Automatické škálování: Dynamická alokace zdrojů pro globální aplikace

V dnešním rychle se vyvíjejícím digitálním prostředí musí být aplikace schopny efektivně a nákladově efektivně zvládat kolísající pracovní zátěže. Automatické škálování neboli dynamická alokace zdrojů se stalo kritickou součástí moderní cloudové infrastruktury. Tento blogový příspěvek poskytuje komplexního průvodce pro pochopení automatického škálování, jeho výhod, implementačních strategií a úvah pro globálně distribuované aplikace, zajišťující optimální výkon a využití zdrojů bez ohledu na poptávku.

Co je automatické škálování?

Automatické škálování je schopnost prostředí cloud computingu automaticky upravovat množství výpočetních zdrojů (např. virtuální stroje, kontejnery, databáze) přidělených aplikaci na základě poptávky v reálném čase. Umožňuje aplikacím škálovat nahoru (navýšit zdroje), když se poptávka zvýší, a škálovat dolů (snížit zdroje), když se poptávka sníží, a to vše bez manuálního zásahu. Toto dynamické přizpůsobení zajišťuje, že aplikace mají zdroje, které potřebují k optimálnímu fungování, a zároveň minimalizuje náklady tím, že se vyhýbá nadměrnému zajištění.

Klíčové koncepty:

• Škálovatelnost: Schopnost systému zvládnout rostoucí množství práce nebo jeho potenciál být rozšířen za účelem přizpůsobení se tomuto růstu.
• Elasticita: Schopnost systému automaticky a dynamicky se přizpůsobovat měnícím se požadavkům na pracovní zátěž. Elasticita jde ruku v ruce se škálovatelností, ale zdůrazňuje automatickou a dynamickou povahu procesu škálování.
• Alokace zdrojů: Proces přiřazování a správy výpočetních zdrojů, jako je CPU, paměť, úložiště a šířka pásma sítě, různým aplikacím nebo službám.

Proč je automatické škálování důležité?

Automatické škálování nabízí několik významných výhod pro podniky působící na globálním trhu:

1. Zvýšený výkon a dostupnost

Automatickým škálováním zdrojů během období špičkového provozu zajišťuje automatické škálování, že aplikace zůstanou responzivní a dostupné uživatelům. Tím se zabrání zhoršení výkonu, sníží se riziko výpadků a zlepší se celková uživatelská zkušenost. Například webové stránky elektronického obchodu, které zaznamenávají nárůst návštěvnosti během výprodeje na Černý pátek, mohou automaticky zřídit více serverů, aby zvládly zvýšenou zátěž, a udržet tak plynulý a responzivní zážitek z nakupování pro zákazníky po celém světě.

2. Optimalizace nákladů

Automatické škálování pomáhá optimalizovat náklady na cloud tím, že zajišťuje, že platíte pouze za zdroje, které skutečně používáte. Během období nízké poptávky se zdroje automaticky škálují dolů, čímž se snižují náklady na infrastrukturu. To je zvláště výhodné pro aplikace s proměnlivými vzory provozu, jako jsou platformy sociálních médií nebo online herní služby, které zaznamenávají výrazné výkyvy v aktivitě uživatelů během dne a v různých časových pásmech. Například zpravodajský web může zaznamenat špičkový provoz během ranních hodin v Evropě a Severní Americe, což vyžaduje více zdrojů během těchto období, ale méně zdrojů během noci.

3. Zlepšené využití zdrojů

Automatické škálování maximalizuje využití zdrojů dynamickým přidělováním zdrojů tam, kde jsou nejvíce potřeba. Tím se zabrání nečinnosti zdrojů během období nízké poptávky, zlepší se celková efektivita a sníží se plýtvání. Vezměte si globální systém CRM. Automatické škálování zajišťuje, že zdroje jsou distribuovány do regionů s vysokou aktivitou, takže služba zůstane rychlá, i když se využití přesune z amerického regionu do evropského nebo asijského regionu, jak začíná jejich pracovní den.

4. Snížená provozní režie

Automatické škálování automatizuje proces správy infrastrukturních zdrojů a uvolňuje týmy IT, aby se mohly soustředit na strategičtější iniciativy. To snižuje potřebu manuálního zásahu, zjednodušuje operace a zlepšuje celkovou agilitu. Například tým DevOps spravující globálně nasazenou architekturu mikroslužeb může využít automatické škálování k automatickému škálování jednotlivých mikroslužeb na základě jejich specifických metrik výkonu, jako je využití CPU nebo latence požadavků. To umožňuje týmu soustředit se na zlepšování funkčnosti a spolehlivosti aplikací, místo aby trávil čas manuální správou infrastrukturních zdrojů.

