راهنمای جامع مقیاس‌بندی خودکار، شامل مزایا، پیاده‌سازی، استراتژی‌ها و ملاحظات برای برنامه‌های توزیع‌شده جهانی.
مقیاس‌بندی خودکار: تخصیص پویای منابع برای برنامه‌های جهانی
در چشم انداز دیجیتال امروزی که به سرعت در حال تحول است، برنامه ها باید بتوانند حجم کاری نوسانی را به طور موثر و مقرون به صرفه مدیریت کنند. مقیاس‌بندی خودکار، یا تخصیص پویای منابع، به عنوان یک جزء حیاتی از زیرساخت ابری مدرن ظهور کرده است. این پست وبلاگ یک راهنمای جامع برای درک مقیاس‌بندی خودکار، مزایا، استراتژی‌های پیاده‌سازی و ملاحظات آن برای برنامه‌های توزیع‌شده جهانی ارائه می‌کند، و از عملکرد و استفاده بهینه از منابع بدون توجه به تقاضا اطمینان حاصل می‌کند.
مقیاس‌بندی خودکار چیست؟
مقیاس‌بندی خودکار توانایی یک محیط رایانش ابری برای تنظیم خودکار میزان منابع محاسباتی (به عنوان مثال، ماشین‌های مجازی، کانتینرها، پایگاه‌های داده) اختصاص داده شده به یک برنامه بر اساس تقاضای بی‌درنگ است. این امکان را به برنامه ها می دهد تا در صورت افزایش تقاضا، مقیاس را افزایش داده (منابع را افزایش دهند) و در صورت کاهش تقاضا، مقیاس را کاهش دهند (منابع را کاهش دهند)، همه اینها بدون دخالت دستی. این تنظیم پویا تضمین می‌کند که برنامه‌ها منابع مورد نیاز خود را برای عملکرد بهینه در اختیار دارند و در عین حال با اجتناب از تخصیص بیش از حد، هزینه‌ها را به حداقل می‌رساند.
مفاهیم کلیدی:
- مقیاس‌پذیری: توانایی یک سیستم برای رسیدگی به حجم رو به رشدی از کار یا پتانسیل آن برای بزرگ شدن به منظور تطبیق با آن رشد.
- الاستیسیته: توانایی یک سیستم برای انطباق خودکار و پویا با تغییر تقاضاهای حجم کاری. الاستیسیته دست در دست مقیاس‌پذیری دارد، اما بر ماهیت خودکار و پویای فرآیند مقیاس‌بندی تأکید دارد.
- تخصیص منابع: فرآیند تخصیص و مدیریت منابع محاسباتی، مانند CPU، حافظه، فضای ذخیره‌سازی و پهنای باند شبکه، به برنامه‌ها یا سرویس‌های مختلف.
چرا مقیاس‌بندی خودکار مهم است؟
مقیاس‌بندی خودکار چندین مزیت قابل توجه برای مشاغلی که در یک بازار جهانی فعالیت می‌کنند ارائه می‌دهد:
1. عملکرد و در دسترس بودن پیشرفته
با افزایش خودکار منابع در دوره‌های اوج ترافیک، مقیاس‌بندی خودکار تضمین می‌کند که برنامه‌ها پاسخگو و در دسترس کاربران باقی می‌مانند. این از کاهش عملکرد جلوگیری می‌کند، خطر خرابی را کاهش می‌دهد و تجربه کلی کاربر را بهبود می‌بخشد. به عنوان مثال، یک وب‌سایت تجارت الکترونیک که در طول فروش جمعه سیاه با افزایش ترافیک مواجه می‌شود، می‌تواند به طور خودکار سرورهای بیشتری را برای مدیریت بار افزایش یافته تهیه کند و یک تجربه خرید روان و پاسخگو را برای مشتریان در سراسر جهان حفظ کند.
2. بهینه‌سازی هزینه
مقیاس‌بندی خودکار به بهینه‌سازی هزینه‌های ابری کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد که فقط برای منابعی که واقعاً استفاده می‌کنید، پرداخت می‌کنید. در دوره‌های کم تقاضا، منابع به طور خودکار کاهش می‌یابند و هزینه‌های زیرساخت را کاهش می‌دهند. این امر به ویژه برای برنامه‌هایی با الگوهای ترافیکی متغیر، مانند پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی یا خدمات بازی آنلاین، که در طول روز و در مناطق زمانی مختلف، نوسانات قابل توجهی در فعالیت کاربر دارند، مفید است. به عنوان مثال، یک وب‌سایت خبری ممکن است در ساعات صبح در اروپا و آمریکای شمالی اوج ترافیک را تجربه کند و در آن زمان‌ها به منابع بیشتری نیاز داشته باشد، اما در طول شب به منابع کمتری نیاز دارد.
