為什麼預測性自動縮放成為資源縮放的趨勢？

自動縮放，尤其是預測性自動縮放，是雲計算研究社區的趨勢。

這種炒作是有道理的，因為為您的雲應用程序設置正確的自動擴展策略可以為您節省大量資金。

您是否厭倦了繁忙的手動資源擴展策略或尋找雲資源擴展的未來趨勢？ 你是在正確的地方。 本文將指導您避免為應用程序很少使用的雲資源付費。 那麼，讓我們開始吧！

雲計算通過互聯網以最少的管理工作提供按需的不同計算和 IT 資源和服務。 可擴展性意味著增加或減少這些雲資源以適應應用程序不斷變化的需求。

擴展策略

系統可以通過兩種不同的策略在現有基礎架構中增加或縮減其資源：

• 垂直縮放
• 水平縮放

垂直縮放

垂直擴展是升級或降級現有基礎設施的現有資源、實例或節點。 例如，一個系統在垂直擴展中為現有節點增加更多的計算能力。

垂直縮放有兩個操作： scale-up 和 scale-down 。 向現有節點添加更多電力或資源是一種擴展操作。 從現有節點中刪除一些資源是一種按比例縮小的操作。

水平縮放

與垂直擴展不同，水平擴展是指在現有基礎設施中添加或刪除更多實例或節點，而不是升級現有節點。 在水平擴展中，系統通過向現有基礎架構添加更多節點或機器來增長。

橫向擴展有兩個操作：向外擴展和向內擴展。 橫向擴展意味著向現有基礎架構添加更多節點或機器。 相反，縮減操作會從現有基礎設施中移除任何現有節點或機器。

什麼是雲計算中的自動縮放？

Auto-Scaling 是一個雲計算術語，指的是自動調整應用程序的雲資源。 它是一種無需任何人工交互即可自動增加或減少資源以維持應用程序性能的能力。

自動縮放在任何地方都有潛在的應用，從您的 Web 應用程序到數據庫。 它還可以幫助您的公司管理季節性流量高峰和需求突然激增。 例如，如果您預計假期前後的銷售額會增加，您的自動擴展策略可以自動添加（雲）服務器來幫助您應對增加的流量突發。

為什麼自動縮放對您的業務增長很重要

隨著業務的增長，您可能會發現需要擴大工程團隊以滿足需求。 這可能具有挑戰性，因為很難找到精通正確技術的工程師。 此外，招聘工程師是一個漫長而昂貴的過程，有時您可能會立即需要他們，但沒有足夠的預算來支付他們的費用。

自動擴展允許您根據需要擴展服務器，同時避免僱用更多工程師的費用。 您仍然可以完全控制您的基礎架構，但您可以使用預定義的規則進行擴展和縮減，而不是手動添加服務器。

這可以節省您的工程團隊手動添加服務器所需的時間和精力，尤其是在您迫切需要更多服務器的情況下。

自動縮放還消除了工程師手動添加和維護服務器的責任，這意味著他們可以專注於其他任務。

誰需要自動縮放

對於嚴重依賴其應用程序的企業來說，自動縮放是一個很好的工具。 自動縮放可以幫助您節省資金、優化資源並確保您的應用程序始終以最佳狀態運行。

如果您的應用程序需要更多的計算能力，自動擴展可以自動擴展資源以滿足需求。 如果需求減少，自動縮放可以自動縮減資源以節省能源和成本。

自動縮放對於需要提高應用程序可用性的企業也很有幫助。 通過添加額外的服務器在發生故障時接管，您可以確保您的應用程序始終可用。 這對於嚴重依賴其應用程序的企業尤其重要。

何時不使用自動縮放

自動縮放可快速擴展或縮減資源以滿足應用程序的需求並提高其可用性。 但是，自動縮放並不總是正確的選擇。

如果您的應用程序使用率低或不經常使用，則可能不需要自動縮放。 在這種情況下，您最好使用靜態方法來擴展資源。 如果您的應用程序具有可預測的使用模式，您還應該考慮靜態縮放而不是自動縮放。

最後，您應該考慮自動縮放的複雜性。 自動縮放可能很複雜，需要大量調整和故障排除。 如果您沒有時間或資源專門用於此，您可能需要考慮一種靜態方法來擴展您的資源。

自動縮放的不同方法

根據自動縮放決策的觸發機制，自動縮放分為幾種方法。 如果您使用垂直縮放和橫向擴展或縮小操作，則自動縮放決策包括放大或縮小操作，同時使用水平縮放。

讓我們簡單地看一下自動縮放策略的三種最常見的分類：

#1。 反應式或需求驅動的自動縮放

一種自動縮放方法，它觸發自動縮放決策（基礎設施的增長或收縮）作為對事件發生的反應。 通常，當系統檢測到需求增加時，就會發生這種類型的自動縮放。

需求的增加可能與對現有基礎設施資源的實時監控有關。 例如，只要已可用節點的 CPU 使用率超過閾值，系統就可以擴展基礎設施。 同樣，資源會根據 CPU 利用率不足閾值進行縮減。

