Frontend Service Mesh Load Shedding: Een Strategie voor Overbelastingsbeveiliging voor Wereldwijde Applicaties

In de gedistribueerde en dynamische omgeving van vandaag is het waarborgen van de veerkracht en beschikbaarheid van wereldwijde applicaties van het grootste belang. Frontend service meshes zijn een krachtig hulpmiddel geworden voor het beheren en beveiligen van verkeer aan de rand van uw applicatie. Echter, zelfs met de beste architectuur kunnen applicaties nog steeds kwetsbaar zijn voor overbelasting. Wanneer de vraag de capaciteit overschrijdt, kan het systeem instabiel worden, wat leidt tot cascaderende storingen en een slechte gebruikerservaring. Dit is waar load shedding een rol speelt.

Deze uitgebreide gids verkent het concept van frontend service mesh load shedding, met de focus op strategieën en technieken om uw applicaties te beschermen tegen overbelasting. We zullen dieper ingaan op de verschillende benaderingen, hun voordelen en praktische overwegingen voor implementatie in een wereldwijde context.

Wat is Load Shedding?

Load shedding, in de context van softwaresystemen, is een techniek om opzettelijk verzoeken te negeren of te vertragen om te voorkomen dat een systeem overbelast raakt. Het is een proactieve maatregel om de gezondheid en stabiliteit van de applicatie te handhaven door enkele verzoeken op te offeren in plaats van het hele systeem te laten instorten.

Zie het als een dam tijdens een overstroming. De dambeheerders kunnen wat water laten weglopen om te voorkomen dat de dam volledig breekt. Op dezelfde manier houdt load shedding in een service mesh in dat verzoeken selectief worden genegeerd of vertraagd om te voorkomen dat de backend-services overweldigd raken.

Waarom is Load Shedding Belangrijk in een Wereldwijde Context?

Wereldwijde applicaties staan voor unieke uitdagingen met betrekking tot schaal, distributie en netwerklatentie. Denk aan de volgende factoren:

• Geografische Spreiding: Gebruikers benaderen uw applicatie vanuit verschillende locaties over de hele wereld, met wisselende netwerkomstandigheden en latentie.
• Variërende Vraagpatronen: Verschillende regio's kunnen op verschillende momenten van de dag pieken in het verkeer ervaren, wat leidt tot onvoorspelbare pieken in de vraag. Een e-commerce website kan bijvoorbeeld piekverkeer ervaren tijdens Black Friday-verkopen in Noord-Amerika, maar een verhoogde activiteit zien tijdens het Chinees Nieuwjaar in Azië.
• Onvoorspelbare Gebeurtenissen: Onverwachte gebeurtenissen, zoals marketingcampagnes of nieuwsberichten, kunnen plotselinge pieken in het verkeer veroorzaken, waardoor uw applicatie mogelijk wordt overbelast. Een virale socialemediapost over uw product, ongeacht de oorsprong, kan een wereldwijde golf van verkeer veroorzaken.
• Afhankelijkheidsstoringen: Een storing in één regio kan overslaan naar andere als er geen juiste isolatie- en fouttolerantiemechanismen zijn geïmplementeerd. Een storing in een betalingsgateway in het ene land kan bijvoorbeeld indirect gebruikers in andere landen beïnvloeden als het systeem niet is ontworpen met veerkracht in gedachten.

Zonder effectieve load shedding kunnen deze factoren leiden tot:

• Verminderde Beschikbaarheid: Downtime van de applicatie en serviceonderbrekingen.
• Verhoogde Latentie: Trage responstijden en een verslechterde gebruikerservaring.
• Cascaderende Storingen: Een storing van één service die storingen veroorzaakt in afhankelijke services.
• Gegevensverlies: Potentieel verlies van gebruikersgegevens door systeeminstabiliteit.

