In de context van schaalbaarheid is automatisch schalen een essentieel concept dat helpt hoge prestaties te behouden, adequate toewijzing van middelen te garanderen en de beschikbaarheid van het systeem automatisch in evenwicht te brengen op basis van de vraag. Auto-scaling is een techniek waarmee alle componenten van een softwaresysteem effectief kunnen reageren op toename of afname van het gebruikersverkeer, waardoor systeemoverbelasting en een slechte gebruikerservaring als gevolg van onvoldoende bronnen worden voorkomen.
Het primaire doel van automatisch schalen is het optimaliseren van de systeemprestaties door de benodigde bronnen dynamisch toe te wijzen waar en wanneer ze nodig zijn, zodat het systeem gemakkelijk fluctuaties in de vraag kan verwerken zonder onnodige verspilling van serverbronnen. Deze techniek is essentieel voor moderne softwaresystemen, zoals die welke op het AppMaster platform zijn gemaakt, omdat het schaalbare applicaties garandeert die een breed scala aan gebruiksscenario's aankunnen, van kleine bedrijven tot eisen op ondernemingsniveau.
Automatisch schalen kan in twee belangrijke dimensies worden bereikt: verticaal schalen en horizontaal schalen. Bij verticaal schalen wordt de grootte van een server dynamisch aangepast, zoals het vergroten of verkleinen van de RAM-, CPU- of opslagcapaciteit, op basis van het gebruik van bronnen. Horizontaal schalen verwijst daarentegen naar het dynamisch toevoegen of verwijderen van servers als reactie op veranderingen in de belasting, waardoor wordt gegarandeerd dat de software verkeer effectief over meerdere instanties kan verdelen.
Er zijn verschillende statistieken die kunnen worden gecontroleerd om te bepalen wanneer acties voor automatisch schalen moeten worden geactiveerd. Deze kunnen bestaan uit, maar zijn niet beperkt tot, CPU-gebruik, geheugengebruik, inkomend of uitgaand netwerkverkeer, verzoeken per seconde en verwerkingstijd. De specifieke bijgehouden statistieken kunnen rechtstreeks van invloed zijn op de effectiviteit van de oplossing voor automatisch schalen.
Er zijn drie hoofdmethoden voor het implementeren van automatisch schalen in een softwaresysteem:
1. Infrastructure as a Service (IaaS): Deze aanpak houdt in dat cloudserviceproviders zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure of Google Cloud Platform worden ingezet om de onderliggende hardwarebronnen te beheren die de applicaties hosten. In dit geval is het automatische schalingsproces eigendom van en wordt beheerd door de cloudprovider, waarbij ontwikkelaars de gewenste schalingsregels, parameters en doelstellingen specificeren via configuratie. (Het platform van AppMaster zelf is een voorbeeld van een dergelijke aanpak.)
2. Platform as a Service (PaaS): Bij deze methode wordt automatisch schalen aangeboden als een functie binnen een platform dat applicaties host en beheert. Ontwikkelaars kunnen hun applicaties op deze platforms implementeren zonder zich zorgen te hoeven maken over de onderliggende infrastructuurbronnen of de configuratie voor automatisch schalen, en laten die verantwoordelijkheid over aan de PaaS-provider.
3. Aangepaste automatische schaling: deze strategie omvat het bouwen van een op maat gemaakt automatisch schaalmechanisme, afgestemd op de specifieke behoeften en vereisten van de applicatie en infrastructuur. Deze optie kan een fijnmaziger controle bieden over de schaalregels en -voorwaarden, maar vereist ook meer middelen en expertise om te implementeren en te onderhouden.
Bij automatisch schalen zijn ook verschillende soorten algoritmen betrokken die bepalen hoe de bronnen worden aangepast. Normaal gesproken kunnen deze algoritmen worden onderverdeeld in drie hoofdtypen:
1. Reactief schalen: deze methode omvat het monitoren van vooraf gedefinieerde systeemstatistieken en het on-the-fly aanpassen van bronnen wanneer die statistieken vooraf gedefinieerde drempels overschrijden. Reactieve schaalbaarheid reageert op realtime gebeurtenissen en neemt beslissingen op basis van historische gegevenstrends.
2. Voorspellende schaling: Voorspellende schaling maakt gebruik van machine learning-technieken om historische patronen, trends en schommelingen in het gebruikersverkeer te analyseren, en doet vervolgens voorspellingen over de toekomstige schaalvereisten van het systeem. Door dit te doen, kan deze methode middelen proactief aanpassen in afwachting van de vraag, waardoor een soepeler schaalproces mogelijk wordt.
3. Hybride schaling: Zoals de naam al doet vermoeden, combineert deze methode de beste aspecten van zowel reactieve als voorspellende schaling om een robuustere en adaptievere oplossing voor automatische schaling te bieden. Over het algemeen maakt hybride schaling gebruik van voorspellende algoritmen om de capaciteitsplanning op de lange termijn te begeleiden, terwijl het vertrouwt op reactieve schaling om plotselinge kortetermijnfluctuaties in de vraag aan te pakken.
Concluderend is automatisch schalen essentieel voor het onderhouden van schaalbare, krachtige softwaresystemen die zich kunnen aanpassen aan de wisselende gebruikerseisen. Het implementeren van een effectieve strategie voor automatisch schalen omvat het kiezen van de juiste schaaldimensies (verticaal of horizontaal), het selecteren van een geschikte implementatiemethode (IaaS, PaaS of aangepast) en het gebruiken van geschikte algoritmen (reactief, voorspellend of hybride). Dankzij het AppMaster platform, dat is gebouwd met schaalbaarheid in het achterhoofd, kunnen ontwikkelaars snel en effectief robuuste softwareoplossingen creëren die zijn afgestemd op de steeds veranderende eisen van bedrijven en industrieën.
