เหตุใดการปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์จึงอยู่ในแนวโน้มสำหรับการปรับขนาดทรัพยากร

การปรับขนาดอัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ กำลังเป็นที่นิยมในหมู่ชุมชนการวิจัยคลาวด์คอมพิวติ้ง

โฆษณานี้สมเหตุสมผล เนื่องจากการตั้งค่ากลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติที่เหมาะสมด้วยแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ของคุณสามารถประหยัดเงินได้มาก

คุณเบื่อกับกลยุทธ์การปรับขนาดทรัพยากรแบบแมนนวลที่วุ่นวายหรือกำลังมองหาแนวโน้มแห่งอนาคตในการปรับขนาดทรัพยากรบนคลาวด์หรือไม่? คุณมาถูกที่แล้ว บทความนี้จะแนะนำให้คุณไม่ต้องจ่ายค่าทรัพยากรระบบคลาวด์ที่แอปพลิเคชันของคุณไม่ค่อยได้ใช้ มาดำน้ำกันเถอะ!

คลาวด์คอมพิวติ้งมอบการประมวลผลและทรัพยากรไอทีและบริการต่างๆ ตามต้องการผ่านทางอินเทอร์เน็ตด้วยความพยายามในการจัดการเพียงเล็กน้อย ความสามารถในการปรับขนาดหมายถึงการเพิ่มหรือลดทรัพยากรระบบคลาวด์เหล่านี้เพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของแอปพลิเคชัน

กลยุทธ์การปรับขนาด

ระบบสามารถเพิ่มหรือลดขนาดทรัพยากรในโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้ด้วยกลยุทธ์ที่แตกต่างกันสองแบบ:

• การปรับขนาดแนวตั้ง
• การปรับขนาดแนวนอน

การปรับขนาดแนวตั้ง

การปรับขนาดแนวตั้งเป็นการ อัปเกรดหรือดาวน์เกรด ทรัพยากร อินสแตนซ์ หรือโหนดของโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น ระบบจะเพิ่มพลังการประมวลผลให้กับโหนดที่มีอยู่แล้วในการปรับขนาดแนวตั้ง

การปรับขนาดแนวตั้งมีสองการดำเนินการ: การ ปรับขนาดขึ้นและการลด ขนาด การเพิ่มพลังงานหรือทรัพยากรให้กับโหนดที่มีอยู่เป็นการดำเนินการขยายขนาด ในขณะที่การลบทรัพยากรบางส่วนออกจากโหนดที่มีอยู่นั้นเป็นการดำเนินการที่ลดขนาดลง

การปรับขนาดแนวนอน

ซึ่งแตกต่างจากการปรับขนาดแนวตั้ง การปรับขนาดแนวนอนหมายถึงการเพิ่มหรือลบอินสแตนซ์หรือโหนดออกจากโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่แทนการอัปเกรดโหนดที่มีอยู่ ในการปรับขนาดแนวนอน ระบบจะเติบโตโดยการเพิ่มโหนดหรือเครื่องในโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

การปรับสเกลแนวนอนมีสองการทำงาน: สเกลออกและสเกลเข้า Scale-out หมายถึงการเพิ่มโหนดหรือเครื่องจักรให้กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ ในทางกลับกัน การดำเนินการขยายขนาดจะลบโหนดหรือเครื่องที่มีอยู่ออกจากโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

การปรับขนาดอัตโนมัติใน Cloud Computing คืออะไร

Auto-Scaling เป็นศัพท์แสงของการประมวลผลบนคลาวด์ที่อ้างอิงถึงการปรับทรัพยากรคลาวด์โดยอัตโนมัติสำหรับแอปพลิเคชัน เป็นความสามารถในการเพิ่มหรือลดทรัพยากรโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการโต้ตอบจากมนุษย์เพื่อรักษาประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน

การปรับขนาดอัตโนมัติมีแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้ทุกที่ ตั้งแต่เว็บแอปพลิเคชันของคุณไปจนถึงฐานข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถช่วยบริษัทของคุณในการจัดการปริมาณการใช้ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นตามฤดูกาลและความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลัน ตัวอย่างเช่น หากคุณคาดหวังว่ายอดขายจะเพิ่มขึ้นในช่วงวันหยุด กลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติของคุณอาจเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ (ระบบคลาวด์) โดยอัตโนมัติเพื่อช่วยให้คุณรับมือกับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้น

