Automātiskā mērogošana: dinamisks resursu sadalījums globālām lietojumprogrammām

Strauji mainīgajā digitālajā vidē lietojumprogrammām ir jāspēj efektīvi un rentabli apstrādāt mainīgo darba slodzi. Automātiskā mērogošana jeb dinamisks resursu sadalījums ir kļuvusi par mūsdienu mākoņu infrastruktūras kritisku sastāvdaļu. Šis emuāra ieraksts sniedz visaptverošu rokasgrāmatu par automātiskās mērogošanas izpratni, tās priekšrocībām, ieviešanas stratēģijām un apsvērumiem globālām lietojumprogrammām, nodrošinot optimālu veiktspēju un resursu izmantošanu neatkarīgi no pieprasījuma.

Kas ir automātiskā mērogošana?

Automātiskā mērogošana ir mākoņskaitļošanas vides spēja automātiski pielāgot lietojumprogrammai piešķirto skaitļošanas resursu apjomu (piemēram, virtuālās mašīnas, konteinerus, datubāzes) atbilstoši reālā laika pieprasījumam. Tā ļauj lietojumprogrammām palielināt resursus (mērogot uz augšu), kad pieaug pieprasījums, un samazināt resursus (mērogot uz leju), kad pieprasījums samazinās, tas viss notiek bez manuālas iejaukšanās. Šī dinamiskā pielāgošana nodrošina, ka lietojumprogrammām ir nepieciešamie resursi optimālai darbībai, vienlaicīgi samazinot izmaksas, izvairoties no pārmērīgas nodrošināšanas.

Galvenie jēdzieni:

• Mērogojamība: Sistēmas spēja apstrādāt pieaugošu darba apjomu vai tās potenciāls palielināties, lai pielāgotos šai izaugsmei.
• Elastība: Sistēmas spēja automātiski un dinamiski pielāgoties mainīgajām darba slodzes prasībām. Elastība ir cieši saistīta ar mērogojamību, taču uzsver mērogošanas procesa automatizēto un dinamisko raksturu.
• Resursu sadalījums: Skaitļošanas resursu, piemēram, CPU, atmiņas, krātuves un tīkla joslas platuma, piešķiršanas un pārvaldīšanas process dažādām lietojumprogrammām vai pakalpojumiem.

Kāpēc automātiskā mērogošana ir svarīga?

Automātiskā mērogošana piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības uzņēmumiem, kas darbojas globālajā tirgū:

1. Uzlabota veiktspēja un pieejamība

Automātiski palielinot resursus pīķa trafika laikā, automātiskā mērogošana nodrošina, ka lietojumprogrammas paliek atsaucīgas un pieejamas lietotājiem. Tas novērš veiktspējas pasliktināšanos, samazina dīkstāves risku un uzlabo kopējo lietotāja pieredzi. Piemēram, e-komercijas vietne, kas piedzīvo satiksmes pieaugumu Melnās piektdienas izpārdošanas laikā, var automātiski nodrošināt vairāk serveru, lai apstrādātu palielināto slodzi, saglabājot vienmērīgu un atsaucīgu iepirkšanās pieredzi klientiem visā pasaulē.

2. Izmaksu optimizācija

Automātiskā mērogošana palīdz optimizēt mākoņu izmaksas, nodrošinot, ka jūs maksājat tikai par faktiski izmantotajiem resursiem. Zemas pieprasījuma periodos resursi tiek automātiski samazināti, samazinot infrastruktūras izmaksas. Tas ir īpaši izdevīgi lietojumprogrammām ar mainīgiem trafika modeļiem, piemēram, sociālo mediju platformām vai tiešsaistes spēļu pakalpojumiem, kas piedzīvo ievērojamas lietotāju aktivitātes svārstības dienas laikā un dažādās laika zonās. Ziņu vietne, piemēram, var piedzīvot pīķa trafiku Eiropas un Ziemeļamerikas rīta stundās, prasot vairāk resursu šajos laikos, bet mazāk resursu naktī.

3. Uzlabota resursu izmantošana

Automātiskā mērogošana maksimāli palielina resursu izmantošanu, dinamiski sadalot resursus tur, kur tie ir visvairāk nepieciešami. Tas novērš resursu dīkstāvi zemas pieprasījuma periodos, uzlabojot kopējo efektivitāti un samazinot atkritumus. Apsveriet globālu CRM sistēmu. Automātiskā mērogošana nodrošina, ka resursi tiek sadalīti reģioniem, kas piedzīvo lielu aktivitāti, nodrošinot, ka pakalpojums paliek ātrs, pat ja lietojums pāriet no Amerikas uz Eiropas vai Āzijas reģionu, sākoties viņu darba dienai.