3. بهبود استفاده از منابع
مقیاس‌بندی خودکار با تخصیص پویای منابع در جایی که بیشتر مورد نیاز هستند، استفاده از منابع را به حداکثر می‌رساند. این امر از بیکار ماندن منابع در دوره‌های کم تقاضا جلوگیری می‌کند، کارایی کلی را بهبود می‌بخشد و ضایعات را کاهش می‌دهد. یک سیستم CRM جهانی را در نظر بگیرید. مقیاس‌بندی خودکار تضمین می‌کند که منابع در مناطقی که فعالیت بالایی دارند توزیع می‌شوند و اطمینان حاصل می‌شود که خدمات حتی در صورت تغییر استفاده از منطقه آمریکایی به منطقه اروپایی یا آسیایی با شروع روز کاری آنها، سریع باقی می‌ماند.
4. کاهش سربار عملیاتی
مقیاس‌بندی خودکار فرآیند مدیریت منابع زیرساخت را خودکار می‌کند و تیم‌های فناوری اطلاعات را آزاد می‌کند تا بر ابتکارات استراتژیک‌تری تمرکز کنند. این امر نیاز به مداخله دستی را کاهش می‌دهد، عملیات را ساده می‌کند و چابکی کلی را بهبود می‌بخشد. به عنوان مثال، یک تیم DevOps که یک معماری میکروسرویس به طور جهانی مستقر را مدیریت می‌کند، می‌تواند از مقیاس‌بندی خودکار برای مقیاس‌بندی خودکار میکروسرویس‌های فردی بر اساس معیارهای عملکرد خاص خود، مانند استفاده از CPU یا تأخیر درخواست، استفاده کند. این به تیم اجازه می‌دهد تا به جای صرف وقت برای مدیریت دستی منابع زیرساخت، بر بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان برنامه تمرکز کنند.
5. افزایش انعطاف‌پذیری
با جایگزینی خودکار نمونه‌های ناموفق، مقیاس‌بندی خودکار انعطاف‌پذیری برنامه‌ها را بهبود می‌بخشد و خطر اختلال در خدمات را کاهش می‌دهد. این امر به ویژه برای برنامه‌های حیاتی که به در دسترس بودن بالا نیاز دارند، مانند پلتفرم‌های معاملات مالی یا سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی مهم است. به عنوان مثال، یک پلتفرم معاملات مالی می‌تواند از مقیاس‌بندی خودکار برای راه‌اندازی خودکار نمونه‌های جدید در یک منطقه در دسترس‌پذیری متفاوت در صورت خرابی یک نمونه موجود استفاده کند و اطمینان حاصل کند که عملیات معاملاتی بدون وقفه ادامه می‌یابد.
نحوه کار مقیاس‌بندی خودکار
مقیاس‌بندی خودکار معمولاً شامل اجزای کلیدی زیر است:
1. جمع‌آوری معیارها
اولین قدم در مقیاس‌بندی خودکار، جمع‌آوری معیارهای عملکرد از برنامه و زیرساخت زیربنایی آن است. این معیارها می‌توانند شامل استفاده از CPU، استفاده از حافظه، ترافیک شبکه، تأخیر درخواست و معیارهای سفارشی خاص برنامه باشند. انتخاب معیارها به الزامات خاص برنامه و اهداف مقیاس‌بندی خودکار بستگی دارد. ابزارهای نظارتی محبوب عبارتند از Prometheus، Grafana، Datadog و CloudWatch (AWS). به عنوان مثال، یک پلتفرم SaaS جهانی ممکن است میانگین زمان پاسخ برای درخواست‌های API را در مناطق مختلف نظارت کند تا از عملکرد ثابت برای همه کاربران اطمینان حاصل شود.