5. Zvýšená odolnost

Automatickou výměnou selhávajících instancí zvyšuje automatické škálování odolnost aplikací a snižuje riziko narušení služeb. To je zvláště důležité pro kritické aplikace, které vyžadují vysokou dostupnost, jako jsou platformy pro finanční obchodování nebo systémy zdravotní péče. Například platforma pro finanční obchodování může používat automatické škálování k automatickému spouštění nových instancí v jiné zóně dostupnosti, pokud stávající instance selže, a zajistit tak, že obchodní operace budou pokračovat bez přerušení.

Jak automatické škálování funguje

Automatické škálování obvykle zahrnuje následující klíčové komponenty:

1. Sběr metrik

Prvním krokem v automatickém škálování je sběr metrik výkonu z aplikace a její základní infrastruktury. Tyto metriky mohou zahrnovat využití CPU, využití paměti, síťový provoz, latenci požadavků a vlastní metriky specifické pro danou aplikaci. Volba metrik bude záviset na specifických požadavcích aplikace a cílech automatického škálování. Mezi oblíbené nástroje pro monitorování patří Prometheus, Grafana, Datadog a CloudWatch (AWS). Například globální platforma SaaS může sledovat průměrnou dobu odezvy pro požadavky API v různých regionech, aby zajistila konzistentní výkon pro všechny uživatele.

2. Zásady škálování

Zásady škálování definují pravidla, která řídí, kdy a jak se zdroje škálují nahoru nebo dolů. Tyto zásady jsou založeny na shromážděných metrikách a lze je nakonfigurovat tak, aby spouštěly akce škálování, když jsou splněny určité prahové hodnoty. Zásady škálování mohou být jednoduché (např. škálovat nahoru, když využití CPU překročí 70 %) nebo složitější (např. škálovat nahoru na základě kombinace využití CPU, latence požadavků a délky fronty). Obecně existují dva typy zásad škálování:

• Škálování na základě prahových hodnot: Škáluje zdroje na základě předdefinovaných prahových hodnot pro specifické metriky. Například škálovat nahoru, když využití CPU překročí 80 %, nebo škálovat dolů, když využití CPU klesne pod 30 %.
• Škálování na základě plánu: Škáluje zdroje na základě předdefinovaného plánu. Například škálovat zdroje nahoru během špičkových obchodních hodin a škálovat zdroje dolů během mimopracovních hodin. To je užitečné pro aplikace s předvídatelnými vzory provozu.

3. Akce škálování

Akce škálování jsou akce, které se provádějí, když jsou spuštěny zásady škálování. Tyto akce mohou zahrnovat spouštění nových instancí, ukončování stávajících instancí, úpravu velikosti stávajících instancí nebo úpravu konfigurace aplikace. Konkrétní akce škálování budou záviset na typu škálovaného zdroje a základní infrastruktuře. Poskytovatelé cloudu, jako jsou AWS, Azure a GCP, poskytují API a nástroje pro automatizaci těchto akcí škálování. Online vzdělávací platforma může používat akce škálování k automatickému spouštění nových virtuálních strojů, když počet souběžných uživatelů překročí určitou prahovou hodnotu, a zajistit tak, že studenti mají přístup ke studijním materiálům bez problémů s výkonem.

4. Skupina škálování

Skupina škálování je kolekce zdrojů, které jsou spravovány jako jediná jednotka. To vám umožňuje snadno škálovat nahoru nebo dolů celou skupinu zdrojů na základě poptávky. Skupiny škálování se obvykle skládají z virtuálních strojů, kontejnerů nebo jiných výpočetních zdrojů. Často také zahrnují nástroje pro vyrovnávání zátěže, které distribuují provoz mezi instance ve skupině. Použijeme-li příklad online vzdělávací platformy, instance webových serverů a databázových serverů lze umístit do skupin škálování, aby se tyto části systému dynamicky škálovaly.

Strategie automatického škálování

Existuje několik různých strategií automatického škálování, které lze použít, v závislosti na specifických požadavcích aplikace:

1. Horizontální škálování

Horizontální škálování zahrnuje přidávání nebo odebírání instancí aplikace nebo služby. Jedná se o nejběžnější typ automatického škálování a je vhodný pro aplikace, které lze snadno distribuovat mezi více instancí. Horizontální škálování se obvykle implementuje pomocí nástrojů pro vyrovnávání zátěže, které distribuují provoz mezi dostupné instance. Například platforma sociálních médií může používat horizontální škálování k přidání dalších webových serverů, aby zvládla zvýšený provoz během významné události, jako je globální sportovní událost. Kontejnerizovaná architektura mikroslužeb je zvláště vhodná pro horizontální škálování.