4. Samazināts operacionālais pārpalikums

Automātiskā mērogošana automatizē infrastruktūras resursu pārvaldības procesu, atbrīvojot IT komandas, lai tās varētu koncentrēties uz stratēģiskākām iniciatīvām. Tas samazina manuālas iejaukšanās nepieciešamību, vienkāršo darbības un uzlabo kopējo veiklumu. Piemēram, DevOps komanda, kas pārvalda globāli izvietotu mikropakalpojumu arhitektūru, var izmantot automātisko mērogošanu, lai automātiski mērogotu atsevišķus mikropakalpojumus, pamatojoties uz to specifiskiem veiktspējas rādītājiem, piemēram, CPU izmantošanu vai pieprasījuma latentumu. Tas ļauj komandai koncentrēties uz lietojumprogrammas funkcionalitātes un uzticamības uzlabošanu, nevis pavadīt laiku, manuāli pārvaldot infrastruktūras resursus.

5. Uzlabota noturība

Automātiski aizvietojot neizdevušos instances, automātiskā mērogošana uzlabo lietojumprogrammu noturību un samazina pakalpojumu pārtraukumu risku. Tas ir īpaši svarīgi kritiski svarīgām lietojumprogrammām, kurām nepieciešama augsta pieejamība, piemēram, finanšu tirdzniecības platformām vai veselības aprūpes sistēmām. Piemēram, finanšu tirdzniecības platforma var izmantot automātisko mērogošanu, lai automātiski palaistu jaunas instances citā pieejamības zonā, ja esošā instance neizdodas, nodrošinot nepārtrauktu tirdzniecības darbību.

Kā darbojas automātiskā mērogošana

Automātiskā mērogošana parasti ietver šādas galvenās sastāvdaļas:

1. Metrikas vākšana

Pirmais automātiskās mērogošanas solis ir veiktspējas metrikas vākšana no lietojumprogrammas un tās zemākās infrastruktūras. Šīs metrikas var ietvert CPU izmantošanu, atmiņas izmantošanu, tīkla trafiku, pieprasījuma latentumu un lietojumprogrammai specifiskas metrikas. Metrikas izvēle būs atkarīga no lietojumprogrammas specifiskajām prasībām un automātiskās mērogošanas mērķiem. Populāri uzraudzības rīki ietver Prometheus, Grafana, Datadog un CloudWatch (AWS). Globāla SaaS platforma, piemēram, var uzraudzīt vidējo API pieprasījumu atbildes laiku dažādos reģionos, lai nodrošinātu konsekventu veiktspēju visiem lietotājiem.

2. Mērogošanas politikas

Mērogošanas politikas definē noteikumus, kas regulē, kad un kā resursi tiek mērogi uz augšu vai uz leju. Šīs politikas balstās uz savāktajām metrikām, un tās var konfigurēt, lai izraisītu mērogošanas darbības, kad tiek sasniegti noteikti sliekšņi. Mērogošanas politikas var būt vienkāršas (piemēram, mērogot uz augšu, kad CPU izmantošana pārsniedz 70%) vai sarežģītākas (piemēram, mērogot uz augšu, pamatojoties uz CPU izmantošanas, pieprasījuma latentuma un rindu garuma kombināciju). Parasti ir divu veidu mērogošanas politikas:

• Sliekšņiem balstīta mērogošana: Mērogo resursus, pamatojoties uz iepriekš noteiktiem sliekšņiem noteiktām metrikām. Piemēram, mērogot uz augšu, kad CPU izmantošana pārsniedz 80%, vai mērogot uz leju, kad CPU izmantošana nokrītas zem 30%.
• Grafikiem balstīta mērogošana: Mērogo resursus, pamatojoties uz iepriekš noteiktu grafiku. Piemēram, mērogot resursus uz augšu pīķa darba stundās un samazināt resursus ārpus pīķa stundām. Tas ir noderīgi lietojumprogrammām ar paredzamiem trafika modeļiem.