2. سیاست‌های مقیاس‌بندی
سیاست‌های مقیاس‌بندی قوانینی را تعریف می‌کنند که زمان و نحوه افزایش یا کاهش مقیاس منابع را تعیین می‌کنند. این سیاست‌ها بر اساس معیارهای جمع‌آوری‌شده هستند و می‌توانند برای راه‌اندازی اقدامات مقیاس‌بندی در صورت برآورده شدن آستانه‌های معین پیکربندی شوند. سیاست‌های مقیاس‌بندی می‌توانند ساده باشند (به عنوان مثال، در صورت تجاوز استفاده از CPU از 70٪، مقیاس را افزایش دهید) یا پیچیده‌تر (به عنوان مثال، مقیاس را بر اساس ترکیبی از استفاده از CPU، تأخیر درخواست و طول صف افزایش دهید). به طور کلی دو نوع سیاست مقیاس‌بندی وجود دارد:
- مقیاس‌بندی مبتنی بر آستانه: مقیاس منابع بر اساس آستانه‌های از پیش تعریف شده برای معیارهای خاص. به عنوان مثال، در صورت تجاوز استفاده از CPU از 80٪، مقیاس را افزایش دهید یا در صورت کاهش استفاده از CPU به زیر 30٪، مقیاس را کاهش دهید.
- مقیاس‌بندی مبتنی بر برنامه: مقیاس منابع بر اساس یک برنامه از پیش تعریف شده. به عنوان مثال، در ساعات اوج کاری، مقیاس منابع را افزایش دهید و در ساعات غیر اوج کاری، مقیاس منابع را کاهش دهید. این برای برنامه‌هایی با الگوهای ترافیکی قابل پیش‌بینی مفید است.
3. اقدامات مقیاس‌بندی
اقدامات مقیاس‌بندی اقداماتی هستند که هنگام راه‌اندازی سیاست‌های مقیاس‌بندی انجام می‌شوند. این اقدامات می‌تواند شامل راه‌اندازی نمونه‌های جدید، خاتمه دادن به نمونه‌های موجود، تنظیم اندازه نمونه‌های موجود یا اصلاح پیکربندی برنامه باشد. اقدامات مقیاس‌بندی خاص به نوع منبعی که مقیاس می‌شود و زیرساخت زیربنایی بستگی دارد. ارائه‌دهندگان ابری مانند AWS، Azure و GCP APIها و ابزارهایی را برای خودکارسازی این اقدامات مقیاس‌بندی ارائه می‌دهند. یک پلتفرم آموزش آنلاین ممکن است از اقدامات مقیاس‌بندی برای راه‌اندازی خودکار ماشین‌های مجازی جدید در صورت تجاوز تعداد کاربران همزمان از یک آستانه معین استفاده کند و اطمینان حاصل کند که دانش‌آموزان می‌توانند بدون تجربه مشکلات عملکرد به مطالب درسی دسترسی داشته باشند.
4. گروه مقیاس‌بندی
یک گروه مقیاس‌بندی مجموعه‌ای از منابع است که به عنوان یک واحد واحد مدیریت می‌شوند. این به شما امکان می‌دهد تا به راحتی کل گروه منابع را بر اساس تقاضا افزایش یا کاهش دهید. گروه‌های مقیاس‌بندی معمولاً از ماشین‌های مجازی، کانتینرها یا سایر منابع محاسباتی تشکیل شده‌اند. آنها اغلب شامل توازن‌کننده‌های بار نیز هستند تا ترافیک را در بین نمونه‌های موجود در گروه توزیع کنند. با استفاده از مثال پلتفرم آموزش آنلاین، نمونه‌های سرورهای وب و سرورهای پایگاه داده را می‌توان در گروه‌های مقیاس‌بندی قرار داد تا آن بخش‌های سیستم را به صورت پویا مقیاس‌بندی کرد.
استراتژی‌های مقیاس‌بندی خودکار
چندین استراتژی مختلف مقیاس‌بندی خودکار وجود دارد که بسته به الزامات خاص برنامه می‌توان از آنها استفاده کرد:
1. مقیاس‌بندی افقی
مقیاس‌بندی افقی شامل افزودن یا حذف نمونه‌های یک برنامه یا سرویس است. این رایج‌ترین نوع مقیاس‌بندی خودکار است و برای برنامه‌هایی که به راحتی می‌توانند در چندین نمونه توزیع شوند، مناسب است. مقیاس‌بندی افقی معمولاً با استفاده از توازن‌کننده‌های بار برای توزیع ترافیک در بین نمونه‌های موجود پیاده‌سازی می‌شود. به عنوان مثال، یک پلتفرم رسانه‌های اجتماعی می‌تواند از مقیاس‌بندی افقی برای افزودن سرورهای وب بیشتر برای مدیریت افزایش ترافیک در طول یک رویداد بزرگ، مانند یک رویداد ورزشی جهانی استفاده کند. یک معماری میکروسرویس کانتینری به ویژه برای مقیاس‌بندی افقی مناسب است.
