Auto-scaling: Dynamische resourceallocatie voor wereldwijde applicaties

In het snel evoluerende digitale landschap van vandaag moeten applicaties in staat zijn om fluctuerende workloads efficiënt en kosteneffectief te verwerken. Auto-scaling, of dynamische resourceallocatie, is uitgegroeid tot een cruciaal onderdeel van de moderne cloudinfrastructuur. Deze blogpost biedt een uitgebreide gids voor het begrijpen van auto-scaling, de voordelen ervan, implementatiestrategieën en overwegingen voor wereldwijd gedistribueerde applicaties, waardoor optimale prestaties en resourcegebruik worden gegarandeerd, ongeacht de vraag.

Wat is Auto-scaling?

Auto-scaling is het vermogen van een cloud computing omgeving om automatisch de hoeveelheid computing resources (bijv. virtuele machines, containers, databases) aan te passen die aan een applicatie zijn toegewezen op basis van real-time vraag. Het stelt applicaties in staat om op te schalen (resources te verhogen) wanneer de vraag toeneemt en af te schalen (resources te verminderen) wanneer de vraag afneemt, allemaal zonder handmatige tussenkomst. Deze dynamische aanpassing zorgt ervoor dat applicaties de resources hebben die ze nodig hebben om optimaal te presteren, terwijl de kosten worden geminimaliseerd door overprovisioning te voorkomen.

Kernconcepten:

• Schaalbaarheid: Het vermogen van een systeem om een groeiende hoeveelheid werk aan te kunnen of de mogelijkheid om te worden vergroot om die groei te accommoderen.
• Elasticiteit: Het vermogen van een systeem om zich automatisch en dynamisch aan te passen aan veranderende workload-eisen. Elasticiteit gaat hand in hand met schaalbaarheid, maar benadrukt het geautomatiseerde en dynamische karakter van het schaalproces.
• Resourceallocatie: Het proces van het toewijzen en beheren van computing resources, zoals CPU, geheugen, opslag en netwerkbandbreedte, aan verschillende applicaties of diensten.

Waarom is Auto-scaling belangrijk?

Auto-scaling biedt verschillende belangrijke voordelen voor bedrijven die actief zijn in een wereldwijde markt:

1. Verbeterde prestaties en beschikbaarheid

Door resources automatisch op te schalen tijdens piekperiodes van verkeer, zorgt auto-scaling ervoor dat applicaties responsief en beschikbaar blijven voor gebruikers. Dit voorkomt prestatievermindering, vermindert het risico op downtime en verbetert de algehele gebruikerservaring. Een e-commerce website die bijvoorbeeld een piek in het verkeer ervaart tijdens een Black Friday-uitverkoop, kan automatisch meer servers provisionen om de toegenomen belasting aan te kunnen, waardoor een soepele en responsieve winkelervaring voor klanten wereldwijd wordt gehandhaafd.

2. Kostenoptimalisatie

Auto-scaling helpt de cloudkosten te optimaliseren door ervoor te zorgen dat u alleen betaalt voor de resources die u daadwerkelijk gebruikt. Tijdens periodes van lage vraag worden resources automatisch afgeschaald, waardoor de infrastructuurkosten worden verlaagd. Dit is vooral gunstig voor applicaties met variabele verkeerspatronen, zoals sociale media platforms of online gamingdiensten, die aanzienlijke schommelingen in gebruikersactiviteit ervaren gedurende de dag en in verschillende tijdzones. Een nieuwswebsite kan bijvoorbeeld piektijden ervaren tijdens de ochtenduren in Europa en Noord-Amerika, waardoor er meer resources nodig zijn tijdens die uren, maar minder resources tijdens de nacht.

