为什么预测性自动缩放成为资源缩放的趋势？

自动缩放，尤其是预测性自动缩放，是云计算研究社区的趋势。

这种炒作是有道理的，因为为您的云应用程序设置正确的自动扩展策略可以为您节省大量资金。

您是否厌倦了繁忙的手动资源扩展策略或寻找云资源扩展的未来趋势？ 你是在正确的地方。 本文将指导您避免为应用程序很少使用的云资源付费。 那么，让我们开始吧！

云计算通过互联网以最少的管理工作提供按需的不同计算和 IT 资源和服务。 可扩展性意味着增加或减少这些云资源以适应应用程序不断变化的需求。

扩展策略

系统可以通过两种不同的策略在现有基础架构中增加或缩减其资源：

• 垂直缩放
• 水平缩放

垂直缩放

垂直扩展是升级或降级现有基础设施的现有资源、实例或节点。 例如，一个系统在垂直扩展中为现有节点增加更多的计算能力。

垂直缩放有两个操作： scale-up 和 scale-down 。 向现有节点添加更多电力或资源是一种扩展操作。 从现有节点中删除一些资源是一种按比例缩小的操作。

水平缩放

与垂直扩展不同，水平扩展是指在现有基础设施中添加或删除更多实例或节点，而不是升级现有节点。 在水平扩展中，系统通过向现有基础架构添加更多节点或机器来增长。

横向扩展有两个操作：向外扩展和向内扩展。 横向扩展意味着向现有基础架构添加更多节点或机器。 相反，缩减操作会从现有基础设施中移除任何现有节点或机器。

什么是云计算中的自动缩放？

Auto-Scaling 是一个云计算术语，指的是自动调整应用程序的云资源。 它是一种无需任何人工交互即可自动增加或减少资源以维持应用程序性能的能力。

自动缩放在任何地方都有潜在的应用，从您的 Web 应用程序到数据库。 它还可以帮助您的公司管理季节性流量高峰和需求突然激增。 例如，如果您预计假期前后的销售额会增加，您的自动扩展策略可以自动添加（云）服务器来帮助您应对增加的流量突发。

为什么自动缩放对您的业务增长很重要

随着业务的增长，您可能会发现需要扩大工程团队以满足需求。 这可能具有挑战性，因为很难找到精通正确技术的工程师。 此外，招聘工程师是一个漫长而昂贵的过程，有时您可能会立即需要他们，但没有足够的预算来支付他们的费用。

自动扩展允许您根据需要扩展服务器，同时避免雇用更多工程师的费用。 您仍然可以完全控制您的基础架构，但您可以使用预定义的规则进行扩展和缩减，而不是手动添加服务器。

这可以节省您的工程团队手动添加服务器所需的时间和精力，尤其是在您迫切需要更多服务器的情况下。

自动缩放还消除了工程师手动添加和维护服务器的责任，这意味着他们可以专注于其他任务。

谁需要自动缩放

对于严重依赖其应用程序的企业来说，自动缩放是一个很好的工具。 自动缩放可以帮助您节省资金、优化资源并确保您的应用程序始终以最佳状态运行。

如果您的应用程序需要更多的计算能力，自动扩展可以自动扩展资源以满足需求。 如果需求减少，自动缩放可以自动缩减资源以节省能源和成本。

自动缩放对于需要提高应用程序可用性的企业也很有帮助。 通过添加额外的服务器在发生故障时接管，您可以确保您的应用程序始终可用。 这对于严重依赖其应用程序的企业尤其重要。

何时不使用自动缩放

自动缩放可快速扩展或缩减资源以满足应用程序的需求并提高其可用性。 但是，自动缩放并不总是正确的选择。

如果您的应用程序使用率低或不经常使用，则可能不需要自动缩放。 在这种情况下，您最好使用静态方法来扩展资源。 如果您的应用程序具有可预测的使用模式，您还应该考虑静态缩放而不是自动缩放。

最后，您应该考虑自动缩放的复杂性。 自动缩放可能很复杂，需要大量调整和故障排除。 如果您没有时间或资源专门用于此，您可能需要考虑一种静态方法来扩展您的资源。

自动缩放的不同方法

根据自动缩放决策的触发机制，自动缩放分为几种方法。 如果您使用垂直缩放和横向扩展或缩小操作，则自动缩放决策包括放大或缩小操作，同时使用水平缩放。

让我们简单地看一下自动缩放策略的三种最常见的分类：

#1。 反应式或需求驱动的自动缩放

一种自动缩放方法，它触发自动缩放决策（基础设施的增长或收缩）作为对事件发生的反应。 通常，当系统检测到需求增加时，就会发生这种类型的自动缩放。

需求的增加可能与对现有基础设施资源的实时监控有关。 例如，只要已可用节点的 CPU 使用率超过阈值，系统就可以扩展基础设施。 同样，资源会根据 CPU 利用率不足阈值进行缩减。

