การจัดสรรโหลด: การควบคุมการกระจายปริมาณการใช้งานสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

ในโลกที่เชื่อมต่อถึงกันในปัจจุบัน แอปพลิเคชันต้องจัดการกับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง พร้อมทั้งรักษาประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานที่ดีที่สุด การจัดสรรโหลดเป็นเทคนิคที่สำคัญสำหรับการกระจายปริมาณการใช้งานนี้อย่างมีประสิทธิภาพในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ป้องกันไม่ให้เซิร์ฟเวอร์ใดเซิร์ฟเวอร์หนึ่งโอเวอร์โหลด บทความนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการจัดสรรโหลด ประโยชน์ต่างๆ อัลกอริทึมต่างๆ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้ในแอปพลิเคชันระดับโลก

การจัดสรรโหลดคืออะไร

การจัดสรรโหลดคือกระบวนการกระจายปริมาณการใช้งานเครือข่ายอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งกลุ่มเซิร์ฟเวอร์ แทนที่จะส่งคำขอขาเข้าไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียว ตัวจัดสรรโหลดจะกระจายคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ทำให้มั่นใจได้ว่าไม่มีเซิร์ฟเวอร์ใดโอเวอร์โหลด สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพแอปพลิเคชัน ความพร้อมใช้งาน และความสามารถในการปรับขนาด

ลองนึกภาพร้านอาหารที่วุ่นวาย (แอปพลิเคชันของคุณ) ที่มีพนักงานเสิร์ฟเพียงคนเดียว (เซิร์ฟเวอร์) ในช่วงเวลาเร่งด่วน ลูกค้าจะต้องรอคิวนานและได้รับการบริการที่ไม่ดี ทีนี้ ลองนึกภาพว่าร้านอาหารมีพนักงานเสิร์ฟหลายคน (เซิร์ฟเวอร์) และโฮสต์ (ตัวจัดสรรโหลด) ที่นำลูกค้าไปยังพนักงานเสิร์ฟที่ว่าง นี่คือวิธีการทำงานของการจัดสรรโหลดโดยพื้นฐาน

เหตุใดการจัดสรรโหลดจึงมีความสำคัญ

การจัดสรรโหลดมีประโยชน์มากมาย รวมถึง:

• ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น: การกระจายปริมาณการใช้งานในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง การจัดสรรโหลดจะลดภาระในเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่อง ซึ่งนำไปสู่เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นและประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่ดีขึ้น
• ความพร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้น: หากเซิร์ฟเวอร์เครื่องใดเครื่องหนึ่งล้มเหลว ตัวจัดสรรโหลดจะเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานได้ที่เหลือโดยอัตโนมัติ ทำให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันยังคงพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อภารกิจซึ่งเวลาหยุดทำงานอาจมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ
• ความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น: การจัดสรรโหลดทำให้การปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณเป็นเรื่องง่ายโดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ลงในพูล ตัวจัดสรรโหลดจะตรวจจับเซิร์ฟเวอร์ใหม่โดยอัตโนมัติและเริ่มกระจายปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์เหล่านั้น ทำให้คุณสามารถจัดการกับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้นได้โดยไม่หยุดชะงักบริการ
• ลดเวลาหยุดทำงาน: การบำรุงรักษาตามแผนหรือการอัปเกรดสามารถทำได้บนเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่องโดยไม่กระทบต่อความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชัน ตัวจัดสรรโหลดเพียงแค่เปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่เหลือในช่วงระยะเวลาการบำรุงรักษา
• การใช้ทรัพยากรที่ปรับให้เหมาะสม: การจัดสรรโหลดทำให้มั่นใจได้ว่าเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมดในพูลถูกใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ ป้องกันไม่ให้เซิร์ฟเวอร์บางเครื่องโอเวอร์โหลดในขณะที่เซิร์ฟเวอร์อื่นๆ ไม่ได้ใช้งาน

