Samodejno skaliranje: Dinamična dodelitev virov za globalne aplikacije

V današnji hitro razvijajoči se digitalni pokrajini morajo biti aplikacije sposobne učinkovito in stroškovno učinkovito obvladovati nihajoče obremenitve. Samodejno skaliranje ali dinamična dodelitev virov se je pojavila kot ključna komponenta sodobne oblačne infrastrukture. Ta objava v blogu ponuja celovit vodnik za razumevanje samodejnega skaliranja, njegove prednosti, strategije implementacije in premisleke za globalno distribuirane aplikacije, ki zagotavljajo optimalno učinkovitost in izkoriščenost virov ne glede na povpraševanje.

Kaj je samodejno skaliranje?

Samodejno skaliranje je sposobnost okolja računalništva v oblaku, da samodejno prilagodi količino računalniških virov (npr. virtualni stroji, vsebnik, baze podatkov), dodeljenih aplikaciji na podlagi povpraševanja v realnem času. Aplikacijam omogoča, da se povečajo (povečajo vire), ko se povpraševanje poveča, in se zmanjšajo (zmanjšajo vire), ko se povpraševanje zmanjša, vse brez ročnega posredovanja. Ta dinamična prilagoditev zagotavlja, da imajo aplikacije vire, ki jih potrebujejo za optimalno delovanje, hkrati pa zmanjšuje stroške z izogibanjem preveliki dodelitvi.

Ključni koncepti:

• Skalabilnost: Sposobnost sistema za obvladovanje naraščajoče količine dela ali njegove zmožnosti, da se razširi za sprejem te rasti.
• Elastičnost: Sposobnost sistema, da se samodejno in dinamično prilagodi spreminjajočim se zahtevam obremenitve. Elastičnost gre z roko v roki s skalabilnostjo, vendar poudarja avtomatizirano in dinamično naravo procesa skaliranja.
• Dodelitev virov: Postopek dodeljevanja in upravljanja računalniških virov, kot so CPU, pomnilnik, shramba in pasovna širina omrežja, različnim aplikacijam ali storitvam.

Zakaj je samodejno skaliranje pomembno?

Samodejno skaliranje ponuja več pomembnih prednosti za podjetja, ki delujejo na globalnem trgu:

1. Izboljšana učinkovitost in razpoložljivost

S samodejnim povečanjem virov v obdobjih največjega prometa samodejno skaliranje zagotavlja, da aplikacije ostanejo odzivne in na voljo uporabnikom. To preprečuje poslabšanje učinkovitosti, zmanjšuje tveganje izpadov in izboljšuje splošno uporabniško izkušnjo. Na primer, spletno mesto za e-trgovino, ki doživlja naval prometa med razprodajo na črni petek, lahko samodejno zagotovi več strežnikov za obvladovanje povečane obremenitve, s čimer ohranja gladko in odzivno nakupovalno izkušnjo za stranke po vsem svetu.

2. Optimizacija stroškov

Samodejno skaliranje pomaga optimizirati stroške oblaka, saj zagotavlja, da plačate samo za vire, ki jih dejansko uporabljate. V obdobjih nizkega povpraševanja se viri samodejno zmanjšajo, kar zmanjša stroške infrastrukture. To je še posebej koristno za aplikacije s spremenljivimi vzorci prometa, kot so platforme družbenih medijev ali spletne igralne storitve, ki doživljajo znatna nihanja v uporabniški dejavnosti ves dan in v različnih časovnih pasovih. Spletno mesto z novicami lahko na primer doživi največji promet v jutranjih urah v Evropi in Severni Ameriki, kar zahteva več virov v tistem času, a manj virov ponoči.

3. Izboljšana izkoriščenost virov

Samodejno skaliranje poveča izkoriščenost virov z dinamično dodelitvijo virov tam, kjer so najbolj potrebni. To preprečuje, da bi viri mirovali v obdobjih nizkega povpraševanja, kar izboljšuje splošno učinkovitost in zmanjšuje odpadke. Razmislite o globalnem sistemu CRM. Samodejno skaliranje zagotavlja, da se viri distribuirajo v regije, ki doživljajo visoko aktivnost, s čimer zagotavlja, da storitev ostane hitra, tudi če se uporaba premakne iz ameriške v evropsko ali azijsko regijo, ko se začne njihov delovni dan.

