O ambiente de negócios digital está cada vez mais dinâmico, com requisitos que evoluem constantemente. Para garantir um desempenho ideal, é crucial adaptar-se a essas mudanças e manter o desempenho máximo das aplicações. É nesse contexto que o Autoscaling se torna essencial. Autoscaling é uma funcionalidade fundamental na computação em nuvem moderna, ajustando automaticamente os recursos computacionais de acordo com a carga e a demanda do momento. Com o uso do autoscaling, as empresas podem operar de maneira mais eficiente, reduzir custos e fornecer serviços mais confiáveis.
Neste artigo, vamos explorar o que é autoscaling, como ele funciona, seus diferentes tipos e benefícios, e como ele se distingue do balanceamento de carga.
O que é Autoscaling?
O Autoscaling oferece uma solução automatizada para escalar recursos de computação, memória ou rede conforme a demanda, acompanhando os picos e padrões de uso. Sem essa funcionalidade, os recursos permaneceriam fixos, incapazes de se expandir quando a demanda aumenta ou de se contrair quando menos recursos são necessários. Essa flexibilidade é essencial para otimizar tanto a alocação de recursos quanto os custos.
O Autoscaling desempenha um papel crucial na computação em nuvem moderna, sustentando o princípio básico da nuvem: pagar apenas pelos recursos utilizados, aproveitando a elasticidade de servidores ou máquinas virtuais que ajustam sua capacidade conforme a demanda. No autoscaling, também estão incluídas instâncias e serviços escaláveis, que contam com um nível básico de recursos e se expandem sob pressão para assegurar um desempenho eficiente.
Como o Autoscaling Funciona?
O autoscaling de instâncias funciona de maneira diferente com base na plataforma e nos recursos que uma empresa utiliza. Aqui estão duas abordagens distintas:
Autoscaling Horizontal
O escalonamento horizontal envolve o aumento ou diminuição do número de nós, como os pods do Kubernetes, que gerenciam uma carga de trabalho. Esse tipo de escalonamento é bastante atraente, pois permite adicionar capacidade extra sem interromper os nós existentes para modificações, tornando-o mais rápido do que o escalonamento vertical. No entanto, o escalonamento horizontal pode não ser eficiente para todos os aplicativos ou cargas de trabalho.
Autoscaling Vertical
Essa estratégia consiste em ajustar a memória e a capacidade de processamento dos nós já existentes. Por exemplo, se você possui dois nós de servidor com 16 GB de RAM e quatro CPUs virtuais, pode aumentar essas capacidades por meio do escalonamento vertical. Entretanto, em certos cenários, como no caso de bancos de dados relacionais que não foram projetados para trabalhar de forma eficiente com cargas de trabalho distribuídas, o escalonamento vertical pode ser a única opção durante períodos de aumento de demanda. No entanto, ao contrário do escalonamento horizontal, o escalonamento vertical é menos propenso à automação.
Tipos de Autoscaling
Existem três principais tipos de autoscaling, que podem ser diferenciados pela ativação dos servidores:
Autoscaling Preditivo
O autoscaling preditivo é mais eficaz em ambientes onde as cargas de trabalho dos servidores virtuais gerenciados são geralmente constantes. Essa técnica utiliza IA para prever aumentos de tráfego e alocar mais recursos de servidor antecipadamente. Com essa abordagem, os servidores são ampliados bem antes dos picos, garantindo que as aplicações funcionem sem problemas durante os horários de maior demanda, melhorando assim o desempenho e a experiência do usuário.
Autoscaling Programado
O autoscaling programado envolve a preparação para cargas de pico ao agendar a adição de servidores em momentos específicos. Diferente do autoscaling preditivo, esse método exige intervenção humana para determinar quando serão necessários recursos extras. Ele é particularmente útil para sites de hospedagem de E-commerce, onde picos de tráfego são comuns durante eventos de vendas ou promoções. Essa abordagem assegura que sua loja online continue a operar de forma eficiente e responsiva.
Autoscaling Reativo
Nesse método, servidores dedicados de hospedagem adicionais são ativados automaticamente com base em critérios previamente definidos por um administrador. O administrador estabelece um limite para responder a métricas-chave de desempenho, como a taxa de utilização do servidor. Por exemplo, servidores secundários podem ser configurados para ativar automaticamente quando um servidor primário atinge 80% de sua capacidade por um minuto. Dessa forma, o autoscaling reativo responde à quantidade real de tráfego que atinge o sistema.
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Autoscaling em Computação em Nuvem
Autoscaling em computação em nuvem permite que uma empresa ajuste automaticamente os serviços de nuvem para aumentar ou reduzir recursos com base no tráfego. Ferramentas para autoscaling estão disponíveis em plataformas como AWS, Microsoft Azure e GCP.
O autoscaling oferece a possibilidade de reduzir custos enquanto garante um desempenho confiável, ajustando dinamicamente o tamanho das instâncias conforme diferentes situações afetam a demanda. Isso assegura que o desempenho do aplicativo seja mantido mesmo quando o tráfego é imprevisível ou variável. Durante picos de tráfego, o autoscaling adiciona ou remove servidores automaticamente, com cada servidor sendo configurado, monitorado e desativado pelo sistema de autoscaling.
Por exemplo, o autoscaling pode reagir rapidamente para ajustar os recursos durante um ataque DDoS, sendo apoiado por monitoramento eficiente e políticas bem definidas. Um banco de dados com autoscaling pode ajustar sua capacidade, ativando ou desativando servidores para atender às demandas de um aplicativo.
Operações de Auto Scaling
Normalmente, o auto-scaling envolve as seguintes ações:
- Monitoramento: A plataforma de nuvem acompanha continuamente vários indicadores relacionados à aplicação.
