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予測自動スケーリングがリソース スケーリングのトレンドになっているのはなぜですか?


自動スケーリング、特に予測自動スケーリングは、クラウド コンピューティングの研究コミュニティの間でトレンドになっています。

クラウド アプリケーションで適切な自動スケーリング戦略を設定すると、大量の費用を節約できるため、この誇大宣伝は当然です。

多忙な手動リソース スケーリング戦略にうんざりしていませんか? それともクラウド リソース スケーリングの未来的なトレンドを探していますか?あなたは正しい場所にいます。この記事では、アプリケーションがほとんど使用しないクラウド リソースの料金を節約する方法について説明します。それでは、飛び込んでみましょう!

クラウド コンピューティングは、最小限の管理労力で、さまざまなコンピューティングおよび IT リソースとサービスをインターネット経由でオンデマンドで提供します。スケーラビリティとは、アプリケーションの変化するニーズに適応するために、これらのクラウド リソースを増減することを意味します。

スケーリング戦略

システムは、次の 2 つの異なる戦略を使用して、既存のインフラストラクチャ内のリソースを拡大または縮小できます。

  • 垂直スケーリング
  • 水平方向のスケーリング

垂直スケーリング

垂直スケーリングとは、既存のインフラストラクチャの既存のリソース、インスタンス、またはノードをアップグレードまたはダウングレードすることです。たとえば、システムは垂直スケーリングで既存のノードにさらに多くのコンピューティング能力を追加します。

垂直スケーリングには、スケールアップとスケールダウンの 2 つの操作があります。既存のノードにさらに電力またはリソースを追加することは、スケールアップ操作です。既存のノードから一部のリソースを削除するのはスケールダウン操作です。

水平スケーリング

垂直スケーリングとは異なり、水平スケーリングは、既存のノードをアップグレードするのではなく、既存のインフラストラクチャにインスタンスまたはノードを追加または削除することを指します。水平スケーリングでは、既存のインフラストラクチャにノードまたはマシンを追加することでシステムが成長します。

水平スケーリングには、スケールアウトとスケールインの 2 つの操作があります。スケールアウトとは、既存のインフラストラクチャにノードまたはマシンを追加することを意味します。逆に、スケールイン操作では、既存のノードまたはマシンが既存のインフラストラクチャから削除されます。

HV_スケーリング
HV_スケーリング

クラウド コンピューティングの自動スケーリングとは何ですか?

自動スケーリングは、アプリケーションのクラウド リソースを自動的に調整することを指すクラウド コンピューティングの専門用語です。これは、アプリケーションのパフォーマンスを維持するために、人間の介入なしでリソースを自動的に増減させる機能です。

自動スケーリングには、Web アプリケーションからデータベースに至るまで、あらゆる場所に応用できる可能性があります。また、企業が季節的なトラフィックの急増や突然の需要の急増に対処するのにも役立ちます。たとえば、休日前後の売上増加が予想される場合、自動スケーリング戦略により、トラフィックの急増に対処できるように (クラウド) サーバーを自動的に追加できます。

ビジネスの成長に自動スケーリングが重要な理由

ビジネスが成長するにつれて、需要に応えるためにエンジニアリング チームを拡大する必要があることが判明する場合があります。適切なテクノロジーに熟練したエンジニアを見つけるのが難しい場合があるため、これは困難な場合があります。さらに、エンジニアの採用には時間と費用がかかり、すぐにエンジニアが必要でも、エンジニアに支払う予算がない場合もあります。

自動スケーリング
自動スケーリング

自動スケーリングを使用すると、より多くのエンジニアを雇用するコストを回避しながら、必要に応じてサーバーをスケールアップできます。インフラストラクチャを完全に制御できますが、サーバーを手動で追加する代わりに、事前定義されたルールを使用してスケールアップおよびスケールダウンできます。

これにより、エンジニアリング チームは、特に緊急にサーバーを追加する必要がある場合に、手動でサーバーを追加するのにかかる時間と労力を節約できます。

また、自動スケーリングにより、エンジニアはサーバーを手動で追加して保守する責任がなくなり、他のタスクに集中できるようになります。

自動スケーリングが必要な人

自動スケーリングは、アプリケーションに大きく依存する企業にとって優れたツールです。自動スケーリングは、コストを節約し、リソースを最適化し、アプリケーションが常に最適に実行されるようにするのに役立ちます。