4. Zmanjšani operativni stroški

Samodejno skaliranje avtomatizira postopek upravljanja infrastrukturnih virov, s čimer sprosti IT-ekipe, da se osredotočijo na bolj strateške pobude. To zmanjšuje potrebo po ročnem posredovanju, poenostavlja operacije in izboljšuje splošno agilnost. Na primer, DevOps ekipa, ki upravlja globalno razporejeno arhitekturo mikroservisov, lahko izkoristi samodejno skaliranje za samodejno skaliranje posameznih mikroservisov na podlagi njihovih posebnih metrik učinkovitosti, kot sta izkoriščenost CPU ali zakasnitev zahtev. To omogoča ekipi, da se osredotoči na izboljšanje funkcionalnosti in zanesljivosti aplikacij, namesto da bi porabila čas za ročno upravljanje infrastrukturnih virov.

5. Izboljšana odpornost

S samodejno zamenjavo okvarjenih primerkov samodejno skaliranje izboljšuje odpornost aplikacij in zmanjšuje tveganje prekinitev storitev. To je še posebej pomembno za kritične aplikacije, ki zahtevajo visoko razpoložljivost, kot so finančne platforme za trgovanje ali zdravstveni sistemi. Na primer, finančna platforma za trgovanje lahko uporabi samodejno skaliranje za samodejno zagon novih primerkov v drugem območju razpoložljivosti, če obstoječi primerek odpove, s čimer zagotavlja, da se trgovalne operacije nadaljujejo nemoteno.

Kako deluje samodejno skaliranje

Samodejno skaliranje običajno vključuje naslednje ključne komponente:

1. Zbiranje metrik

Prvi korak pri samodejnem skaliranju je zbiranje metrik učinkovitosti iz aplikacije in njene temeljne infrastrukture. Te metrike lahko vključujejo izkoriščenost CPU, uporabo pomnilnika, omrežni promet, zakasnitev zahtev in metrike, specifične za aplikacijo. Izbira metrik bo odvisna od posebnih zahtev aplikacije in ciljev samodejnega skaliranja. Priljubljena orodja za spremljanje vključujejo Prometheus, Grafana, Datadog in CloudWatch (AWS). Globalna platforma SaaS lahko na primer spremlja povprečni odzivni čas za zahteve API v različnih regijah, da zagotovi dosledno učinkovitost za vse uporabnike.

2. Politike skaliranja

Politike skaliranja definirajo pravila, ki urejajo, kdaj in kako se viri povečajo ali zmanjšajo. Te politike temeljijo na zbranih metrikah in jih je mogoče konfigurirati tako, da sprožijo dejanja skaliranja, ko so izpolnjeni določeni pragovi. Politike skaliranja so lahko preproste (npr. povečaj, ko izkoriščenost CPU preseže 70 %) ali bolj zapletene (npr. povečaj na podlagi kombinacije izkoriščenosti CPU, zakasnitve zahtev in dolžine čakalne vrste). Na splošno obstajata dve vrsti politik skaliranja:

• Skaliranje na podlagi praga: Skalira vire na podlagi vnaprej določenih pragov za določene metrike. Na primer, povečaj, ko izkoriščenost CPU preseže 80 %, ali zmanjšaj, ko izkoriščenost CPU pade pod 30 %.
• Skaliranje na podlagi urnika: Skalira vire na podlagi vnaprej določenega urnika. Na primer, povečaj vire med največjimi poslovnimi urami in zmanjšaj vire med urami izven konic. To je uporabno za aplikacije s predvidljivimi vzorci prometa.