#2。 计划或时间驱动的自动缩放

预定的自动缩放方法根据预定义的预定时间扩大或缩小基础设施。 这种自动缩放方法考虑了固定的时间间隔来添加或删除资源。

#3。 预测性自动缩放

这种自动缩放方法会自动调整应用程序的资源以满足预计需求。 预测性自动缩放使用机器学习来预测需求和增长，或者根据预测的需求缩减资源。

预测方法旨在预测和规划未来的传入工作负载。 它将过去的趋势与当前的指标相结合，并预测应用程序将如何执行以及维持该性能水平所需的资源。

预测性自动缩放如何工作？

它监控资源利用率并分析历史数据以预测未来需求。 资源利用率是指 CPU 和内存使用率等指标。

预测性自动缩放使用趋势机器学习方法来预测需求，这些方法对历史数据进行训练。 预测性自动缩放模型可以分析一天中的时间、星期几和在线客户数量等因素，以预测未来的需求。 当您可以预测潜在需求时，您可以相应地设置阈值。

随着机器学习的最新趋势，预测性自动缩放已将其范围从预测未来需求扩展。 强化和顺序学习方法使得不断从错误中学习成为可能。 因此，预测算法可以训练新事件并相应地调整阈值。

预测性自动缩放的好处

预测性自动缩放能够更快速、更准确地缩放应用程序。 预测性自动缩放的另一个优点是它比反应性自动缩放更主动。 因此，预测性自动缩放可以更好地管理应用程序的负载。

预测性自动缩放也比反应式更准确，因为它分析历史数据以预测未来需求。 它通常比管理资源的反应式自动缩放更精确。 预测性自动缩放的其他一些好处如下：

• 几乎不需要人工干预
• 随着负载的增加更容易扩展和添加实例
• 减少过度配置的机会
• 通过主动响应预测需求来确保可用性

预测性自动缩放的缺点

预测性自动缩放策略的一些缺点如下：

• 选择正确的预测算法具有挑战性
• 训练数据预处理不当可能导致高误报预测

为什么使用预测性自动缩放？

自动缩放可能是一个非常手动的过程，可能需要经常关注，具体取决于您使用的策略。 预测性自动缩放可以帮助自动化大部分流程，并减少您手动进行调整的必要性。

自动缩放策略可能要求应用程序过度配置或配置不足。 过度配置会给您的应用程序增加不必要的开支。 供应不足会造成瓶颈并导致应用程序中断。

大多数现代应用程序都使用负载平衡器。 预测性自动缩放可以根据实际指标和性能而不是仅仅根据请求数量在服务器之间转移实例，从而帮助优化使用此负载均衡器。

何时使用预测性自动缩放策略？

如果您想减少调整实例数量所需的手动干预，那么预测性自动缩放策略可能是您应用程序的不错选择。

如果您的应用程序服务于一般客户或访问者群体，您可能希望使用更具反应性的监控和扩展策略。 如果您的应用程序针对的是为客户设定的时间表，您可能需要使用更具预测性的策略。

在哪里可以找到自动缩放服务？

有多种服务可帮助您进行自动缩放。 许多云供应商提供自动扩展服务，例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform。 这些服务可以帮助您快速轻松地为您的应用程序设置自动缩放。

您还可以使用第三方服务来帮助您进行自动缩放。 RightScale、Scalr 和 AppFormix 等服务提供了一系列自动缩放服务，例如预测分析、反应式自动缩放和混合自动缩放。

最后，您可以使用开源工具来帮助您进行自动缩放。 Kubernetes 和 Apache Mesos 等工具可以帮助您快速轻松地为您的应用程序设置自动缩放。

结论

自动缩放是构建有弹性且可靠的应用程序的重要部分。 预测性自动缩放是一种可用于您的应用程序的潜在策略。 如果您的应用程序使用负载均衡器，那么有效地使用这种自动缩放以避免不必要的成本和潜在的中断是很重要的。 预测性自动缩放有助于根据当前指标和性能（而不仅仅是请求数量）优化使用负载均衡器。

预测性自动缩放很有用，因为它可用于规划未来增长并主动调整资源。 设计和实施并不容易，但如果做得正确，它会很有帮助。 如果您想减少调整实例数量所需的手动干预，那么预测性自动缩放对于您的应用程序来说是一个不错的选择。