2. مقیاس‌بندی عمودی
مقیاس‌بندی عمودی شامل افزایش یا کاهش منابع اختصاص داده شده به یک نمونه واحد از یک برنامه یا سرویس است. این می‌تواند شامل افزایش CPU، حافظه یا ظرفیت ذخیره‌سازی نمونه باشد. مقیاس‌بندی عمودی معمولاً برای برنامه‌هایی استفاده می‌شود که توسط منابع یک نمونه واحد محدود شده‌اند. با این حال، مقیاس‌بندی عمودی محدودیت‌هایی دارد، زیرا حداکثر مقدار منابعی وجود دارد که می‌توان به یک نمونه واحد اختصاص داد. یک برنامه ویرایش ویدیو که روی یک ماشین مجازی اجرا می‌شود، ممکن است از مقیاس‌بندی عمودی برای افزایش مقدار RAM موجود برای برنامه هنگام کار با فایل‌های ویدیویی بزرگ استفاده کند.
3. مقیاس‌بندی پیش‌بینی
مقیاس‌بندی پیش‌بینی از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای آینده و مقیاس‌بندی خودکار منابع از قبل استفاده می‌کند. این می‌تواند به جلوگیری از کاهش عملکرد در دوره‌های اوج ترافیک و بهبود استفاده کلی از منابع کمک کند. مقیاس‌بندی پیش‌بینی به ویژه برای برنامه‌هایی با الگوهای ترافیکی قابل پیش‌بینی، مانند وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک که اوج‌های فصلی در تقاضا را تجربه می‌کنند، مفید است. به عنوان مثال، یک خرده‌فروش آنلاین می‌تواند از مقیاس‌بندی پیش‌بینی برای تهیه خودکار سرورهای بیشتر در پیش‌بینی فصل خرید تعطیلات استفاده کند.
4. مقیاس‌بندی واکنشی
مقیاس‌بندی واکنشی شامل مقیاس‌بندی منابع در پاسخ به تغییرات بی‌درنگ در تقاضا است. این رایج‌ترین نوع مقیاس‌بندی خودکار است و برای برنامه‌هایی با الگوهای ترافیکی غیرقابل پیش‌بینی مناسب است. مقیاس‌بندی واکنشی معمولاً از سیاست‌های مقیاس‌بندی مبتنی بر آستانه برای راه‌اندازی اقدامات مقیاس‌بندی هنگامی که معیارهای عملکرد معین از آستانه‌های از پیش تعریف شده فراتر می‌روند، استفاده می‌کند. یک وب‌سایت خبری می‌تواند از مقیاس‌بندی واکنشی برای مقیاس‌بندی خودکار منابع هنگامی که یک رویداد خبری بزرگ باعث افزایش ترافیک می‌شود، استفاده کند.
ملاحظات برای برنامه‌های جهانی
هنگام پیاده‌سازی مقیاس‌بندی خودکار برای برنامه‌های توزیع‌شده جهانی، چندین ملاحظات اضافی وجود دارد که باید در نظر داشت:
1. توزیع جغرافیایی
برنامه‌های جهانی باید در مناطق جغرافیایی متعددی مستقر شوند تا از در دسترس بودن بالا و تأخیر کم برای کاربران در سراسر جهان اطمینان حاصل شود. مقیاس‌بندی خودکار باید به گونه‌ای پیکربندی شود که منابع را به طور مستقل در هر منطقه بر اساس تقاضای محلی مقیاس کند. این امر نیاز به برنامه‌ریزی و هماهنگی دقیق دارد تا اطمینان حاصل شود که منابع به درستی در سراسر جهان توزیع شده‌اند. به عنوان مثال، یک شرکت بازی جهانی می‌تواند سرورهای بازی را در مناطق متعددی مستقر کند و از مقیاس‌بندی خودکار برای مقیاس‌بندی خودکار منابع در هر منطقه بر اساس تعداد بازیکنان در آن منطقه استفاده کند.