3. Dejanja skaliranja

Dejanja skaliranja so dejanja, ki se izvedejo, ko se sprožijo politike skaliranja. Ta dejanja lahko vključujejo zagon novih primerkov, prekinitev obstoječih primerkov, prilagajanje velikosti obstoječih primerkov ali spreminjanje konfiguracije aplikacije. Posebna dejanja skaliranja bodo odvisna od vrste vira, ki se skalira, in temeljne infrastrukture. Ponudniki oblaka, kot so AWS, Azure in GCP, ponujajo API-je in orodja za avtomatizacijo teh dejanj skaliranja. Spletna izobraževalna platforma lahko uporabi dejanja skaliranja za samodejni zagon novih virtualnih strojev, ko število sočasnih uporabnikov preseže določen prag, s čimer zagotavlja, da lahko študentje dostopajo do učnega gradiva brez težav z učinkovitostjo.

4. Skupina za skaliranje

Skupina za skaliranje je zbirka virov, ki se upravljajo kot ena enota. To vam omogoča, da preprosto povečate ali zmanjšate celotno skupino virov na podlagi povpraševanja. Skupine za skaliranje običajno sestavljajo virtualni stroji, vsebnik ali drugi računalniški viri. Pogosto vključujejo tudi uravnotežilnike obremenitve za distribucijo prometa med primerkami v skupini. Z uporabo primera spletne izobraževalne platforme lahko primerke spletnih strežnikov in strežnikov baz podatkov postavite v skupine za skaliranje, da dinamično skalirate te dele sistema.

Strategije samodejnega skaliranja

Obstaja več različnih strategij samodejnega skaliranja, ki jih je mogoče uporabiti, odvisno od posebnih zahtev aplikacije:

1. Horizontalno skaliranje

Horizontalno skaliranje vključuje dodajanje ali odstranjevanje primerkov aplikacije ali storitve. To je najpogostejša vrsta samodejnega skaliranja in je primerna za aplikacije, ki jih je mogoče preprosto distribuirati med več primerkov. Horizontalno skaliranje se običajno izvaja z uporabo uravnotežilnikov obremenitve za distribucijo prometa med razpoložljivimi primerkami. Na primer, platforma družbenih medijev lahko uporabi horizontalno skaliranje za dodajanje več spletnih strežnikov za obvladovanje povečanega prometa med večjim dogodkom, kot je globalni športni dogodek. Arhitektura kontejneriziranih mikroservisov je še posebej primerna za horizontalno skaliranje.

2. Vertikalno skaliranje

Vertikalno skaliranje vključuje povečanje ali zmanjšanje virov, dodeljenih posameznemu primerku aplikacije ali storitve. To lahko vključuje povečanje CPU, pomnilnika ali zmogljivosti shranjevanja primerka. Vertikalno skaliranje se običajno uporablja za aplikacije, ki jih omejujejo viri posameznega primerka. Vendar pa ima vertikalno skaliranje omejitve, saj je največja količina virov, ki jih je mogoče dodeliti posameznemu primerku. Aplikacija za urejanje videa, ki se izvaja na virtualnem stroju, lahko uporabi vertikalno skaliranje za povečanje količine RAM-a, ki je na voljo aplikaciji pri delu z velikimi video datotekami.

3. Prediktivno skaliranje

Prediktivno skaliranje uporablja zgodovinske podatke in algoritme strojnega učenja za napovedovanje prihodnjega povpraševanja in samodejno skaliranje virov vnaprej. To lahko pomaga preprečiti poslabšanje učinkovitosti med obdobji največjega prometa in izboljša splošno izkoriščenost virov. Prediktivno skaliranje je še posebej uporabno za aplikacije s predvidljivimi vzorci prometa, kot so spletna mesta za e-trgovino, ki doživljajo sezonske vrhove v povpraševanju. Na primer, spletni prodajalec lahko uporabi prediktivno skaliranje za samodejno zagotovitev več strežnikov v pričakovanju praznične nakupovalne sezone.

4. Reaktivno skaliranje

Reaktivno skaliranje vključuje skaliranje virov kot odgovor na spremembe povpraševanja v realnem času. To je najpogostejša vrsta samodejnega skaliranja in je primerna za aplikacije z nepredvidljivimi vzorci prometa. Reaktivno skaliranje običajno uporablja politike skaliranja na podlagi praga za sprožitev dejanj skaliranja, ko določene metrike učinkovitosti presegajo vnaprej določene pragove. Spletno mesto z novicami lahko uporabi reaktivno skaliranje za samodejno povečanje virov, ko večji novice povzročijo naval prometa.