3. Mērogošanas darbības

Mērogošanas darbības ir darbības, kas tiek veiktas, kad tiek aktivizētas mērogošanas politikas. Šīs darbības var ietvert jaunu instanču palaišanu, esošo instanču izbeigšanu, esošo instanču izmēra pielāgošanu vai lietojumprogrammas konfigurācijas modifikāciju. Konkrētās mērogošanas darbības būs atkarīgas no mērogotā resursa veida un zemākās infrastruktūras. Mākoņu nodrošinātāji, piemēram, AWS, Azure un GCP, nodrošina API un rīkus šo mērogošanas darbību automatizēšanai. Tiešsaistes izglītības platforma var izmantot mērogošanas darbības, lai automātiski palaistu jaunas virtuālās mašīnas, kad vienlaicīgu lietotāju skaits pārsniedz noteiktu slieksni, nodrošinot, ka studenti var piekļūt kursu materiāliem, nepiedzīvojot veiktspējas problēmas.

4. Mērogošanas grupa

Mērogošanas grupa ir resursu kopums, kas tiek pārvaldīts kā vienots veselums. Tas ļauj viegli mērogot visu resursu grupu uz augšu vai uz leju atbilstoši pieprasījumam. Mērogošanas grupas parasti sastāv no virtuālām mašīnām, konteineriem vai citiem skaitļošanas resursiem. Tās bieži ietver arī slodzes līdzsvarotājus, lai sadalītu trafiku pa grupas instancēm. Izmantojot tiešsaistes izglītības platformas piemēru, tīmekļa serveru un datubāzes serveru instances var iekļaut mērogošanas grupās, lai dinamiski mērogotu šīs sistēmas daļas.

Automātiskās mērogošanas stratēģijas

Ir vairākas dažādas automātiskās mērogošanas stratēģijas, ko var izmantot atkarībā no lietojumprogrammas specifiskajām prasībām:

1. Horizontālā mērogošana

Horizontālā mērogošana ietver lietojumprogrammas vai pakalpojuma instanču pievienošanu vai noņemšanu. Tas ir visizplatītākais automātiskās mērogošanas veids, un tas ir piemērots lietojumprogrammām, kuras var viegli sadalīt vairākās instancēs. Horizontālā mērogošana parasti tiek ieviesta, izmantojot slodzes līdzsvarotājus, lai sadalītu trafiku pa pieejamajām instancēm. Piemēram, sociālo mediju platforma var izmantot horizontālo mērogošanu, lai pievienotu vairāk tīmekļa serveru, lai apstrādātu palielinātu trafiku galvenā pasākuma laikā, piemēram, globāla sporta pasākuma laikā. Konteinerizēta mikropakalpojumu arhitektūra ir īpaši piemērota horizontālai mērogošanai.

2. Vertikālā mērogošana

Vertikālā mērogošana ietver resursu pievienošanu vai samazināšanu vienai lietojumprogrammas vai pakalpojuma instancei. Tas var ietvert CPU, atmiņas vai krātuves jaudas palielināšanu instancei. Vertikālā mērogošana parasti tiek izmantota lietojumprogrammām, kuras ir ierobežotas ar vienas instances resursiem. Tomēr vertikālajai mērogošanai ir ierobežojumi, jo ir maksimālais resursu apjoms, ko var piešķirt vienai instancei. Video rediģēšanas lietojumprogramma, kas darbojas virtuālajā mašīnā, var izmantot vertikālo mērogošanu, lai palielinātu lietojumprogrammai pieejamās RAM apjomu, strādājot ar lieliem video failiem.

3. Prediktīvā mērogošana

Prediktīvā mērogošana izmanto vēsturiskos datus un mašīnmācīšanās algoritmus, lai prognozētu nākotnes pieprasījumu un automātiski iepriekš mērogotu resursus. Tas var palīdzēt novērst veiktspējas pasliktināšanos pīķa trafika periodos un uzlabot kopējo resursu izmantošanu. Prediktīvā mērogošana ir īpaši noderīga lietojumprogrammām ar paredzamiem trafika modeļiem, piemēram, e-komercijas vietnēm, kas piedzīvo sezonas pieprasījuma pīķus. Piemēram, tiešsaistes mazumtirgotājs var izmantot prediktīvo mērogošanu, lai automātiski nodrošinātu vairāk serveru, paredzot svētku iepirkšanās sezonu.

4. Reaktīvā mērogošana

Reaktīvā mērogošana ietver resursu mērogošanu atbildē uz reālā laika pieprasījuma izmaiņām. Tas ir visizplatītākais automātiskās mērogošanas veids, un tas ir piemērots lietojumprogrammām ar neparedzamiem trafika modeļiem. Reaktīvā mērogošana parasti izmanto sliekšņiem balstītas mērogošanas politikas, lai izraisītu mērogošanas darbības, kad noteikti veiktspējas rādītāji pārsniedz iepriekš noteiktos sliekšņus. Ziņu vietne var izmantot reaktīvo mērogošanu, lai automātiski palielinātu resursus, kad liels ziņu notikums izraisa satiksmes pieaugumu.