3. Verbeterd resourcegebruik

Auto-scaling maximaliseert het resourcegebruik door resources dynamisch toe te wijzen waar ze het meest nodig zijn. Dit voorkomt dat resources inactief zijn tijdens periodes van lage vraag, waardoor de algehele efficiëntie wordt verbeterd en verspilling wordt verminderd. Neem bijvoorbeeld een wereldwijd CRM-systeem. Auto-scaling zorgt ervoor dat resources worden gedistribueerd naar regio's met hoge activiteit, waardoor de service snel blijft, zelfs als het gebruik verschuift van de Amerikaanse naar de Europese of Aziatische regio naarmate hun werkdag begint.

4. Verminderde operationele overhead

Auto-scaling automatiseert het proces van het beheren van infrastructuurresources, waardoor IT-teams zich kunnen concentreren op meer strategische initiatieven. Dit vermindert de noodzaak van handmatige tussenkomst, vereenvoudigt de activiteiten en verbetert de algehele flexibiliteit. Een DevOps-team dat een wereldwijd uitgerolde microservicesarchitectuur beheert, kan bijvoorbeeld auto-scaling gebruiken om individuele microservices automatisch te schalen op basis van hun specifieke prestatiecijfers, zoals CPU-gebruik of verzoeklatentie. Hierdoor kan het team zich richten op het verbeteren van de functionaliteit en betrouwbaarheid van de applicatie in plaats van tijd te besteden aan het handmatig beheren van infrastructuurresources.

5. Verbeterde veerkracht

Door automatisch mislukte instanties te vervangen, verbetert auto-scaling de veerkracht van applicaties en vermindert het het risico op serviceonderbrekingen. Dit is vooral belangrijk voor kritieke applicaties die een hoge beschikbaarheid vereisen, zoals financiële handelsplatforms of gezondheidszorgsystemen. Een financieel handelsplatform kan bijvoorbeeld auto-scaling gebruiken om automatisch nieuwe instanties in een andere beschikbaarheidszone te starten als een bestaande instantie uitvalt, waardoor de handelsactiviteiten ononderbroken doorgaan.

Hoe Auto-scaling werkt

Auto-scaling omvat doorgaans de volgende belangrijke componenten:

1. Metriekverzameling

De eerste stap in auto-scaling is het verzamelen van prestatiecijfers van de applicatie en de onderliggende infrastructuur. Deze cijfers kunnen CPU-gebruik, geheugengebruik, netwerkverkeer, verzoeklatentie en aangepaste applicatiespecifieke cijfers omvatten. De keuze van de cijfers hangt af van de specifieke vereisten van de applicatie en de doelen van auto-scaling. Populaire monitoringtools zijn Prometheus, Grafana, Datadog en CloudWatch (AWS). Een wereldwijd SaaS-platform kan bijvoorbeeld de gemiddelde responstijd voor API-verzoeken in verschillende regio's monitoren om consistente prestaties voor alle gebruikers te garanderen.

2. Schaalbeleid

Schaalbeleid definieert de regels die bepalen wanneer en hoe resources worden op- of afgeschaald. Dit beleid is gebaseerd op de verzamelde cijfers en kan worden geconfigureerd om schaalacties te activeren wanneer aan bepaalde drempels is voldaan. Schaalbeleid kan eenvoudig zijn (bijv. opschalen wanneer het CPU-gebruik hoger is dan 70%) of complexer (bijv. opschalen op basis van een combinatie van CPU-gebruik, verzoeklatentie en wachtrijlengte). Er zijn over het algemeen twee soorten schaalbeleid:

• Drempelwaarde-gebaseerde schaling: Schaal resources op basis van vooraf gedefinieerde drempelwaarden voor specifieke cijfers. Schaal bijvoorbeeld op wanneer het CPU-gebruik hoger is dan 80% of schaal af wanneer het CPU-gebruik onder de 30% daalt.
• Schema-gebaseerde schaling: Schaal resources op basis van een vooraf gedefinieerd schema. Schaal bijvoorbeeld resources op tijdens piekuren en schaal resources af tijdens daluren. Dit is handig voor applicaties met voorspelbare verkeerspatronen.

