Man mano che sempre più operazioni e carichi di lavoro si spostano sul cloud, è fondamentale garantire che le risorse siano correttamente ottimizzate per essere disponibili quando richiesto e in modo economico.
Il software di auto scaling aiuta nella scalabilità dinamica delle risorse in base alle esigenze di capacità. Questo aiuta a risparmiare sui costi che le aziende sostengono quando impiegano più risorse del necessario, garantendo al contempo che l'attività non sia influenzata dalla non disponibilità delle risorse.
La gestione delle risorse cloud è diventata più semplice con il software di auto scaling
Gli ambienti cloud utilizzano server per eseguire applicazioni e memorizzare dati. L'organizzazione configura il numero di questi server in base al carico previsto. Ma la quantità di traffico o la richiesta di domanda non è statica. Varia a seconda di quanti utilizzano le applicazioni e del numero di applicazioni in esecuzione, tra molti altri fattori. Ad esempio, un'applicazione di machine learning potrebbe richiedere più potenza di calcolo di quanto configurato inizialmente e non funzionerebbe correttamente senza il numero corretto di risorse. Altre volte, potrebbero esserci pochissime applicazioni in esecuzione, nel qual caso, le risorse rimangono inattive.
Gestire le risorse cloud per un utilizzo ottimale è una sfida con cui le aziende si confrontano oggi. Il monitoraggio dell'infrastruttura cloud può aiutare indicando l'uso e la disponibilità delle risorse in qualsiasi momento. Ma non è sufficiente. Il pool di risorse deve ancora essere regolato manualmente, il che è impraticabile. È qui che il software di auto scaling può aiutare.
Cos'è il Software di Auto Scaling?
L'auto scaling è l'approccio di scalare verso l'alto o verso il basso i server cloud in base alle fluttuazioni della domanda. Il software monitora continuamente il traffico e la capacità di domanda dei server cloud e identifica la necessità di aumentare o ridurre questi server in base a politiche preconfigurate. Quindi regola senza problemi il numero di risorse utilizzate aggiungendo server dal gruppo di auto scaling durante l'alta domanda o dismettendo risorse e aggiungendole nuovamente al gruppo di auto scaling durante la bassa domanda.
I gruppi di auto scaling sono gruppi logici di server cloud o istanze che sono a disposizione dello strumento di auto scaling.
Il software di bilanciamento del carico è un software simile che garantisce che i sistemi non siano influenzati da un traffico elevato distribuendolo su tutte le risorse disponibili. Le soluzioni di auto scaling, combinate con il software di bilanciamento del carico, possono fornire una gestione delle risorse ancora più efficiente.
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Come aiutano gli strumenti di auto scaling nella gestione dei costi e nel miglioramento delle prestazioni dei sistemi cloud?
L'ottimizzazione è la chiave per la gestione dei costi del cloud poiché i costi del cloud aumentano (o cloudflation, come è stato recentemente definito). L'auto scaling aiuta le aziende a bilanciare in modo intelligente la disponibilità dei sistemi cloud e i costi automatizzando la gestione delle risorse. Esaminiamo le aree chiave su cui ha un impatto.
Gestione dei costi: L'uso delle risorse di cloud computing non è lineare.
Considera una piattaforma di e-commerce. Il traffico sul sito può essere elevato per alcune ore al giorno, indicando la finestra durante la quale le persone hanno tempo per fare acquisti. Il traffico potrebbe andare alle stelle durante il Black Friday e altri giorni di vendita, mentre potrebbe essere molto basso verso gli ultimi giorni del mese. Avere molti server online in previsione di picchi di traffico è molto inefficiente in termini di costi. Aggiungere risorse manualmente quando il traffico aumenta non è nemmeno un'opzione perché la latenza nell'aggiungere la risorsa può essere dannosa.
Il software di auto scaling ha un pool di server a sua disposizione, pronto per essere distribuito quando l'ambiente cloud richiede più risorse. Questo aiuta a garantire che vengano impiegate solo le risorse necessarie, riducendo così il costo che l'eccessivo impiego di risorse avrebbe causato.
