Почему Predictive Auto-Scaling используется в Trend для масштабирования ресурсов?

Автоматическое масштабирование, особенно прогнозируемое автоматическое масштабирование, находится в тренде среди исследователей облачных вычислений.

Ажиотаж обоснован, так как правильная стратегия автоматического масштабирования с вашими облачными приложениями может сэкономить вам кучу денег.

Вы устали от лихорадочных стратегий ручного масштабирования ресурсов или ищете футуристические тенденции в масштабировании облачных ресурсов? Вы находитесь в нужном месте. Эта статья поможет вам избавить себя от необходимости платить за облачные ресурсы, которые редко используются вашими приложениями. Итак, давайте погрузимся!

Облачные вычисления предоставляют по запросу различные вычислительные и ИТ-ресурсы и услуги через Интернет с минимальными усилиями по управлению. Масштабируемость означает увеличение или уменьшение этих облачных ресурсов для адаптации к изменяющимся потребностям приложения.

Стратегии масштабирования

Система может увеличивать или уменьшать свои ресурсы в существующей инфраструктуре с помощью двух разных стратегий:

• Вертикальное масштабирование
• Горизонтальное масштабирование

Вертикальное масштабирование

Вертикальное масштабирование — это обновление или понижение существующих ресурсов, экземпляров или узлов существующей инфраструктуры. Например, система добавляет больше вычислительной мощности к существующим узлам при вертикальном масштабировании.

Вертикальное масштабирование имеет две операции: увеличение и уменьшение . Добавление дополнительных мощностей или ресурсов к существующим узлам — это операция масштабирования. При удалении некоторых ресурсов из существующих узлов выполняется операция в уменьшенном масштабе.

Горизонтальное масштабирование

В отличие от вертикального масштабирования, горизонтальное масштабирование означает добавление или удаление дополнительных экземпляров или узлов из существующей инфраструктуры вместо обновления существующих узлов. При горизонтальном масштабировании система растет за счет добавления дополнительных узлов или машин к существующей инфраструктуре.

Горизонтальное масштабирование включает две операции: масштабирование и масштабирование. Масштабирование означает добавление дополнительных узлов или машин к существующей инфраструктуре. И наоборот, операция масштабирования удаляет любой существующий узел или машину из существующей инфраструктуры.

Что такое автоматическое масштабирование в облачных вычислениях?

Автомасштабирование — это жаргон облачных вычислений, означающий автоматическую настройку облачных ресурсов для приложения. Это возможность автоматически увеличивать или уменьшать ресурсы без участия человека для поддержания производительности приложений.

Автоматическое масштабирование имеет потенциальное применение везде, от вашего веб-приложения до баз данных. Это также может помочь вашей компании справляться с сезонными всплесками трафика и внезапными скачками спроса. Например, если вы ожидаете увеличения продаж в праздничные дни, ваша стратегия автоматического масштабирования может автоматически добавлять (облачные) серверы, чтобы помочь вам справиться с возросшими всплесками трафика.

Почему автоматическое масштабирование важно для развития вашего бизнеса

По мере роста вашего бизнеса вы можете обнаружить, что вам необходимо расширить команду инженеров, чтобы удовлетворить спрос. Это может быть сложной задачей, потому что найти инженеров, обладающих навыками работы с нужными технологиями, может быть сложно. Кроме того, наем инженеров — длительный и дорогостоящий процесс, и могут быть случаи, когда они нужны вам сразу, но у вас нет бюджета на их оплату.

Автоматическое масштабирование позволяет масштабировать серверы по мере необходимости, избегая расходов на наем дополнительных инженеров. У вас по-прежнему есть полный контроль над вашей инфраструктурой, но вы можете масштабировать ее с помощью предопределенных правил вместо добавления серверов вручную.

Это экономит вашей инженерной команде время и усилия, необходимые для добавления серверов вручную, особенно если вам срочно нужно больше серверов.

Автоматическое масштабирование также снимает с ваших инженеров ответственность за ручное добавление и обслуживание серверов, что означает, что они могут сосредоточиться на других задачах.

Кому нужно автоматическое масштабирование

Автомасштабирование — отличный инструмент для компаний, которые сильно зависят от своих приложений. Автоматическое масштабирование может помочь вам сэкономить деньги, оптимизировать ресурсы и обеспечить оптимальную работу вашего приложения.

