Автомасштабування є критично важливим компонентом архітектури мікросервісів, яке дозволяє додаткам автоматично коригувати розподіл ресурсів у відповідь на змінюваний попит. Ця функція є необхідною для підтримки оптимальної продуктивності та зниження витрат. У цій статті ми розглянемо технічні аспекти автомасштабування в мікросервісах, зосереджуючись на тому, як воно досягає автоматизованого зниження витрат.
Механізм Автомасштабування
Автомасштабування полягає в автоматичному коригуванні кількості екземплярів мікросервісу залежно від його поточного попиту. Цей процес керується моніторингом в реальному часі таких ключових показників, як використання процесора, споживання пам'яті та час відповіді.
Моніторинг та Тригеринг
Система автомасштабування постійно моніторить ці показники, щоб визначити, коли додавати або видаляти екземпляри. Наприклад, якщо використання процесора перевищує заздалегідь визначений поріг, система може активувати додавання нових екземплярів для обробки збільшеного навантаження. Навпаки, якщо навантаження знижується, екземпляри можуть бути видалені, щоб уникнути надмірного використання ресурсів.
Інтеграція з Хмарними Платформами
Основні хмарні платформи, такі як AWS, Google Cloud та Azure, надають вбудовані сервіси автомасштабування, які можуть бути інтегровані з розгортанням мікросервісів. Ці сервіси дозволяють автоматизувати надання та видалення екземплярів, забезпечуючи ефективне розподілення ресурсів.
Стратегії Оптимізації Витрат
Підбір Ресурсів та Вибір Екземплярів
Інструменти, такі як CAST AI, відіграють важливу роль в оптимізації витрат шляхом налаштування ресурсів і вибору найбільш економічно ефективних екземплярів. Автоматизований движок CAST AI обирає найкращі екземпляри з найвищою продуктивністю за мінімальною ціною, коли кластеру потрібні додаткові вузли, допомагаючи командами уникати надмірного розподілу ресурсів. Цей підхід гарантує, що ресурси оптимізовані для потреб додатку, одночасно мінімізуючи витрати.
Використання Спотових Екземплярів
Іншим підходом для зниження витрат є використання спотових екземплярів. Спотові екземпляри — це невикористана обчислювальна потужність, яку можна придбати за зниженою ціною порівняно з екземплярами за запитом. Однак вони можуть бути припинені постачальником хмарних послуг, якщо попит на екземпляри за запитом зросте. Для управління цим можна використовувати стратегії, такі як Cost-Availability Aware Scaling (CAAS), які збалансовують витрати та доступність, оптимізуючи кількість реплік подів залежно від навантаження та доступності екземплярів.
Декомісія Ресурсів
Ефективна декомісія ресурсів є важливою для зниження витрат. Автоматизаційні функції CAST AI включають декомісію ресурсів, коли вони більше не потрібні. Наприклад, якщо для певного мікросервісу немає навантаження, система може видалити всі пов'язані з ним поди, щоб уникнути непотрібного використання ресурсів.
Розширені Техніки Автомасштабування
Мульти-ціле Оптимізування
Метод CAAS, запропонований Бенто, Араужо, Барбозо та ін., використовує стратегію мульти-цільової оптимізації для балансування як витрат, так і доступності. Цей підхід поєднує закон Амдала з узагальненою логістичною функцією (GLF), щоб моделювати нелінійні зміни в доступності системи у відповідь на зміни навантаження та кількості реплік. Оптимізуючи кількість реплік подів на основі цих моделей, CAAS досягає значних знижок витрат порівняно з традиційними методами автомасштабування, які базуються лише на використанні процесора.
Масштабування Кластера
Масштабування кластера передбачає динамічне коригування кількості вузлів у кластері залежно від навантаження. Це гарантує, що кластер має необхідні ресурси для обробки навантаження без надмірного розподілу ресурсів. Автоматизований движок CAST AI вибирає найкращі екземпляри з найвищою продуктивністю за мінімальною ціною, коли кластеру потрібні додаткові вузли, також автоматизуючи формування мульти-шапних кластерів та налаштування розмірів, щоб уникнути надмірного розподілу ресурсів[2].
Міркування при Впровадженні
Метрики та Пороги
Для впровадження ефективної стратегії автомасштабування необхідно ретельно обирати метрики та пороги.
Ключові метрики, такі як використання процесора, споживання пам'яті та час відгуку, повинні постійно моніторитись, а пороги повинні бути налаштовані для ініціювання дій масштабування. Ці пороги мають базуватись на історичних даних і специфічних вимогах мікросервісу.
Інтеграція з Kubernetes
Для мікросервісів, розгорнутих на Kubernetes, можна використовувати інструменти, такі як Horizontal Pod Autoscaler (HPA). Однак, більш складні стратегії, такі як CAAS, можуть забезпечити більш продвинуту оптимізацію витрат та доступності. Інтеграція цих стратегій з Kubernetes включає налаштування HPA для використання власних метрик та алгоритмів оптимізації.
Висновок
Автомасштабування є основною стратегією для досягнення еластичності та ефективності витрат в архітектурі мікросервісів. Автоматично коригуючи кількість екземплярів залежно від реального попиту, організації можуть забезпечити оптимальну продуктивність і знизити витрати. Розвинені техніки, такі як підбір розміру, використання спотових екземплярів та мульти-цільова оптимізація, ще більше покращують можливості зниження витрат автомасштабування. Впровадження цих стратегій вимагає ретельного моніторингу ключових метрик, інтеграції з хмарними платформами та використання передових автоматизаційних інструментів, таких як CAST AI. Це дозволяє організаціям максимізувати переваги архітектури мікросервісів при збереженні ефективності витрат.
Щоб прочитати більше блогів, відвідайте наш сайт: https://www.improwised.com/blog/
Перекладено з: Autoscaling in Microservices: Automated Cost Reduction