2. Vertikální škálování

Vertikální škálování zahrnuje zvyšování nebo snižování zdrojů přidělených jedné instanci aplikace nebo služby. To může zahrnovat zvýšení CPU, paměti nebo kapacity úložiště instance. Vertikální škálování se obvykle používá pro aplikace, které jsou omezeny zdroji jedné instance. Vertikální škálování má však omezení, protože existuje maximální množství zdrojů, které lze přidělit jedné instanci. Aplikace pro úpravu videa spuštěná na virtuálním stroji může používat vertikální škálování ke zvýšení množství paměti RAM dostupné aplikaci při práci s velkými videosoubory.

3. Prediktivní škálování

Prediktivní škálování používá historická data a algoritmy strojového učení k predikci budoucí poptávky a automatickému škálování zdrojů předem. To může pomoci zabránit zhoršení výkonu během období špičkového provozu a zlepšit celkové využití zdrojů. Prediktivní škálování je zvláště užitečné pro aplikace s předvídatelnými vzory provozu, jako jsou webové stránky elektronického obchodu, které zaznamenávají sezónní špičky v poptávce. Například online prodejce může používat prediktivní škálování k automatickému zřizování více serverů v očekávání vánoční nákupní sezóny.

4. Reaktivní škálování

Reaktivní škálování zahrnuje škálování zdrojů v reakci na změny v poptávce v reálném čase. Jedná se o nejběžnější typ automatického škálování a je vhodný pro aplikace s nepředvídatelnými vzory provozu. Reaktivní škálování obvykle používá zásady škálování na základě prahových hodnot ke spouštění akcí škálování, když určité metriky výkonu překročí předdefinované prahové hodnoty. Zpravodajský web může používat reaktivní škálování k automatickému škálování zdrojů, když významná zpravodajská událost způsobí nárůst provozu.

Úvahy pro globální aplikace

Při implementaci automatického škálování pro globálně distribuované aplikace je třeba mít na paměti několik dalších úvah:

1. Geografická distribuce

Globální aplikace by měly být nasazeny ve více geografických oblastech, aby byla zajištěna vysoká dostupnost a nízká latence pro uživatele po celém světě. Automatické škálování by mělo být nakonfigurováno tak, aby škálovalo zdroje nezávisle v každé oblasti na základě místní poptávky. To vyžaduje pečlivé plánování a koordinaci, aby bylo zajištěno, že zdroje jsou správně distribuovány po celém světě. Například globální herní společnost může nasadit herní servery ve více regionech a používat automatické škálování k automatickému škálování zdrojů v každém regionu na základě počtu hráčů v daném regionu.

2. Časová pásma

Vzory provozu se mohou výrazně lišit v různých časových pásmech. Zásady automatického škálování by měly být nakonfigurovány tak, aby zohledňovaly tyto rozdíly v časových pásmech a odpovídajícím způsobem škálovaly zdroje. To může zahrnovat použití škálování na základě plánu k automatickému škálování zdrojů během špičkových hodin v každém regionu a škálování zdrojů dolů během mimopracovních hodin. Například globální platforma zákaznické podpory bude pravděpodobně potřebovat více zdrojů během běžné pracovní doby v každém regionu a škálovat dolů během mimopracovních hodin. Tím je zajištěna odezva pro zákaznickou podporu po celém světě.

3. Replikace dat

Replikace dat je nezbytná pro zajištění konzistence a dostupnosti dat v globálně distribuované aplikaci. Automatické škálování by mělo být integrováno s mechanismy replikace dat, aby bylo zajištěno, že data jsou automaticky replikována do nových instancí při jejich spuštění. To vyžaduje pečlivé plánování a koordinaci, aby bylo zajištěno, že data jsou replikována efektivně a konzistentně. Mezinárodní banka by využívala replikaci dat k zajištění rychlé synchronizace finančních dat zákazníků novými instancemi v různých regionech.

4. Optimalizace nákladů

Automatické škálování může pomoci optimalizovat náklady na cloud tím, že zajistí, že platíte pouze za zdroje, které skutečně používáte. Je však důležité pečlivě sledovat využití zdrojů a optimalizovat zásady škálování, abyste se vyhnuli nadměrnému zřizování. To může zahrnovat použití různých typů instancí v různých regionech, abyste využili rozdíly v regionálních cenách. Globální platforma elektronického obchodu musí neustále sledovat a optimalizovat využití zdrojů, aby udržela efektivní náklady. Optimalizace nákladů často zahrnuje použití spotových instancí nebo rezervovaných instancí, pokud je to vhodné.