アプリケーションがより多くのコンピューティング能力を必要とする場合、自動スケーリングにより、需要を満たすためにリソースが自動的にスケールアップされます。需要が減少した場合、自動スケールによりリソースが自動的にスケールダウンされ、エネルギーとコストが節約されます。

自動スケーリングは、アプリケーションの可用性を向上させる必要がある企業にも役立ちます。障害発生時に引き継ぐサーバーを追加することで、アプリケーションを常に利用できるようにすることができます。これは、アプリケーションに大きく依存している企業にとって特に重要です。

自動スケーリングを使用しない場合

自動スケールは、アプリケーションの要求を満たすためにリソースを迅速にスケールアップまたはスケールダウンし、可用性を向上させます。ただし、自動スケーリングが常に正しい選択であるとは限りません。

アプリケーションの使用率が低い、または頻繁ではない場合、自動スケーリングは不要な場合があります。この場合、リソースをスケーリングするには静的なアプローチを使用する方がよいでしょう。アプリケーションの使用パターンが予測可能な場合は、自動スケーリングではなく静的スケーリングを検討する必要もあります。

最後に、自動スケーリングの複雑さを考慮する必要があります。自動スケーリングは複雑になる場合があり、多くの調整とトラブルシューティングが必要になります。これに費やす時間やリソースがない場合は、リソースをスケーリングするための静的なアプローチを検討することをお勧めします。

自動スケーリングのためのさまざまなアプローチ

自動スケーリングは、自動スケーリングの決定のトリガー メカニズムに基づいて、いくつかのアプローチに分類されます。自動スケーリングの決定には、垂直スケーリングを使用している場合はスケールアップまたはスケールダウン操作が含まれ、水平スケーリングを使用している場合はスケールアウトまたはスケールイン操作が含まれます。

自動スケーリング戦略の最も一般的な 3 つの分類を簡単に見てみましょう。

#1.リアクティブまたはデマンド主導の自動スケーリング

発生したイベントへの反応として自動スケーリングの決定 (インフラストラクチャの拡大または縮小) をトリガーする自動スケーリング方法。通常、このタイプの自動スケーリングは、システムが需要の増加を検出したときに発生します。

需要の増加は、すでに利用可能なインフラストラクチャ リソースのリアルタイム監視と結び付けることができます。たとえば、システムは、すでに使用可能なノードの CPU 使用率がしきい値を超えるたびにインフラストラクチャを拡張できます。同様に、リソースは CPU 使用率のしきい値に基づいて縮小します。

#2.スケジュールされたまたは時間ベースの自動スケーリング

スケジュールされた自動スケーリング方法では、事前に定義されたスケジュールされた時間に従ってインフラストラクチャを拡大または縮小します。この自動スケール方法では、固定の時間間隔を考慮してリソースを追加または削除します。

#3.予測自動スケーリング

この自動スケーリング方法では、予測される需要を満たすようにアプリケーションのリソースが自動的に調整されます。予測自動スケーリングでは、機械学習を使用して需要と成長を予測したり、予測された需要に応じてリソースを縮小したりします。

予測アプローチは、将来の受信ワークロードを予測して計画するように設計されています。過去の傾向と現在のメトリクスを組み合わせて、アプリケーションのパフォーマンスと、そのパフォーマンス レベルを維持するために必要なリソースを予測します。

予測自動スケーリングはどのように機能しますか?

リソースの使用状況を監視し、履歴データを分析して将来の需要を予測します。リソース使用率とは、CPU やメモリの使用率などのメトリクスを指します。

CPU使用率
CPU使用率

予測自動スケーリングでは、トレンドの機械学習メソッドを使用して需要を予測し、これらのメソッドは履歴データに基づいてトレーニングされます。予測自動スケーリング モデルは、時刻、曜日、オンライン顧客数などの要素を分析して、将来の需要を予測できます。潜在的な需要を予測できる場合は、それに応じてしきい値を設定できます。

機械学習の最新トレンドにより、予測自動スケーリングの範囲は、将来の需要の予測から拡大しました。再強化と逐次学習のアプローチにより、間違いから継続的に学ぶことが可能になりました。したがって、予測アルゴリズムは新しいイベントをトレーニングし、それに応じてしきい値を調整できます。

