De ce este Auto-Scalarea predictivă în tendință pentru scalarea resurselor?

Scalare automată, în special scalarea automată predictivă, este în tendință în rândul comunității de cercetare în cloud computing.

Exagerarea este rezonabilă, deoarece stabilirea strategiei corecte de scalare automată cu aplicațiile dvs. cloud vă poate economisi tone de bani.

V-ați săturat de strategiile agitate de scalare manuală a resurselor sau căutați tendințe futuriste în scalarea resurselor cloud? Sunteți la locul potrivit. Acest articol vă va ghida să vă scutiți de a plăti pentru resursele cloud pe care aplicațiile dvs. le utilizează rar. Deci, haideți să ne scufundăm!

Cloud computing oferă la cerere diferite resurse și servicii IT și de calcul pe internet, cu eforturi minime de gestionare. Scalabilitate înseamnă creșterea sau scăderea acestor resurse cloud pentru a se adapta la nevoile în schimbare ale aplicației.

Strategii de scalare

Un sistem își poate crește sau micșora resursele în infrastructura existentă cu două strategii diferite:

• Scalare verticală
• Scalare orizontală

Scalare pe verticală

Scalare verticală este actualizarea sau downgrade -ul resurselor, instanțelor sau nodurilor existente ale infrastructurii existente. De exemplu, un sistem adaugă mai multă putere de calcul nodurilor existente în scalare verticală.

Scalare verticală are două operații: mărire și reducere . Adăugarea mai multor puteri sau resurse la nodurile existente este o operațiune de extindere. În timp ce eliminarea unor resurse din nodurile existente este o operațiune redusă.

Scalare orizontală

Spre deosebire de scalarea verticală, scalarea orizontală se referă la adăugarea sau eliminarea mai multor instanțe sau noduri din infrastructura existentă în loc de modernizarea nodurilor existente. În scalarea orizontală, un sistem crește prin adăugarea mai multor noduri sau mașini la infrastructura existentă.

Scalare orizontală are două operații: scalare și scalare. Scale-out înseamnă adăugarea mai multor noduri sau mașini la infrastructura existentă. În schimb, operațiunea de scalare îndepărtează orice nod sau mașină existent din infrastructura existentă.

Ce este scalarea automată în cloud computing?

Auto-Scaling este un jargon de cloud computing care se referă la ajustarea automată a resurselor cloud pentru o aplicație. Este capacitatea de a crește sau reduce resursele în mod automat, fără nicio interacțiune umană, pentru a menține performanța aplicațiilor.

Auto-scaling are aplicații potențiale peste tot, de la aplicația dvs. web la baze de date. De asemenea, vă poate ajuta compania să gestioneze creșterile sezoniere ale traficului și creșterile bruște ale cererii. De exemplu, dacă vă așteptați la o creștere a vânzărilor în preajma sărbătorilor, strategia dvs. de scalare automată ar putea adăuga automat servere (cloud) pentru a vă ajuta să faceți față exploziilor crescute de trafic.

De ce este importantă scalarea automată pentru a vă dezvolta afacerea

Pe măsură ce afacerea dvs. crește, este posibil să descoperiți că trebuie să vă extindeți echipa de ingineri pentru a satisface cererea. Acest lucru poate fi o provocare, deoarece găsirea inginerilor calificați în tehnologiile potrivite poate fi dificilă. În plus, angajarea inginerilor este un proces lung și costisitor și pot exista momente când aveți nevoie de ei imediat, dar nu aveți bugetul necesar pentru a-i plăti.

Scalare automată vă permite să vă măriți serverele după cum este necesar, evitând în același timp cheltuielile legate de angajarea mai multor ingineri. Încă aveți control deplin asupra infrastructurii dvs., dar puteți crește și reduce dimensiunea utilizând reguli predefinite în loc să adăugați manual servere.

Acest lucru economisește echipa de ingineri timpul și efortul necesar pentru a adăuga manual servere, mai ales dacă aveți nevoie urgent de mai multe servere.

De asemenea, scalarea automată înlătură responsabilitatea de a adăuga și întreține manual serverele de la inginerii dvs., ceea ce înseamnă că aceștia se pot concentra pe alte sarcini.

Cine are nevoie de auto-scaling

Auto-scaling este un instrument excelent pentru companiile care se bazează foarte mult pe aplicațiile lor. Scalare automată vă poate ajuta să economisiți bani, să optimizați resursele și să vă asigurați că aplicația dumneavoastră funcționează întotdeauna optim.