Apsvērumi globālām lietojumprogrammām

Ieviešot automātisko mērogošanu globālām lietojumprogrammām, jāpatur prātā vairāki papildu apsvērumi:

1. Ģeogrāfiskais sadalījums

Globālās lietojumprogrammas jāizvieto vairākos ģeogrāfiskos reģionos, lai nodrošinātu augstu pieejamību un zemu latentumu lietotājiem visā pasaulē. Automātiskā mērogošana jākonfigurē, lai katrā reģionā neatkarīgi mērogotu resursus, pamatojoties uz vietējo pieprasījumu. Tas prasa rūpīgu plānošanu un koordināciju, lai nodrošinātu pareizu resursu sadalījumu visā pasaulē. Piemēram, globāla spēļu kompānija var izvietot spēļu serverus vairākos reģionos un izmantot automātisko mērogošanu, lai automātiski mērogotu resursus katrā reģionā, pamatojoties uz spēlētāju skaitu tajā reģionā.

2. Laika joslas

Trafika modeļi var ievērojami atšķirties dažādās laika joslās. Automātiskās mērogošanas politikas jākonfigurē, lai ņemtu vērā šīs laika joslu atšķirības un attiecīgi mērogotu resursus. Tas var ietvert grafikiem balstītas mērogošanas izmantošanu, lai automātiski palielinātu resursus katra reģiona pīķa stundās un samazinātu resursus ārpus pīķa stundām. Globālajai klientu atbalsta platformai, piemēram, visticamāk, būs nepieciešami vairāk resursu parastās darba stundās katrā reģionā, samazinot resursus ārpus pīķa stundām. Tas nodrošina atsaucību klientu atbalstam visā pasaulē.

3. Datu replikācija

Datu replikācija ir būtiska datu konsekvences un pieejamības nodrošināšanai globālā lietojumprogrammā. Automātiskā mērogošana jāintegrē ar datu replikācijas mehānismiem, lai nodrošinātu, ka dati tiek automātiski replikēti jaunajām instancēm, kad tās tiek palaistas. Tas prasa rūpīgu plānošanu un koordināciju, lai nodrošinātu efektīvu un konsekventu datu replikāciju. Starptautiska banka izmantotu datu replikāciju, lai nodrošinātu, ka jaunās instances ātri sinhronizē klientu finanšu datus dažādos reģionos.

4. Izmaksu optimizācija

Automātiskā mērogošana var palīdzēt optimizēt mākoņu izmaksas, nodrošinot, ka maksājat tikai par faktiski izmantotajiem resursiem. Tomēr ir svarīgi rūpīgi uzraudzīt resursu izmantošanu un optimizēt mērogošanas politikas, lai izvairītos no pārmērīgas nodrošināšanas. Tas var ietvert dažādu instanču tipu izmantošanu dažādos reģionos, lai izmantotu reģionālās cenu atšķirības. Globālajai e-komercijas platformai ir pastāvīgi jāuzrauga un jāoptimizē resursu izmantošana, lai saglabātu efektīvas izmaksas. Izmaksu optimizācija bieži ietver atbilstošu vietu instanču vai rezervēto instanču izmantošanu.

5. Uzraudzība un brīdinājumi

Ir ļoti svarīgi uzraudzīt automātiskās mērogošanas infrastruktūras veiktspēju un iestatīt brīdinājumus, lai jūs informētu par jebkādām problēmām. Tas palīdzēs jums ātri identificēt un atrisināt problēmas un nodrošināt, ka jūsu lietojumprogramma paliek pieejama un atsaucīga. Uzraudzībai jāietver tādi rādītāji kā CPU izmantošana, atmiņas izmantošana, tīkla trafiks un pieprasījuma latentums. Brīdinājumi jākonfigurē, lai tie tiktu aktivizēti, kad tiek pārsniegti noteikti sliekšņi. Piemēram, var tikt aktivizēts brīdinājums, ja mērogošanas grupā esošo instanču skaits nokrītas zem noteikta sliekšņa, norādot uz iespējamu problēmu. Apsveriet globālu akciju tirdzniecības platformu; uzraudzība un brīdinājumi nodrošina tūlītēju informētību par jebkādām veiktspējas problēmām, kas varētu ietekmēt darījumus.