2. مناطق زمانی
الگوهای ترافیکی می‌توانند به طور قابل توجهی در مناطق زمانی مختلف متفاوت باشند. سیاست‌های مقیاس‌بندی خودکار باید به گونه‌ای پیکربندی شوند که این تفاوت‌های منطقه زمانی را در نظر بگیرند و منابع را بر این اساس مقیاس کنند. این ممکن است شامل استفاده از مقیاس‌بندی مبتنی بر برنامه برای مقیاس‌بندی خودکار منابع در ساعات اوج در هر منطقه و کاهش مقیاس منابع در ساعات غیر اوج باشد. به عنوان مثال، یک پلتفرم پشتیبانی مشتری جهانی احتمالاً در ساعات کاری منظم در هر منطقه به منابع بیشتری نیاز دارد و در ساعات غیر اوج، مقیاس را کاهش می‌دهد. این امر پاسخگویی برای پشتیبانی مشتری در سراسر جهان را تضمین می‌کند.
3. تکرار داده
تکرار داده برای اطمینان از سازگاری و در دسترس بودن داده‌ها در یک برنامه توزیع‌شده جهانی ضروری است. مقیاس‌بندی خودکار باید با مکانیسم‌های تکرار داده ادغام شود تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها به طور خودکار با راه‌اندازی نمونه‌های جدید تکرار می‌شوند. این امر نیاز به برنامه‌ریزی و هماهنگی دقیق دارد تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها به طور کارآمد و سازگار تکرار می‌شوند. یک بانک بین‌المللی از تکرار داده برای اطمینان از اینکه نمونه‌های جدید به سرعت داده‌های مالی مشتری را در مناطق مختلف همگام‌سازی می‌کنند، استفاده می‌کند.
4. بهینه‌سازی هزینه
مقیاس‌بندی خودکار می‌تواند به بهینه‌سازی هزینه‌های ابری کمک کند و اطمینان حاصل شود که فقط برای منابعی که واقعاً استفاده می‌کنید، پرداخت می‌کنید. با این حال، مهم است که به دقت استفاده از منابع را نظارت کنید و سیاست‌های مقیاس‌بندی را برای جلوگیری از تخصیص بیش از حد بهینه کنید. این ممکن است شامل استفاده از انواع نمونه‌های مختلف در مناطق مختلف برای استفاده از تفاوت‌های قیمت منطقه‌ای باشد. یک پلتفرم تجارت الکترونیک جهانی باید به طور مداوم استفاده از منابع را نظارت و بهینه کند تا هزینه‌های کارآمد را حفظ کند. بهینه‌سازی هزینه اغلب شامل استفاده از نمونه‌های نقطه‌ای یا نمونه‌های رزرو شده در صورت لزوم است.
5. نظارت و هشدار
نظارت بر عملکرد زیرساخت مقیاس‌بندی خودکار شما و تنظیم هشدارها برای اطلاع‌رسانی به شما در مورد هر گونه مشکل بسیار مهم است. این به شما کمک می‌کند تا به سرعت مشکلات را شناسایی و حل کنید و اطمینان حاصل کنید که برنامه شما در دسترس و پاسخگو باقی می‌ماند. نظارت باید شامل معیارهایی مانند استفاده از CPU، استفاده از حافظه، ترافیک شبکه و تأخیر درخواست باشد. هشدارها باید به گونه‌ای پیکربندی شوند که هنگام تجاوز از آستانه‌های معین، راه‌اندازی شوند. به عنوان مثال، اگر تعداد نمونه‌ها در یک گروه مقیاس‌بندی به زیر یک آستانه معین کاهش یابد، یک هشدار می‌تواند راه‌اندازی شود که نشان‌دهنده یک مشکل بالقوه است. یک پلتفرم معاملات سهام جهانی را در نظر بگیرید؛ نظارت و هشدار اطمینان حاصل می‌کند که از هر گونه مشکل عملکردی که می‌تواند بر معاملات تأثیر بگذارد، فوراً آگاه می‌شوید.
ابزارها و فناوری‌ها
چندین ابزار و فناوری وجود دارد که می‌توان از آنها برای پیاده‌سازی مقیاس‌بندی خودکار در محیط‌های ابری استفاده کرد:
- Amazon EC2 Auto Scaling: سرویسی که توسط Amazon Web Services (AWS) ارائه می‌شود و به طور خودکار تعداد نمونه‌های EC2 را در گروه Auto Scaling شما بر اساس تقاضا تنظیم می‌کند.
