Construire un système cloud efficace avec un logiciel de mise à l'échelle automatique

À mesure que de plus en plus d'opérations et de charges de travail se déplacent vers le cloud, il est essentiel de s'assurer que les ressources sont correctement optimisées pour être disponibles lorsque nécessaire et de manière rentable. Les logiciels d'auto-scaling aident à l'évolutivité dynamique des ressources en fonction des besoins de capacité. Cela permet d'économiser les coûts que les entreprises encourent lorsqu'elles emploient plus de ressources que nécessaire tout en garantissant que l'activité n'est pas impactée par la non-disponibilité des ressources. La gestion des ressources cloud est devenue plus facile avec les logiciels d'auto-scaling. Les environnements cloud utilisent des serveurs pour exécuter des applications et stocker des données. L'organisation configure le nombre de ces serveurs en fonction de la charge attendue. Mais la quantité de trafic ou la demande n'est pas statique. Elle varie en fonction du nombre d'utilisateurs des applications et du nombre d'applications en cours d'exécution, entre autres facteurs. Par exemple, une application d'apprentissage automatique pourrait nécessiter plus de puissance de calcul que celle initialement configurée et ne fonctionnerait pas correctement sans le bon nombre de ressources. À d'autres moments, il pourrait y avoir très peu d'applications en cours d'exécution, auquel cas, les ressources restent inactives. Gérer les ressources cloud pour une utilisation optimale est un défi auquel les entreprises sont confrontées aujourd'hui. La surveillance de l'infrastructure cloud peut aider en indiquant l'utilisation et la disponibilité des ressources à tout moment. Mais cela ne suffit pas. Le pool de ressources doit encore être ajusté manuellement, ce qui est peu pratique. C'est là que les logiciels d'auto-scaling peuvent aider. Qu'est-ce que le logiciel d'auto-scaling ? L'auto-scaling est l'approche consistant à augmenter ou diminuer les serveurs cloud en fonction des fluctuations de la demande. Le logiciel surveille en continu le trafic et la capacité de demande des serveurs cloud et identifie le besoin d'augmenter ou de diminuer ces serveurs en fonction de politiques préconfigurées. Il ajuste ensuite de manière transparente le nombre de ressources utilisées en ajoutant des serveurs du groupe d'auto-scaling lors de fortes demandes ou en décommissionnant des ressources et en les ajoutant de nouveau au groupe d'auto-scaling lors de faibles demandes. Les groupes d'auto-scaling sont des groupes logiques de serveurs ou d'instances cloud qui sont à la disposition de l'outil d'auto-scaling. Le logiciel de répartition de charge est un logiciel similaire qui garantit que les systèmes ne sont pas impactés par un trafic élevé en le répartissant sur toutes les ressources disponibles. Les solutions d'auto-scaling, combinées avec le logiciel de répartition de charge, peuvent fournir une gestion encore plus efficace des ressources. Comment les outils d'auto-scaling aident-ils à la gestion des coûts et à l'amélioration des performances des systèmes cloud ? L'optimisation est la clé de la gestion des coûts cloud alors que les coûts cloud augmentent (ou cloudflation, comme on l'appelle récemment). L'auto-scaling aide les entreprises à équilibrer intelligemment la disponibilité des systèmes cloud et les coûts en automatisant la gestion des ressources. Examinons les principaux domaines sur lesquels il a un impact. Gestion des coûts : L'utilisation des ressources de cloud computing n'est pas linéaire. Considérons une plateforme de commerce électronique. Le trafic sur le site peut être élevé pendant quelques heures par jour, signifiant la fenêtre pendant laquelle les gens ont le temps de faire des achats. Le trafic peut exploser pendant le Black Friday et d'autres jours de soldes, tandis qu'il peut être très faible vers les derniers jours du mois. Avoir de nombreux serveurs en ligne en prévision des pics de trafic est très inefficace en termes de coûts. Ajouter des ressources manuellement lorsque le trafic augmente n'est pas non plus une option car la latence dans l'ajout de la ressource peut être préjudiciable. Le logiciel d'auto-scaling dispose d'un pool de serveurs à sa disposition, prêt à être déployé lorsque