Если вашему приложению требуется больше вычислительной мощности, автоматическое масштабирование может автоматически масштабировать ресурсы в соответствии с потребностями. Если спрос снижается, автоматическое масштабирование может автоматически масштабировать ресурсы для экономии энергии и затрат.

Автоматическое масштабирование также полезно для предприятий, которым необходимо повысить доступность своих приложений. Добавляя дополнительные серверы на случай сбоя, вы можете гарантировать постоянную доступность своего приложения. Это особенно важно для предприятий, которые сильно зависят от своих приложений.

Когда не следует использовать автомасштабирование

Автоматическое масштабирование быстро увеличивает или уменьшает ресурсы в соответствии с требованиями приложений и повышает их доступность. Однако автоматическое масштабирование не всегда является правильным выбором.

Автоматическое масштабирование может быть ненужным, если ваше приложение мало или нечасто используется. В этом случае вам лучше использовать статический подход к масштабированию ресурсов. Вы также должны рассмотреть статическое масштабирование вместо автоматического масштабирования, если ваше приложение имеет предсказуемые шаблоны использования.

Наконец, вы должны учитывать сложность автоматического масштабирования. Автоматическое масштабирование может быть сложным и требовать много настроек и устранения неполадок. Если у вас нет времени или ресурсов, чтобы посвятить это, вы можете рассмотреть статический подход к масштабированию ваших ресурсов.

Различные подходы к автомасштабированию

Автомасштабирование подразделяется на несколько подходов, основанных на механизмах запуска решений автомасштабирования. Решение об автоматическом масштабировании включает операции увеличения или уменьшения масштаба, если вы используете вертикальное масштабирование, и операции уменьшения или увеличения масштаба при использовании горизонтального масштабирования.

Давайте кратко рассмотрим три наиболее распространенные классификации стратегий автоматического масштабирования:

№1. Реактивное или управляемое спросом автоматическое масштабирование

Метод автоматического масштабирования, который инициирует решение об автоматическом масштабировании (рост или сокращение инфраструктуры) в качестве реакции на происходящее событие. Как правило, этот тип автоматического масштабирования происходит, когда система обнаруживает увеличение спроса.

Увеличение спроса можно связать с мониторингом уже доступных ресурсов инфраструктуры в режиме реального времени. Например, система может наращивать инфраструктуру всякий раз, когда загрузка ЦП уже доступных узлов превышает пороговое значение. Точно так же ресурс сокращается в зависимости от пороговых значений недостаточной загрузки ЦП.

№ 2. Автоматическое масштабирование по расписанию или по времени

Методы автоматического масштабирования по расписанию увеличивают или уменьшают инфраструктуру в соответствии с предварительно заданным запланированным временем. Этот метод автоматического масштабирования учитывает фиксированные интервалы времени для добавления или удаления ресурсов.

№3. Прогнозное автоматическое масштабирование

Этот метод автоматического масштабирования автоматически регулирует ресурсы приложения в соответствии с прогнозируемым спросом. Прогнозное автоматическое масштабирование использует машинное обучение для прогнозирования спроса и роста или сокращения ресурсов в соответствии с прогнозируемым спросом.

Прогнозный подход предназначен для прогнозирования и планирования будущих входящих рабочих нагрузок. Он объединяет прошлые тенденции с текущими показателями и прогнозирует, как приложение будет работать и какие ресурсы ему потребуются для поддержания этого уровня производительности.

Как работает предиктивное автоматическое масштабирование?

Он отслеживает использование ресурсов и анализирует исторические данные для прогнозирования будущего спроса. Использование ресурсов относится к таким показателям, как использование ЦП и памяти.

Прогностическое автоматическое масштабирование использует методы машинного обучения с отслеживанием тенденций для прогнозирования спроса, и эти методы обучаются на исторических данных. Прогнозирующие модели автоматического масштабирования могут анализировать такие факторы, как время суток, день недели и количество онлайн-клиентов, для прогнозирования будущего спроса. Когда вы можете прогнозировать потенциальный спрос, вы можете установить соответствующие пороговые значения.

Благодаря последним тенденциям в области машинного обучения прогнозное автоматическое масштабирование расширило сферу своей деятельности за счет прогнозирования будущих потребностей. Подходы с подкреплением и последовательным обучением позволили постоянно учиться на ошибках. Таким образом, алгоритмы прогнозирования могут обучаться новым событиям и соответствующим образом корректировать пороговые значения.

