Ölçeklenebilirlik bağlamında otomatik ölçeklendirme, yüksek performansın korunmasına, yeterli kaynak tahsisinin sağlanmasına ve sistem kullanılabilirliğinin talebe göre otomatik olarak dengelenmesine yardımcı olan hayati bir kavramdır. Otomatik ölçeklendirme, bir yazılım sisteminin tüm bileşenlerinin kullanıcı trafiğindeki artış veya azalışlara etkili bir şekilde yanıt vermesini sağlayan, böylece sistemin aşırı yüklenmesini ve yetersiz kaynaklar nedeniyle kötü kullanıcı deneyimini önleyen bir tekniktir.
Otomatik ölçeklendirmenin temel amacı, gerekli kaynakları ihtiyaç duyulan zamanda ve yerde dinamik olarak tahsis ederek sistem performansını optimize etmektir; böylece sistem, sunucu kaynaklarını gereksiz yere israf etmeden talepteki dalgalanmaları kolayca yönetebilir. Bu teknik, küçük işletmelerden kurumsal düzeydeki taleplere kadar çok çeşitli kullanım durumlarını karşılayabilecek ölçeklenebilir uygulamalar sağladığından, AppMaster platformunda oluşturulanlar gibi modern yazılım sistemleri için gereklidir.
Otomatik ölçeklendirme iki temel boyutta gerçekleştirilebilir: dikey ölçeklendirme ve yatay ölçeklendirme. Dikey ölçeklendirme, kaynak kullanımına bağlı olarak RAM, CPU veya depolama kapasitesini artırmak veya azaltmak gibi bir sunucunun boyutunun dinamik olarak ayarlanmasını içerir. Öte yandan yatay ölçeklendirme, yükteki değişikliklere yanıt olarak sunucuların dinamik olarak eklenmesini veya kaldırılmasını ifade eder ve yazılımın trafiği birden fazla örnek arasında etkili bir şekilde dağıtabilmesini sağlar.
Otomatik ölçeklendirme eylemlerinin ne zaman tetiklenmesi gerektiğini belirlemek için izlenebilecek çeşitli ölçümler vardır. Bunlar, CPU kullanımını, bellek kullanımını, gelen veya giden ağ trafiğini, saniye başına istekleri ve işlem süresini içerebilir ancak bunlarla sınırlı değildir. İzlenen belirli ölçümler, otomatik ölçeklendirme çözümünün etkinliğini doğrudan etkileyebilir.
Bir yazılım sisteminde otomatik ölçeklendirmeyi uygulamanın üç ana yöntemi vardır:
1. Hizmet Olarak Altyapı (IaaS): Bu yaklaşım, uygulamaları barındıran temel donanım kaynaklarını yönetmek için Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure veya Google Cloud Platform gibi bulut hizmet sağlayıcılarından yararlanmayı gerektirir. Bu durumda, otomatik ölçeklendirme süreci bulut sağlayıcıya ait olur ve yönetilir; geliştiriciler istenen ölçeklendirme kurallarını, parametrelerini ve hedeflerini yapılandırma aracılığıyla belirler. ( AppMaster platformunun kendisi böyle bir yaklaşımın örneğidir.)
2. Hizmet Olarak Platform (PaaS): Bu yöntemde, uygulamaları barındıran ve yöneten bir platform bünyesinde otomatik ölçeklendirme bir özellik olarak sağlanır. Geliştiriciler, temeldeki altyapı kaynakları veya otomatik ölçeklendirme yapılandırması hakkında endişelenmeden uygulamalarını bu platformlarda dağıtabilir ve bu sorumluluğu PaaS sağlayıcısına bırakır.
3. Özel Otomatik Ölçeklendirme: Bu strateji, uygulamanın ve altyapının belirli ihtiyaçlarına ve gereksinimlerine göre uyarlanmış, özel bir otomatik ölçeklendirme mekanizması oluşturmayı gerektirir. Bu seçenek, ölçeklendirme kuralları ve koşulları üzerinde daha ayrıntılı bir kontrol sağlayabilir ancak aynı zamanda uygulanması ve sürdürülmesi için daha fazla kaynak ve uzmanlık gerektirir.
Otomatik ölçeklendirme aynı zamanda kaynakların nasıl ayarlanacağını yöneten çeşitli algoritma türlerini de içerir. Tipik olarak, bu algoritmalar üç ana türe ayrılabilir:
1. Reaktif Ölçeklendirme: Bu yöntem, önceden tanımlanmış sistem ölçümlerinin izlenmesini ve bu ölçümler önceden tanımlanmış eşikleri ihlal ettiğinde kaynakların anında ayarlanmasını içerir. Reaktif ölçeklendirme, gerçek zamanlı olaylara yanıt olarak hareket eder ve geçmiş veri eğilimlerine göre kararlar verir.
2. Tahmine Dayalı Ölçeklendirme: Tahmine dayalı ölçekleme, kullanıcı trafiğindeki geçmiş kalıpları, eğilimleri ve dalgalanmaları analiz etmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanır ve ardından sistemin gelecekteki ölçeklendirme gereksinimleri hakkında tahminler yapar. Bu yöntem, bunu yaparak, talebi öngörerek kaynakları proaktif bir şekilde ayarlayabilir ve daha sorunsuz bir ölçeklendirme sürecine olanak tanır.
3. Hibrit Ölçeklendirme: Adından da anlaşılacağı gibi, bu yöntem, daha sağlam ve uyarlanabilir bir otomatik ölçeklendirme çözümü sağlamak için hem reaktif hem de tahmine dayalı ölçeklendirmenin en iyi yönlerini birleştirir. Genel olarak hibrit ölçeklendirme, uzun vadeli kapasite planlamasına rehberlik etmek için tahmine dayalı algoritmalar kullanırken, talepteki kısa vadeli, ani dalgalanmaları ele almak için reaktif ölçeklendirmeye dayanır.
Sonuç olarak, otomatik ölçeklendirme, değişen kullanıcı taleplerine uyum sağlayabilen, ölçeklenebilir, yüksek performanslı yazılım sistemlerini sürdürmek için gereklidir. Etkili bir otomatik ölçeklendirme stratejisinin uygulanması, doğru ölçeklendirme boyutlarının (dikey veya yatay) seçilmesini, uygun bir uygulama yönteminin seçilmesini (IaaS, PaaS veya özel) ve uygun algoritmaların (reaktif, tahmine dayalı veya hibrit) kullanılmasını içerir. Ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak oluşturulan AppMaster platformu sayesinde geliştiriciler, işletmelerin ve endüstrilerin sürekli değişen gereksinimlerine uygun, hızlı ve etkili bir şekilde güçlü yazılım çözümleri oluşturabilir.
