Autoscaling là gì? Hướng Dẫn Toàn Diện

Bối cảnh kinh doanh kỹ thuật số ngày càng năng động và nhu cầu thường xuyên thay đổi. Do đó, cần phải điều chỉnh để đáp ứng các yêu cầu khác nhau và đảm bảo rằng ứng dụng hoạt động tốt nhất. Chính vì vậy, Autoscaling trở nên quan trọng. Autoscaling là một tính năng quan trọng trong điện toán đám mây hiện đại, tự động mở rộng tài nguyên tính toán theo tải và nhu cầu hiện tại. Bằng cách hiểu và triển khai autoscaling, doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả và cung cấp dịch vụ đáng tin cậy hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về khái niệm autoscaling, cách hoạt động, các loại và lợi ích của nó, cũng như so sánh với load balancing.

Autoscaling là gì?

Autoscaling cung cấp phương tiện tự động để mở rộng tài nguyên tính toán, bộ nhớ hoặc mạng theo nhu cầu, phù hợp với sự gia tăng và mẫu sử dụng. Nếu không có tính năng này, tài nguyên sẽ bị cố định và không thể mở rộng khi nhu cầu tăng cao hoặc thu hẹp khi cần ít hơn. Tính linh hoạt này rất quan trọng để tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên và chi phí.

Autoscaling rất quan trọng trong điện toán đám mây hiện đại. Nó hỗ trợ nguyên tắc cơ bản của đám mây: chỉ trả tiền cho những gì sẽ được sử dụng thông qua các tài nguyên linh hoạt như dung lượng máy chủ hoặc máy ảo có thể tăng hoặc giảm theo nhu cầu. Trong autoscaling, các phiên bản và dịch vụ có thể mở rộng cũng được bao gồm, với mức tài nguyên cơ bản, sẽ mở rộng khi cần thiết để đảm bảo hiệu suất hiệu quả.

Autoscaling Hoạt Động Như Thế Nào?

Việc autoscaling các phiên bản hoạt động khác nhau dựa trên nền tảng và tài nguyên mà một doanh nghiệp sử dụng. Dưới đây là hai phương pháp khác nhau:

Autoscaling Ngang (Horizontal Auto-Scaling)

Autoscaling ngang là tăng hoặc giảm số lượng nút, có thể là các pod Kubernetes, xử lý một số khối lượng công việc. Autoscaling ngang rất hấp dẫn vì có thể thêm dung lượng mà không cần tắt các nút hiện tại để thực hiện điều chỉnh, do đó nhanh hơn so với autoscaling dọc. Tuy nhiên, autoscaling ngang không thể được thực hiện hiệu quả trên tất cả các ứng dụng hoặc khối lượng công việc.

Autoscaling Dọc (Vertical Auto-Scaling)

Chiến lược này liên quan đến việc thay đổi bộ nhớ và sức mạnh xử lý của các nút hiện tại. Ví dụ, nếu bạn có hai nút máy chủ với 16 GB RAM và bốn CPU ảo, bạn có thể nâng cấp khả năng của chúng thông qua autoscaling dọc. Tuy nhiên, một số tình huống, như cơ sở dữ liệu quan hệ, có thể không được thiết kế để hoạt động với khối lượng công việc lớn. Trong trường hợp này, autoscaling dọc có thể là lựa chọn duy nhất trong thời gian cần mở rộng.

Các Loại Autoscaling

Có ba loại autoscaling chính, có thể phân biệt dựa trên cách kích hoạt máy chủ:

Autoscaling Dự Đoán (Predictive Auto-Scaling)

Autoscaling dự đoán hoạt động tốt nhất trong các môi trường mà tải của máy chủ ảo được quản lý hầu hết là ổn định. Kỹ thuật này sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán sự gia tăng lưu lượng truy cập và cung cấp nhiều tài nguyên máy chủ hơn cho những thời điểm đó trước. Cách tiếp cận này chuẩn bị máy chủ trước cho những đợt tăng đột biến, đảm bảo ứng dụng chạy mượt mà trong thời gian cao điểm và cung cấp hiệu suất cũng như trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Autoscaling Theo Lịch Trình (Scheduled Auto-Scaling)