เหตุใดการปรับขนาดอัตโนมัติจึงมีความสำคัญต่อการขยายธุรกิจของคุณ

เมื่อธุรกิจของคุณเติบโตขึ้น คุณอาจพบว่าคุณจำเป็นต้องขยายทีมวิศวกรของคุณเพื่อตอบสนองความต้องการ สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเพราะการค้นหาวิศวกรที่มีทักษะในเทคโนโลยีที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยาก นอกจากนี้ การจ้างวิศวกรเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง และอาจมีบางครั้งที่คุณต้องการทันทีแต่ไม่มีงบประมาณที่จะจ่าย

การปรับขนาดอัตโนมัติช่วยให้คุณขยายขนาดเซิร์ฟเวอร์ได้ตามต้องการ ในขณะที่ไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการจ้างวิศวกรเพิ่ม คุณยังคงควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของคุณได้อย่างเต็มที่ แต่คุณสามารถขยายขนาดขึ้นและลงได้โดยใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแทนการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเอง

สิ่งนี้จะช่วยทีมวิศวกรของคุณประหยัดเวลาและความพยายามในการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการเซิร์ฟเวอร์เพิ่มอย่างเร่งด่วน

การปรับขนาดอัตโนมัติยังช่วยขจัดความรับผิดชอบในการเพิ่มและบำรุงรักษาเซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเองจากวิศวกรของคุณ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานอื่นๆ ได้

ใครต้องการการปรับขนาดอัตโนมัติ

Auto-scaling เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องพึ่งพาแอปพลิเคชันของตนเป็นอย่างมาก การปรับขนาดอัตโนมัติสามารถช่วยคุณประหยัดเงิน เพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร และทำให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันของคุณทำงานอย่างเหมาะสมอยู่เสมอ

หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการพลังการประมวลผลที่มากขึ้น การปรับขนาดอัตโนมัติจะเพิ่มขนาดทรัพยากรโดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองความต้องการ หากความต้องการลดลง auto-scaling สามารถลดขนาดทรัพยากรโดยอัตโนมัติเพื่อประหยัดพลังงานและค่าใช้จ่าย

การปรับขนาดอัตโนมัติยังมีประโยชน์สำหรับธุรกิจที่ต้องการปรับปรุงความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชัน ด้วยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติมเพื่อเข้าควบคุมในกรณีที่เกิดความล้มเหลว คุณสามารถมั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันของคุณจะพร้อมใช้งานอยู่เสมอ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องพึ่งพาแอปพลิเคชันของตนเป็นอย่างมาก

เมื่อไม่ควรใช้การปรับขนาดอัตโนมัติ

การปรับขนาดอัตโนมัติจะเพิ่มหรือลดขนาดทรัพยากรอย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันและปรับปรุงความพร้อมใช้งาน อย่างไรก็ตาม การปรับขนาดอัตโนมัติไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสมเสมอไป

การปรับขนาดอัตโนมัติอาจไม่จำเป็นหากแอปพลิเคชันของคุณมีการใช้งานน้อยหรือไม่บ่อยนัก ในกรณีนี้ คุณควรใช้วิธีแบบคงที่เพื่อปรับขนาดทรัพยากรของคุณ นอกจากนี้ คุณควรพิจารณาการปรับขนาดแบบคงที่แทนการปรับขนาดอัตโนมัติ หากแอปพลิเคชันของคุณมีรูปแบบการใช้งานที่คาดเดาได้

สุดท้าย คุณควรพิจารณาความซับซ้อนของการปรับขนาดอัตโนมัติ การปรับขนาดอัตโนมัติอาจซับซ้อนและต้องการการปรับแต่งและแก้ไขปัญหามากมาย หากคุณไม่มีเวลาหรือทรัพยากรที่จะอุทิศให้กับสิ่งนี้ คุณอาจต้องการพิจารณาแนวทางคงที่เพื่อปรับขนาดทรัพยากรของคุณ

แนวทางต่างๆ สำหรับการปรับขนาดอัตโนมัติ

การปรับขนาดอัตโนมัติแบ่งออกเป็นหลายแนวทางตามกลไกกระตุ้นสำหรับการตัดสินใจปรับขนาดอัตโนมัติ การตัดสินใจปรับขนาดอัตโนมัติรวมถึงการดำเนินการเพิ่มหรือลดขนาด หากคุณใช้การปรับมาตราส่วนแนวตั้งและการขยายขนาดออกหรือการขยายขนาดเข้าในขณะที่ใช้การปรับมาตราส่วนแนวนอน

มาดูการแบ่งประเภททั่วไปสามประเภทสำหรับกลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติโดยสังเขป:

#1. การปรับขนาดอัตโนมัติแบบตอบสนองหรือตามความต้องการ

วิธีการปรับขนาดอัตโนมัติที่ทริกเกอร์การตัดสินใจปรับขนาดอัตโนมัติ (การเติบโตหรือการลดขนาดโครงสร้างพื้นฐาน) เป็นการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น โดยทั่วไป การปรับขนาดอัตโนมัติประเภทนี้เกิดขึ้นเมื่อระบบตรวจพบความต้องการที่เพิ่มขึ้น

ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสามารถเชื่อมโยงกับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ของทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น ระบบสามารถขยายโครงสร้างพื้นฐานเมื่อใดก็ตามที่การใช้งาน CPU ของโหนดที่มีอยู่แล้วเกินขีดจำกัด ในทำนองเดียวกัน ทรัพยากรจะลดขนาดลงตามเกณฑ์การใช้งาน CPU น้อยเกินไป

#2. การปรับขนาดอัตโนมัติตามกำหนดเวลาหรือตามเวลา

วิธีการปรับขนาดอัตโนมัติตามกำหนดเวลาจะขยายหรือย่อโครงสร้างพื้นฐานตามเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า วิธีการปรับขนาดอัตโนมัตินี้จะพิจารณาช่วงเวลาที่แน่นอนเพื่อเพิ่มหรือลบทรัพยากร

#3. การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์

วิธีการปรับขนาดอัตโนมัตินี้จะปรับทรัพยากรของแอปพลิเคชันโดยอัตโนมัติเพื่อให้ตรงกับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ความต้องการและการเติบโตหรือลดขนาดทรัพยากรตามความต้องการที่คาดการณ์ไว้

วิธีการคาดการณ์ได้รับการออกแบบมาเพื่อคาดการณ์และวางแผนสำหรับปริมาณงานที่เข้ามาในอนาคต โดยจะรวมแนวโน้มในอดีตเข้ากับเมตริกปัจจุบันและคาดการณ์ว่าแอปพลิเคชันจะทำงานอย่างไร และต้องใช้ทรัพยากรใดเพื่อรักษาระดับประสิทธิภาพนั้นไว้

การปรับขนาดอัตโนมัติแบบคาดการณ์ทำงานอย่างไร

ตรวจสอบการใช้ทรัพยากรและวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต การใช้ทรัพยากรหมายถึงเมตริกต่างๆ เช่น การใช้ CPU และหน่วยความจำ

การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ใช้วิธีแมชชีนเลิร์นนิงที่มีแนวโน้มเพื่อคาดการณ์ความต้องการ และวิธีการเหล่านี้จะฝึกฝนมากกว่าข้อมูลในอดีต โมเดลปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์สามารถวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น ช่วงเวลาของวัน วันในสัปดาห์ และจำนวนลูกค้าออนไลน์เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต เมื่อคุณสามารถคาดการณ์อุปสงค์ที่อาจเกิดขึ้นได้ คุณสามารถกำหนดเกณฑ์ตามนั้น

ด้วยแนวโน้มล่าสุดในการเรียนรู้ของเครื่อง การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ได้ขยายขอบเขตจากการทำนายความต้องการในอนาคต วิธีการบังคับใช้ซ้ำและการเรียนรู้ตามลำดับทำให้สามารถเรียนรู้จากข้อผิดพลาดได้อย่างต่อเนื่อง ดังนั้น อัลกอริธึมการทำนายสามารถฝึกฝนเหตุการณ์ใหม่และปรับเกณฑ์ให้เหมาะสม

ประโยชน์ของการปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์

การปรับขนาดอัตโนมัติแบบคาดการณ์สามารถปรับขนาดแอปพลิเคชันได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ข้อดีอีกประการของการปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์คือการทำงานเชิงรุกมากกว่าการปรับขนาดอัตโนมัติเชิงโต้ตอบ ดังนั้น การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์จึงจัดการโหลดในแอปพลิเคชันได้ดีขึ้น

การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ยังแม่นยำกว่าเชิงโต้ตอบอีกด้วย เนื่องจากจะวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต โดยปกติจะแม่นยำกว่าการปรับขนาดอัตโนมัติแบบโต้ตอบในการจัดการทรัพยากร ประโยชน์อื่นๆ ของการปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์มีดังนี้:

• ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย
• ปรับขนาดและเพิ่มอินสแตนซ์ได้ง่ายขึ้นเมื่อโหลดเพิ่มขึ้น
• ลดโอกาสในการจัดสรรมากเกินไป
• รับประกันความพร้อมใช้งานโดยการตอบสนองในเชิงรุกต่อความต้องการที่คาดการณ์ไว้

ข้อเสียของการปรับขนาดอัตโนมัติแบบคาดการณ์

ข้อเสียบางประการของกลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์มีดังนี้:

• ความท้าทายในการเลือกอัลกอริธึมการทำนายที่เหมาะสม
• ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีการประมวลผลล่วงหน้าไม่ดีอาจส่งผลให้เกิดการคาดคะเนที่ผิดพลาดสูง