Dacă aplicația dvs. are nevoie de mai multă putere de calcul, scalarea automată poate extinde automat resursele pentru a satisface cererea. Dacă cererea scade, scalarea automată poate reduce automat resursele pentru a economisi energie și costuri.

Scalare automată este utilă și pentru companiile care trebuie să își îmbunătățească disponibilitatea aplicațiilor. Adăugând servere suplimentare care să preia conducerea în cazul unei eșecuri, vă puteți asigura că aplicația dvs. este întotdeauna disponibilă. Acest lucru este important în special pentru companiile care se bazează foarte mult pe aplicațiile lor.

Când nu trebuie să utilizați scalarea automată

Scalare automată crește sau scade rapid resursele pentru a satisface cerințele aplicațiilor și îmbunătățește disponibilitatea acestora. Cu toate acestea, scalarea automată nu este întotdeauna alegerea potrivită.

Scalare automată poate fi inutilă dacă aplicația dvs. are o utilizare redusă sau rar. În acest caz, este mai bine să utilizați o abordare statică pentru a vă scala resursele. De asemenea, ar trebui să luați în considerare scalarea statică față de scalarea automată dacă aplicația dvs. are modele de utilizare previzibile.

În cele din urmă, ar trebui să luați în considerare complexitatea auto-scalării. Scalare automată poate fi complexă și necesită multă reglare și depanare. Dacă nu aveți timp sau resurse pentru a vă dedica acestui lucru, vă recomandăm să luați în considerare o abordare statică pentru scalarea resurselor.

Diferite abordări pentru auto-scaling

Auto-scalarea este clasificată în mai multe abordări bazate pe mecanismele de declanșare a deciziilor de auto-scalare. Decizia de scalare automată include operații de mărire sau reducere dacă utilizați operațiuni de scalare verticală și scalare sau scalare în timp ce utilizați scalarea orizontală.

Să aruncăm o privire pe scurt la cele trei clasificări cele mai comune pentru strategiile de scalare automată:

#1. Scalare automată reactivă sau bazată pe cerere

O metodă de scalare automată care declanșează decizia de scalare automată (creștere sau micșorare a infrastructurii) ca reacție la un eveniment care are loc. În general, acest tip de scalare automată are loc atunci când un sistem detectează o creștere a cererii.

Creșterea cererii poate fi legată de monitorizarea în timp real a resurselor de infrastructură deja disponibile. De exemplu, un sistem poate crește infrastructura ori de câte ori utilizarea CPU a nodurilor deja disponibile depășește un prag. În mod similar, resursa se micșorează pe baza pragurilor de subutilizare a CPU.

#2. Scalare automată programată sau determinată de timp

Metodele de scalare automată programată cresc sau micșorează infrastructura în funcție de timpul programat predefinit. Această metodă de scalare automată ia în considerare intervalele de timp fixe pentru adăugarea sau eliminarea resurselor.

#3. Auto-scalare predictivă

Această metodă de scalare automată ajustează automat resursele unei aplicații pentru a satisface cererea proiectată. Scalare automată predictivă utilizează învățarea automată pentru a prognoza cererea și creșterea sau pentru a micșora resursele în funcție de cererea proiectată.

Abordarea predictivă este concepută pentru a anticipa și planifica sarcinile de lucru viitoare. Acesta combină tendințele din trecut cu valorile actuale și prezice modul în care va funcționa aplicația și ce resurse va avea nevoie pentru a susține acel nivel de performanță.

Cum funcționează scalarea automată predictivă?

Monitorizează utilizarea resurselor și analizează datele istorice pentru a prezice cererea viitoare. Utilizarea resurselor se referă la valori precum CPU și utilizarea memoriei.

Scalare automată predictivă utilizează metode de învățare automată în tendințe pentru a prezice cererea, iar aceste metode se antrenează pe baza datelor istorice. Modelele de scalare automată predictivă pot analiza factori precum ora din zi, ziua săptămânii și numărul de clienți online pentru a prognoza cererea viitoare. Când puteți prognoza cererea potențială, puteți seta praguri în consecință.

Odată cu cele mai recente tendințe în învățarea automată, scalarea automată predictivă și-a extins domeniul de aplicare de la anticiparea cerințelor viitoare. Abordările de consolidare și de învățare secvențială au făcut posibilă învățarea continuă din greșeli. Prin urmare, algoritmii predictivi se pot antrena asupra evenimentelor noi și pot ajusta pragurile în consecință.