ประเภทของตัวจัดสรรโหลด

ตัวจัดสรรโหลดสามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภทตามฟังก์ชันการทำงานและการปรับใช้:

ตัวจัดสรรโหลดฮาร์ดแวร์

ตัวจัดสรรโหลดฮาร์ดแวร์เป็นอุปกรณ์ทางกายภาพเฉพาะที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการจัดสรรโหลด มีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือสูง แต่มีราคาแพงและต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการจัดการ ตัวอย่าง ได้แก่ อุปกรณ์จาก F5 Networks (ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ Keysight Technologies) และ Citrix

ตัวจัดสรรโหลดซอฟต์แวร์

ตัวจัดสรรโหลดซอฟต์แวร์เป็นแอปพลิเคชันที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน มีความยืดหยุ่นและคุ้มค่ากว่าตัวจัดสรรโหลดฮาร์ดแวร์ แต่อาจไม่มีประสิทธิภาพในระดับเดียวกัน ตัวจัดสรรโหลดซอฟต์แวร์ยอดนิยม ได้แก่ HAProxy, Nginx และ Apache

ตัวจัดสรรโหลดบนคลาวด์

ตัวจัดสรรโหลดบนคลาวด์นำเสนอเป็นบริการโดยผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure และ Google Cloud Platform (GCP) มีความสามารถในการปรับขนาดได้สูงและจัดการได้ง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชันบนคลาวด์ AWS เสนอ Elastic Load Balancing (ELB), Azure เสนอ Azure Load Balancer และ GCP เสนอ Cloud Load Balancing

ตัวจัดสรรโหลดเซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก (GSLB)

GSLB กระจายปริมาณการใช้งานไปยังศูนย์ข้อมูลที่กระจายอยู่ตามภูมิศาสตร์ต่างๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชันและประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก หากศูนย์ข้อมูลแห่งหนึ่งล้มเหลว GSLB จะเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลไปยังศูนย์ข้อมูลที่ใช้งานได้ที่เหลือโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ GSLB ยังช่วยลดเวลาแฝงโดยนำผู้ใช้ไปยังศูนย์ข้อมูลที่อยู่ใกล้พวกเขามากที่สุด ตัวอย่าง ได้แก่ โซลูชันจาก Akamai และ Cloudflare ผู้ให้บริการคลาวด์หลายรายเช่น AWS และ Azure ยังเสนอบริการ GSLB อีกด้วย

อัลกอริทึมการจัดสรรโหลด

อัลกอริทึมการจัดสรรโหลดจะกำหนดวิธีการกระจายปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์ในพูล มีอัลกอริทึมที่แตกต่างกันหลายแบบ ซึ่งแต่ละแบบมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง

Round Robin

Round Robin กระจายปริมาณการใช้งานไปยังแต่ละเซิร์ฟเวอร์ในพูลตามลำดับ เป็นอัลกอริทึมการจัดสรรโหลดที่ง่ายที่สุดและง่ายต่อการนำไปใช้ อย่างไรก็ตาม ไม่ได้คำนึงถึงโหลดปัจจุบันในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นจึงอาจไม่ใช่ อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในทุกกรณี ตัวอย่างเช่น หากเซิร์ฟเวอร์ A กำลังจัดการงานที่ต้องใช้การประมวลผลสูง Round Robin จะยังคงส่งปริมาณการใช้งานในปริมาณเท่าเดิมไปยังเซิร์ฟเวอร์ B ซึ่งจัดการงานที่ต้องการน้อยกว่า

Weighted Round Robin

Weighted Round Robin เป็นรูปแบบหนึ่งของ Round Robin ที่ช่วยให้คุณกำหนดน้ำหนักที่แตกต่างกันให้กับแต่ละเซิร์ฟเวอร์ เซิร์ฟเวอร์ที่มีน้ำหนักสูงกว่าจะได้รับการรับส่งข้อมูลมากกว่าเซิร์ฟเวอร์ที่มีน้ำหนักต่ำกว่า สิ่งนี้ช่วยให้คุณคำนึงถึงความจุของแต่ละเซิร์ฟเวอร์และกระจายปริมาณการใช้งานตามนั้น ตัวอย่างเช่น เซิร์ฟเวอร์ที่มี RAM และพลังงาน CPU มากกว่าสามารถกำหนดน้ำหนักที่สูงกว่าได้