Het implementeren van load shedding-strategieën die zijn afgestemd op een wereldwijde omgeving is cruciaal om deze risico's te beperken en een consistent positieve gebruikerservaring wereldwijd te garanderen.

Frontend Service Mesh en Load Shedding

Een frontend service mesh, vaak geïmplementeerd als een edge proxy, fungeert als het toegangspunt voor al het inkomende verkeer naar uw applicatie. Het biedt een gecentraliseerd punt voor het beheren van verkeer, het handhaven van beveiligingsbeleid en het implementeren van veerkrachtmechanismen, inclusief load shedding.

Door load shedding te implementeren op de frontend service mesh, kunt u:

• Backend-services Beschermen: Bescherm uw backend-services tegen overbelasting door excessief verkeer.
• Gebruikerservaring Verbeteren: Handhaaf aanvaardbare responstijden voor de meeste gebruikers door enkele verzoeken op te offeren tijdens piekbelasting.
• Beheer Vereenvoudigen: Centraliseer de logica voor load shedding in de service mesh, waardoor de noodzaak voor individuele services om hun eigen beschermingsmechanismen te implementeren, wordt verminderd.
• Zichtbaarheid Verkrijgen: Monitor verkeerspatronen en load shedding-beslissingen in realtime, wat proactieve aanpassingen aan uw configuratie mogelijk maakt.

Load Shedding-strategieën voor Frontend Service Meshes

Er kunnen verschillende load shedding-strategieën worden geïmplementeerd in een frontend service mesh. Elke strategie heeft zijn eigen afwegingen en is geschikt voor verschillende scenario's.

1. Rate Limiting

Definitie: Rate limiting beperkt het aantal verzoeken dat een client of service binnen een bepaalde periode kan doen. Het is een fundamentele techniek om misbruik te voorkomen en te beschermen tegen denial-of-service-aanvallen.

Hoe het werkt: De service mesh houdt het aantal verzoeken van elke client bij (bijv. op basis van IP-adres, gebruikers-ID of API-sleutel) en wijst verzoeken af die de geconfigureerde rate limit overschrijden.

Voorbeeld:

Stel je een applicatie voor het delen van foto's voor. U kunt elke gebruiker beperken tot het uploaden van maximaal 100 foto's per uur om misbruik te voorkomen en eerlijk gebruik voor alle gebruikers te garanderen.

Configuratie: Rate limits kunnen worden geconfigureerd op basis van verschillende criteria, zoals:

• Verzoeken per seconde (RPS): Beperkt het aantal toegestane verzoeken per seconde.
• Verzoeken per minuut (RPM): Beperkt het aantal toegestane verzoeken per minuut.
• Verzoeken per uur (RPH): Beperkt het aantal toegestane verzoeken per uur.
• Gelijktijdige verbindingen: Beperkt het aantal gelijktijdige verbindingen van een client.

Overwegingen:

• Granulariteit: Kies een passend niveau van granulariteit voor rate limiting. Een te grofmazige aanpak (bijv. alle verzoeken van een enkel IP-adres beperken) kan legitieme gebruikers onterecht treffen. Een te fijnmazige aanpak (bijv. individuele API-eindpunten beperken) kan complex zijn om te beheren.
• Dynamische Aanpassing: Implementeer dynamische rate limiting die zich aanpast op basis van de realtime systeembelasting.
• Uitzonderingen: Overweeg om bepaalde soorten verzoeken of gebruikers vrij te stellen van rate limiting (bijv. administratieve verzoeken of betalende klanten).
• Foutafhandeling: Geef informatieve foutmeldingen aan gebruikers die te maken krijgen met rate limiting, waarin wordt uitgelegd waarom hun verzoeken worden afgewezen en hoe ze het probleem kunnen oplossen. Bijvoorbeeld: "U heeft uw rate limit overschreden. Probeer het over een minuut opnieuw."