予測自動スケーリングの利点 👍

予測自動スケーリングは、アプリケーションをより迅速かつ正確にスケーリングできます。予測自動スケーリングのもう 1 つの利点は、事後対応の自動スケーリングよりもプロアクティブであることです。その結果、予測自動スケーリングはアプリケーションの負荷をより適切に管理します。

予測モデリング
予測モデリング

予測自動スケーリングは、履歴データを分析して将来の需要を予測するため、事後対応よりも正確になります。通常、リソースの管理においては、リアクティブな自動スケーリングよりも正確です。予測自動スケーリングのその他の利点は次のとおりです。

  • 手動介入はほとんど、またはまったく必要ありません
  • 負荷が増加した場合のインスタンスのスケーリングと追加が容易になる
  • オーバープロビジョニングの可能性を軽減します
  • 予測された需要に積極的に対応することで可用性を確保します

予測自動スケーリングの欠点 👎

予測自動スケーリング戦略には次のような欠点があります。

  • 適切な予測アルゴリズムを選択するのが難しい
  • トレーニング データの前処理が不十分だと、誤検知の予測が高くなる可能性があります

予測自動スケーリングを使用する理由

自動スケーリングは非常に手動のプロセスになる可能性があり、使用する戦略によっては頻繁な注意が必要になる場合があります。予測自動スケーリングは、そのプロセスの多くを自動化し、手動で調整する必要性を軽減します。

自動スケーリング戦略では、アプリケーションのオーバープロビジョニングまたはアンダープロビジョニングが必要になる場合があります。オーバープロビジョニングにより、アプリケーションに不必要な費用が追加される可能性があります。プロビジョニングが不足しているとボトルネックが発生し、アプリケーションが停止する可能性があります。

最新のアプリケーションのほとんどはロード バランサーを利用します。予測自動スケーリングは、リクエストの数だけではなく実際のメトリクスとパフォーマンスに基づいてサーバー間でインスタンスをシフトすることで、このロード バランサーを最適に使用するのに役立ちます。

予測自動スケーリング戦略をいつ使用するか?

インスタンス数の調整に必要な手動介入を減らしたい場合は、予測自動スケーリング戦略がアプリケーションに適した選択となる可能性があります。

アプリケーションが一般的な顧客グループまたは訪問者にサービスを提供する場合は、より反応的な監視およびスケーリング戦略を使用することをお勧めします。顧客向けに期限が設定されているアプリケーションの場合は、より予測的な戦略を使用することをお勧めします。

自動スケーリング サービスはどこで見つけられますか?

自動スケーリングに役立つサービスがいくつかあります。多くのクラウド ベンダーは、アマゾン ウェブ サービス (AWS)Microsoft AzureGoogle Cloud Platformなどの自動スケーリング サービスを提供しています。これらのサービスは、アプリケーションの自動スケーリングを迅速かつ簡単に設定するのに役立ちます。

自動スケーリングに役立つサードパーティ サービスを使用することもできます。 RightScaleScalrAppFormixなどのサービスは、予測分析、リアクティブ自動スケーリング、ハイブリッド自動スケーリングなどのさまざまな自動スケーリング サービスを提供します。

最後に、オープンソース ツールを使用して自動スケーリングを支援できます。 Kubernetes やApache Mesosなどのツールを使用すると、アプリケーションの自動スケーリングを迅速かつ簡単にセットアップできます。

結論

自動スケーリングは、回復力と信頼性の高いアプリケーションを構築する上で重要な部分です。予測自動スケーリングは、アプリケーションに使用できる戦略の 1 つです。アプリケーションでロード バランサーを使用している場合は、この自動スケーリングを効果的に使用して、不必要なコストや潜在的な停止を回避することが重要です。予測自動スケーリングは、リクエストの数だけではなく、現在のメトリクスとパフォーマンスに基づいてロード バランサーを最適に使用するのに役立ちます。

予測自動スケーリングは、将来の成長を計画し、リソースを積極的に調整するために使用できるため、役立ちます。設計して実装するのは簡単ではありませんが、正しく実行できれば役に立ちます。インスタンス数の調整に必要な手動介入を減らしたい場合、予測自動スケーリングはアプリケーションにとって良い選択肢となります。

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