Por que o dimensionamento automático preditivo é uma tendência para dimensionamento de recursos?

O dimensionamento automático, especialmente o dimensionamento automático preditivo, está em alta entre a comunidade de pesquisa de computação em nuvem.

O hype é razoável, pois definir a estratégia correta de dimensionamento automático com seus aplicativos em nuvem pode economizar muito dinheiro.

Você está cansado de estratégias de dimensionamento de recursos manuais agitados ou procurando tendências futuristas no dimensionamento de recursos de nuvem? Você está no lugar certo. Este artigo irá orientá-lo a evitar pagar pelos recursos de nuvem que seus aplicativos raramente utilizam. Então, vamos mergulhar!

A computação em nuvem fornece diferentes recursos e serviços de computação e TI sob demanda pela Internet com esforços mínimos de gerenciamento. Escalabilidade significa aumentar ou diminuir esses recursos de nuvem para se adaptar às necessidades de mudança do aplicativo.

Estratégias de escala

Um sistema pode aumentar ou diminuir seus recursos na infraestrutura existente com duas estratégias diferentes:

• Escala vertical
• Escala horizontal

Escala vertical

O dimensionamento vertical está atualizando ou rebaixando os recursos, instâncias ou nós existentes da infraestrutura existente. Por exemplo, um sistema adiciona mais poder de computação aos nós existentes em escala vertical.

A escala vertical tem duas operações: scale-up e scale-down . Adicionar mais energia ou recursos aos nós existentes é uma operação de expansão. Embora a remoção de alguns recursos dos nós existentes seja uma operação reduzida.

Escala horizontal

Ao contrário do dimensionamento vertical, o dimensionamento horizontal refere-se à adição ou remoção de mais instâncias ou nós da infraestrutura existente, em vez de atualização dos nós existentes. No dimensionamento horizontal, um sistema cresce adicionando mais nós ou máquinas à infraestrutura existente.

A escalabilidade horizontal tem duas operações: expansão e redução. Expansão significa adicionar mais nós ou máquinas à infraestrutura existente. Por outro lado, a operação de redução remove qualquer nó ou máquina existente da infraestrutura existente.

O que é escalabilidade automática na computação em nuvem?

Auto-Scaling é um jargão de computação em nuvem que se refere ao ajuste automático dos recursos de nuvem para um aplicativo. É a capacidade de aumentar ou diminuir recursos automaticamente sem qualquer interação humana para manter o desempenho das aplicações.

O dimensionamento automático tem aplicações potenciais em todos os lugares, desde seu aplicativo da web até bancos de dados. Ele também pode ajudar sua empresa a gerenciar picos de tráfego sazonais e aumentos repentinos na demanda. Por exemplo, se você espera um aumento nas vendas próximo aos feriados, sua estratégia de dimensionamento automático pode adicionar automaticamente servidores (nuvem) para ajudá-lo a lidar com o aumento do tráfego.

Por que o escalonamento automático é importante para expandir seus negócios

À medida que sua empresa cresce, você pode descobrir que precisa expandir sua equipe de engenharia para atender à demanda. Isso pode ser desafiador porque pode ser difícil encontrar engenheiros qualificados nas tecnologias certas. Além disso, a contratação de engenheiros é um processo demorado e caro, e pode haver momentos em que você precise deles imediatamente, mas não tenha orçamento para pagá-los.

O dimensionamento automático permite que você dimensione seus servidores conforme necessário, evitando a despesa de contratar mais engenheiros. Você ainda tem controle total de sua infraestrutura, mas pode aumentar e diminuir usando regras predefinidas em vez de adicionar servidores manualmente.

Isso economiza tempo e esforço de sua equipe de engenharia para adicionar servidores manualmente, especialmente se você precisar urgentemente de mais servidores.

O dimensionamento automático também remove a responsabilidade de adicionar e manter servidores manualmente de seus engenheiros, o que significa que eles podem se concentrar em outras tarefas.

Quem precisa de escalonamento automático

O dimensionamento automático é uma excelente ferramenta para empresas que dependem muito de seus aplicativos. O dimensionamento automático pode ajudar você a economizar dinheiro, otimizar recursos e garantir que seu aplicativo esteja sempre funcionando de maneira ideal.