2. Circuit Breaking

Definitie: Circuit breaking is een patroon dat voorkomt dat een applicatie herhaaldelijk probeert een operatie uit te voeren die waarschijnlijk zal mislukken. Het is als een elektrische stroomonderbreker die uitschakelt bij een storing, om verdere schade te voorkomen.

Hoe het werkt: De service mesh monitort de succes- en faalpercentages van verzoeken aan backend-services. Als het faalpercentage een bepaalde drempel overschrijdt, wordt de circuit breaker "geactiveerd" en stopt de service mesh tijdelijk met het sturen van verzoeken naar die service.

Voorbeeld:

Denk aan een microservices-architectuur waarbij een "productservice" afhankelijk is van een "aanbevelingsservice". Als de aanbevelingsservice consequent begint te falen, zal de circuit breaker voorkomen dat de productservice deze aanroept, waardoor verdere degradatie wordt voorkomen en de aanbevelingsservice tijd krijgt om te herstellen.

Staten van een Circuit Breaker:

• Gesloten (Closed): Het circuit functioneert normaal en verzoeken worden naar de backend-service gestuurd.
• Open: Het circuit is geactiveerd en er worden geen verzoeken naar de backend-service gestuurd. In plaats daarvan wordt een fallback-respons geretourneerd (bijv. een foutmelding of gecachete gegevens).
• Half-Open: Na een bepaalde periode gaat de circuit breaker over naar de half-open staat. In deze staat staat het een beperkt aantal verzoeken toe om door te gaan naar de backend-service om te testen of deze is hersteld. Als de verzoeken succesvol zijn, keert de circuit breaker terug naar de gesloten staat. Als ze mislukken, keert de circuit breaker terug naar de open staat.

Configuratie: Circuit breakers worden geconfigureerd met drempels voor faalpercentage, hersteltijd en aantal pogingen.

Overwegingen:

• Fallback-mechanismen: Implementeer geschikte fallback-mechanismen voor wanneer de circuit breaker open is. Dit kan inhouden dat er gecachete gegevens worden geretourneerd, een foutmelding wordt weergegeven of gebruikers worden doorgestuurd naar een andere service.
• Monitoring: Monitor de staat van de circuit breakers en de gezondheid van de backend-services om problemen snel te identificeren en op te lossen.
• Dynamische Drempels: Overweeg het gebruik van dynamische drempels die zich aanpassen op basis van de realtime systeembelasting en prestaties.

3. Adaptieve Load Shedding

Definitie: Adaptieve load shedding is een meer geavanceerde aanpak die de load shedding-strategie dynamisch aanpast op basis van realtime systeemcondities. Het doel is om de doorvoer te maximaliseren met behoud van aanvaardbare niveaus van latentie en foutpercentages.

Hoe het werkt: De service mesh monitort continu verschillende statistieken, zoals CPU-gebruik, geheugengebruik, wachtrijlengtes en responstijden. Op basis van deze statistieken past het dynamisch de drempels voor rate limiting of de waarschijnlijkheid van het laten vallen van verzoeken aan.

Voorbeeld:

Stel je een online gamingplatform voor dat een plotselinge toename van speleractiviteit ervaart. Een adaptief load shedding-systeem kan het verhoogde CPU-gebruik en de geheugendruk detecteren en automatisch het aantal nieuwe spelsessies dat wordt gestart verminderen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan bestaande spelers en wordt voorkomen dat de servers overbelast raken.

Technieken voor Adaptieve Load Shedding:

• Wachtrijlengte-gebaseerde Shedding: Laat verzoeken vallen wanneer wachtrijlengtes een bepaalde drempel overschrijden. Dit voorkomt dat verzoeken zich opstapelen en latentiepieken veroorzaken.
• Latentie-gebaseerde Shedding: Laat verzoeken vallen die waarschijnlijk een bepaalde latentiedrempel overschrijden. Dit geeft prioriteit aan verzoeken die snel kunnen worden bediend en voorkomt dat long-tail latentie de algehele gebruikerservaring beïnvloedt.
• CPU-gebruik-gebaseerde Shedding: Laat verzoeken vallen wanneer het CPU-gebruik een bepaalde drempel overschrijdt. Dit voorkomt dat de servers overweldigd raken en zorgt ervoor dat ze voldoende middelen hebben om bestaande verzoeken te verwerken.