เหตุใดจึงต้องใช้การปรับขนาดอัตโนมัติแบบคาดการณ์

การปรับขนาดอัตโนมัติอาจเป็นกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง และอาจต้องการการดูแลบ่อยครั้ง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ที่คุณใช้ การปรับขนาดอัตโนมัติแบบคาดการณ์สามารถช่วยทำให้กระบวนการส่วนใหญ่นั้นเป็นไปโดยอัตโนมัติ และทำให้คุณไม่จำเป็นต้องทำการปรับเปลี่ยนด้วยตนเอง

กลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติอาจกำหนดให้แอปพลิเคชันมีการจัดสรรเกินหรือน้อยเกินไป การจัดสรรมากเกินไปสามารถเพิ่มค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นให้กับแอปพลิเคชันของคุณ การจัดเตรียมไม่เพียงพอสามารถสร้างปัญหาคอขวดและส่งผลให้แอปพลิเคชันของคุณหยุดทำงาน

แอปพลิเคชันสมัยใหม่ส่วนใหญ่ใช้โหลดบาลานเซอร์ การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ใช้โหลดบาลานเซอร์นี้ได้อย่างเหมาะสมที่สุด โดยการเปลี่ยนอินสแตนซ์ระหว่างเซิร์ฟเวอร์ตามเมตริกและประสิทธิภาพจริง แทนที่จะใช้แค่จำนวนคำขอ

ควรใช้กลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์เมื่อใด

กลยุทธ์การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์อาจเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ หากคุณต้องการลดการแทรกแซงด้วยตนเองที่จำเป็นในการปรับจำนวนอินสแตนซ์

หากแอปพลิเคชันของคุณให้บริการแก่กลุ่มลูกค้าหรือผู้เยี่ยมชมทั่วไป คุณอาจต้องการใช้กลยุทธ์การตรวจสอบและปรับขนาดเชิงโต้ตอบที่มากขึ้น หากแอปพลิเคชันของคุณมีไว้สำหรับบางสิ่งที่มีกรอบเวลาที่กำหนดไว้สำหรับลูกค้า คุณอาจต้องการใช้กลยุทธ์ที่คาดการณ์ได้มากขึ้น

จะหาบริการปรับขนาดอัตโนมัติได้ที่ไหน

มีบริการหลายอย่างที่จะช่วยคุณในการปรับขนาดอัตโนมัติ ผู้ให้บริการระบบคลาวด์หลายรายเสนอบริการปรับขนาดอัตโนมัติ เช่น Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure และ Google Cloud Platform บริการเหล่านี้จะช่วยให้คุณตั้งค่าการปรับขนาดอัตโนมัติสำหรับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

คุณยังสามารถใช้บริการของบุคคลที่สามเพื่อช่วยคุณในการปรับขนาดอัตโนมัติ บริการต่างๆ เช่น RightScale, Scalr และ AppFormix นำเสนอบริการปรับขนาดอัตโนมัติ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงโต้ตอบ และการปรับขนาดอัตโนมัติแบบไฮบริด

สุดท้าย คุณสามารถใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สเพื่อช่วยในการปรับขนาดอัตโนมัติ เครื่องมือต่างๆ เช่น Kubernetes และ Apache Mesos สามารถช่วยคุณตั้งค่าการปรับขนาดอัตโนมัติสำหรับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

บทสรุป

การปรับขนาดอัตโนมัติเป็นส่วนสำคัญในการสร้างแอปพลิเคชันที่ยืดหยุ่นและเชื่อถือได้ การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์เป็นกลยุทธ์หนึ่งที่เป็นไปได้ซึ่งคุณสามารถใช้กับแอปพลิเคชันของคุณได้ หากแอปพลิเคชันของคุณใช้โหลดบาลานเซอร์ สิ่งสำคัญคือต้องใช้การปรับขนาดอัตโนมัตินี้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นและการหยุดทำงานที่อาจเกิดขึ้น การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ใช้โหลดบาลานเซอร์ได้อย่างเหมาะสมโดยอิงตามเมตริกและประสิทธิภาพปัจจุบัน แทนที่จะเป็นเพียงจำนวนคำขอ

การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์มีประโยชน์เพราะสามารถใช้ในการวางแผนสำหรับการเติบโตในอนาคตและปรับทรัพยากรในเชิงรุก มันไม่ง่ายเลยที่จะออกแบบและใช้งาน แต่จะมีประโยชน์หากทำอย่างถูกต้อง การปรับขนาดอัตโนมัติเชิงคาดการณ์อาจเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ หากคุณต้องการลดการแทรกแซงด้วยตนเองที่จำเป็นในการปรับจำนวนอินสแตนซ์