3. Schaalacties

Schaalacties zijn de acties die worden ondernomen wanneer het schaalbeleid wordt geactiveerd. Deze acties kunnen het starten van nieuwe instanties, het beëindigen van bestaande instanties, het aanpassen van de grootte van bestaande instanties of het wijzigen van de configuratie van de applicatie omvatten. De specifieke schaalacties zijn afhankelijk van het type resource dat wordt geschaald en de onderliggende infrastructuur. Cloudproviders zoals AWS, Azure en GCP bieden API's en tools om deze schaalacties te automatiseren. Een online onderwijsplatform kan bijvoorbeeld schaalacties gebruiken om automatisch nieuwe virtuele machines te starten wanneer het aantal gelijktijdige gebruikers een bepaalde drempel overschrijdt, zodat studenten toegang hebben tot cursusmateriaal zonder prestatieproblemen te ondervinden.

4. Schaal groep

Een schaalgroep is een verzameling resources die als één enkele eenheid worden beheerd. Hierdoor kunt u de hele groep resources eenvoudig op- of afschalen op basis van de vraag. Schaal groepen bestaan doorgaans uit virtuele machines, containers of andere computerresources. Ze bevatten vaak ook load balancers om het verkeer over de instanties in de groep te verdelen. Gebruikmakend van het voorbeeld van het online onderwijsplatform, kunnen instanties van webservers en databaseservers in schaalgroepen worden geplaatst om die delen van het systeem dynamisch te schalen.

Auto-scaling strategieën

Er zijn verschillende auto-scaling strategieën die kunnen worden gebruikt, afhankelijk van de specifieke vereisten van de applicatie:

1. Horizontale schaling

Horizontale schaling omvat het toevoegen of verwijderen van instanties van een applicatie of service. Dit is het meest voorkomende type auto-scaling en is zeer geschikt voor applicaties die gemakkelijk over meerdere instanties kunnen worden gedistribueerd. Horizontale schaling wordt doorgaans geïmplementeerd met behulp van load balancers om het verkeer over de beschikbare instanties te verdelen. Een sociale media platform kan bijvoorbeeld horizontale schaling gebruiken om meer webservers toe te voegen om de toegenomen verkeer tijdens een groot evenement, zoals een wereldwijd sportevenement, aan te kunnen. Een containerized microservice architectuur is bijzonder geschikt voor horizontale schaling.

2. Verticale schaling

Verticale schaling omvat het verhogen of verlagen van de resources die aan een enkele instantie van een applicatie of service zijn toegewezen. Dit kan het verhogen van de CPU-, geheugen- of opslagcapaciteit van de instantie omvatten. Verticale schaling wordt doorgaans gebruikt voor applicaties die worden beperkt door de resources van een enkele instantie. Verticale schaling heeft echter beperkingen, omdat er een maximale hoeveelheid resources is die aan een enkele instantie kan worden toegewezen. Een videobewerkingsapplicatie die op een virtuele machine draait, kan verticale schaling gebruiken om de hoeveelheid RAM die beschikbaar is voor de applicatie te vergroten bij het werken met grote videobestanden.

3. Voorspellende schaling

Voorspellende schaling gebruikt historische gegevens en machine learning algoritmen om de toekomstige vraag te voorspellen en resources automatisch van tevoren te schalen. Dit kan helpen om prestatievermindering tijdens piekperiodes van verkeer te voorkomen en het algehele resourcegebruik te verbeteren. Voorspellende schaling is vooral handig voor applicaties met voorspelbare verkeerspatronen, zoals e-commerce websites die seizoensgebonden pieken in de vraag ervaren. Een online retailer kan bijvoorbeeld voorspellende schaling gebruiken om automatisch meer servers te provisionen in afwachting van het vakantieseizoen.