5. Monitorování a upozorňování

Je zásadní sledovat výkon vaší infrastruktury automatického škálování a nastavit upozornění, která vás upozorní na jakékoli problémy. To vám pomůže rychle identifikovat a vyřešit problémy a zajistit, že vaše aplikace zůstane dostupná a responzivní. Monitorování by mělo zahrnovat metriky, jako je využití CPU, využití paměti, síťový provoz a latence požadavků. Upozorňování by mělo být nakonfigurováno tak, aby se spustilo, když jsou překročeny určité prahové hodnoty. Například upozornění lze spustit, pokud počet instancí ve skupině škálování klesne pod určitou prahovou hodnotu, což naznačuje potenciální problém. Vezměte si globální platformu pro obchodování s akciemi; monitorování a upozorňování zajišťuje okamžité povědomí o jakýchkoli problémech s výkonem, které by mohly ovlivnit obchody.

Nástroje a technologie

K implementaci automatického škálování v cloudových prostředích lze použít několik nástrojů a technologií:

• Amazon EC2 Auto Scaling: Služba poskytovaná společností Amazon Web Services (AWS), která automaticky upravuje počet instancí EC2 ve vaší skupině Auto Scaling na základě poptávky.
• Azure Virtual Machine Scale Sets: Služba poskytovaná společností Microsoft Azure, která vám umožňuje vytvářet a spravovat skupinu identických virtuálních počítačů s vyrovnáváním zátěže.
• Google Cloud Autoscaling: Funkce Google Compute Engine, která automaticky upravuje počet instancí virtuálních počítačů ve spravované skupině instancí na základě poptávky.
• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Řadič Kubernetes, který automaticky škáluje počet podů v nasazení, replikačním řadiči, sadě replik nebo stavové sadě na základě pozorovaného využití CPU nebo jiných vybraných metrik.
• Prometheus: Monitorovací a upozorňovací sada nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem, kterou lze použít ke sběru metrik výkonu z aplikací a infrastruktury.
• Grafana: Nástroj pro vizualizaci a monitorování dat s otevřeným zdrojovým kódem, který lze použít k vytváření řídicích panelů a upozornění na základě metrik Prometheus.

Doporučené postupy pro automatické škálování

Chcete-li zajistit, aby byla vaše implementace automatického škálování efektivní, dodržujte tyto doporučené postupy:

• Definujte jasné zásady škálování: Definujte jasné a dobře definované zásady škálování, které jsou založeny na specifických požadavcích vaší aplikace. Zvažte faktory, jako jsou vzory provozu, požadavky na výkon a omezení nákladů.
• Používejte vhodné metriky: Vyberte vhodné metriky pro sledování výkonu vaší aplikace. Tyto metriky by měly být relevantní pro rozhodnutí o škálování, která provádíte.
• Otestujte konfiguraci automatického škálování: Důkladně otestujte konfiguraci automatického škálování, abyste zajistili, že funguje podle očekávání. To zahrnuje testování škálování nahoru, škálování dolů a zvládání scénářů selhání.
• Monitorujte svou infrastrukturu: Neustále monitorujte svou infrastrukturu automatického škálování, abyste rychle identifikovali a vyřešili jakékoli problémy.
• Optimalizujte svou aplikaci: Optimalizujte svou aplikaci, aby byla škálovatelnější a odolnější. To zahrnuje použití ukládání do mezipaměti, vyrovnávání zátěže a asynchronního zpracování.
• Automatizujte vše: Automatizujte co nejvíce procesu automatického škálování, včetně konfigurace zásad škálování, akcí škálování a monitorování. Tím se sníží potřeba manuálního zásahu a zlepší se celková efektivita.

Závěr

Automatické škálování je výkonný nástroj pro dynamickou správu zdrojů v cloudových prostředích. Automatickým škálováním zdrojů na základě poptávky může automatické škálování zlepšit výkon, optimalizovat náklady a snížit provozní režii. U globálně distribuovaných aplikací je při implementaci automatického škálování zásadní zvážit faktory, jako je geografická distribuce, časová pásma a replikace dat. Dodržováním doporučených postupů uvedených v tomto blogovém příspěvku můžete zajistit, že vaše implementace automatického škálování bude efektivní a pomůže vám poskytnout spolehlivý a výkonný zážitek pro uživatele po celém světě. Automatické škálování je základní technologie pro podniky, které se snaží prosperovat v dynamickém světě moderních digitálních aplikací.