyczne skalowanie dla Twoich aplikacji.

Możesz także skorzystać z usług innych firm, które pomogą Ci w automatycznym skalowaniu. Usługi, takie jak RightScale, Scalr i AppFormix, oferują szereg usług automatycznego skalowania, takich jak analiza predykcyjna, automatyczne skalowanie reaktywne i automatyczne skalowanie hybrydowe.

Na koniec możesz użyć narzędzi typu open source, które pomogą Ci w automatycznym skalowaniu. Narzędzia takie jak Kubernetes i Apache Mesos mogą pomóc w szybkim i łatwym skonfigurowaniu automatycznego skalowania dla aplikacji.

Wniosek

Automatyczne skalowanie jest ważną częścią budowania odpornej i niezawodnej aplikacji. Automatyczne skalowanie predykcyjne to jedna z potencjalnych strategii, których możesz użyć w swojej aplikacji. Jeśli Twoja aplikacja korzysta z modułu równoważenia obciążenia, ważne jest, aby skutecznie korzystać z tego automatycznego skalowania, aby uniknąć niepotrzebnych kosztów i potencjalnych przestojów. Automatyczne skalowanie predykcyjne może pomóc w optymalnym wykorzystaniu systemu równoważenia obciążenia na podstawie bieżących wskaźników i wydajności, a nie tylko liczby żądań.

Automatyczne skalowanie predykcyjne jest pomocne, ponieważ można go używać do planowania przyszłego wzrostu i proaktywnego dostosowywania zasobów. Nie jest to łatwe do zaprojektowania i wdrożenia, ale może być pomocne, jeśli zostanie wykonane poprawnie. Predykcyjne skalowanie automatyczne może być dobrym wyborem dla Twojej aplikacji, jeśli chcesz ograniczyć ręczną interwencję wymaganą do dostosowania liczby wystąpień.