4. Reactieve schaling

Reactieve schaling omvat het schalen van resources in reactie op real-time veranderingen in de vraag. Dit is het meest voorkomende type auto-scaling en is zeer geschikt voor applicaties met onvoorspelbare verkeerspatronen. Reactieve schaling gebruikt doorgaans drempelwaarde-gebaseerde schaalbeleid om schaalacties te activeren wanneer bepaalde prestatiecijfers vooraf gedefinieerde drempels overschrijden. Een nieuwswebsite kan reactieve schaling gebruiken om resources automatisch op te schalen wanneer een grote nieuwsgebeurtenis een piek in het verkeer veroorzaakt.

Overwegingen voor wereldwijde applicaties

Bij het implementeren van auto-scaling voor wereldwijd gedistribueerde applicaties zijn er enkele aanvullende overwegingen om in gedachten te houden:

1. Geografische distributie

Wereldwijde applicaties moeten worden uitgerold over meerdere geografische regio's om een hoge beschikbaarheid en lage latentie voor gebruikers over de hele wereld te garanderen. Auto-scaling moet worden geconfigureerd om resources onafhankelijk in elke regio te schalen op basis van de lokale vraag. Dit vereist zorgvuldige planning en coördinatie om ervoor te zorgen dat resources correct over de hele wereld worden gedistribueerd. Een wereldwijd gamingbedrijf kan bijvoorbeeld game servers in meerdere regio's uitrollen en auto-scaling gebruiken om resources in elke regio automatisch te schalen op basis van het aantal spelers in die regio.

2. Tijdzones

Verkeerspatronen kunnen aanzienlijk verschillen tussen verschillende tijdzones. Auto-scaling beleid moet worden geconfigureerd om rekening te houden met deze tijdzoneverschillen en resources dienovereenkomstig te schalen. Dit kan het gebruik van schema-gebaseerde schaling omvatten om resources automatisch op te schalen tijdens piekuren in elke regio en resources af te schalen tijdens daluren. Een wereldwijd klantenondersteuningsplatform heeft bijvoorbeeld waarschijnlijk meer resources nodig tijdens reguliere kantooruren in elke regio en schaalt af tijdens daluren. Dit zorgt voor responsiviteit voor klantenondersteuning over de hele wereld.

3. Datareplicatie

Datareplicatie is essentieel om dataconsistentie en beschikbaarheid in een wereldwijd gedistribueerde applicatie te garanderen. Auto-scaling moet worden geïntegreerd met datareplicatiemechanismen om ervoor te zorgen dat gegevens automatisch worden gerepliceerd naar nieuwe instanties zodra ze worden gestart. Dit vereist zorgvuldige planning en coördinatie om ervoor te zorgen dat gegevens efficiënt en consistent worden gerepliceerd. Een internationale bank zou datareplicatie gebruiken om ervoor te zorgen dat nieuwe instanties snel financiële klantgegevens synchroniseren in verschillende regio's.

4. Kostenoptimalisatie

Auto-scaling kan helpen de cloudkosten te optimaliseren door ervoor te zorgen dat u alleen betaalt voor de resources die u daadwerkelijk gebruikt. Het is echter belangrijk om het resourcegebruik zorgvuldig te monitoren en het schaalbeleid te optimaliseren om overprovisioning te voorkomen. Dit kan het gebruik van verschillende instantietypen in verschillende regio's omvatten om te profiteren van regionale prijsverschillen. Een wereldwijd e-commerce platform moet het resourcegebruik voortdurend monitoren en optimaliseren om efficiënte kosten te behouden. Kostenoptimalisatie omvat vaak het gebruik van spot instances of reserved instances waar van toepassing.

5. Monitoring en waarschuwingen

Het is cruciaal om de prestaties van uw auto-scaling infrastructuur te monitoren en waarschuwingen in te stellen om u op de hoogte te stellen van eventuele problemen. Dit helpt u om problemen snel te identificeren en op te lossen en ervoor te zorgen dat uw applicatie beschikbaar en responsief blijft. Monitoring moet cijfers omvatten, zoals CPU-gebruik, geheugengebruik, netwerkverkeer en verzoeklatentie. Waarschuwingen moeten worden geconfigureerd om te activeren wanneer bepaalde drempels worden overschreden. Er kan bijvoorbeeld een waarschuwing worden geactiveerd als het aantal instanties in een schaalgroep onder een bepaalde drempel daalt, wat wijst op een potentieel probleem. Neem een wereldwijd aandelenhandelsplatform; monitoring en waarschuwingen zorgen voor onmiddellijk bewustzijn van eventuele prestatieproblemen die de handel kunnen beïnvloeden.

