Automaatne skaleerimine: dünaamiline ressursside eraldamine globaalsetele rakendustele

Tänapäeva kiiresti arenevas digimaastikus peavad rakendused suutma tõhusalt ja kulutõhusalt hakkama saada muutuvate töökoormustega. Automaatne skaleerimine ehk dünaamiline ressursside eraldamine on kujunenud kaasaegse pilve infrastruktuuri kriitiliseks komponendiks. See ajaveebipostitus pakub põhjalikku juhendit automaatse skaleerimise mõistmiseks, selle eelistest, rakendusstrateegiatest ja globaalselt jaotatud rakenduste kaalutlustest, tagades optimaalse jõudluse ja ressursside kasutamise, olenemata nõudlusest.

Mis on automaatne skaleerimine?

Automaatne skaleerimine on pilvandmetöötluskeskkonna võime automaatselt reguleerida rakendusele eraldatud arvutusressursside (nt virtuaalmasinad, konteinerid, andmebaasid) mahtu reaalajas nõudluse põhjal. See võimaldab rakendustel suurendada (suurendada ressursse) nõudluse kasvades ja vähendada (vähendada ressursse) nõudluse vähenedes, seda kõike ilma käsitsi sekkumiseta. See dünaamiline kohandamine tagab, et rakendustel on optimaalseks toimimiseks vajalikud ressursid, minimeerides samal ajal kulusid, vältides liigset varustamist.

Põhikontseptsioonid:

• Skaleeritavus: Süsteemi võime tulla toime kasvava töömahuga või selle potentsiaal suureneda, et seda kasvu mahutada.
• Elastsus: Süsteemi võime automaatselt ja dünaamiliselt kohaneda muutuvate töökoormuse nõuetega. Elastsus käib käsikäes skaleeritavusega, kuid rõhutab skaleerimisprotsessi automatiseeritud ja dünaamilist olemust.
• Ressursside eraldamine: Arvutusressursside, nagu CPU, mälu, salvestusruum ja võrgu ribalaius, määramine ja haldamine erinevatele rakendustele või teenustele.

Miks on automaatne skaleerimine oluline?

Automaatne skaleerimine pakub mitmeid olulisi eeliseid ettevõtetele, kes tegutsevad globaalsel turul:

1. Täiustatud jõudlus ja kättesaadavus

Suurendades automaatselt ressursse tipptundidel, tagab automaatne skaleerimine, et rakendused jäävad kasutajatele reageerimisvõimeliseks ja kättesaadavaks. See takistab jõudluse halvenemist, vähendab seisakute riski ja parandab üldist kasutajakogemust. Näiteks e-kaubanduse veebisait, mis kogeb liikluse kasvu musta reede müügi ajal, võib automaatselt pakkuda rohkem servereid suurenenud koormuse käsitlemiseks, säilitades klientidele sujuva ja reageeriva ostukogemuse kogu maailmas.

2. Kulude optimeerimine

Automaatne skaleerimine aitab optimeerida pilve kulusid, tagades, et maksate ainult nende ressursside eest, mida te tegelikult kasutate. Nõudluse madala taseme perioodidel vähendatakse ressursse automaatselt, vähendades infrastruktuuri kulusid. See on eriti kasulik rakenduste puhul, millel on muutuvad liiklusmustrid, näiteks sotsiaalmeedia platvormid või veebipõhised mänguteenused, mis kogevad kasutajate aktiivsuse olulisi kõikumisi päeva jooksul ja erinevates ajavööndites. Näiteks uudiste veebisait võib kogeda tipptundi hommikutundidel Euroopas ja Põhja-Ameerikas, mis nõuab sel ajal rohkem ressursse, kuid öösel vähem ressursse.

3. Parem ressursside kasutamine

Automaatne skaleerimine maksimeerib ressursside kasutamist, eraldades ressursse dünaamiliselt sinna, kus neid kõige rohkem vaja on. See takistab ressursside jõudeolekut nõudluse madala taseme perioodidel, parandades üldist tõhusust ja vähendades jäätmeid. Mõelge globaalsele CRM-süsteemile. Automaatne skaleerimine tagab ressursside jaotamise piirkondadesse, kus on suur aktiivsus, tagades teenuse püsimise kiirena isegi siis, kui kasutamine nihkub Ameerika piirkonnast Euroopa või Aasia piirkonda nende tööpäeva alguses.