Least Connections

Least Connections นำการรับส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่มีการเชื่อมต่อน้อยที่สุด อัลกอริทึมนี้คำนึงถึงโหลดปัจจุบันในแต่ละเซิร์ฟเวอร์และกระจายปริมาณการใช้งานตามนั้น โดยทั่วไปจะมีประสิทธิภาพมากกว่า Round Robin โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเซิร์ฟเวอร์จัดการคำขอที่มีระยะเวลาต่างกัน อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องให้ตัวจัดสรรโหลดติดตามจำนวนการเชื่อมต่อที่ใช้งานอยู่สำหรับแต่ละเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งอาจเพิ่มค่าใช้จ่ายได้

Least Response Time

Least Response Time นำการรับส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่มีเวลาตอบสนองเร็วที่สุด อัลกอริทึมนี้คำนึงถึงทั้งโหลดปัจจุบันในแต่ละเซิร์ฟเวอร์และความเร็วในการประมวลผลคำขอ โดยทั่วไปเป็นอัลกอริทึมการจัดสรรโหลดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด แต่ยังต้องการให้ตัวจัดสรรโหลดตรวจสอบเวลาตอบสนองของแต่ละเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งอาจเพิ่มค่าใช้จ่ายจำนวนมาก

IP Hash

IP Hash ใช้ที่อยู่ IP ของไคลเอ็นต์เพื่อกำหนดว่าจะส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ใด สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคำขอทั้งหมดจากไคลเอ็นต์เดียวกันจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียวกันเสมอ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่อาศัยการคงอยู่ของเซสชัน โดยที่ไคลเอ็นต์จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์เดียวกันตลอดระยะเวลาของเซสชัน อย่างไรก็ตาม หากไคลเอ็นต์จำนวนมากมาจากที่อยู่ IP เดียวกัน (เช่น อยู่เบื้องหลังเกตเวย์ NAT) อัลกอริทึมนี้อาจนำไปสู่การกระจายปริมาณการใช้งานที่ไม่สม่ำเสมอ

URL Hash

URL Hash ใช้ URL ของคำขอเพื่อกำหนดว่าจะส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ใด สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการแคชเนื้อหาแบบคงที่ เนื่องจากคำขอทั้งหมดสำหรับ URL เดียวกันจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียวกัน ทำให้เซิร์ฟเวอร์สามารถแคชเนื้อหาและให้บริการได้เร็วขึ้น เช่นเดียวกับ IP Hash หากมีการเข้าถึง URL ย่อยจำนวนเล็กน้อยอย่างหนักหน่วง สิ่งนี้อาจนำไปสู่การกระจายที่ไม่สม่ำเสมอ

การกำหนดเส้นทางตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์

การกำหนดเส้นทางตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์นำการรับส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ใกล้กับไคลเอ็นต์มากที่สุดทางภูมิศาสตร์ สิ่งนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันได้โดยการลดเวลาแฝง ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ในยุโรปจะถูกนำไปยังเซิร์ฟเวอร์ในยุโรป ในขณะที่ผู้ใช้ในเอเชียจะถูกนำไปยังเซิร์ฟเวอร์ในเอเชีย นี่เป็นองค์ประกอบสำคัญของโซลูชัน GSLB

การนำการจัดสรรโหลดไปใช้

การนำการจัดสรรโหลดไปใช้มีหลายขั้นตอน:

1. เลือกตัวจัดสรรโหลด: เลือกประเภทของตัวจัดสรรโหลดที่ตรงกับความต้องการของคุณมากที่สุด โดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ประสิทธิภาพ ค่าใช้จ่าย และความง่ายในการจัดการ
2. กำหนดค่าตัวจัดสรรโหลด: กำหนดค่าตัวจัดสรรโหลดด้วยการตั้งค่าที่เหมาะสม รวมถึงที่อยู่ IP ของเซิร์ฟเวอร์ในพูล อัลกอริทึมการจัดสรรโหลด และพารามิเตอร์การตรวจสอบสถานะ
3. กำหนดค่าการตรวจสอบสถานะ: การตรวจสอบสถานะใช้เพื่อตรวจสอบสถานะของเซิร์ฟเวอร์ในพูล ตัวจัดสรรโหลดจะส่งปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ถือว่าอยู่ในสถานะดีเท่านั้น การตรวจสอบสถานะทั่วไป ได้แก่ การ Ping เซิร์ฟเวอร์ การตรวจสอบสถานะของพอร์ตเฉพาะ หรือการส่งคำขอไปยัง URL เฉพาะ
4. ตรวจสอบตัวจัดสรรโหลด: ตรวจสอบตัวจัดสรรโหลดเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้องและปริมาณการใช้งานกระจายอย่างสม่ำเสมอในเซิร์ฟเวอร์ในพูล สามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือตรวจสอบที่ผู้จำหน่ายตัวจัดสรรโหลดให้มา หรือใช้โซลูชันการตรวจสอบของบุคคลที่สาม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดสรรโหลด

เพื่อให้แน่ใจว่าการใช้งานการจัดสรรโหลดของคุณมีประสิทธิภาพ ให้ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• ใช้การตรวจสอบสถานะ: ใช้การตรวจสอบสถานะที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่าตัวจัดสรรโหลดส่งปริมาณการใช้งานไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ในสถานะดีเท่านั้น ปรับแต่งการตรวจสอบสถานะให้สะท้อนถึงสถานะของแอปพลิเคชันของคุณอย่างแม่นยำ
• ตรวจสอบประสิทธิภาพ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวจัดสรรโหลดและเซิร์ฟเวอร์ของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพ ใช้เมตริก เช่น การใช้ CPU การใช้หน่วยความจำ และปริมาณการใช้งานเครือข่ายเพื่อติดตามสถานะของระบบของคุณ
• เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม: เลือกอัลกอริทึมการจัดสรรโหลดที่ตรงกับความต้องการของคุณมากที่สุด พิจารณาลักษณะของแอปพลิเคชันของคุณและรูปแบบปริมาณการใช้งานที่คุณคาดหวัง
• รักษาความปลอดภัยตัวจัดสรรโหลดของคุณ: ปกป้องตัวจัดสรรโหลดของคุณจากภัยคุกคามด้านความปลอดภัยโดยใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม เช่น ไฟร์วอลล์และระบบตรวจจับการบุกรุก
• วางแผนสำหรับความสามารถในการปรับขนาด: ออกแบบการใช้งานการจัดสรรโหลดของคุณให้สามารถปรับขนาดได้ เพื่อให้คุณสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ลงในพูลได้อย่างง่ายดายเมื่อปริมาณการใช้งานของคุณเพิ่มขึ้น
• ใช้ Sticky Session อย่างระมัดระวัง: แม้ว่า Sticky Session (การคงอยู่ของเซสชัน) จะมีประโยชน์ แต่ก็อาจนำไปสู่การกระจายปริมาณการใช้งานที่ไม่สม่ำเสมอ หากไม่ได้นำไปใช้อย่างระมัดระวัง พิจารณาผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อความสามารถในการปรับขนาดและความพร้อมใช้งานก่อนที่จะใช้ Sticky Session
• ใช้ความซ้ำซ้อน: ใช้ตัวจัดสรรโหลดหลายตัวในการกำหนดค่าที่ซ้ำซ้อนเพื่อให้มั่นใจถึงความพร้อมใช้งานสูง หากตัวจัดสรรโหลดตัวหนึ่งล้มเหลว ตัวจัดสรรโหลดอีกตัวจะเข้าควบคุมโดยอัตโนมัติ
• ทดสอบการกำหนดค่าของคุณ: ทดสอบการกำหนดค่าการจัดสรรโหลดของคุณอย่างละเอียดก่อนที่จะนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต ใช้เครื่องมือทดสอบโหลดเพื่อจำลองรูปแบบปริมาณการใช้งานที่สมจริงและระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้น
• ทำให้การปรับใช้และการกำหนดค่าเป็นไปโดยอัตโนมัติ: ใช้เครื่องมืออัตโนมัติเพื่อปรับใช้และกำหนดค่าตัวจัดสรรโหลดของคุณ สิ่งนี้สามารถช่วยลดข้อผิดพลาดและปรับปรุงประสิทธิภาพ เครื่องมือการจัดการการกำหนดค่า เช่น Ansible, Chef และ Puppet สามารถใช้เพื่อทำให้กระบวนการกำหนดค่าเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงบางส่วนเกี่ยวกับวิธีการใช้การจัดสรรโหลดในอุตสาหกรรมต่างๆ:

• E-commerce: เว็บไซต์ E-commerce ใช้การจัดสรรโหลดเพื่อกระจายปริมาณการใช้งานในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ทำให้มั่นใจได้ว่าเว็บไซต์ยังคงพร้อมใช้งานและตอบสนองในช่วงฤดูกาลช้อปปิ้งที่สำคัญ เช่น Black Friday และ Cyber Monday ผู้ค้าปลีกเช่น Amazon และ Alibaba พึ่งพาการจัดสรรโหลดอย่างมากเพื่อจัดการกับการเพิ่มขึ้นของปริมาณการใช้งานจำนวนมาก
• เกมออนไลน์: บริษัทเกมออนไลน์ใช้การจัดสรรโหลดเพื่อกระจายปริมาณการใช้งานในเซิร์ฟเวอร์เกมหลายเครื่อง ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้เล่นจะได้รับประสบการณ์การเล่นเกมที่ราบรื่นและไม่มีความล่าช้า เกมเช่น Fortnite และ League of Legends ใช้เทคนิคการจัดสรรโหลดที่ซับซ้อนเพื่อจัดการกับผู้เล่นพร้อมกันหลายล้านคนทั่วโลก
• บริการทางการเงิน: สถาบันการเงินใช้การจัดสรรโหลดเพื่อให้มั่นใจถึงความพร้อมใช้งานและความปลอดภัยของแพลตฟอร์มธนาคารออนไลน์ ธนาคารจำเป็นต้องรับประกันเวลาทำงานและป้องกันการโจมตี DDoS
• Media Streaming: บริการ Media Streaming ใช้การจัดสรรโหลดเพื่อกระจายเนื้อหาวิดีโอในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้สามารถสตรีมวิดีโอได้โดยไม่มีการบัฟเฟอร์หรือหยุดชะงัก Netflix, YouTube และ Spotify ล้วนใช้การจัดสรรโหลดเพื่อส่งมอบเนื้อหาให้กับผู้ใช้หลายล้านคนทั่วโลก
• Healthcare: ผู้ให้บริการด้าน Healthcare ใช้การจัดสรรโหลดเพื่อให้มั่นใจถึงความพร้อมใช้งานของระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ของตน แพทย์และพยาบาลจำเป็นต้องสามารถเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้

การจัดสรรโหลดเซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก (GSLB) โดยละเอียด

การจัดสรรโหลดเซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก (GSLB) เป็นรูปแบบพิเศษของการจัดสรรโหลดที่กระจายปริมาณการใช้งานไปยังศูนย์ข้อมูลหรือภูมิภาคคลาวด์ที่กระจายอยู่ตามภูมิศาสตร์ต่างๆ มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความพร้อมใช้งานสูงและประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก

ประโยชน์ของ GSLB

• การกู้คืนจากภัยพิบัติ: GSLB ให้ความยืดหยุ่นต่อการหยุดทำงานของศูนย์ข้อมูล หากศูนย์ข้อมูลแห่งหนึ่งล้มเหลว การรับส่งข้อมูลจะถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยังอีกแห่งหนึ่งโดยอัตโนมัติ ทำให้มั่นใจได้ถึงความต่อเนื่องทางธุรกิจ
• ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น: GSLB กำหนดเส้นทางผู้ใช้ไปยังตำแหน่งเซิร์ฟเวอร์ที่ใกล้ที่สุด ทำให้ลดเวลาแฝงและปรับปรุงเวลาตอบสนอง สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีฐานผู้ใช้ทั่วโลก
• ลดเวลาแฝง: การให้บริการเนื้อหาจากเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ใกล้กันทางภูมิศาสตร์ GSLB จะลดระยะเวลาที่ข้อมูลใช้ในการเดินทางระหว่างเซิร์ฟเวอร์และผู้ใช้
• การปฏิบัติตามข้อกำหนดและการอธิปไตยของข้อมูล: GSLB สามารถกำหนดค่าให้กำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายในภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง ช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านอธิปไตยของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ชาวยุโรปสามารถกำหนดเส้นทางไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ตั้งอยู่ในสหภาพยุโรปได้
• การจัดการความจุ: GSLB สามารถกระจายปริมาณการใช้งานไปยังศูนย์ข้อมูลหลายแห่งตามความจุของศูนย์ข้อมูลเหล่านั้น ทำให้มั่นใจได้ว่าไม่มีศูนย์ข้อมูลแห่งใดโอเวอร์โหลด

ข้อควรพิจารณาในการใช้งาน GSLB

• การจัดการ DNS: GSLB พึ่งพา DNS อย่างมากในการนำการรับส่งข้อมูลไปยังตำแหน่งเซิร์ฟเวอร์ที่เหมาะสม การกำหนดค่า DNS ที่เหมาะสมมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพ
• การตรวจสอบสถานะ: การตรวจสอบสถานะที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งจำเป็นในการตรวจจับการหยุดทำงานของศูนย์ข้อมูลและความล้มเหลวของเซิร์ฟเวอร์ ระบบ GSLB จำเป็นต้องสามารถระบุและตอบสนองต่อเหตุการณ์เหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว
• การซิงโครไนซ์: ข้อมูลต้องซิงโครไนซ์ในศูนย์ข้อมูลทั้งหมดเพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้อง สามารถทำได้ผ่านเทคนิคการจำลองข้อมูลต่างๆ
• ค่าใช้จ่าย: GSLB อาจมีราคาแพงกว่าการจัดสรรโหลดแบบเดิมเนื่องจากความซับซ้อนและความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่มขึ้น

วิธีการกำหนดเส้นทาง GSLB

• GeoDNS: GeoDNS ใช้ที่อยู่ IP ของไคลเอ็นต์เพื่อกำหนดตำแหน่งทางภูมิศาสตร์และกำหนดเส้นทางไปยังศูนย์ข้อมูลที่ใกล้ที่สุด
• การกำหนดเส้นทางตามเวลาแฝง: การกำหนดเส้นทางตามเวลาแฝงจะวัดเวลาแฝงระหว่างไคลเอ็นต์กับศูนย์ข้อมูลแต่ละแห่ง และกำหนดเส้นทางไคลเอ็นต์ไปยังศูนย์ข้อมูลที่มีเวลาแฝงต่ำสุด
• การกำหนดเส้นทางแบบถ่วงน้ำหนัก: การกำหนดเส้นทางแบบถ่วงน้ำหนักช่วยให้คุณกำหนดน้ำหนักที่แตกต่างกันให้กับแต่ละศูนย์ข้อมูล ควบคุมการกระจายปริมาณการใช้งาน
• การกำหนดเส้นทาง Failover: การกำหนดเส้นทาง Failover จะเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลไปยังศูนย์ข้อมูลสำรองโดยอัตโนมัติหากศูนย์ข้อมูลหลักล้มเหลว

