Construindo um Sistema de Nuvem Eficiente com Software de Autoescala

À medida que mais operações e cargas de trabalho migram para a nuvem, é vital garantir que os recursos sejam corretamente otimizados para estarem disponíveis quando necessário e de forma econômica. O software de escalonamento automático ajuda na escalabilidade dinâmica dos recursos com base na necessidade de capacidade. Isso ajuda a economizar custos que as empresas incorrem quando empregam mais recursos do que o necessário, garantindo que o negócio não seja impactado pela indisponibilidade de recursos. A gestão de recursos na nuvem ficou mais fácil com o software de escalonamento automático Ambientes de nuvem empregam servidores para executar aplicativos e armazenar dados. A organização configura o número desses servidores com base na carga esperada. Mas a quantidade de tráfego ou a necessidade de demanda não é estática. Ela varia dependendo de quantas pessoas estão usando aplicativos e do número de aplicativos em execução, entre muitos outros fatores. Por exemplo, um aplicativo de aprendizado de máquina pode precisar de mais poder de computação do que o configurado inicialmente e não funcionaria corretamente sem o número correto de recursos. Em outros momentos, pode haver muito poucos aplicativos em execução, caso em que os recursos permanecem ociosos. Gerenciar recursos na nuvem para uma utilização ótima é um desafio que as empresas enfrentam hoje. A monitorização da infraestrutura de nuvem pode ajudar indicando o uso e a disponibilidade de recursos a qualquer momento. Mas isso não é suficiente. O pool de recursos ainda precisa ser ajustado manualmente, o que é impraticável. É aqui que o software de escalonamento automático pode ajudar. O que é o Software de Escalonamento Automático? O escalonamento automático é a abordagem de aumentar ou diminuir a escala dos servidores na nuvem com base nas flutuações de demanda. O software monitora continuamente o tráfego e a capacidade de demanda dos servidores na nuvem e identifica a necessidade de aumentar ou diminuir a escala desses servidores com base em políticas pré-configuradas. Ele então ajusta de forma contínua o número de recursos usados, adicionando servidores do grupo de escalonamento automático durante alta demanda ou descomissionando recursos e adicionando-os de volta ao grupo de escalonamento automático durante baixa demanda. Grupos de escalonamento automático são grupos lógicos de servidores ou instâncias na nuvem que estão à disposição da ferramenta de escalonamento automático. O software de balanceamento de carga é um software semelhante que garante que os sistemas não sejam impactados por alto tráfego, distribuindo-o por todos os recursos disponíveis. Soluções de escalonamento automático, combinadas com software de balanceamento de carga, podem proporcionar uma gestão ainda mais eficiente dos recursos. Como as ferramentas de escalonamento automático ajudam na gestão de custos e no desempenho aprimorado dos sistemas em nuvem? A otimização é a chave para a gestão de custos na nuvem à medida que os custos na nuvem aumentam (ou "cloudflation", como tem sido referido recentemente). O escalonamento automático ajuda as empresas a equilibrar de forma inteligente a disponibilidade dos sistemas na nuvem e os custos, automatizando a gestão de recursos. Vamos analisar as principais áreas em que ele tem impacto. Gestão de custos: O uso de recursos de computação em nuvem não é linear. Considere uma plataforma de e-commerce. O tráfego para o site pode ser alto por algumas horas diariamente, significando a janela durante a qual as pessoas têm tempo para fazer compras. O tráfego pode disparar durante a Black Friday e outros dias de venda, enquanto pode ser muito baixo nos últimos dias do mês. Ter muitos servidores online em antecipação a picos de tráfego é muito ineficiente em termos de custo. Adicionar recursos manualmente quando o tráfego aumenta também não é uma opção, pois a latência na adição do recurso pode ser prejudicial. O software de escalonamento automático tem um pool de servidores à sua disposição, pronto para ser implantado quando o