Podsumowanie
Oto kilka najważniejszych punktów przedstawionych w tym module w zakresie elastyczności:
- Maszyny wirtualne i inne zasoby chmury rzadko mają stałe obciążenie. Zamiast tego napotykają one zmienne obciążenie — czasami różni się ono w zależności od wielkości lub czasu.
- Dopasowanie pojemności obliczeniowej do szczytowego obciążenia zapewnia jakość usług (QoS), ale skutkuje zwiększonymi kosztami i zużyciem energii.
- Elastyczność to możliwość dodawania zasobów w celu obsługi większych obciążeń i usuwania zasobów po zmniejszeniu obciążenia.
- Elastyczność jest osiągana w chmurze przez skalowanie zasobów, takich jak maszyny wirtualne i bazy danych.
- Skalowanie do wewnątrz i na zewnątrz (skalowanie w poziomie) odnosi się do zwiększania i zmniejszania liczby zasobów zastosowanych do zadania — na przykład zwiększania liczby maszyn wirtualnych obsługujących użytkowników witryny internetowej z 10 do 15.
- Skalowanie w górę i w dół (skalowanie w pionie) odnosi się do zastępowania istniejących zasobów zasobami o większej lub mniejszej mocy, na przykład zamiany maszyny wirtualnej serwera internetowego zawierającego 2 rdzenie i 4 GB pamięci RAM na zawierający 4 rdzenie i 8 GB pamięci RAM.
- Skalowanie zasobów w celu dopasowania do zapotrzebowania pozwala utrzymać stosunkowo stałe użycie zasobów, obniżyć koszty i zmniejszyć zużycie energii.
- Skalowanie automatyczne umożliwia skalowanie na podstawie reguł lub zasad ustanowionych przez administratora chmury. Reguły lub zasady mogą być oparte na czasie, metrykach lub obu tych elementach. Przykładem automatycznego skalowania opartego na metrykach jest przełączenie kolejnych wystąpień w tryb online, gdy średnie użycie procesora CPU osiągnie wstępnie określony próg, taki jak 70%.
- Skalowanie automatyczne oparte na czasie, nazywane również zaplanowanym skalowaniem automatycznym, jest najbardziej odpowiednie, gdy obciążenia są cykliczne i przewidywalne.
- Skalowanie automatyczne oparte na metrykach może obsługiwać zarówno przewidywalne, jak i nieprzewidywalne obciążenia.
- Efektywne równoważenie obciążenia ma kluczowe znaczenie dla implementacji skalowalnych usług w chmurze.
- Moduły równoważenia obciążenia używają różnych rodzajów algorytmów do równoważenia obciążenia, w tym algorytmów okrężnych i opartych na skrótach.
- Niektóre moduły równoważenia obciążenia podejmują próbę bardziej inteligentnego wysyłania żądań przy użyciu metryk, takich jak czas wykonywania żądań i użycie procesora CPU w każdym węźle.
- Moduły równoważenia obciążenia zwiększają także dostępność przez monitorowanie kondycji zasobów zaplecza i rozpoznawanie, kiedy te zasoby nie są dostępne.
- Pojedynczy moduł równoważenia obciążenia reprezentuje pojedynczy punkt awarii, dlatego moduły równoważenia obciążenia są często wdrażane w parach.
- Obliczenia bezserwerowe oferują korzyści, które obejmują ceny oparte na użyciu, automatyczną skalowalność i mniejsze koszty administracyjne
- Przykładem obliczeń bezserwerowych są funkcje bezserwerowe, które umożliwiają przekazywanie kodu do chmury i określanie, kiedy zostanie on wykonany.
- Innym przykładem są bezserwerowe przepływy pracy, które pozwalają definiować biznesowe przepływy pracy (zazwyczaj przy użyciu projektantów graficznych, bez pisania kodu) i określić, kiedy są wykonywane.
- Obliczenia bezserwerowe obejmują również bazy danych, które są skalowane w celu zaspokojenia zapotrzebowania na nie.