Overwegingen:

• Complexiteit: Adaptieve load shedding is complexer om te implementeren dan statische rate limiting of circuit breaking. Het vereist zorgvuldige afstemming en monitoring om ervoor te zorgen dat het effectief functioneert.
• Overhead: De monitoring- en besluitvormingsprocessen die gepaard gaan met adaptieve load shedding kunnen enige overhead met zich meebrengen. Het is belangrijk om deze overhead te minimaliseren om prestatie-impact te voorkomen.
• Stabiliteit: Implementeer mechanismen om schommelingen te voorkomen en ervoor te zorgen dat het systeem stabiel blijft onder wisselende belastingsomstandigheden.

4. Geprioriteerde Load Shedding

Definitie: Geprioriteerde load shedding houdt in dat verzoeken worden gecategoriseerd op basis van hun belangrijkheid en dat verzoeken met een lagere prioriteit worden genegeerd tijdens overbelasting.

Hoe het werkt: De service mesh classificeert verzoeken op basis van factoren zoals gebruikerstype (bijv. betalende klant vs. gratis gebruiker), verzoektype (bijv. kritieke API vs. minder belangrijke functie), of service level agreement (SLA). Tijdens overbelasting worden verzoeken met een lagere prioriteit genegeerd of vertraagd om ervoor te zorgen dat verzoeken met een hogere prioriteit worden bediend.

Voorbeeld:

Denk aan een videostreamingdienst. Betalende abonnees kunnen een hogere prioriteit krijgen dan gratis gebruikers. Tijdens piekbelasting kan de dienst prioriteit geven aan het streamen van content naar betalende abonnees, terwijl de kwaliteit of beschikbaarheid van content voor gratis gebruikers tijdelijk wordt verminderd.

Implementatie van Geprioriteerde Load Shedding:

• Verzoekclassificatie: Definieer duidelijke criteria voor het classificeren van verzoeken op basis van hun belangrijkheid.
• Prioriteitswachtrijen: Gebruik prioriteitswachtrijen om verzoeken te beheren op basis van hun prioriteitsniveau.
• Gewogen Willekeurig Laten Vallen: Laat verzoeken willekeurig vallen, met een hogere waarschijnlijkheid dat verzoeken met een lagere prioriteit worden genegeerd.

Overwegingen:

• Eerlijkheid: Zorg ervoor dat geprioriteerde load shedding eerlijk wordt geïmplementeerd en niet onterecht discrimineert tegen bepaalde gebruikers of verzoektypes.
• Transparantie: Communiceer naar gebruikers wanneer hun verzoeken worden gedeprioriteerd en leg de redenen uit.
• Monitoring: Monitor de impact van geprioriteerde load shedding op verschillende gebruikerssegmenten en pas de configuratie indien nodig aan.

Load Shedding Implementeren met Populaire Service Meshes

Verschillende populaire service meshes bieden ingebouwde ondersteuning voor load shedding.

1. Envoy

Envoy is een high-performance proxy die veel wordt gebruikt als sidecar-proxy in service meshes. Het biedt uitgebreide functies voor load balancing, verkeersbeheer en observeerbaarheid, inclusief ondersteuning voor rate limiting, circuit breaking en adaptieve load shedding.