Se seu aplicativo precisar de mais poder de computação, o dimensionamento automático pode aumentar automaticamente os recursos para atender à demanda. Se a demanda diminuir, o dimensionamento automático pode reduzir automaticamente os recursos para economizar energia e custos.

O dimensionamento automático também é útil para empresas que precisam melhorar a disponibilidade de seus aplicativos. Ao adicionar servidores adicionais para assumir o controle em caso de falha, você pode garantir que seu aplicativo esteja sempre disponível. Isso é especialmente importante para empresas que dependem muito de seus aplicativos.

Quando não usar o escalonamento automático

O dimensionamento automático aumenta ou diminui rapidamente os recursos para atender às demandas dos aplicativos e melhora sua disponibilidade. No entanto, o dimensionamento automático nem sempre é a escolha certa.

O dimensionamento automático pode ser desnecessário se seu aplicativo tiver uso baixo ou pouco frequente. Nesse caso, é melhor usar uma abordagem estática para dimensionar seus recursos. Você também deve considerar o dimensionamento estático sobre o dimensionamento automático se seu aplicativo tiver padrões de uso previsíveis.

Por fim, você deve considerar a complexidade do escalonamento automático. O dimensionamento automático pode ser complexo e requer muitos ajustes e solução de problemas. Se você não tiver tempo ou recursos para se dedicar a isso, considere uma abordagem estática para dimensionar seus recursos.

Abordagens diferentes para escalonamento automático

O dimensionamento automático é classificado em várias abordagens com base nos mecanismos de acionamento para decisões de dimensionamento automático. A decisão de dimensionamento automático inclui operações de aumento ou redução se você estiver usando escala vertical e operações de escala horizontal ou horizontal.

Vamos dar uma olhada rápida nas três classificações mais comuns para estratégias de escalonamento automático:

#1. Escalonamento automático reativo ou orientado por demanda

Um método de dimensionamento automático que aciona a decisão de dimensionamento automático (crescimento ou redução da infraestrutura) como uma reação à ocorrência de um evento. Geralmente, esse tipo de dimensionamento automático ocorre quando um sistema detecta um aumento na demanda.

O aumento da demanda pode ser vinculado ao monitoramento em tempo real dos recursos de infraestrutura já disponíveis. Por exemplo, um sistema pode aumentar a infraestrutura sempre que a utilização da CPU de nós já disponíveis exceder um limite. Da mesma forma, o recurso diminui com base nos limites de subutilização da CPU.

#2. Escalonamento automático programado ou orientado por tempo

Os métodos de dimensionamento automático agendados aumentam ou diminuem a infraestrutura de acordo com o horário agendado predefinido. Este método de dimensionamento automático considera os intervalos de tempo fixos para adicionar ou remover os recursos.

#3. Escalonamento automático preditivo

Esse método de dimensionamento automático ajusta automaticamente os recursos de um aplicativo para atender à demanda projetada. O dimensionamento automático preditivo usa aprendizado de máquina para prever a demanda e o crescimento ou reduzir os recursos de acordo com a demanda projetada.

A abordagem preditiva foi projetada para antecipar e planejar cargas de trabalho futuras. Ele combina tendências passadas com métricas atuais e prevê como o aplicativo será executado e quais recursos serão necessários para sustentar esse nível de desempenho.

Como funciona o dimensionamento automático preditivo?

Ele monitora a utilização de recursos e analisa dados históricos para prever a demanda futura. A utilização de recursos refere-se a métricas como uso de CPU e memória.

O dimensionamento automático preditivo usa métodos de aprendizado de máquina de tendência para prever a demanda, e esses métodos são treinados com base em dados históricos. Os modelos preditivos de dimensionamento automático podem analisar fatores como hora do dia, dia da semana e número de clientes online para prever a demanda futura. Quando você pode prever a demanda potencial, pode definir os limites de acordo.

Com as últimas tendências em Machine Learning, o dimensionamento automático preditivo expandiu seu escopo de prever demandas futuras. As abordagens de reforço e aprendizado sequencial tornaram possível aprender continuamente com os erros. Portanto, os algoritmos preditivos podem treinar sobre novos eventos e ajustar os limites de acordo.