- Azure Virtual Machine Scale Sets: سرویسی که توسط Microsoft Azure ارائه می‌شود و به شما امکان می‌دهد یک گروه از VMهای یکسان و متعادل شده بار را ایجاد و مدیریت کنید.
- Google Cloud Autoscaling: ویژگی Google Compute Engine که به طور خودکار تعداد نمونه‌های VM را در یک گروه نمونه مدیریت شده بر اساس تقاضا تنظیم می‌کند.
- Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA): یک کنترلر Kubernetes که به طور خودکار تعداد podها را در یک استقرار، کنترلر تکرار، مجموعه تکرار یا مجموعه حالت‌دار بر اساس استفاده از CPU مشاهده شده یا سایر معیارهای انتخابی مقیاس‌بندی می‌کند.
- Prometheus: یک جعبه‌ابزار نظارت و هشدار متن‌باز که می‌تواند برای جمع‌آوری معیارهای عملکرد از برنامه‌ها و زیرساخت‌ها استفاده شود.
- Grafana: یک ابزار تجسم داده و نظارت متن‌باز که می‌تواند برای ایجاد داشبوردها و هشدارها بر اساس معیارهای Prometheus استفاده شود.
بهترین روش‌ها برای مقیاس‌بندی خودکار
برای اطمینان از اینکه پیاده‌سازی مقیاس‌بندی خودکار شما مؤثر است، این بهترین روش‌ها را دنبال کنید:
- سیاست‌های مقیاس‌بندی واضحی را تعریف کنید: سیاست‌های مقیاس‌بندی واضح و به خوبی تعریف شده را تعریف کنید که بر اساس الزامات خاص برنامه شما هستند. عواملی مانند الگوهای ترافیکی، الزامات عملکرد و محدودیت‌های هزینه را در نظر بگیرید.
- از معیارهای مناسب استفاده کنید: معیارهای مناسب را برای نظارت بر عملکرد برنامه خود انتخاب کنید. این معیارها باید مربوط به تصمیمات مقیاس‌بندی شما باشند.
- پیکربندی مقیاس‌بندی خودکار خود را آزمایش کنید: پیکربندی مقیاس‌بندی خودکار خود را به طور کامل آزمایش کنید تا اطمینان حاصل کنید که همانطور که انتظار می‌رود کار می‌کند. این شامل آزمایش مقیاس‌بندی، مقیاس‌بندی و مدیریت سناریوهای خرابی است.
- زیرساخت خود را نظارت کنید: به طور مداوم زیرساخت مقیاس‌بندی خودکار خود را نظارت کنید تا هر گونه مشکلی را به سرعت شناسایی و حل کنید.
- برنامه خود را بهینه کنید: برنامه خود را بهینه کنید تا مقیاس‌پذیرتر و انعطاف‌پذیرتر شود. این شامل استفاده از حافظه پنهان، توازن بار و پردازش ناهمزمان است.
- همه چیز را خودکار کنید: تا حد امکان فرآیند مقیاس‌بندی خودکار را خودکار کنید، از جمله پیکربندی سیاست مقیاس‌بندی، اقدامات مقیاس‌بندی و نظارت. این امر نیاز به مداخله دستی را کاهش می‌دهد و کارایی کلی را بهبود می‌بخشد.
نتیجه‌گیری
مقیاس‌بندی خودکار یک ابزار قدرتمند برای مدیریت پویای منابع در محیط‌های ابری است. با مقیاس‌بندی خودکار منابع بر اساس تقاضا، مقیاس‌بندی خودکار می‌تواند عملکرد را بهبود بخشد، هزینه‌ها را بهینه کند و سربار عملیاتی را کاهش دهد. برای برنامه‌های توزیع‌شده جهانی، هنگام پیاده‌سازی مقیاس‌بندی خودکار، در نظر گرفتن عواملی مانند توزیع جغرافیایی، مناطق زمانی و تکرار داده بسیار مهم است. با پیروی از بهترین روش‌های ذکر شده در این پست وبلاگ، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که پیاده‌سازی مقیاس‌بندی خودکار شما مؤثر است و به شما کمک می‌کند تا یک تجربه قابل اعتماد و پرفروش را برای کاربران در سراسر جهان ارائه دهید. مقیاس‌بندی خودکار یک فناوری اساسی برای مشاغلی است که به دنبال موفقیت در دنیای پویای برنامه‌های دیجیتال مدرن هستند.