4. Vähendatud operatsioonikulud

Automaatne skaleerimine automatiseerib infrastruktuuriressursside haldamise protsessi, vabastades IT-meeskonnad keskenduma strateegilisematele algatustele. See vähendab vajadust käsitsi sekkumise järele, lihtsustab toiminguid ja parandab üldist paindlikkust. Näiteks globaalselt juurutatud mikroteenuste arhitektuuri haldav DevOpsi meeskond saab kasutada automaatset skaleerimist üksikute mikroteenuste automaatseks skaleerimiseks, lähtudes nende konkreetsetest jõudlusnäitajatest, nagu CPU kasutamine või taotluse latentsus. See võimaldab meeskonnal keskenduda rakenduste funktsionaalsuse ja töökindluse parandamisele, selle asemel et kulutada aega infrastruktuuriressursside käsitsi haldamisele.

5. Suurem vastupidavus

Ebaõnnestunud eksemplaride automaatse asendamisega parandab automaatne skaleerimine rakenduste vastupidavust ja vähendab teenusekatkestuste riski. See on eriti oluline kriitiliste rakenduste jaoks, mis nõuavad suurt kättesaadavust, näiteks finantstehingute platvormid või tervishoiusüsteemid. Näiteks finantstehingute platvorm saab kasutada automaatset skaleerimist uute eksemplaride automaatseks käivitamiseks erinevas kättesaadavuse tsoonis, kui olemasolev eksemplar ebaõnnestub, tagades tehingute jätkumise katkestusteta.

Kuidas automaatne skaleerimine töötab

Automaatne skaleerimine hõlmab tavaliselt järgmisi põhikomponente:

1. Mõõdikute kogumine

Automaatse skaleerimise esimene samm on jõudlusmõõdikute kogumine rakendusest ja selle aluseks olevast infrastruktuurist. Need mõõdikud võivad sisaldada CPU kasutamist, mälukasutust, võrguliiklust, taotluse latentsust ja rakendusespetsiifilisi mõõdikuid. Mõõdikute valik sõltub rakenduse spetsiifilistest nõuetest ja automaatse skaleerimise eesmärkidest. Populaarsed jälgimisvahendid on Prometheus, Grafana, Datadog ja CloudWatch (AWS). Näiteks globaalne SaaS-platvorm võib jälgida API-päringute keskmist vastamisaega erinevates piirkondades, et tagada kõigile kasutajatele järjepidev jõudlus.

2. Skaleerimispoliitikad

Skaleerimispoliitikad määratlevad reeglid, mis reguleerivad seda, millal ja kuidas ressursse suurendatakse või vähendatakse. Need poliitikad põhinevad kogutud mõõdikutel ja neid saab konfigureerida skaleerimistoimingute käivitamiseks teatud lävede saavutamisel. Skaleerimispoliitikad võivad olla lihtsad (nt suurendamine, kui CPU kasutamine ületab 70%) või keerulisemad (nt suurendamine, mis põhineb CPU kasutamise, taotluse latentsuse ja järjekorra pikkuse kombinatsioonil). Üldiselt on kahte tüüpi skaleerimispoliitikaid:

• Lähtekohane skaleerimine: Skaleerib ressursse teatud mõõdikute eelmääratletud lävede põhjal. Näiteks suurendamine, kui CPU kasutamine ületab 80% või vähendamine, kui CPU kasutamine langeb alla 30%.
• Ajakohane skaleerimine: Skaleerib ressursse eelmääratletud ajakava põhjal. Näiteks suurendage ressursse tipptundidel ja vähendage ressursse tipptunni välisel ajal. See on kasulik rakenduste jaoks, millel on ennustatavad liiklusmustrid.