#2。 計劃或時間驅動的自動縮放

預定的自動縮放方法根據預定義的預定時間擴大或縮小基礎設施。 這種自動縮放方法考慮了固定的時間間隔來添加或刪除資源。

#3。 預測性自動縮放

這種自動縮放方法會自動調整應用程序的資源以滿足預計需求。 預測性自動縮放使用機器學習來預測需求和增長，或者根據預測的需求縮減資源。

預測方法旨在預測和規劃未來的傳入工作負載。 它將過去的趨勢與當前的指標相結合，並預測應用程序將如何執行以及維持該性能水平所需的資源。

預測性自動縮放如何工作？

它監控資源利用率並分析歷史數據以預測未來需求。 資源利用率是指 CPU 和內存使用率等指標。

預測性自動縮放使用趨勢機器學習方法來預測需求，這些方法對歷史數據進行訓練。 預測性自動縮放模型可以分析一天中的時間、星期幾和在線客戶數量等因素，以預測未來的需求。 當您可以預測潛在需求時，您可以相應地設置閾值。

隨著機器學習的最新趨勢，預測性自動縮放已將其範圍從預測未來需求擴展。 強化和順序學習方法使得不斷從錯誤中學習成為可能。 因此，預測算法可以訓練新事件並相應地調整閾值。

預測性自動縮放的好處

預測性自動縮放能夠更快速、更準確地縮放應用程序。 預測性自動縮放的另一個優點是它比反應性自動縮放更主動。 因此，預測性自動縮放可以更好地管理應用程序的負載。

預測性自動縮放也比反應式更準確，因為它分析歷史數據以預測未來需求。 它通常比管理資源的反應式自動縮放更精確。 預測性自動縮放的其他一些好處如下：

• 幾乎不需要人工干預
• 隨著負載的增加更容易擴展和添加實例
• 減少過度配置的機會
• 通過主動響應預測需求來確保可用性

預測性自動縮放的缺點

預測性自動縮放策略的一些缺點如下：

• 選擇正確的預測算法具有挑戰性
• 訓練數據預處理不當可能導致高誤報預測

為什麼使用預測性自動縮放？

自動縮放可能是一個非常手動的過程，可能需要經常關注，具體取決於您使用的策略。 預測性自動縮放可以幫助自動化大部分流程，並減少您手動進行調整的必要性。

自動縮放策略可能要求應用程序過度配置或配置不足。 過度配置會給您的應用程序增加不必要的開支。 供應不足會造成瓶頸並導致應用程序中斷。

大多數現代應用程序都使用負載平衡器。 預測性自動縮放可以根據實際指標和性能而不是僅僅根據請求數量在服務器之間轉移實例，從而幫助優化使用此負載均衡器。

何時使用預測性自動縮放策略？

如果您想減少調整實例數量所需的手動干預，那麼預測性自動縮放策略可能是您應用程序的不錯選擇。

如果您的應用程序服務於一般客戶或訪問者群體，您可能希望使用更具反應性的監控和擴展策略。 如果您的應用程序針對的是為客戶設定的時間表，您可能需要使用更具預測性的策略。

在哪裡可以找到自動縮放服務？

有多種服務可幫助您進行自動縮放。 許多雲供應商提供自動擴展服務，例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform。 這些服務可以幫助您快速輕鬆地為您的應用程序設置自動縮放。

您還可以使用第三方服務來幫助您進行自動縮放。 RightScale、Scalr 和 AppFormix 等服務提供了一系列自動縮放服務，例如預測分析、反應式自動縮放和混合自動縮放。

最後，您可以使用開源工具來幫助您進行自動縮放。 Kubernetes 和 Apache Mesos 等工具可以幫助您快速輕鬆地為您的應用程序設置自動縮放。

結論

自動縮放是構建有彈性且可靠的應用程序的重要部分。 預測性自動縮放是一種可用於您的應用程序的潛在策略。 如果您的應用程序使用負載均衡器，那麼有效地使用這種自動縮放以避免不必要的成本和潛在的中斷是很重要的。 預測性自動縮放有助於根據當前指標和性能（而不僅僅是請求數量）優化使用負載均衡器。

預測性自動縮放很有用，因為它可用於規劃未來增長並主動調整資源。 設計和實施並不容易，但如果做得正確，它會很有幫助。 如果您想減少調整實例數量所需的手動干預，那麼預測性自動縮放對於您的應用程序來說是一個不錯的選擇。