- Definição de Limiares: Com base em limiares de métricas específicos, os usuários criam políticas de escalonamento que indicam quando escalar para cima ou para baixo.
- Ações de Escalonamento: O sistema de auto-scaling inicia o escalonamento quando uma métrica ultrapassa um limiar predeterminado.
- Alocação de Recursos: Dependendo da demanda, novas instâncias são iniciadas ou antigas são desligadas.
Benefícios do Autoscaling
A tecnologia de autoscaling traz muitos benefícios em comparação com uma configuração de instância estática que não ajusta automaticamente. Estes incluem:
- Redução de Custos: O autoscaling ajuda a diminuir os custos ao ajustar os recursos conforme necessário, aumentando-os durante picos de tráfego e reduzindo-os quando a demanda é menor. Isso contrasta com a abordagem estática, na qual as organizações precisam superdimensionar os recursos para lidar com possíveis picos de tráfego, o que acaba sendo mais caro.
- Automação Avançada: Embora seja possível adicionar recursos manualmente, essa prática não é nem eficiente nem escalável. O autoscaling automatiza o gerenciamento de recursos com base em políticas predefinidas, resultando em um desempenho mais eficiente e reduzindo a necessidade de intervenção humana.
- Desempenho Consistente: As políticas de autoscaling permitem que os administradores de segurança em nuvem definam e mantenham níveis de desempenho desejados, garantindo que as aplicações continuem a melhorar seu desempenho de forma contínua.
- Maior Tolerância a Falhas: O autoscaling monitora constantemente a saúde e o desempenho de uma carga de trabalho. Em casos de erros ou falhas de hardware, ele substitui ou escala automaticamente os recursos, aumentando assim a confiabilidade do sistema.
- Melhoria na Disponibilidade do Serviço: O autoscaling ajusta os recursos em tempo real para garantir a disponibilidade contínua do serviço, mesmo durante períodos de tráfego intenso ou cargas pesadas, situações em que as configurações estáticas geralmente não são suficientes para suportar.
Auto-Scaling Vs Balanceamento de Carga
O balanceamento de carga está intimamente ligado ao autoscaling de aplicações, com o objetivo de otimizar as operações de back-end por meio do monitoramento da saúde dos servidores, gestão de tráfego e ajuste dos recursos do servidor. Além disso, muitos balanceadores de carga oferecem suporte integrado para autoscaling.
Os balanceadores de carga distribuem as cargas de forma eficiente, melhorando a disponibilidade, o desempenho e a latência da rede da aplicação. Políticas de autoscaling podem ser configuradas para aumentar ou diminuir automaticamente o número de instâncias conforme as necessidades da aplicação. Essas políticas orientam o balanceador de carga sobre como distribuir o tráfego entre as instâncias.
O balanceador de carga elástico monitora continuamente a saúde de cada instância e distribui o tráfego de entrada entre elas. Ele assegura que nenhuma instância fique sobrecarregada, redirecionando o tráfego conforme necessário.
Integrar o autoscaling com um balanceador de carga elástico permite distribuir o tráfego entre as instâncias de forma round-robin, reduzindo a necessidade de monitoramento manual. Além disso, essa integração permite que o autoscaling ajuste os recursos de forma independente da ação do balanceador de carga, que continua gerenciando a distribuição do tráfego.
Conclusão
O autoscaling na computação em nuvem é uma das principais características da gestão dinâmica de recursos, ajustando-se a cargas flutuantes ou variáveis. No autoscaling, recursos de computação, memória e rede são escalados automaticamente em tempo real para manter o desempenho com custos mínimos e garantir a disponibilidade do serviço. Quando as demandas digitais mudam frequentemente, o autoscaling assegura a alocação adequada de recursos e otimiza a eficiência operacional, tornando-se uma ferramenta essencial para se adaptar às mudanças no ambiente digital.
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FAQ
Como configuro o dimensionamento automático para minhas aplicações em nuvem?
Você pode configurar o dimensionamento automático através do console do seu provedor de nuvem, definindo métricas, limites e regras de escalonamento. A maioria dos provedores oferece guias e assistentes para ajudar na configuração.
E se o dimensionamento automático falhar ou não for acionado como esperado?
Verifique se há políticas mal configuradas ou problemas com o monitoramento. Revise os logs e garanta que sua configuração e alertas estejam corretamente configurados para resolver problemas potenciais.
O dimensionamento automático pode ser aplicado a bancos de dados ou serviços com estado?
Sim, mas é mais complexo. O dimensionamento automático de bancos de dados frequentemente envolve a escalabilidade das instâncias e a gestão da consistência dos dados; soluções especializadas estão disponíveis pelos provedores de nuvem.
Como o dimensionamento automático afeta o desempenho da aplicação durante o escalonamento?
O dimensionamento automático pode impactar brevemente o desempenho enquanto novas instâncias são iniciadas. Políticas bem projetadas podem ajudar a minimizar esses efeitos.
Existem limitações para o dimensionamento automático?
O dimensionamento automático pode ser atrasado, levando a problemas de desempenho temporários. Aplicações complexas requerem ajustes precisos; a gestão de custos é essencial para evitar despesas inesperadas.
Como o dimensionamento automático funciona com monitoramento e registro?
O dimensionamento automático usa ferramentas de monitoramento para acompanhar o desempenho e acionar ações de escalonamento. Registros e métricas ajudam a ajustar as políticas e resolver problemas.
O dimensionamento automático pode ser personalizado para diferentes ambientes?
Sim, o dimensionamento automático pode ser ajustado para ambientes de desenvolvimento e produção para equilibrar custo e desempenho de acordo com necessidades específicas.
