Platform V SynAI: свой взгляд на решение задачи автоскейлинга
Одно из известных преимуществ контейнеризированных сред для развертывания приложений – возможность быстрой адаптации под реальный профиль нагрузки.
Классический пример – масштабирование приложений при росте нагрузки. Представим: вы поднимаете два экземпляра приложения, начинается рост нагрузки. Отработала функция автоскейлинга, и у вас уже подняты шесть экземпляров приложения. Нагрузка начинает снижаться, часть экземпляров приложения останавливается, и у вас опять работает только два экземпляра.
Использование функции автоскейлинга в публичных облаках предполагает, что вы платите только за поднятые экземпляры приложений. За счет сложных политик управления мощностями и правильно составленных договоров об SLA облачные провайдеры создают у конечного пользователя иллюзию бесконечного объема вычислительных ресурсов, доступных по первому требованию.
При работе с приватными облаками в корпоративном ландшафте подход к выделению ресурсов другой. Каждая команда получает под свой проект рассчитанную квоту ресурсов и периодически расширяет ее по мере необходимости. Нужна ли при таких условиях функция автоскейлинга? На этот вопрос команда продукта Platform V SynAI попыталась ответить в релизе 3.2, в который включен AutoScaler Light.
С помошью AutoScaler Light команды смогут:
- разбить приложения внутри своего проекта на группы с разным уровнем критичности;
- задать для каждой группы свои правила масштабирования в зависимости от общей нагрузки на проект;
- определить группу «некритичных» приложений, которые в случае высокой нагрузки на проект должны быть масштабированы вниз или даже остановлены, чтобы перераспределить ресурсы в пользу критичных приложений;
- сократить трудозатраты на пересмотр ресурсов при разовых всплесках нагрузки на конкретные сервисы проекта;
Для определения необходимости автоматического масштабирования сервисов вверх или вниз использовать метрики из различных внутренних и внешних источников:
- метрики утилизации
- метрики из любого Prometheus-like хранилища (например, Synapse Metrics)
- метрики из Platform V Monitor
Хотите узнать больше о продукте Platform V SynAI?