Ngày đăng 03/12/2024
Auto Scaling là thuật ngữ được sử dụng trong công nghệ điện toán đám mây (cloud computing) với khả năng tự động điều chỉnh số lượng tài nguyên máy tính (bộ nhớ RAM, CPU, bo mạch chủ và các phần cứng khác,...) một cách tự động dựa trên nhu cầu thực tế ở mọi thời điểm.
Dễ hiểu hơn, khi tải lượng công việc tăng lên, hệ thống Auto Scaling sẽ tự động thêm tài nguyên để đảm bảo hiệu suất. Ngược lại, khi tải giảm xuống, các tài nguyên thừa sẽ được giảm bớt để tối ưu hóa chi phí và tiết kiệm tài nguyên.
AWS định nghĩa Auto Scaling là một dịch vụ có khả năng giám sát các ứng dụng của bạn và tự động điều chỉnh công suất để duy trì hiệu suất ổn định, có thể dự đoán được ở mức chi phí thấp nhất có thể.
Các lợi ích chính của Auto Scaling bao gồm:
Auto Scaling giúp giảm chi phí tài nguyên máy tính bằng cách tránh cung cấp quá mức và cung cấp dưới mức cần sử dụng. Bằng cách tự động điều chỉnh các tài nguyên dựa trên nhu cầu, Auto Scaling đảm bảo rằng tổ chức chỉ thanh toán cho những gì họ sử dụng, từ đó giảm tổng chi phí tài nguyên máy tính.
Auto Scaling hỗ trợ việc tăng hoặc giảm quy mô ứng dụng khi cần, cho phép các tổ chức mở rộng quy mô tài nguyên máy tính của họ theo nhu cầu. Điều này đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp có nhu cầu tăng tài nguyên đột biến.
Khi một server trong nhóm bị tắt, Auto Scaling phát hiện và thay thế server bị tắt đó giúp hệ thống tiếp tục duy trì hoạt động. Từ đó, Auto Scaling giúp đáp ứng mọi nhu cầu xử lý thông tin nhờ khả năng phục hồi và tính sẵn sàng.
Khi một phần của hạ tầng gặp sự cố hoặc cần bảo trì, Auto Scaling có thể thay thế tạm thời các tài nguyên bị ảnh hưởng bằng các tài nguyên mới mà không ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của ứng dụng.
Auto Scaling giúp đơn giản hóa việc quản lý tài nguyên máy tính. Các doanh nghiệp không cần quản lý tài nguyên theo cách thủ công và có thể dựa vào nhà cung cấp đám mây để quản lý tài nguyên máy tính theo nhu cầu.
Auto Scaling gồm 2 loại chính như sau:
Horizontal scaling là một trong các loại Auto Scaling được sử dụng nhiều nhất. Horizontal scaling thường được gọi là kỹ thuật auto scaling theo chiều ngang với chiến lược gia tăng hiệu suất của dịch vụ bằng việc bổ sung các phiên bản máy chủ (server) hơn vào nhóm máy chủ đang có để load (Tải) có thể phân bố đồng đều.
Phương pháp horizontal scaling không làm thay đổi dung lượng mà sẽ làm giảm tải cho mỗi máy chủ. Nhờ sự hỗ trợ đắc lực của clustering và load balancing, hệ thống tệp phân tán (distributed file system), horizontal scaling đã phát huy được tối đa vai trò của phương pháp này.
Ưu điểm của Horizontal scaling phải kể đến như: Hỗ trợ tuyến tính khuếch đại công suất, nâng cấp dễ dàng, mở rộng linh hoạt, khả năng chịu lỗi cao,... Một số nhược điểm như chi phí (cấp giấy phép và các tiện ích khác như điện, làm mát,...) cao, kiến trúc phức tạp, ngoài ra phải lắp đặt thêm các thiết bị mạng như bộ chuyển mạch và bộ định tuyến.
Vertical Scaling (auto scaling theo chiều dọc) là một loại auto scaling thường dùng bởi các cá nhân và doanh nghiệp nhỏ. Các tài nguyên như sức mạnh xử lý, bộ nhớ được thêm vào đơn vị công việc hiện có.
Vertical Scaling bổ sung thêm tài nguyên bằng cách tăng dung lượng của phần cứng hoặc phần mềm hiện có. Vì vậy, người dùng có thể cập nhật máy chủ mà không cần coding thủ công. Tuy nhiên, có một hạn chế là tài nguyên chỉ có thể được bổ sung theo kích thước của máy chủ.
Ưu điểm lớn nhất của Vertical Scaling là cắt giảm chi phí phần mềm, dễ triển khai, phí cấp phép thấp và chi phí vận hành (điện, làm mát, v.v.) thấp hơn đáng kể so với Horizontal Scaling Tuy nhiên nó cũng có nhiều nhược điểm như: khả năng mở rộng hạn chế, nguy cơ lỗi phần cứng, v.v
Auto Scaling là một công nghệ thông minh giúp hệ thống tự động điều chỉnh tài nguyên để đáp ứng nhu cầu thực tế. Quá trình này hoạt động như một người quản lý tài nguyên tận tâm, luôn theo dõi và đưa ra quyết định kịp thời để đảm bảo hiệu suất tối ưu và chi phí phù hợp nhất.