Benefícios do escalonamento automático preditivo

O dimensionamento automático preditivo é capaz de dimensionar um aplicativo com mais rapidez e precisão. Outra vantagem do dimensionamento automático preditivo é que ele é mais proativo do que o dimensionamento automático reativo. Consequentemente, o dimensionamento automático preditivo gerencia melhor a carga em um aplicativo.

O dimensionamento automático preditivo também pode ser mais preciso do que o reativo porque analisa dados históricos para prever a demanda futura. Geralmente é mais preciso do que o escalonamento automático reativo no gerenciamento de recursos. Alguns outros benefícios do escalonamento automático preditivo são os seguintes:

• Requer pouca ou nenhuma intervenção manual
• Mais fácil de dimensionar e adicionar instâncias à medida que a carga aumenta
• Reduz as chances de superprovisionamento
• garante a disponibilidade reagindo proativamente às demandas previstas

Desvantagens do escalonamento automático preditivo

Algumas desvantagens de uma estratégia preditiva de dimensionamento automático são as seguintes:

• O desafio de escolher o algoritmo preditivo certo
• Dados de treinamento mal pré-processados ​​podem resultar em altas previsões falso-positivas

Por que usar o dimensionamento automático preditivo?

O dimensionamento automático pode ser um processo muito manual e pode exigir atenção frequente, dependendo da estratégia que você usa. O dimensionamento automático preditivo pode ajudar a automatizar grande parte desse processo e tornar menos necessário fazer ajustes manualmente.

As estratégias de dimensionamento automático podem exigir que o aplicativo seja superprovisionado ou subprovisionado. O provisionamento excessivo pode adicionar despesas desnecessárias ao seu aplicativo. O provisionamento insuficiente pode criar gargalos e resultar em interrupções do seu aplicativo.

A maioria dos aplicativos modernos usa balanceadores de carga. O dimensionamento automático preditivo pode ajudar a usar esse balanceador de carga de maneira ideal, deslocando instâncias entre servidores com base em métricas e desempenho reais, em vez de apenas no número de solicitações.

Quando usar a estratégia preditiva de dimensionamento automático?

Uma estratégia preditiva de dimensionamento automático pode ser uma boa opção para seu aplicativo se você deseja reduzir a intervenção manual necessária para ajustar o número de instâncias.

Se seu aplicativo atender a um grupo geral de clientes ou visitantes, convém usar uma estratégia de escala e monitoramento mais reativa. Se seu aplicativo for para algo com um prazo definido para o cliente, convém usar uma estratégia mais preditiva.

Onde encontrar serviços de dimensionamento automático?

Existem vários serviços disponíveis para ajudá-lo com o escalonamento automático. Muitos fornecedores de nuvem oferecem serviços de dimensionamento automático, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform. Esses serviços podem ajudá-lo a configurar o dimensionamento automático de maneira rápida e fácil para seus aplicativos.

Você também pode usar serviços de terceiros para ajudá-lo com o escalonamento automático. Serviços como RightScale, Scalr e AppFormix oferecem uma variedade de serviços de dimensionamento automático, como análise preditiva, dimensionamento automático reativo e dimensionamento automático híbrido.

Por fim, você pode usar ferramentas de código aberto para ajudá-lo com o escalonamento automático. Ferramentas como Kubernetes e Apache Mesos podem ajudá-lo a configurar o dimensionamento automático de forma rápida e fácil para seus aplicativos.

Conclusão

O dimensionamento automático é uma parte importante da criação de um aplicativo resiliente e confiável. O dimensionamento automático preditivo é uma estratégia potencial que você pode usar para seu aplicativo. Se seu aplicativo usa um balanceador de carga, é importante usar esse dimensionamento automático de forma eficaz para evitar custos desnecessários e possíveis interrupções. O dimensionamento automático preditivo pode ajudar a usar o balanceador de carga de maneira ideal com base nas métricas e no desempenho atuais, e não apenas no número de solicitações.

O dimensionamento automático preditivo é útil porque pode ser usado para planejar o crescimento futuro e ajustar os recursos proativamente. Não é fácil de projetar e implementar, mas pode ser útil se feito corretamente. O dimensionamento automático preditivo pode ser uma boa opção para seu aplicativo se você deseja reduzir a intervenção manual necessária para ajustar o número de instâncias.