Autoscaling theo lịch trình liên quan đến việc lên kế hoạch cho các tải đỉnh bằng cách lên lịch thêm máy chủ vào những thời điểm nhất định. Khác với autoscaling dự đoán, phương pháp này cần có sự can thiệp của con người để xác định khi nào cần thêm tài nguyên. Phương pháp này đặc biệt có lợi cho các trang web thương mại điện tử, nơi lưu lượng truy cập tăng cao thường xảy ra trong các sự kiện giảm giá hoặc khuyến mãi. Nó đảm bảo cửa hàng trực tuyến của bạn luôn hoạt động hiệu quả và phản hồi nhanh chóng.

Autoscaling Phản Ứng (Reactive Auto-Scaling)

Trong phương pháp này, các máy chủ lưu trữ bổ sung sẽ tự động được kích hoạt dựa trên các tiêu chí do quản trị viên xác định trước. Quản trị viên sẽ xác định ngưỡng để phản ứng với các chỉ số hiệu suất quan trọng, chẳng hạn như tỷ lệ sử dụng máy chủ. Ví dụ, các máy chủ phụ có thể được cấu hình để tự động bật lên khi một máy chủ chính đạt 80% dung lượng trong một phút. Theo định nghĩa, số lượng lưu lượng truy cập thực tế đến hệ thống sẽ được xử lý bằng autoscaling phản ứng.

Autoscaling Trong Điện Toán Đám Mây

Autoscaling trong điện toán đám mây là khả năng của một doanh nghiệp tự động mở rộng hoặc thu hẹp các dịch vụ đám mây được cung cấp dựa trên lưu lượng truy cập. Hơn nữa, các công cụ autoscaling có sẵn từ AWS, Microsoft Azure và GCP.

Autoscaling mang lại tiềm năng giảm chi phí trong khi vẫn đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy thông qua việc điều chỉnh linh hoạt kích thước phiên bản khi các tình huống khác nhau ảnh hưởng đến nhu cầu. Điều này sẽ đảm bảo rằng hiệu suất ứng dụng vẫn được duy trì ngay cả khi lưu lượng truy cập không ổn định hoặc thay đổi. Trong bất kỳ đợt tăng lưu lượng nào, autoscaling sẽ tự động thêm hoặc xóa máy chủ. Mỗi máy chủ được cấu hình, giám sát và nghỉ hưu thông qua hệ thống autoscaling.

Ví dụ, autoscaling phản ứng nhanh chóng để điều chỉnh tài nguyên trong một cuộc tấn công DDoS, nhờ vào việc giám sát hiệu quả và các chính sách được xác định rõ ràng. Một cơ sở dữ liệu autoscale cũng có thể điều chỉnh công suất của nó bằng cách khởi động hoặc tắt để đáp ứng nhu cầu của ứng dụng.

Các Hoạt Động Của Autoscaling

Thông thường, autoscaling bao gồm các hành động sau:

• Giám Sát: Nền tảng đám mây liên tục theo dõi nhiều chỉ số liên quan đến ứng dụng.
• Định Nghĩa Ngưỡng: Dựa trên các ngưỡng chỉ số cụ thể, người dùng thiết lập chính sách mở rộng cho biết khi nào cần tăng hoặc giảm tài nguyên.
• Hành Động Mở Rộng: Hệ thống autoscaling sẽ bắt đầu mở rộng khi một chỉ số vượt quá ngưỡng đã định trước.
• Phân Bổ Tài Nguyên: Tùy thuộc vào nhu cầu, các phiên bản mới sẽ được khởi động, hoặc các phiên bản cũ sẽ bị tắt.

