Grow with AppMaster Grow with AppMaster.
Become our partner arrow ico

Ölçeklendirme

Sunucusuz bilgi işlem bağlamında "ölçeklendirme", bir uygulamanın dalgalanan taleplerine yanıt olarak hesaplama kaynaklarının otomatik olarak yönetilmesi sürecini ifade eder. Buna örnek sayısının ayarlanması, bellek tahsis edilmesi, işlem kapasitesinin kontrol edilmesi ve diğer faktörler dahildir ve bunların tümü yüksek performanslı ve uygun maliyetli bir sistemin korunmasını sağlar. Ölçeklendirme yeteneği, uygulamaların en yoğun kullanım sırasında, trafikteki ani artışlarda veya yeni işlevler dağıtılırken bile en iyi şekilde çalışmaya devam etmesine olanak tanır. Ayrıca maliyetleri en aza indirmek ve yatırım getirisini (ROI) en üst düzeye çıkarmak için kaynakların verimli kullanılmasına da olanak tanır.

Sunucusuz bilgi işlem, doğası gereği, en önemli avantajlarından biri olarak otomatik ölçeklendirmeyi mümkün kılar. Tamamen yönetilen bir hizmet olduğundan, geliştiricilerin kod geliştirmeye ve dağıtmaya daha fazla odaklanmasına ve ölçeklendirmeyi temel altyapı sağlayıcısından dış kaynak olarak kullanmasına olanak tanır. Bu sağlayıcılar genellikle, her zaman yeterli kaynak tahsisini sağlamak için uygulamaları iş yüküne göre dinamik olarak ölçeklendiren karmaşık algoritmalara sahiptir.

AWS Lambda, Google Cloud Functions ve Microsoft Azure Functions gibi sunucusuz platformlar ölçeklendirmeyi destekler. Ancak AppMaster no-code platformuyla ölçeklendirme, vatandaş geliştiriciler ve teknik olmayan kullanıcılar için bile daha erişilebilir ve daha verimli hale geldi. Bu, AppMaster veritabanı şemaları, iş mantığı süreçleri, REST API'leri ve kullanıcı arayüzlerini tasarlamaya yönelik sezgisel, görsel ortamı sayesinde mümkün olmaktadır. AppMaster, performans düşüşü veya aşırı maliyetler olmadan yüksek talepleri karşılayabilen gerçek, yüksek düzeyde ölçeklenebilir uygulamaları sıfırdan ürettiğinden, müşteriler sunucusuz bilgi işlem uygulamalarını zahmetsizce ölçeklendirebilir.

Gartner'ın araştırmasına göre küresel sunucusuz bilgi işlem pazarının 2025 yılına kadar %20'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyümesi bekleniyor; birçok kuruluş bu platformların sunabileceği verimlilik, esneklik ve ölçeklenebilirliğin farkına varıyor. 2018'de RightScale, kuruluşların %75'inin sunucusuz bilgi işlem mimarisini kullandığını bildirdi; daha fazla şirket, basitleştirilmiş dağıtım, azaltılmış operasyonel ek yük ve otomatik ölçeklendirme gibi sunucusuz platformların sağladığı avantajların farkına vardıkça bu sayının artması muhtemeldir.

Sunucusuz bilgi işlemde ölçeklendirme genellikle iki ana prensipte çalışır: yatay ve dikey ölçeklendirme. Yatay ölçeklendirme, artan yükü kaldırabilecek şekilde bir uygulamanın örnek sayısının artırılması anlamına gelirken dikey ölçeklendirme, her örnek için ayrılan kaynakların (örneğin bellek, işlem gücü vb.) ayarlanmasını içerir. Her iki yaklaşım da performansın, kararlılığın ve maliyet verimliliğinin korunması ve uygulamaların değişen taleplere dinamik olarak yanıt verebilmesini sağlamak açısından hayati öneme sahiptir.