Voorbeeldconfiguratie (Rate Limiting in Envoy):

```yaml name: envoy.filters.http.local_ratelimit typed_config: "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.local_ratelimit.v3.LocalRateLimit stat_prefix: http_local_rate_limit token_bucket: max_tokens: 100 tokens_per_fill: 10 fill_interval: 1s ```

Deze configuratie beperkt elke client tot 100 verzoeken per seconde, met een bijvulsnelheid van 10 tokens per seconde.

2. Istio

Istio is een service mesh die een uitgebreide set functies biedt voor het beheren en beveiligen van microservices-applicaties. Het maakt gebruik van Envoy als zijn datavlak en biedt een high-level API voor het configureren van verkeersbeheerbeleid, inclusief load shedding.

Voorbeeldconfiguratie (Circuit Breaking in Istio):

```yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: productpage spec: host: productpage trafficPolicy: outlierDetection: consecutive5xxErrors: 5 interval: 1s baseEjectionTime: 30s maxEjectionPercent: 100 ```

Deze configuratie stelt Istio in om een backend-service uit te werpen als deze 5 opeenvolgende 5xx-fouten binnen een interval van 1 seconde ervaart. De service wordt 30 seconden uitgeworpen en tot 100% van de instances kan worden uitgeworpen.

Best Practices voor het Implementeren van Load Shedding

Hier zijn enkele best practices voor het implementeren van load shedding in een wereldwijde applicatie:

• Begin Eenvoudig: Start met basis rate limiting en circuit breaking voordat u geavanceerdere technieken zoals adaptieve load shedding implementeert.
• Monitor Alles: Monitor continu verkeerspatronen, systeemprestaties en load shedding-beslissingen om problemen te identificeren en uw configuratie te optimaliseren.
• Test Grondig: Voer grondige belastingstests en chaos engineering-experimenten uit om uw load shedding-strategieën te valideren en ervoor te zorgen dat ze effectief zijn onder verschillende faalscenario's.
• Automatiseer Alles: Automatiseer de implementatie en configuratie van uw load shedding-beleid om consistentie te garanderen en het risico op menselijke fouten te verminderen.
• Houd Rekening met Wereldwijde Distributie: Houd rekening met de geografische spreiding van uw gebruikers en services bij het ontwerpen van uw load shedding-strategieën. Implementeer regiospecifieke rate limits en circuit breakers indien nodig.
• Prioriteer Kritieke Diensten: Identificeer uw meest kritieke diensten en geef ze prioriteit tijdens overbelastingscondities.
• Communiceer Transparant: Communiceer met gebruikers wanneer hun verzoeken worden genegeerd of vertraagd en leg de redenen uit.
• Gebruik Observability Tools: Integreer load shedding met uw observability-tools voor beter inzicht in het systeemgedrag. Tools zoals Prometheus, Grafana, Jaeger en Zipkin kunnen waardevolle statistieken en traces leveren om u te helpen begrijpen hoe load shedding uw applicatie beïnvloedt.

Conclusie

Frontend service mesh load shedding is een cruciaal onderdeel van een veerkrachtige en schaalbare wereldwijde applicatie. Door effectieve load shedding-strategieën te implementeren, kunt u uw backend-services beschermen tegen overbelasting, de gebruikerservaring verbeteren en de beschikbaarheid van uw applicatie garanderen, zelfs onder extreme omstandigheden. Door de verschillende strategieën te begrijpen, rekening te houden met de unieke uitdagingen van wereldwijde applicaties en de best practices in deze gids te volgen, kunt u een robuust en betrouwbaar systeem bouwen dat de eisen van een wereldwijd publiek aankan. Onthoud om eenvoudig te beginnen, alles te monitoren, grondig te testen en alles te automatiseren om ervoor te zorgen dat uw load shedding-strategieën effectief en gemakkelijk te beheren zijn.

Naarmate het cloud-native landschap blijft evolueren, zullen er nieuwe load shedding-technieken en -tools verschijnen. Blijf op de hoogte van de laatste ontwikkelingen en pas uw strategieën dienovereenkomstig aan om de veerkracht van uw wereldwijde applicaties te behouden.