Resource Scaling の Trend に Predictive Auto-Scaling があるのはなぜですか?

自動スケーリング、特に予測自動スケーリングは、クラウド コンピューティングの研究コミュニティの間でトレンドになっています。

クラウド アプリケーションで適切な自動スケーリング戦略を設定すると、莫大な費用を節約できるため、誇大広告は妥当です。

多忙な手動のリソース スケーリング戦略にうんざりしていませんか、それともクラウド リソース スケーリングの未来的なトレンドを探していますか? あなたは正しい場所にいます。 この記事では、アプリケーションがめったに使用しないクラウド リソースの料金を節約する方法を説明します。 それでは、飛び込みましょう！

クラウド コンピューティングは、最小限の管理作業で、オンデマンドのさまざまなコンピューティングおよび IT リソースとサービスをインターネット経由で提供します。 スケーラビリティとは、変化するアプリケーションのニーズに適応するために、これらのクラウド リソースを増減することを意味します。

スケーリング戦略

システムは、次の 2 つの異なる戦略を使用して、既存のインフラストラクチャ内のリソースを拡大または縮小できます。

• 垂直スケーリング
• 水平スケーリング

垂直スケーリング

垂直スケーリングは、既存のインフラストラクチャの既存のリソース、インスタンス、またはノードをアップグレードまたはダウングレードすることです。 たとえば、システムは、垂直スケーリングで既存のノードにより多くの計算能力を追加します。

垂直スケーリングには、スケールアップとスケールダウンの2 つの操作があります。 既存のノードに電力またはリソースを追加することは、スケールアップ操作です。 既存のノードから一部のリソースを削除することは、縮小された操作です。

水平スケーリング

垂直方向のスケーリングとは異なり、水平方向のスケーリングは、既存のノードのアップグレードではなく、既存のインフラストラクチャからインスタンスまたはノードを追加または削除することを指します。 水平スケーリングでは、既存のインフラストラクチャにノードまたはマシンを追加することでシステムが成長します。

水平スケーリングには、スケールアウトとスケールインの 2 つの操作があります。 スケールアウトとは、既存のインフラストラクチャにノードまたはマシンを追加することを意味します。 逆に、スケールイン操作では、既存のノードまたはマシンが既存のインフラストラクチャから削除されます。

クラウド コンピューティングの自動スケーリングとは?

Auto-Scaling は、アプリケーションのクラウド リソースを自動的に調整することを指すクラウド コンピューティングの専門用語です。 アプリケーションのパフォーマンスを維持するために、人間の介入なしにリソースを自動的に増減する機能です。

Auto Scaling は、Web アプリケーションからデータベースまで、どこにでも適用できる可能性があります。 また、季節的なトラフィックの急増や突然の需要の急増を管理するのにも役立ちます。 たとえば、ホリデー シーズンの売上増加が見込める場合、自動スケーリング戦略によって (クラウド) サーバーを自動的に追加して、トラフィック バーストの増加に対処することができます。

ビジネスを成長させるために自動スケーリングが重要な理由

ビジネスが成長するにつれて、需要を満たすためにエンジニアリング チームを拡大する必要があることに気付く場合があります。 適切な技術に熟練したエンジニアを見つけるのは難しい場合があるため、これは困難な場合があります。 さらに、エンジニアの雇用は時間と費用がかかるプロセスであり、すぐに必要なのに支払う予算がない場合もあります。

自動スケーリングにより、必要に応じてサーバーをスケールアップしながら、エンジニアをさらに雇用する費用を回避できます。 インフラストラクチャを完全に制御できますが、サーバーを手動で追加する代わりに、事前定義されたルールを使用してスケールアップおよびスケールダウンできます。

これにより、特に緊急にサーバーを追加する必要がある場合に、エンジニアリング チームがサーバーを手動で追加するのにかかる時間と労力を節約できます。

自動スケーリングにより、エンジニアはサーバーを手動で追加および保守する責任も取り除かれます。つまり、エンジニアは他のタスクに集中できます。

自動スケーリングが必要な人

自動スケーリングは、アプリケーションに大きく依存するビジネスにとって優れたツールです。 自動スケーリングは、お金を節約し、リソースを最適化し、アプリケーションが常に最適に実行されるようにするのに役立ちます。