การจัดสรรโหลดในคลาวด์

ผู้ให้บริการคลาวด์เสนอบริการจัดสรรโหลดที่แข็งแกร่งซึ่งง่ายต่อการปรับใช้และจัดการ บริการเหล่านี้โดยทั่วไปสามารถปรับขนาดได้สูงและคุ้มค่า

AWS Elastic Load Balancing (ELB)

AWS ELB เสนอตัวจัดสรรโหลดหลายประเภท:

• Application Load Balancer (ALB): ALB ออกแบบมาสำหรับปริมาณการใช้งาน HTTP และ HTTPS และมีขีดความสามารถในการกำหนดเส้นทางขั้นสูง เช่น การกำหนดเส้นทางตามเนื้อหาและการกำหนดเส้นทางตามโฮสต์
• Network Load Balancer (NLB): NLB ออกแบบมาสำหรับปริมาณการใช้งาน TCP และ UDP และให้ประสิทธิภาพสูงและเวลาแฝงต่ำ
• Classic Load Balancer (CLB): CLB เป็นตัวจัดสรรโหลด AWS รุ่นเก่ากว่าและกำลังถูกแทนที่ด้วย ALB และ NLB

Azure Load Balancer

Azure Load Balancer เสนอความสามารถในการจัดสรรโหลดทั้งภายในและภายนอก รองรับอัลกอริทึมการจัดสรรโหลดและตัวเลือกการตรวจสอบสถานะต่างๆ

Google Cloud Load Balancing

Google Cloud Load Balancing เสนอตัวจัดสรรโหลดหลายประเภท ได้แก่:

• HTTP(S) Load Balancing: HTTP(S) Load Balancing ออกแบบมาสำหรับปริมาณการใช้งาน HTTP และ HTTPS และให้ความสามารถในการจัดสรรโหลดทั่วโลก
• TCP Load Balancing: TCP Load Balancing ออกแบบมาสำหรับปริมาณการใช้งาน TCP และให้ความสามารถในการจัดสรรโหลดในระดับภูมิภาค
• UDP Load Balancing: UDP Load Balancing ออกแบบมาสำหรับปริมาณการใช้งาน UDP และให้ความสามารถในการจัดสรรโหลดในระดับภูมิภาค

สรุป

การจัดสรรโหลดเป็นเทคนิคที่จำเป็นในการรับประกันประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งาน และความสามารถในการปรับขนาดของแอปพลิเคชันสมัยใหม่ การกระจายปริมาณการใช้งานอย่างสม่ำเสมอในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง การจัดสรรโหลดจะป้องกันไม่ให้เซิร์ฟเวอร์ใดเซิร์ฟเวอร์หนึ่งโอเวอร์โหลด และทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่นและตอบสนอง ไม่ว่าคุณจะใช้งานเว็บไซต์ขนาดเล็กหรือแอปพลิเคชันระดับองค์กรขนาดใหญ่ การจัดสรรโหลดเป็นส่วนประกอบที่สำคัญของโครงสร้างพื้นฐานของคุณ การทำความเข้าใจประเภทต่างๆ ของตัวจัดสรรโหลด อัลกอริทึม และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการนำโซลูชันการจัดสรรโหลดที่มีประสิทธิภาพไปใช้ซึ่งตรงกับความต้องการเฉพาะของคุณ

เมื่อแอปพลิเคชันมีความเป็นสากลมากขึ้น การจัดสรรโหลดเซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก (GSLB) ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น การกระจายปริมาณการใช้งานในศูนย์ข้อมูลที่กระจายอยู่ตามภูมิศาสตร์ต่างๆ GSLB ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้ทั่วโลกจะได้รับประสบการณ์ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ แม้ในกรณีที่เกิดการหยุดทำงานของศูนย์ข้อมูลหรือการหยุดชะงักของเครือข่าย การยอมรับการจัดสรรโหลด รวมถึง GSLB เมื่อเหมาะสม เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างแอปพลิเคชันที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับผู้ชมทั่วโลก