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Utilizzo delle risorse: “Il 40% delle istanze basate su cloud sono almeno di una dimensione troppo grande, con carichi di lavoro che funzionano al 5% - 10% di utilizzo,” secondo John Purcell, chief product officer, DoiT International Ltd. L'auto scaling può aiutare a migliorare l'utilizzo delle risorse e ridurre i costi del cloud derivanti da un'eccessiva fornitura.
Prestazioni: Un picco di traffico o utilizzo può abbattere l'infrastruttura cloud. Il software di auto scaling monitora l'ambiente cloud e anticipa i picchi in anticipo attraverso regole preconfigurate o analisi basate sull'IA. Quando vede una domanda crescente che le risorse esistenti non possono soddisfare, entra in azione, aggiungendo risorse parallele per supportare il carico. Questa scalabilità senza soluzione di continuità garantisce che il sistema non si blocchi a causa del sovraccarico.
Secondo una recensione sul sito web di G2.
“L'Auto Scaling scala automaticamente una risorsa in base alle richieste e garantisce che la tua applicazione abbia le risorse per funzionare senza problemi senza intervento manuale. Questo può aiutare a ridurre i costi allocando solo le risorse necessarie."
Un'altra recensione dice,
"Una delle caratteristiche chiave che è stata particolarmente utile per noi è la sua capacità di fornire macchine virtuali e container rapidamente. Questo ci ha aiutato a ridurre il nostro time to market per nuovi prodotti e servizi, che è cruciale nell'industria fintech in rapida evoluzione.”
Ma i revisori avvertono anche che c'è una curva di apprendimento nel comprendere l'interfaccia e le funzionalità. E i costi possono aumentare se usati eccessivamente.
Diversi approcci all'auto scaling
Ci sono diversi approcci all'auto scaling basati su come le risorse vengono aumentate e
ridotte.
Auto scaling verticale è l'approccio in cui c'è un aumento della capacità del server o delle istanze quando c'è un carico maggiore. I server vengono ridotti quando la domanda è minore. Ma questo potrebbe non funzionare per le organizzazioni più grandi poiché la capacità dei server non può essere aumentata oltre un certo limite.
In tali casi, la scalabilità orizzontale è più fattibile.
L'auto scaling orizzontale comporta l'aggiunta di più nodi o macchine all'ambiente esistente quando necessario e la loro rimozione quando è sufficiente una capacità minore.
Quando viene attivato l'auto scaling?
Le aziende devono decidere quando l'auto scaling deve essere attivato a seconda delle esigenze aziendali. Secondo la necessità, vengono intrapresi i seguenti approcci:
Auto scaling reattivo: In questo approccio, il sistema monitora costantemente le risorse. Quando vede che la domanda supera le risorse disponibili, viene aggiunta capacità aggiuntiva al pool di istanze esistente. Lo svantaggio di questo approccio è che potrebbe esserci una certa latenza tra la domanda di risorse e l'espansione della capacità, portando al rischio di crash.
Auto scaling programmato: Le aziende possono utilizzare questo per programmare le opzioni di scalabilità in base al traffico o alla domanda previsti. Ma il problema con questo approccio è che picchi inaspettati possono sconvolgere tutto il flusso.
Auto scaling predittivo: L'auto scaling predittivo comporta l'analisi dei modelli di utilizzo e domanda per aumentare o ridurre automaticamente le risorse in previsione delle variazioni della domanda.
Il buono e il cattivo
L'auto scaling aiuta le aziende a ottenere il massimo dai loro investimenti nel cloud. Garantisce costi inferiori, prestazioni più elevate e maggiore disponibilità dei sistemi cloud. Tuttavia, le aziende devono utilizzare l'auto scaling con cautela. Un uso eccessivo dell'auto scaling può comportare superamenti dei costi poiché le risorse aggiunte dinamicamente (come nel caso dell'auto scaling) comportano costi più elevati.
Modificato da Shanti S Nair
Rachana Hasyagar
Rachana is a Research Manager at G2 focusing on cloud. She has 13 years of experience in market research and software. Rachana is passionate about cloud, AI, ERP, consumer goods, retail and supply chain, and has published many reports and articles in these areas. She holds an MBA from Indian Institute of Management, Bangalore, India, and a Bachelor of Engineering degree in electronics and communications. In her free time, Rachana loves traveling and exploring new places.