アプリケーションがより多くのコンピューティング能力を必要とする場合、自動スケーリングは需要を満たすためにリソースを自動的にスケールアップできます。 需要が減少すると、Auto Scaling によってリソースが自動的にスケールダウンされ、エネルギーとコストが節約されます。

Auto Scaling は、アプリケーションの可用性を向上させる必要がある企業にも役立ちます。 障害が発生した場合に引き継ぐサーバーを追加することで、アプリケーションを常に利用できるようにすることができます。 これは、アプリケーションに大きく依存している企業にとって特に重要です。

自動スケーリングを使用しない場合

自動スケーリングは、リソースを迅速にスケールアップまたはスケールダウンして、アプリケーションの需要を満たし、可用性を向上させます。 ただし、自動スケーリングが常に正しい選択であるとは限りません。

アプリケーションの使用頻度が低い場合や頻度が低い場合は、自動スケーリングが不要な場合があります。 この場合、静的なアプローチを使用してリソースをスケーリングすることをお勧めします。 アプリケーションの使用パターンが予測可能な場合は、自動スケーリングよりも静的スケーリングを検討する必要があります。

最後に、自動スケーリングの複雑さを考慮する必要があります。 自動スケーリングは複雑になる可能性があり、多くの調整とトラブルシューティングが必要になります。 これに専念する時間やリソースがない場合は、リソースをスケーリングするための静的なアプローチを検討することをお勧めします。

自動スケーリングのさまざまなアプローチ

自動スケーリングは、自動スケーリングの決定のトリガー メカニズムに基づいて、いくつかのアプローチに分類されます。 自動スケーリングの決定には、垂直スケーリングを使用している場合はスケールアップまたはスケールダウン操作が含まれ、水平スケーリングを使用しているときにスケールアウトまたはスケールイン操作が含まれます。

自動スケーリング戦略の最も一般的な 3 つの分類を簡単に見てみましょう。

＃1。 リアクティブまたは需要主導型の自動スケーリング

発生したイベントへの反応として、自動スケーリングの決定 (インフラストラクチャの成長または縮小) をトリガーする自動スケーリング方法。 通常、このタイプの自動スケーリングは、システムが需要の増加を検出したときに発生します。

需要の増加は、すでに利用可能なインフラストラクチャ リソースをリアルタイムで監視することと結び付けることができます。 たとえば、システムは、すでに利用可能なノードの CPU 使用率がしきい値を超えるたびに、インフラストラクチャを拡張できます。 同様に、リソースは、CPU 使用率のしきい値に基づいて縮小されます。

＃2。 スケジュールまたは時間駆動型の自動スケーリング

スケジュールされた自動スケーリング メソッドは、事前に定義されたスケジュールされた時間に従って、インフラストラクチャを拡大または縮小します。 この自動スケーリング方法では、一定の時間間隔を考慮してリソースを追加または削除します。

＃3。 予測自動スケーリング

この自動スケーリング方法では、予測される需要を満たすようにアプリケーションのリソースが自動的に調整されます。 予測自動スケーリングでは、機械学習を使用して需要と成長を予測するか、予測される需要に応じてリソースを縮小します。

予測アプローチは、将来の着信ワークロードを予測して計画するように設計されています。 過去の傾向と現在の指標を組み合わせて、アプリケーションのパフォーマンスと、そのパフォーマンス レベルを維持するために必要なリソースを予測します。

予測自動スケーリングはどのように機能しますか?

リソースの使用率を監視し、履歴データを分析して将来の需要を予測します。 リソース使用率とは、CPU やメモリの使用率などの指標を指します。

予測自動スケーリングは、トレンドの機械学習手法を使用して需要を予測し、これらの手法は履歴データに対してトレーニングします。 予測自動スケーリング モデルは、時間帯、曜日、オンラインの顧客数などの要因を分析して、将来の需要を予測できます。 潜在的な需要を予測できる場合は、それに応じてしきい値を設定できます。

機械学習の最新のトレンドにより、予測自動スケーリングは、将来の需要の予測からその範囲を拡大しています。 再強化と逐次学習アプローチにより、間違いから継続的に学ぶことが可能になりました。 したがって、予測アルゴリズムは新しいイベントをトレーニングし、それに応じてしきい値を調整できます。

