Ein effizientes Cloud-System mit Auto-Scaling-Software aufbauen

Da immer mehr Operationen und Arbeitslasten in die Cloud verlagert werden, ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die Ressourcen korrekt optimiert sind, um bei Bedarf verfügbar und kosteneffizient zu sein. Auto-Scaling-Software hilft bei der dynamischen Skalierung von Ressourcen basierend auf den Kapazitätsanforderungen. Dies hilft, Kosten zu sparen, die Unternehmen entstehen, wenn sie mehr Ressourcen einsetzen als benötigt, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass das Geschäft nicht durch die Nichtverfügbarkeit von Ressourcen beeinträchtigt wird. Cloud-Ressourcenmanagement wurde mit Auto-Scaling-Software gerade einfacher Cloud-Umgebungen nutzen Server, um Anwendungen auszuführen und Daten zu speichern. Die Organisation konfiguriert die Anzahl dieser Server basierend auf der erwarteten Last. Aber die Menge an Verkehr oder Nachfrage ist nicht statisch. Sie variiert je nachdem, wie viele Anwendungen genutzt werden und wie viele Anwendungen laufen, neben vielen anderen Faktoren. Zum Beispiel könnte eine maschinelle Lernanwendung mehr Rechenleistung benötigen als ursprünglich konfiguriert und würde ohne die richtige Anzahl von Ressourcen nicht richtig funktionieren. Zu anderen Zeiten könnten sehr wenige Anwendungen laufen, in diesem Fall bleiben Ressourcen ungenutzt. Das Management von Cloud-Ressourcen für eine optimale Nutzung ist eine Herausforderung, mit der Unternehmen heute zu kämpfen haben. Cloud-Infrastrukturüberwachung kann helfen, indem sie die Ressourcennutzung und -verfügbarkeit zu jedem Zeitpunkt anzeigt. Aber das ist nicht genug. Der Ressourcenpool muss immer noch manuell angepasst werden, was unpraktisch ist. Hier kann Auto-Scaling-Software helfen. Was ist Auto-Scaling-Software? Auto-Scaling ist der Ansatz des Hoch- oder Herunterskalierens von Cloud-Servern basierend auf Nachfragefluktuationen. Die Software überwacht kontinuierlich den Verkehr und die Nachfragekapazität der Cloud-Server und identifiziert die Notwendigkeit, diese Server basierend auf vorkonfigurierten Richtlinien hoch- oder herunterzuskalieren. Sie passt dann nahtlos die Anzahl der genutzten Ressourcen an, indem sie bei hoher Nachfrage Server aus der Auto-Scaling-Gruppe hinzufügt oder bei geringer Nachfrage Ressourcen stilllegt und sie zurück in die Auto-Scaling-Gruppe einfügt. Auto-Scaling-Gruppen sind logische Gruppen von Cloud-Servern oder Instanzen, die dem Auto-Scaling-Tool zur Verfügung stehen. Load-Balancing-Software ist eine ähnliche Software, die sicherstellt, dass Systeme nicht durch hohen Verkehr beeinträchtigt werden, indem sie diesen auf alle verfügbaren Ressourcen verteilt. Auto-Scaling-Lösungen, kombiniert mit Load-Balancing-Software, können ein noch effizienteres Ressourcenmanagement bieten. Wie helfen Auto-Scaling-Tools bei der Kostenverwaltung und verbesserten Leistung von Cloud-Systemen? Optimierung ist der Schlüssel zur Cloud-Kostenverwaltung, da die Cloud-Kosten steigen (oder Cloudflation, wie es in letzter Zeit genannt wurde). Auto-Scaling hilft Unternehmen, die Verfügbarkeit von Cloud-Systemen und Kosten intelligent auszugleichen, indem es das Ressourcenmanagement automatisiert. Schauen wir uns die Schlüsselbereiche an, auf die es Einfluss hat. Kostenmanagement: Die Nutzung von Cloud-Computing-Ressourcen ist nicht linear. Betrachten Sie eine E-Commerce-Plattform. Der Verkehr zur Seite kann für ein paar Stunden täglich hoch sein, was das Zeitfenster darstellt, in dem Menschen Zeit zum Einkaufen haben. Der Verkehr könnte während des Black Friday und anderer Verkaufstage durch die Decke gehen, während er gegen Ende des Monats sehr niedrig sein könnte. Viele Server online zu haben, in Erwartung von Verkehrsspitzen, ist sehr kosteneffizient. Ressourcen manuell hinzuzufügen, wenn der Verkehr zunimmt, ist ebenfalls keine Option, da die Latenz beim Hinzufügen der Ressource nachteilig sein kann. Auto-Scaling-Software hat einen Pool von Servern zur Verfügung, die bereit sind, eingesetzt zu werden, wenn die Cloud-Umgebung mehr Ressourcen benötigt. Dies hilft sicherzustellen, dass