Beneficiile auto-scaling predictiv

Scalare automată predictivă este capabilă să scaleze o aplicație mai rapid și mai precis. Un alt avantaj al auto-scaling predictiv este că este mai proactiv decât auto-scaling reactiv. În consecință, scalarea automată predictivă gestionează mai bine sarcina unei aplicații.

Scalare automată predictivă poate fi, de asemenea, mai precisă decât reactivă, deoarece analizează datele istorice pentru a prognoza cererea viitoare. De obicei, este mai precisă decât scalarea automată reactivă în gestionarea resurselor. Alte beneficii ale auto-scaling predictiv sunt următoarele:

• Necesită puțin sau deloc intervenție manuală
• Mai ușor de scalat și de adăugat instanțe pe măsură ce încărcarea crește
• Reduce șansele de supraprovizionare
• asigură disponibilitatea reacționând proactiv la cerințele anticipate

Dezavantajele auto-scaling predictiv

Unele dezavantaje ale unei strategii de scalare automată predictivă sunt următoarele:

• Este dificil să alegeți algoritmul predictiv potrivit
• Datele de antrenament preprocesate prost pot duce la predicții fals pozitive ridicate

De ce să folosiți scalarea automată predictivă?

Auto-scaling poate fi un proces foarte manual și poate necesita atenție frecventă, în funcție de strategia pe care o utilizați. Scalare automată predictivă poate ajuta la automatizarea unei mari părți a acestui proces și poate face mai puțin necesar să faceți ajustări manual.

Strategiile de scalare automată pot necesita ca aplicația să fie supraprovizionată sau insuficientă. Supraprovizionarea poate adăuga cheltuieli inutile aplicației dvs. Aprovizionarea insuficientă poate crea blocaje și poate duce la întreruperi pentru aplicația dvs.

Cele mai multe aplicații moderne folosesc dispozitive de echilibrare a încărcăturii. Scalarea automată predictivă poate ajuta la utilizarea optimă a acestui echilibrator de încărcare prin deplasarea instanțelor între servere pe baza valorilor și a performanței reale, în loc doar de numărul de solicitări.

Când să folosiți strategia de scalare automată predictivă?

O strategie de scalare automată predictivă ar putea fi o alegere bună pentru aplicația dvs. dacă doriți să reduceți intervenția manuală necesară pentru a ajusta numărul de instanțe.

Dacă aplicația dvs. deservește un grup general de clienți sau vizitatori, poate doriți să utilizați o strategie de monitorizare și scalare mai reactivă. Dacă aplicația dvs. este pentru ceva cu un interval de timp stabilit pentru client, poate doriți să utilizați o strategie mai predictivă.

Unde găsiți servicii de scalare automată?

Există mai multe servicii disponibile pentru a vă ajuta cu scalarea automată. Mulți furnizori de cloud oferă servicii de scalare automată, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure și Google Cloud Platform. Aceste servicii vă pot ajuta să configurați rapid și ușor scalarea automată pentru aplicațiile dvs.

De asemenea, puteți utiliza servicii terță parte pentru a vă ajuta cu scalarea automată. Servicii precum RightScale, Scalr și AppFormix oferă o gamă largă de servicii de scalare automată, cum ar fi analiza predictivă, scalarea automată reactivă și scalarea automată hibridă.

În cele din urmă, puteți folosi instrumente open-source pentru a vă ajuta cu scalarea automată. Instrumente precum Kubernetes și Apache Mesos vă pot ajuta să configurați rapid și ușor scalarea automată pentru aplicațiile dvs.

Concluzie

Scalare automată este o parte importantă a construirii unei aplicații rezistente și fiabile. Scalare automată predictivă este o strategie potențială pe care o puteți utiliza pentru aplicația dvs. Dacă aplicația dvs. utilizează un echilibrator de încărcare, este important să utilizați eficient această scalare automată pentru a evita costurile inutile și potențialele întreruperi. Scalare automată predictivă poate ajuta la utilizarea optimă a echilibratorului de încărcare pe baza valorilor și performanței actuale, mai degrabă decât doar pe numărul de solicitări.

Scalare automată predictivă este utilă deoarece poate fi utilizată pentru a planifica creșterea viitoare și a ajusta resursele în mod proactiv. Nu este ușor de proiectat și implementat, dar poate fi util dacă este făcut corect. Scalare automată predictivă poate fi o alegere bună pentru aplicația dvs. dacă doriți să reduceți intervenția manuală necesară pentru a ajusta numărul de instanțe.