予測自動スケーリングの利点

予測自動スケーリングでは、アプリケーションをより迅速かつ正確にスケーリングできます。 予測自動スケーリングのもう 1 つの利点は、反応型自動スケーリングよりも積極的であることです。 その結果、予測自動スケーリングは、アプリケーションの負荷をより適切に管理します。

予測オートスケーリングは、過去のデータを分析して将来の需要を予測するため、リアクティブよりも正確になる可能性があります。 通常、リソースの管理において、リアクティブな自動スケーリングよりも正確です。 予測自動スケーリングのその他の利点は次のとおりです。

• 手作業による介入はほとんどまたはまったく必要ありません
• 負荷の増加に伴うインスタンスのスケーリングと追加が容易
• オーバープロビジョニングの可能性を減らします
• 予測される需要に積極的に対応することで可用性を確保

予測自動スケーリングの欠点

予測自動スケーリング戦略のいくつかの欠点は次のとおりです。

• 適切な予測アルゴリズムを選択することへの挑戦
• トレーニング データの前処理が不十分な場合、偽陽性の予測が高くなる可能性があります

予測自動スケーリングを使用する理由

自動スケーリングは非常に手動のプロセスになる可能性があり、使用する戦略によっては頻繁な注意が必要になる場合があります。 予測自動スケーリングは、そのプロセスの多くを自動化し、手動で調整する必要性を少なくするのに役立ちます。

自動スケーリング戦略では、アプリケーションのプロビジョニングが過剰または不足している必要がある場合があります。 過剰なプロビジョニングは、アプリケーションに不要な費用を追加する可能性があります。 プロビジョニングが不足すると、ボトルネックが発生し、アプリケーションが停止する可能性があります。

最新のアプリケーションのほとんどは、ロード バランサを利用しています。 予測自動スケーリングは、リクエストの数だけではなく、実際のメトリックとパフォーマンスに基づいてサーバー間でインスタンスをシフトすることにより、このロード バランサーを最適に使用するのに役立ちます。

予測自動スケーリング戦略をいつ使用するか?

インスタンス数の調整に必要な手動による介入を減らしたい場合は、予測自動スケーリング戦略がアプリケーションに適している場合があります。

アプリケーションが顧客または訪問者の一般的なグループにサービスを提供する場合は、より反応的な監視およびスケーリング戦略を使用することをお勧めします。 アプリケーションが顧客向けに設定された時間枠を持つものである場合は、より予測的な戦略を使用することをお勧めします。

自動スケーリング サービスはどこにありますか?

自動スケーリングに役立つサービスがいくつかあります。 アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform など、多くのクラウド ベンダーが自動スケーリング サービスを提供しています。 これらのサービスは、アプリケーションの自動スケーリングを迅速かつ簡単にセットアップするのに役立ちます。

サードパーティのサービスを使用して自動スケーリングを支援することもできます。 RightScale、Scalr、AppFormix などのサービスは、予測分析、リアクティブ自動スケーリング、ハイブリッド自動スケーリングなど、さまざまな自動スケーリング サービスを提供します。

最後に、オープンソース ツールを使用して自動スケーリングを支援できます。 Kubernetes や Apache Mesos などのツールを使用すると、アプリケーションの自動スケーリングをすばやく簡単にセットアップできます。

結論

自動スケーリングは、回復力と信頼性の高いアプリケーションを構築する上で重要な部分です。 予測自動スケーリングは、アプリケーションに使用できる戦略の 1 つです。 アプリケーションでロード バランサーを使用する場合は、この自動スケーリングを効果的に使用して、不要なコストや潜在的な停止を回避することが重要です。 予測自動スケーリングは、リクエストの数だけではなく、現在のメトリックとパフォーマンスに基づいてロード バランサーを最適に使用するのに役立ちます。

予測自動スケーリングは、将来の成長を計画し、リソースを積極的に調整するために使用できるため、役立ちます。 設計と実装は簡単ではありませんが、正しく実行すれば役立ちます。 インスタンスの数を調整するために必要な手動の介入を減らしたい場合は、予測自動スケーリングがアプリケーションに適しています。