ambiente de nuvem exigir mais recursos. Isso ajuda a garantir que apenas os recursos necessários sejam empregados, reduzindo assim o custo que o excesso de provisionamento de recursos teria causado. Utilização de recursos: "40% das instâncias baseadas em nuvem são pelo menos um tamanho maior do que o necessário, com cargas de trabalho funcionando com 5% a 10% de utilização", de acordo com John Purcell, diretor de produto da DoiT International Ltd. O escalonamento automático pode ajudar a melhorar a utilização de recursos e reduzir os custos na nuvem que decorrem do excesso de provisionamento. Desempenho: Um pico de tráfego ou uso pode derrubar a infraestrutura de nuvem. O software de escalonamento automático monitora o ambiente de nuvem e antecipa picos com antecedência por meio de regras pré-configuradas ou análise baseada em IA. Quando vê uma demanda crescente que os recursos existentes não podem acomodar, ele entra em ação, adicionando recursos paralelos para suportar a carga. Esse escalonamento contínuo garante que o sistema não caia devido ao sobrecarregamento. De acordo com uma avaliação no site G2. "O Auto Scaling escala automaticamente um recurso com base nas demandas e garante que seu aplicativo tenha os recursos para funcionar sem problemas, sem intervenção manual. Isso pode ajudar a reduzir custos alocando apenas os recursos necessários." Outra avaliação diz: "Uma das principais características que tem sido particularmente útil para nós é sua capacidade de provisionar máquinas virtuais e contêineres rapidamente. Isso nos ajudou a reduzir nosso tempo de lançamento no mercado para novos produtos e serviços, o que é crucial na indústria fintech de ritmo acelerado." Mas os avaliadores também alertam que há uma curva de aprendizado para entender a interface e as funcionalidades. E os custos podem aumentar se usados em excesso. Diferentes abordagens para o escalonamento automático Existem diferentes abordagens para o escalonamento automático com base em como os recursos são aumentados e diminuídos. O escalonamento automático vertical é a abordagem em que há um aumento na capacidade do servidor ou das instâncias quando há uma carga mais pesada. Os servidores são reduzidos quando a demanda é menor. Mas isso pode não funcionar para organizações maiores, pois a capacidade dos servidores não pode ser aumentada além de um certo ponto. Nesses casos, o escalonamento horizontal é mais viável. O escalonamento automático horizontal envolve adicionar mais nós ou máquinas ao ambiente existente quando necessário e removê-los quando uma capacidade menor é suficiente. Quando o escalonamento automático é acionado? As empresas devem decidir quando o escalonamento automático deve ser acionado, dependendo das necessidades do negócio. De acordo com a necessidade, as seguintes abordagens são adotadas: Escalonamento automático reativo: Nesta abordagem, o sistema monitora constantemente os recursos. Quando vê que a demanda excede os recursos disponíveis, capacidade adicional é adicionada ao pool de instâncias existente. A desvantagem dessa abordagem é que pode haver alguma latência entre a demanda de recursos e a expansão da capacidade, levando ao risco de falhas. Escalonamento automático programado: As empresas podem usar isso para agendar opções de escalonamento com base no tráfego ou demanda esperados. Mas o problema com essa abordagem é que picos inesperados podem atrapalhar todo o fluxo. Escalonamento automático preditivo: O escalonamento automático preditivo envolve a análise de padrões de uso e demanda para aumentar ou diminuir automaticamente os recursos em antecipação a variações de demanda. O bom e o ruim O escalonamento automático ajuda as empresas a obter o valor do seu investimento em nuvem. Ele garante custos mais baixos, maior desempenho e maior disponibilidade dos sistemas na nuvem. No entanto, as empresas devem usar o escalonamento automático com cautela. O uso excessivo do escalonamento automático pode resultar em custos excessivos, pois os recursos adicionados dinamicamente (como no caso do escalonamento automático) têm custos mais altos. Editado por Shanti S Nair