Xét về cách thức hoạt động, trước tiên, Auto Scaling liên tục giám sát các chỉ số quan trọng của hệ thống như mức sử dụng CPU, RAM, băng thông mạng và số lượng yêu cầu. Dựa trên các ngưỡng đã được thiết lập trước, hệ thống sẽ quyết định khi nào cần mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên.
Khi phát hiện nhu cầu tăng cao, Auto Scaling kích hoạt quá trình mở rộng, thêm máy chủ mới hoặc tăng cường tài nguyên cho máy chủ hiện có (tùy theo phân loại Auto Scaling mà doanh nghiệp lựa chọn). Ngược lại, khi tải giảm, hệ thống thu hẹp bằng cách tắt bớt các máy chủ không cần thiết, giúp tiết kiệm chi phí đáng kể.
Quan trọng hơn, Auto Scaling làm việc chặt chẽ với Load Balancer (Cân bằng tải) để đảm bảo tải công việc được phân phối đều giữa các máy chủ, tránh tình trạng quá tải cục bộ. Trước khi đưa vào sử dụng, mỗi tài nguyên mới đều được kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo tính sẵn sàng và tương thích với hệ thống.
Bằng cách liên tục điều chỉnh tài nguyên theo nhu cầu thực tế, Auto Scaling không chỉ duy trì hiệu suất ổn định mà còn tối ưu hóa chi phí vận hành. Đây là giải pháp lý tưởng cho các doanh nghiệp muốn tận dụng tối đa lợi ích của điện toán đám mây, đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng đáp ứng mọi nhu cầu mà không phải trả chi phí cho tài nguyên dư thừa.
Auto Scaling sẽ hoạt động dựa trên 5 bước sau đây:
Bước 1: Giám sát liên tục hệ thống để thu thập dữ liệu.
Bước 2: Kích hoạt các hành động mở rộng (scale out) hoặc thu hẹp (scale in) dựa trên các ngưỡng đã định trước.
Bước 3: Phân phối tải bằng cách sử dụng Load Balancer khi thêm hoặc bớt tài nguyên.
Bước 4: Điều chỉnh tài nguyên theo nhu cầu tải công việc thực tế.
Bước 5: Quản lý tài nguyên và chi phí bằng cách đảm bảo chỉ sử dụng tài nguyên khi cần thiết.
Các trường hợp sử dụng Auto Scaling đề cập đến sự linh hoạt và khả năng thích ứng cao của công nghệ này với các yêu cầu và môi trường khác nhau trong ngành công nghiệp và công nghệ thông tin hiện đại. Bao gồm:
Auto Scaling được sử dụng để tự động điều chỉnh số lượng các instance (máy chủ ảo) dựa trên lưu lượng truy cập đến ứng dụng web hoặc dịch vụ trực tuyến; giúp đảm bảo hiệu suất ổn định và trải nghiệm người dùng mượt mà ngay cả khi có sự biến động lớn trong lưu lượng truy cập, từ đó tối ưu hóa sự sẵn sàng của dịch vụ và giảm thiểu thời gian downtime.
Auto Scaling được áp dụng để điều chỉnh tài nguyên tính toán và lưu trữ theo nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp; giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu và chi phí hoạt động bằng cách chỉ triển khai tài nguyên khi cần thiết, từ đó đáp ứng được các yêu cầu xử lý dữ liệu khác nhau một cách hiệu quả.
Auto Scaling hỗ trợ trong việc quản lý và điều chỉnh các tài nguyên tính toán để phục vụ cho quá trình huấn luyện và triển khai mô hình AI/ML; đảm bảo môi trường huấn luyện và triển khai ổn định, giúp tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của các dự án AI/ML, đồng thời cải thiện khả năng đáp ứng nhanh chóng với các yêu cầu thay đổi.
Auto Scaling được áp dụng để đảm bảo tính sẵn sàng và hiệu suất cao cho các ứng dụng doanh nghiệp phức tạp hoặc các dịch vụ đám mây; tự động điều chỉnh số lượng và khối lượng tài nguyên để đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách linh hoạt và hiệu quả, từ đó giảm thiểu rủi ro về việc không đủ tài nguyên hoặc lãng phí.
Hi vọng những thông tin trong bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ được Auto Scaling là gì cũng như nắm được các thông tin cơ bản về Auto Scaling. Trong bối cảnh nền công nghệ 4.0 phát triển như hiện nay thì Auto scaling chính là một giải pháp không thể thiếu cho việc đảm bảo tính sẵn sàng và hiệu suất cho các ứng dụng và hệ thống.
—---------------------------------------------
Công ty cổ phần Công nghệ và Truyền thông Biển Xanh
Website: https://baohanhdientu.vip/
Facebook: https://www.facebook.com/blueseacloudserver/
Hotline: 0907.69.69.46
Email: yenht@bluesea.vn
Trụ sở chính: 91 Trung Kính, Trung Hòa, Cầu Giấy, Hà Nội