l'environnement cloud exige plus de ressources. Cela permet de s'assurer que seules les ressources nécessaires sont employées, réduisant ainsi le coût que l'utilisation excessive de ressources aurait causé. Utilisation des ressources : "40 % des instances basées sur le cloud sont au moins d'une taille trop grande, avec des charges de travail fonctionnant à 5 % à 10 % d'utilisation," selon John Purcell, directeur produit, DoiT International Ltd. L'auto-scaling peut aider à améliorer l'utilisation des ressources et à réduire les coûts cloud qui découlent de la surprovisionnement. Performance : Un pic de trafic ou d'utilisation peut faire tomber l'infrastructure cloud. Le logiciel d'auto-scaling surveille l'environnement cloud et anticipe les pics à l'avance grâce à des règles préconfigurées ou une analyse basée sur l'IA. Lorsqu'il voit une demande croissante que les ressources existantes ne peuvent pas accueillir, il entre en action, ajoutant des ressources parallèles pour supporter la charge. Cette mise à l'échelle transparente garantit que le système ne s'effondre pas en raison d'une surcharge. Selon un avis sur le site G2 : "L'auto-scaling ajuste automatiquement une ressource en fonction des demandes et garantit que votre application dispose des ressources pour fonctionner sans problème sans intervention manuelle. Cela peut aider à réduire les coûts en n'allouant que les ressources nécessaires." Un autre avis dit : "L'une des fonctionnalités clés qui a été particulièrement utile pour nous est sa capacité à provisionner rapidement des machines virtuelles et des conteneurs. Cela nous a aidés à réduire notre temps de mise sur le marché pour de nouveaux produits et services, ce qui est crucial dans l'industrie fintech en évolution rapide." Mais les critiques avertissent également qu'il y a une courbe d'apprentissage pour comprendre l'interface et les fonctionnalités. Et les coûts peuvent augmenter si l'on en abuse. Différentes approches de l'auto-scaling Il existe différentes approches de l'auto-scaling en fonction de la manière dont les ressources sont augmentées et diminuées. L'auto-scaling vertical est l'approche où il y a une augmentation de la capacité des serveurs ou des instances lorsque la charge est plus lourde. Les serveurs sont réduits lorsque la demande est moindre. Mais cela peut ne pas fonctionner pour les grandes organisations car la capacité des serveurs ne peut pas être augmentée au-delà d'un certain point. Dans de tels cas, l'évolutivité horizontale est plus faisable. L'auto-scaling horizontal implique l'ajout de plus de nœuds ou de machines à l'environnement existant lorsque cela est nécessaire et leur retrait lorsque moins de capacité est suffisante. Quand l'auto-scaling est-il déclenché ? Les entreprises doivent décider quand l'auto-scaling doit être déclenché en fonction des besoins de l'entreprise. Selon le besoin, les approches suivantes sont entreprises : Auto-scaling réactif : Dans cette approche, le système surveille constamment les ressources. Lorsqu'il voit que la demande dépasse les ressources disponibles, une capacité supplémentaire est ajoutée au pool d'instances existant. L'inconvénient de cette approche est qu'il peut y avoir une certaine latence entre la demande de ressources et l'expansion de la capacité, ce qui entraîne un risque de pannes. Auto-scaling programmé : Les entreprises peuvent utiliser cela pour programmer des options de mise à l'échelle en fonction du trafic ou de la demande attendus. Mais le problème avec cette approche est que des pics inattendus peuvent perturber tout le flux. Auto-scaling prédictif : L'auto-scaling prédictif implique l'analyse des modèles d'utilisation et de demande pour augmenter ou diminuer automatiquement les ressources en prévision des variations de la demande. Le bon et le mauvais L'auto-scaling aide les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs déploiements cloud. Il garantit des coûts plus bas, des performances plus élevées et une disponibilité accrue des systèmes cloud. Cependant, les entreprises doivent utiliser l'auto-scaling avec prudence. Un excès d'auto-scaling peut entraîner des dépassements de coûts car les ressources ajoutées dynamiquement (comme dans le cas de l'auto-scaling) entraînent des coûts plus élevés. Édité par Shanti S Nair