nur die benötigten Ressourcen eingesetzt werden, wodurch die Kosten reduziert werden, die durch die Überbereitstellung von Ressourcen entstanden wären. Ressourcennutzung: „40% der cloudbasierten Instanzen sind mindestens eine Größe zu groß, mit Arbeitslasten, die bei 5% bis 10% Auslastung laufen“, laut John Purcell, Chief Product Officer, DoiT International Ltd. Auto-Scaling kann helfen, die Ressourcennutzung zu verbessern und die Cloud-Kosten zu senken, die durch Überprovisionierung entstehen. Leistung: Ein Anstieg des Verkehrs oder der Nutzung kann die Cloud-Infrastruktur zum Absturz bringen. Auto-Scaling-Software überwacht die Cloud-Umgebung und antizipiert Spitzen im Voraus durch vorkonfigurierte Regeln oder KI-basierte Analysen. Wenn sie eine steigende Nachfrage sieht, die die vorhandenen Ressourcen nicht bewältigen können, wird sie aktiv und fügt parallele Ressourcen hinzu, um die Last zu unterstützen. Diese nahtlose Skalierung stellt sicher, dass das System nicht aufgrund von Überlastung abstürzt. Laut einer Bewertung auf der G2-Website. „Auto Scaling skaliert automatisch eine Ressource basierend auf den Anforderungen und stellt sicher, dass Ihre Anwendung die Ressourcen hat, um reibungslos zu funktionieren, ohne manuelle Eingriffe. Dies kann helfen, Kosten zu reduzieren, indem nur die benötigten Ressourcen zugewiesen werden." Eine andere Bewertung sagt, „Eine der Schlüsselfunktionen, die für uns besonders nützlich war, ist die Fähigkeit, virtuelle Maschinen und Container schnell bereitzustellen. Dies hat uns geholfen, unsere Markteinführungszeit für neue Produkte und Dienstleistungen zu verkürzen, was in der schnelllebigen Fintech-Branche entscheidend ist." Aber Rezensenten warnen auch, dass es eine Lernkurve gibt, um die Benutzeroberfläche und die Funktionen zu verstehen. Und die Kosten können steigen, wenn sie übermäßig genutzt werden. Verschiedene Ansätze zum Auto-Scaling Es gibt verschiedene Ansätze zum Auto-Scaling, basierend darauf, wie Ressourcen erhöht und verringert werden. Vertikales Auto-Scaling ist der Ansatz, bei dem die Kapazität von Servern oder Instanzen erhöht wird, wenn eine höhere Last vorliegt. Die Server werden verkleinert, wenn die Nachfrage geringer ist. Aber dies funktioniert möglicherweise nicht für größere Organisationen, da die Kapazität der Server nicht über ein gewisses Maß hinaus erhöht werden kann. In solchen Fällen ist horizontales Scaling sinnvoller. Horizontales Auto-Scaling beinhaltet das Hinzufügen weiterer Knoten oder Maschinen zur bestehenden Umgebung, wenn nötig, und das Entfernen, wenn eine geringere Kapazität ausreicht. Wann wird Auto-Scaling ausgelöst? Unternehmen müssen entscheiden, wann Auto-Scaling ausgelöst werden muss, abhängig von den Geschäftsanforderungen. Je nach Bedarf werden die folgenden Ansätze verfolgt: Reaktives Auto-Scaling: Bei diesem Ansatz überwacht das System ständig die Ressourcen. Wenn es sieht, dass die Nachfrage die verfügbaren Ressourcen übersteigt, wird zusätzliche Kapazität zum bestehenden Instanzpool hinzugefügt. Der Nachteil dieses Ansatzes ist, dass es eine gewisse Latenz zwischen der Ressourcennachfrage und der Kapazitätserweiterung geben kann, was das Risiko von Abstürzen birgt. Geplantes Auto-Scaling: Unternehmen können dies nutzen, um Skalierungsoptionen basierend auf erwartetem Verkehr oder Nachfrage zu planen. Aber das Problem bei diesem Ansatz ist, dass unerwartete Spitzen den gesamten Ablauf stören können. Prädiktives Auto-Scaling: Prädiktives Auto-Scaling beinhaltet die Analyse von Nutzungs- und Nachfrage-Mustern, um die Ressourcen automatisch hoch- oder herunterzuskalieren, um Schwankungen in der Nachfrage zu antizipieren. Das Gute und das Schlechte Auto-Scaling hilft Unternehmen, den Wert ihrer Cloud-Bereitstellungen zu maximieren. Es sorgt für niedrigere Kosten, höhere Leistung und erhöhte Verfügbarkeit von Cloud-Systemen. Unternehmen müssen jedoch Auto-Scaling mit Vorsicht verwenden. Übermäßiges Auto-Scaling kann zu Kostenüberschreitungen führen, da dynamisch hinzugefügte Ressourcen (wie im Fall von Auto-Scaling) höhere Kosten verursachen. Bearbeitet von Shanti S Nair