Lợi Ích Của Autoscaling

Công nghệ autoscaling mang lại nhiều lợi ích so với cấu hình phiên bản tĩnh không tự động điều chỉnh. Những lợi ích này bao gồm:

• Tiết Kiệm Chi Phí: Autoscaling giúp giảm chi phí vì nó cho phép tài nguyên chỉ mở rộng khi cần thiết và thu hẹp khi lưu lượng truy cập thấp. Điều này khác với cách tiếp cận tĩnh, nơi các tổ chức phải dự trữ tài nguyên quá mức để chuẩn bị cho các đợt tăng lưu lượng tiềm năng, dẫn đến chi phí cao hơn.
• Tăng Cường Tự Động Hóa: Mặc dù có thể thêm tài nguyên một cách thủ công, nhưng điều này không hiệu quả và không thể mở rộng. Autoscaling tự động quản lý tài nguyên theo các chính sách đã định sẵn, giúp đạt được hiệu suất tốt hơn mà không cần can thiệp của con người.
• Hiệu Suất Ổn Định: Các chính sách autoscaling cho phép quản trị viên bảo mật đám mây thiết lập và duy trì mức hiệu suất mong muốn, đảm bảo rằng các ứng dụng luôn hoạt động tốt.
• Tăng Cường Khả Năng Chịu Lỗi: Autoscaling liên tục theo dõi sức khỏe và hiệu suất của khối lượng công việc. Trong trường hợp xảy ra lỗi hoặc sự cố phần cứng, nó sẽ tự động thay thế hoặc mở rộng tài nguyên để cải thiện độ tin cậy.
• Cải Thiện Tính Sẵn Sàng Của Dịch Vụ: Autoscaling điều chỉnh tài nguyên theo thời gian thực để duy trì dịch vụ liên tục, ngay cả trong thời gian lưu lượng truy cập cao hoặc tải nặng, điều mà cấu hình tĩnh thường không đủ mạnh để xử lý.

Autoscaling So Với Cân Bằng Tải (Load Balancing)

Cân bằng tải liên quan trực tiếp đến autoscaling của ứng dụng, nhằm tối ưu hóa hoạt động phía sau thông qua việc theo dõi sức khỏe máy chủ, quản lý lưu lượng và điều chỉnh tài nguyên máy chủ. Cuối cùng, nhiều thiết bị cân bằng tải đi kèm với hỗ trợ tích hợp cho autoscaling.

Cân Bằng Tải phân phối lưu lượng một cách hợp lý nhằm cải thiện tính sẵn có, hiệu suất và độ trễ mạng của ứng dụng. Các chính sách autoscaling có thể được định nghĩa để tự động tăng hoặc giảm số lượng phiên bản dựa trên nhu cầu của ứng dụng. Chính sách này hướng dẫn cân bằng tải cách phân phối lưu lượng giữa các phiên bản đó.

Thiết bị cân bằng tải đàn hồi theo dõi sức khỏe của từng phiên bản và phân phối lưu lượng đến chúng. Nó đảm bảo rằng không một phiên bản nào bị quá tải bằng cách định hướng lại lưu lượng khi cần thiết.

Việc tích hợp autoscaling với thiết bị cân bằng tải đàn hồi cho phép phân phối lưu lượng theo cách vòng tròn giữa các phiên bản, giảm thiểu sự giám sát thủ công. Hơn nữa, sự tích hợp này giúp autoscaling phân biệt các tình huống khác nhau và tự động điều chỉnh tài nguyên cho phù hợp.

Kết Luận

Autoscaling trong điện toán đám mây là một trong những tính năng quan trọng của quản lý tài nguyên linh hoạt, giúp điều chỉnh các tải trọng thay đổi hoặc không ổn định. Trong autoscaling, các tài nguyên như tính toán, bộ nhớ và mạng được tự động điều chỉnh theo từng phút để duy trì hiệu suất với chi phí tối thiểu và đảm bảo tính sẵn sàng của dịch vụ. Khi nhu cầu kỹ thuật số thay đổi thường xuyên, autoscaling sẽ đảm bảo phân bổ tài nguyên và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động bằng cách thực hiện các thay đổi, khiến nó trở thành công cụ quan trọng nhất trong việc điều chỉnh theo những biến động trong không gian số.

FAQ