AppMaster no-code platformu hem yatay hem de dikey ölçeklendirmeyi destekler. Go'da (golang) oluşturulan arka uç uygulamaları, Vue3 çerçevesindeki web uygulamaları ve Android için Kotlin/ Jetpack Compose ve iOS için SwiftUI ile oluşturulan sunucu odaklı çerçeveleri kullanan mobil uygulamaların tümü AppMaster ölçeklenebilir mimarisinden yararlanır. AppMaster uygulamaları, PostgreSQL uyumlu veritabanlarıyla sorunsuz çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve sistemin etkili bir şekilde ölçeklenme yeteneğini daha da güçlendirir.

Sunucusuz bilgi işlem ölçeklendirmesinin gerçek dünyadaki örnekleri arasında makine öğrenimi, veri işleme, IoT cihazları ve yüksek frekanslı ticaret sistemlerine yönelik uygulamalar yer alır. Bu senaryolarda ölçeklendirme, müşterilerin taleplerini karşılamak için gereken performansa ve güvenilirliğe önemli ölçüde katkıda bulunarak bu uygulamaların istikrarlı, duyarlı ve uygun maliyetli kalmasını sağlar.

Özetle ölçeklendirme, sunucusuz bilgi işlemin temel bir özelliğidir ve değişken iş yükleri ve taleplere yanıt olarak hesaplama kaynaklarını dinamik olarak tahsis etme yeteneği sunar. Uygulamaların optimum performansını, güvenilirliğini ve maliyet etkinliğini sağlayarak değişen gereksinimlere ve koşullara uyum sağlamalarına olanak tanır. AppMaster güçlü no-code platformu oluşturma, dağıtma ve ölçeklendirme sürecini basitleştirerek teknik bilgisi olmayan kullanıcıların bile sunucusuz bilgi işlem platformlarının sağladığı avantajlardan tam olarak yararlanabilmesini sağlar. AppMaster, sıfırdan ölçeklenebilir uygulamalar oluşturarak teknik borcu ortadan kaldırır ve müşterilerin mevcut ve gelecekteki taleplere sorunsuz bir şekilde uyum sağlayan verimli, yüksek performanslı uygulamalar geliştirip sürdürebilmelerini sağlar.

İlgili Mesajlar

PWA'nızda Anlık Bildirimler Nasıl Kurulur
PWA'nızda Anlık Bildirimler Nasıl Kurulur
Aşamalı Web Uygulamalarında (PWA'lar) anında bildirimlerin dünyasını keşfetmeye dalın. Bu kılavuz, zengin özelliklere sahip AppMaster.io platformuyla entegrasyon da dahil olmak üzere kurulum sürecinde size yardımcı olacaktır.
Uygulamanızı Yapay Zeka ile Özelleştirin: Yapay Zekalı Uygulama Oluşturucularda Kişiselleştirme
Uygulamanızı Yapay Zeka ile Özelleştirin: Yapay Zekalı Uygulama Oluşturucularda Kişiselleştirme
Kodsuz uygulama geliştirme platformlarında yapay zeka kişiselleştirmenin gücünü keşfedin. AppMaster'ın uygulamaları özelleştirmek, kullanıcı katılımını artırmak ve iş sonuçlarını iyileştirmek için yapay zekadan nasıl yararlandığını keşfedin.
Mobil Uygulamadan Para Kazanma Stratejilerinin Kilidini Açmanın Anahtarı
Mobil Uygulamadan Para Kazanma Stratejilerinin Kilidini Açmanın Anahtarı
Reklamcılık, uygulama içi satın almalar ve abonelikler gibi kanıtlanmış para kazanma stratejileriyle mobil uygulamanızın gelir potansiyelinin tamamını nasıl açığa çıkaracağınızı keşfedin.
ÜCRETSİZ BAŞLAYIN
Bunu kendin denemek için ilham aldın mı?

AppMaster'ın gücünü anlamanın en iyi yolu, onu kendiniz görmektir. Ücretsiz abonelik ile dakikalar içinde kendi başvurunuzu yapın

Fikirlerinizi Hayata Geçirin