Tools en technologieën

Verschillende tools en technologieën kunnen worden gebruikt om auto-scaling in cloudomgevingen te implementeren:

• Amazon EC2 Auto Scaling: Een service van Amazon Web Services (AWS) die automatisch het aantal EC2-instanties in uw Auto Scaling-groep aanpast op basis van de vraag.
• Azure Virtual Machine Scale Sets: Een service van Microsoft Azure waarmee u een groep identieke, load-balanced VM's kunt maken en beheren.
• Google Cloud Autoscaling: Een functie van Google Compute Engine die automatisch het aantal VM-instanties in een beheerde instantiegroep aanpast op basis van de vraag.
• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Een Kubernetes controller die automatisch het aantal pods in een deployment, replication controller, replica set of stateful set schaalt op basis van waargenomen CPU-gebruik of andere geselecteerde cijfers.
• Prometheus: Een open-source monitoring- en waarschuwingstoolkit die kan worden gebruikt om prestatiecijfers van applicaties en infrastructuur te verzamelen.
• Grafana: Een open-source data visualisatie- en monitoringtool die kan worden gebruikt om dashboards en waarschuwingen te creëren op basis van Prometheus-cijfers.

Best practices voor Auto-scaling

Volg deze best practices om ervoor te zorgen dat uw auto-scaling implementatie effectief is:

• Definieer duidelijke schaalbeleid: Definieer duidelijke en goed gedefinieerde schaalbeleid die zijn gebaseerd op de specifieke vereisten van uw applicatie. Overweeg factoren zoals verkeerspatronen, prestatie-eisen en kostenbeperkingen.
• Gebruik de juiste cijfers: Kies de juiste cijfers om de prestaties van uw applicatie te monitoren. Deze cijfers moeten relevant zijn voor de schaalbeslissingen die u neemt.
• Test uw auto-scaling configuratie: Test uw auto-scaling configuratie grondig om ervoor te zorgen dat deze werkt zoals verwacht. Dit omvat het testen van opschalen, afschalen en het afhandelen van foutscenario's.
• Monitor uw infrastructuur: Monitor uw auto-scaling infrastructuur continu om eventuele problemen snel te identificeren en op te lossen.
• Optimaliseer uw applicatie: Optimaliseer uw applicatie om deze schaalbaarder en veerkrachtiger te maken. Dit omvat het gebruik van caching, load balancing en asynchrone verwerking.
• Automatiseer alles: Automatiseer zoveel mogelijk van het auto-scaling proces, inclusief schaalbeleid configuratie, schaalacties en monitoring. Dit vermindert de noodzaak van handmatige tussenkomst en verbetert de algehele efficiëntie.

Conclusie

Auto-scaling is een krachtige tool voor het dynamisch beheren van resources in cloudomgevingen. Door resources automatisch te schalen op basis van de vraag, kan auto-scaling de prestaties verbeteren, de kosten optimaliseren en de operationele overhead verminderen. Voor wereldwijd gedistribueerde applicaties is het cruciaal om rekening te houden met factoren zoals geografische distributie, tijdzones en datareplicatie bij het implementeren van auto-scaling. Door de best practices te volgen die in deze blogpost worden beschreven, kunt u ervoor zorgen dat uw auto-scaling implementatie effectief is en u helpt een betrouwbare en performante ervaring te leveren aan gebruikers over de hele wereld. Auto-scaling is een fundamentele technologie voor bedrijven die willen floreren in de dynamische wereld van moderne digitale applicaties.