Rīki un tehnoloģijas

Mākoņu vidēs automātiskās mērogošanas ieviešanai var izmantot vairākus rīkus un tehnoloģijas:

• Amazon EC2 Auto Scaling: Amazon Web Services (AWS) piedāvāts pakalpojums, kas automātiski pielāgo EC2 instanču skaitu jūsu Auto Scaling grupā atbilstoši pieprasījumam.
• Azure Virtual Machine Scale Sets: Microsoft Azure piedāvāts pakalpojums, kas ļauj izveidot un pārvaldīt identisku, slodzes līdzsvarotu VM grupu.
• Google Cloud Autoscaling: Google Compute Engine funkcija, kas automātiski pielāgo VM instanču skaitu pārvaldītajā instanču grupā atbilstoši pieprasījumam.
• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Kubernetes kontrolieris, kas automātiski mērogo podu skaitu izvietojumā, replikācijas kontrolierī, replikācijas kopumā vai stateful kopumā, pamatojoties uz novēroto CPU izmantošanu vai citiem izvēlētiem metrikām.
• Prometheus: Atvērtā pirmkoda uzraudzības un brīdinājumu rīkkopa, ko var izmantot veiktspējas metrikas vākšanai no lietojumprogrammām un infrastruktūras.
• Grafana: Atvērtā pirmkoda datu vizualizācijas un uzraudzības rīks, ko var izmantot, lai izveidotu informācijas paneļus un brīdinājumus, pamatojoties uz Prometheus metrikām.

Labākā prakse automātiskai mērogošanai

Lai nodrošinātu, ka jūsu automātiskās mērogošanas ieviešana ir efektīva, ievērojiet šīs labākās prakses:

• Definējiet skaidras mērogošanas politikas: Definējiet skaidras un labi definētas mērogošanas politikas, kas balstītas uz jūsu lietojumprogrammas specifiskajām prasībām. Apsveriet tādus faktorus kā trafika modeļi, veiktspējas prasības un izmaksu ierobežojumi.
• Izmantojiet atbilstošas metrikas: Izvēlieties atbilstošas metrikas, lai uzraudzītu savas lietojumprogrammas veiktspēju. Šīm metrikām jābūt attiecīgām veiktajām mērogošanas izšķirām.
• Testējiet savu automātiskās mērogošanas konfigurāciju: Rūpīgi testējiet savu automātiskās mērogošanas konfigurāciju, lai nodrošinātu, ka tā darbojas, kā paredzēts. Tas ietver mērogošanas uz augšu, mērogošanas uz leju un kļūmju scenāriju apstrādes testēšanu.
• Uzraugiet savu infrastruktūru: Pastāvīgi uzraugiet savu automātiskās mērogošanas infrastruktūru, lai ātri identificētu un atrisinātu visas problēmas.
• Optimizējiet savu lietojumprogrammu: Optimizējiet savu lietojumprogrammu, lai padarītu to mērogojamāku un noturīgāku. Tas ietver kešošanas, slodzes balansēšanas un asinhronās apstrādes izmantošanu.
• Automatizējiet visu: Automatizējiet pēc iespējas vairāk automātiskās mērogošanas procesa, ieskaitot mērogošanas politikas konfigurēšanu, mērogošanas darbības un uzraudzību. Tas samazinās manuālas iejaukšanās nepieciešamību un uzlabos kopējo efektivitāti.

Secinājums

Automātiskā mērogošana ir spēcīgs rīks resursu dinamiskai pārvaldībai mākoņu vidē. Automātiski mērogējot resursus atbilstoši pieprasījumam, automātiskā mērogošana var uzlabot veiktspēju, optimizēt izmaksas un samazināt operacionālo pārpalikumu. Globālām lietojumprogrammām, ieviešot automātisko mērogošanu, ir ļoti svarīgi ņemt vērā tādus faktorus kā ģeogrāfiskais sadalījums, laika joslas un datu replikācija. Ievērojot šajā emuāra ierakstā izklāstītās labākās prakses, jūs varat nodrošināt, ka jūsu automātiskās mērogošanas ieviešana ir efektīva un palīdz nodrošināt uzticamu un efektīvu pieredzi lietotājiem visā pasaulē. Automātiskā mērogošana ir fundamentāla tehnoloģija uzņēmumiem, kas vēlas attīstīties mūsdienu digitālo lietojumprogrammu dinamiskajā pasaulē.