3. Skaleerimistoimingud

Skaleerimistoimingud on toimingud, mida tehakse skaleerimispoliitikate käivitamisel. Need toimingud võivad hõlmata uute eksemplaride käivitamist, olemasolevate eksemplaride lõpetamist, olemasolevate eksemplaride suuruse korrigeerimist või rakenduse konfiguratsiooni muutmist. Konkreetsed skaleerimistoimingud sõltuvad skaleeritava ressursi tüübist ja aluseks olevast infrastruktuurist. Pilvepakkujad nagu AWS, Azure ja GCP pakuvad API-sid ja tööriistu nende skaleerimistoimingute automatiseerimiseks. Veebipõhine haridusplatvorm võib kasutada skaleerimistoiminguid uute virtuaalmasinate automaatseks käivitamiseks, kui samaaegsete kasutajate arv ületab teatud läve, tagades, et õpilased pääsevad kursuse materjalidele juurde ilma jõudlusprobleemideta.

4. Skaleerimisgrupp

Skaleerimisgrupp on ressursside kogum, mida hallatakse ühe üksusena. See võimaldab teil hõlpsalt kogu ressursside rühma nõudluse põhjal suurendada või vähendada. Skaleerimisgrupid koosnevad tavaliselt virtuaalmasinatest, konteineritest või muudest arvutusressurssidest. Need sisaldavad sageli ka koormuse tasakaalustajaid, et jaotada liiklust rühma eksemplaride vahel. Veebipõhise haridusplatvormi näite abil saab veebiserverite ja andmebaasiserverite eksemplarid panna skaleerimisgruppidesse, et skaleerida neid süsteemi osi dünaamiliselt.

Automaatse skaleerimise strateegiad

On mitmeid erinevaid automaatse skaleerimise strateegiaid, mida saab kasutada, sõltuvalt rakenduse konkreetsetest nõuetest:

1. Horisontaalne skaleerimine

Horisontaalne skaleerimine hõlmab rakenduse või teenuse eksemplaride lisamist või eemaldamist. See on kõige levinum automaatse skaleerimise tüüp ja sobib hästi rakendustele, mida saab hõlpsasti mitme eksemplari vahel jaotada. Horisontaalset skaleerimist rakendatakse tavaliselt koormuse tasakaalustajate abil, et jaotada liiklust saadaolevate eksemplaride vahel. Näiteks sotsiaalmeediaplatvorm saab kasutada horisontaalset skaleerimist, et lisada rohkem veebiservereid, et tulla toime suurenenud liiklusega suuremahulise sündmuse, näiteks ülemaailmse spordiürituse ajal. Konteinerdatud mikroteenuste arhitektuur sobib eriti hästi horisontaalseks skaleerimiseks.

2. Vertikaalne skaleerimine

Vertikaalne skaleerimine hõlmab ühe rakenduse või teenuse eksemplarile eraldatud ressursside suurendamist või vähendamist. See võib hõlmata eksemplari CPU, mälu või salvestusruumi mahu suurendamist. Vertikaalset skaleerimist kasutatakse tavaliselt rakenduste jaoks, mida piiravad ühe eksemplari ressursid. Vertikaalsel skaleerimisel on aga piirangud, kuna ühe eksemplarile saab eraldada maksimaalse ressursi hulga. Virtuaalmasinas töötav videoredigeerimisrakendus võib kasutada vertikaalset skaleerimist, et suurendada rakenduse jaoks saadaolevat RAM-i mahtu suurte videofailidega töötamisel.

3. Ennustav skaleerimine

Ennustav skaleerimine kasutab ajaloolisi andmeid ja masinõppe algoritme, et ennustada tulevast nõudlust ja automaatselt skaleerida ressursse ette. See võib aidata vältida jõudluse halvenemist tipptundidel ja parandada üldist ressursside kasutamist. Ennustav skaleerimine on eriti kasulik rakenduste jaoks, millel on ennustatavad liiklusmustrid, nagu e-kaubanduse veebisaidid, mis kogevad hooajalisi nõudluse tippe. Näiteks veebipõhine jaemüüja võib kasutada ennustavat skaleerimist, et automaatselt pakkuda rohkem servereid jõuluostude hooaja eel.

4. Reageeriv skaleerimine

Reageeriv skaleerimine hõlmab ressursside skaleerimist vastuseks reaalajas nõudluse muutustele. See on kõige levinum automaatse skaleerimise tüüp ja sobib hästi rakendustele, millel on ettearvamatud liiklusmustrid. Reageeriv skaleerimine kasutab tavaliselt lähtekohaseid skaleerimispoliitikaid, et käivitada skaleerimistoiminguid, kui teatud jõudlusmõõdikud ületavad eelmääratletud lävesid. Uudiste veebisait saab kasutada reageerivat skaleerimist ressursside automaatseks suurendamiseks, kui suur uudistesündmus põhjustab liikluse kasvu.