Premisleki za globalne aplikacije

Pri izvajanju samodejnega skaliranja za globalno distribuirane aplikacije je treba upoštevati več dodatnih premislekov:

1. Geografska porazdelitev

Globalne aplikacije je treba razporediti v več geografskih regij, da se zagotovi visoka razpoložljivost in nizka zakasnitev za uporabnike po vsem svetu. Samodejno skaliranje je treba konfigurirati tako, da samostojno skalira vire v vsaki regiji na podlagi lokalnega povpraševanja. To zahteva skrbno načrtovanje in usklajevanje, da se zagotovi pravilna porazdelitev virov po vsem svetu. Na primer, globalno podjetje za igre lahko razporedi strežnike iger v več regijah in uporabi samodejno skaliranje za samodejno skaliranje virov v vsaki regiji na podlagi števila igralcev v tisti regiji.

2. Časovni pasovi

Vzorci prometa se lahko znatno razlikujejo v različnih časovnih pasovih. Politike samodejnega skaliranja je treba konfigurirati tako, da upoštevajo te razlike v časovnih pasovih in ustrezno skalirajo vire. To lahko vključuje uporabo skaliranja na podlagi urnika za samodejno povečanje virov med največjimi urami v vsaki regiji in zmanjšanje virov med urami izven konic. Globalna platforma za podporo strankam bo na primer verjetno potrebovala več virov med običajnimi poslovnimi urami v vsaki regiji, medtem ko se bo zmanjševala med urami izven konic. To zagotavlja odzivnost za podporo strankam po vsem svetu.

3. Podvajanje podatkov

Podvajanje podatkov je bistveno za zagotavljanje doslednosti in razpoložljivosti podatkov v globalno distribuirani aplikaciji. Samodejno skaliranje je treba integrirati z mehanizmi podvajanja podatkov, da se zagotovi, da se podatki samodejno podvojijo v nove primerke, ko se zaženejo. To zahteva skrbno načrtovanje in usklajevanje, da se zagotovi učinkovito in dosledno podvajanje podatkov. Mednarodna banka bi uporabila podvajanje podatkov, da bi zagotovila, da novi primerki hitro sinhronizirajo finančne podatke strank v različnih regijah.

4. Optimizacija stroškov

Samodejno skaliranje lahko pomaga optimizirati stroške oblaka, saj zagotavlja, da plačate samo za vire, ki jih dejansko uporabljate. Vendar pa je pomembno skrbno spremljati uporabo virov in optimizirati politike skaliranja, da se izognete preveliki dodelitvi. To lahko vključuje uporabo različnih vrst primerkov v različnih regijah, da bi izkoristili regionalne razlike v cenah. Globalna platforma za e-trgovino mora nenehno spremljati in optimizirati uporabo virov za ohranjanje učinkovitih stroškov. Optimizacija stroškov pogosto vključuje uporabo točkovnih primerkov ali rezerviranih primerkov, kjer je to primerno.

5. Spremljanje in opozarjanje

Ključnega pomena je spremljanje učinkovitosti vaše infrastrukture za samodejno skaliranje in nastavitev opozoril, ki vas obveščajo o morebitnih težavah. To vam bo pomagalo hitro prepoznati in rešiti težave ter zagotoviti, da vaša aplikacija ostane na voljo in odzivna. Spremljanje mora vključevati metrike, kot so izkoriščenost CPU, uporaba pomnilnika, omrežni promet in zakasnitev zahtev. Opozarjanje je treba konfigurirati tako, da se sproži, ko so preseženi določeni pragovi. Na primer, opozorilo se lahko sproži, če število primerkov v skupini za skaliranje pade pod določen prag, kar kaže na morebitno težavo. Razmislite o globalni platformi za trgovanje z delnicami; spremljanje in opozarjanje zagotavljata takojšnje zavedanje o vseh težavah z učinkovitostjo, ki bi lahko vplivale na posle.