Преимущества прогнозного автоматического масштабирования

Автоматическое масштабирование с прогнозированием позволяет масштабировать приложение быстрее и точнее. Еще одним преимуществом автоматического масштабирования с прогнозированием является то, что оно более активно, чем реактивное автоматическое масштабирование. Следовательно, предиктивное автоматическое масштабирование лучше справляется с нагрузкой на приложение.

Автоматическое масштабирование с прогнозированием также может быть более точным, чем реактивное, поскольку оно анализирует исторические данные для прогнозирования будущего спроса. Обычно это более точно, чем реактивное автоматическое масштабирование в управлении ресурсами. Ниже приведены некоторые другие преимущества прогнозного автоматического масштабирования:

• Практически не требует ручного вмешательства
• Легче масштабировать и добавлять экземпляры по мере увеличения нагрузки
• Снижает вероятность избыточного предоставления
• обеспечивает доступность, активно реагируя на прогнозируемые потребности

Недостатки предиктивного автоматического масштабирования

Ниже перечислены некоторые недостатки стратегии автоматического масштабирования с прогнозированием:

• Сложно выбрать правильный алгоритм прогнозирования
• Плохо предварительно обработанные обучающие данные могут привести к большому количеству ложноположительных прогнозов.

Зачем использовать Predictive Auto-scaling?

Автоматическое масштабирование может быть очень ручным процессом и может потребовать частого внимания в зависимости от используемой стратегии. Автоматическое масштабирование с прогнозированием может помочь автоматизировать большую часть этого процесса и избавит вас от необходимости вносить коррективы вручную.

Стратегии автоматического масштабирования могут потребовать, чтобы приложение было либо избыточно, либо недостаточно подготовлено. Чрезмерная подготовка может привести к ненужным расходам для вашего приложения. Недостаточная подготовка может создать узкие места и привести к перебоям в работе вашего приложения.

Большинство современных приложений используют балансировщики нагрузки. Прогнозирующее автоматическое масштабирование может помочь оптимально использовать этот балансировщик нагрузки, перемещая экземпляры между серверами на основе фактических показателей и производительности, а не только количества запросов.

Когда использовать прогнозную стратегию автоматического масштабирования?

Стратегия автоматического масштабирования с прогнозированием может быть хорошим выбором для вашего приложения, если вы хотите уменьшить ручное вмешательство, необходимое для настройки количества экземпляров.

Если ваше приложение обслуживает общую группу клиентов или посетителей, вы можете использовать более оперативную стратегию мониторинга и масштабирования. Если ваше приложение предназначено для чего-то с установленными временными рамками для клиента, вы можете использовать более прогнозирующую стратегию.

Где найти услуги автоматического масштабирования?

Существует несколько сервисов, которые помогут вам с автоматическим масштабированием. Многие поставщики облачных услуг предлагают услуги автоматического масштабирования, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform. Эти службы могут помочь вам быстро и легко настроить автоматическое масштабирование для ваших приложений.

Вы также можете использовать сторонние сервисы, которые помогут вам с автоматическим масштабированием. Такие службы, как RightScale, Scalr и AppFormix, предлагают ряд служб автоматического масштабирования, таких как прогнозная аналитика, реактивное автоматическое масштабирование и гибридное автоматическое масштабирование.

Наконец, вы можете использовать инструменты с открытым исходным кодом, которые помогут вам с автоматическим масштабированием. Такие инструменты, как Kubernetes и Apache Mesos, помогут вам быстро и легко настроить автоматическое масштабирование для ваших приложений.

Заключение

Автоматическое масштабирование — важная часть создания отказоустойчивого и надежного приложения. Автоматическое масштабирование с прогнозированием — это одна из потенциальных стратегий, которую вы можете использовать для своего приложения. Если ваше приложение использует балансировщик нагрузки, важно эффективно использовать это автоматическое масштабирование, чтобы избежать ненужных затрат и возможных простоев. Автоматическое масштабирование с прогнозированием может помочь оптимально использовать балансировщик нагрузки на основе текущих показателей и производительности, а не только количества запросов.

Автоматическое масштабирование с прогнозированием полезно, поскольку его можно использовать для планирования будущего роста и упреждающей корректировки ресурсов. Его непросто спроектировать и реализовать, но он может быть полезен, если все сделано правильно. Автоматическое масштабирование с прогнозированием может быть хорошим выбором для вашего приложения, если вы хотите уменьшить ручное вмешательство, необходимое для настройки количества экземпляров.