Globaalsete rakenduste kaalutlused

Globaalselt jaotatud rakenduste jaoks automaatse skaleerimise rakendamisel tuleb arvestada mitmete täiendavate kaalutlustega:

1. Geograafiline levitamine

Globaalsed rakendused tuleks kasutusele võtta mitmes geograafilises piirkonnas, et tagada kasutajatele kogu maailmas kõrge kättesaadavus ja madal latentsus. Automaatne skaleerimine tuleks konfigureerida ressursse iseseisvalt skaleerima igas piirkonnas kohaliku nõudluse põhjal. See nõuab hoolikat planeerimist ja koordineerimist, et tagada ressursside nõuetekohane jaotus kogu maailmas. Näiteks globaalne mängufirma saab juurutada mänguservereid mitmes piirkonnas ja kasutada automaatset skaleerimist ressursside automaatseks skaleerimiseks igas piirkonnas, lähtudes selles piirkonnas olevate mängijate arvust.

2. Ajavööndid

Liiklusmustrid võivad eri ajavööndites oluliselt erineda. Automaatsed skaleerimispoliitikad tuleks konfigureerida neid ajavööndite erinevusi arvesse võtma ja ressursse vastavalt skaleerima. See võib hõlmata ajapõhise skaleerimise kasutamist ressursside automaatseks suurendamiseks iga piirkonna tipptundidel ja ressursside vähendamist tipptunni välisel ajal. Näiteks globaalne klienditoe platvorm vajab tõenäoliselt rohkem ressursse iga piirkonna tavapärastel tööaegadel, vähendades ressursside mahtu tipptunni välisel ajal. See tagab reageerimisvõime klienditoe jaoks kogu maailmas.

3. Andmete dubleerimine

Andmete dubleerimine on globaalselt jaotatud rakenduses andmete järjepidevuse ja kättesaadavuse tagamiseks hädavajalik. Automaatne skaleerimine tuleks integreerida andmete dubleerimise mehhanismidega, et tagada andmete automaatne dubleerimine uutesse eksemplaridesse nende käivitamisel. See nõuab hoolikat planeerimist ja koordineerimist, et tagada andmete tõhus ja järjepidev dubleerimine. Rahvusvaheline pank kasutaks andmete dubleerimist, et tagada uute eksemplaride kiire sünkroonimine klientide finantsandmetega erinevates piirkondades.

4. Kulude optimeerimine

Automaatne skaleerimine võib aidata optimeerida pilve kulusid, tagades, et maksate ainult nende ressursside eest, mida te tegelikult kasutate. Kuid on oluline hoolikalt jälgida ressursside kasutamist ja optimeerida skaleerimispoliitikaid, et vältida liigset varustamist. See võib hõlmata erinevat tüüpi eksemplaride kasutamist erinevates piirkondades, et kasutada ära piirkondlikke hinnaerinevusi. Globaalne e-kaubanduse platvorm peab kulude tõhususe säilitamiseks pidevalt jälgima ja optimeerima ressursside kasutamist. Kulude optimeerimine hõlmab sageli spot-eksemplaride või reserveeritud eksemplaride kasutamist vastavalt vajadusele.

5. Jälgimine ja hoiatamine

On oluline jälgida oma automaatse skaleerimise infrastruktuuri jõudlust ja seadistada hoiatused, et teid probleemidest teavitada. See aitab teil probleeme kiiresti tuvastada ja lahendada ning tagada, et teie rakendus jääb kättesaadavaks ja reageerimisvõimeliseks. Jälgimine peaks hõlmama selliseid mõõdikuid nagu CPU kasutamine, mälukasutus, võrguliiklus ja taotluse latentsus. Hoiatused tuleks konfigureerida käivituma, kui teatud läved ületatakse. Näiteks võib käivitada hoiatuse, kui skaleerimisgrupis olevate eksemplaride arv langeb alla teatud läve, mis viitab potentsiaalsele probleemile. Mõelge globaalsele aktsiatehingute platvormile; jälgimine ja hoiatamine tagavad viivitamatu teadlikkuse kõigist jõudlusprobleemidest, mis võivad tehinguid mõjutada.