Orodja in tehnologije

Za izvajanje samodejnega skaliranja v oblačnih okoljih je mogoče uporabiti več orodij in tehnologij:

• Amazon EC2 Auto Scaling: Storitev, ki jo ponuja Amazon Web Services (AWS) in samodejno prilagaja število primerkov EC2 v vaši skupini za samodejno skaliranje na podlagi povpraševanja.
• Azure Virtual Machine Scale Sets: Storitev, ki jo ponuja Microsoft Azure in vam omogoča ustvarjanje in upravljanje skupine enakih virtualnih strojev z uravnoteženo obremenitvijo.
• Google Cloud Autoscaling: Funkcija Google Compute Engine, ki samodejno prilagaja število primerkov VM v upravljani skupini primerkov na podlagi povpraševanja.
• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Krmilnik Kubernetes, ki samodejno skalira število podov v uvajanju, krmilniku replikacije, kompletu replik ali kompletu s stanjem na podlagi opažene izkoriščenosti CPU ali drugih izbranih metrik.
• Prometheus: Orodje za spremljanje in opozarjanje z odprto kodo, ki se lahko uporablja za zbiranje metrik učinkovitosti iz aplikacij in infrastrukture.
• Grafana: Orodje za vizualizacijo in spremljanje podatkov z odprto kodo, ki se lahko uporablja za ustvarjanje nadzornih plošč in opozoril na podlagi metrik Prometheus.

Najboljše prakse za samodejno skaliranje

Da zagotovite učinkovitost vaše implementacije samodejnega skaliranja, sledite tem najboljšim praksam:

• Določite jasne politike skaliranja: Določite jasne in dobro definirane politike skaliranja, ki temeljijo na posebnih zahtevah vaše aplikacije. Upoštevajte dejavnike, kot so vzorci prometa, zahteve glede učinkovitosti in omejitve stroškov.
• Uporabite ustrezne metrike: Izberite ustrezne metrike za spremljanje učinkovitosti vaše aplikacije. Te metrike morajo biti pomembne za odločitve o skaliranju, ki jih sprejemate.
• Testirajte svojo konfiguracijo samodejnega skaliranja: Temeljito preizkusite svojo konfiguracijo samodejnega skaliranja, da zagotovite, da deluje po pričakovanjih. To vključuje preizkušanje povečanja, zmanjšanja in obvladovanja scenarijev napak.
• Spremljajte svojo infrastrukturo: Nenehno spremljajte svojo infrastrukturo za samodejno skaliranje, da hitro prepoznate in rešite morebitne težave.
• Optimizirajte svojo aplikacijo: Optimizirajte svojo aplikacijo, da bo bolj skalabilna in odporna. To vključuje uporabo predpomnjenja, uravnoteženja obremenitve in asinhrone obdelave.
• Avtomatizirajte vse: Avtomatizirajte čim več postopka samodejnega skaliranja, vključno s konfiguracijo politike skaliranja, dejanji skaliranja in spremljanjem. To bo zmanjšalo potrebo po ročnem posredovanju in izboljšalo splošno učinkovitost.

Zaključek

Samodejno skaliranje je zmogljivo orodje za dinamično upravljanje virov v oblačnih okoljih. S samodejnim skaliranjem virov na podlagi povpraševanja lahko samodejno skaliranje izboljša učinkovitost, optimizira stroške in zmanjša operativne stroške. Za globalno distribuirane aplikacije je ključnega pomena, da pri izvajanju samodejnega skaliranja upoštevate dejavnike, kot so geografska porazdelitev, časovni pasovi in podvajanje podatkov. Če sledite najboljšim praksam, opisanim v tej objavi v blogu, lahko zagotovite, da je vaša implementacija samodejnega skaliranja učinkovita in vam pomaga zagotoviti zanesljivo in učinkovito izkušnjo za uporabnike po vsem svetu. Samodejno skaliranje je temeljna tehnologija za podjetja, ki želijo uspeti v dinamičnem svetu sodobnih digitalnih aplikacij.