Tööriistad ja tehnoloogiad

Pilvekeskkondades automaatse skaleerimise rakendamiseks saab kasutada mitmeid tööriistu ja tehnoloogiaid:

• Amazon EC2 Auto Scaling: Amazon Web Servicesi (AWS) pakutav teenus, mis reguleerib automaatselt teie Auto Scalingu grupis olevate EC2 eksemplaride arvu vastavalt nõudlusele.
• Azure Virtual Machine Scale Sets: Microsoft Azure'i pakutav teenus, mis võimaldab teil luua ja hallata identsete koormusega tasakaalustatud VM-ide rühma.
• Google Cloud Autoscaling: Google Compute Engine'i funktsioon, mis reguleerib automaatselt juhitud eksemplaride rühmas olevate VM-i eksemplaride arvu vastavalt nõudlusele.
• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Kubernetes'i kontroller, mis skaleerib automaatselt deploi või replikatsioonikontrolleri, replika seti või olekuga seti podide arvu, lähtudes täheldatud CPU kasutamisest või muudest valitud mõõdikutest.
• Prometheus: Avatud lähtekoodiga jälgimis- ja hoiatustööriistakomplekt, mida saab kasutada rakenduste ja infrastruktuuri jõudlusmõõdikute kogumiseks.
• Grafana: Avatud lähtekoodiga andmete visualiseerimis- ja jälgimisvahend, mida saab kasutada Prometheus'i mõõdikute põhjal armatuurlaudade ja hoiatuste loomiseks.

Automaatse skaleerimise parimad tavad

Veendumaks, et teie automaatse skaleerimise rakendamine on tõhus, järgige neid parimaid tavasid:

• Määratlege selged skaleerimispoliitikad: Määratlege selged ja hästi määratletud skaleerimispoliitikad, mis põhinevad teie rakenduse konkreetsetel nõuetel. Arvestage selliste teguritega nagu liiklusmustrid, jõudlusnõuded ja kulupiirangud.
• Kasutage sobivaid mõõdikuid: Valige oma rakenduse jõudluse jälgimiseks sobivad mõõdikud. Need mõõdikud peaksid olema seotud teie tehtavate skaleerimisotsustega.
• Testige oma automaatse skaleerimise konfiguratsiooni: Testige oma automaatse skaleerimise konfiguratsiooni põhjalikult, et veenduda selle ootuspärases toimimises. See hõlmab suurendamise, vähendamise ja rikete stsenaariumide testimist.
• Jälgige oma infrastruktuuri: Jälgige pidevalt oma automaatse skaleerimise infrastruktuuri, et probleeme kiiresti tuvastada ja lahendada.
• Optimeerige oma rakendus: Optimeerige oma rakendus, et muuta see skaleeritavamaks ja vastupidavamaks. See hõlmab vahemällu salvestamist, koormuse tasakaalustamist ja asünkroonset töötlemist.
• Automatiseerige kõike: Automatiseerige nii palju kui võimalik automaatse skaleerimise protsessist, sealhulgas skaleerimispoliitika seadistamine, skaleerimistoimingud ja jälgimine. See vähendab vajadust käsitsi sekkumise järele ja parandab üldist tõhusust.

Järeldus

Automaatne skaleerimine on võimas tööriist ressursside dünaamiliseks haldamiseks pilvekeskkondades. Skaleerides ressursse automaatselt vastavalt nõudlusele, võib automaatne skaleerimine parandada jõudlust, optimeerida kulusid ja vähendada operatsioonikulusid. Globaalselt jaotatud rakenduste puhul on automaatse skaleerimise rakendamisel oluline arvestada selliste teguritega nagu geograafiline levitamine, ajavööndid ja andmete dubleerimine. Järgides selles ajaveebipostituses kirjeldatud parimaid tavasid, saate tagada, et teie automaatse skaleerimise rakendamine on tõhus ja aitab teil pakkuda usaldusväärset ja toimivat kogemust kasutajatele kogu maailmas. Automaatne skaleerimine on fundamentaalne tehnoloogia ettevõtetele, kes soovivad areneda kaasaegsete digitaalsete rakenduste dünaamilises maailmas.