𝗞𝘂𝗯𝗲𝗿𝗻𝗲𝘁𝗲𝘀 𝗦𝗰𝗮𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗲𝘀
Chiến lược mở rộng Kubernetes
Trong môi trường phát triển phần mềm ngày nay, việc điều chỉnh quy mô hạ tầng của hệ thống một cách linh hoạt và hiệu quả là một yếu tố then chốt đối với việc đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu suất của ứng dụng. Và trong thế giới của các mạng điều chỉnh như Kubernetes, Scaling - hoặc mở rộng - là một trong những khái niệm quan trọng nhất.
Scaling là gì?
Trong Kubernetes, Scaling đề cập đến việc điều chỉnh kích thước của các tài nguyên (như pods, nodes) để phù hợp với nhu cầu công việc hiện tại và tương lai của ứng dụng. Scaling không chỉ đảm bảo rằng hệ thống có thể xử lý được tải công việc tăng cao mà còn giúp tối ưu hóa sự sử dụng tài nguyên và giảm thiểu chi phí.
Các Phương Pháp Scaling trong Kubernetes
Horizontal Scaling (Scale Out): Kỹ thuật này tăng hoặc giảm số lượng pods trong cụm Kubernetes để đáp ứng với biến động đột ngột của yêu cầu công việc.
Vertical Scaling (Scale Up): Trái ngược với horizontal scaling, vertical scaling tăng hoặc giảm tài nguyên của các nodes trong cụm để phù hợp với yêu cầu của ứng dụng.
Cluster/ Multidimensional Scaling: Cluster scaling tập trung vào việc tăng hoặc giảm số lượng nodes trong cụm dựa trên các chỉ số sử dụng của nodes và số lượng pods đang chờ.
Manual Scaling: Điều chỉnh số lượng nodes hoặc tài nguyên của cụm một cách thủ công, bao gồm việc thêm hoặc loại bỏ nodes và điều chỉnh yêu cầu và giới hạn tài nguyên.
Predictive Scaling: Tiên đoán nhu cầu tương lai của ứng dụng dựa trên phân tích dữ liệu và học máy, giúp tối ưu hóa việc mở rộng và hiệu quả hóa sử dụng tài nguyên.
1. Mở rộng ngang (Horizontal Scaling - Scaling Out):
Mở rộng ngang liên quan đến việc thay đổi số lượng pod có sẵn trong cụm để phù hợp với những thay đổi đột ngột về nhu cầu khối lượng công việc. Vì kỹ thuật mở rộng này liên quan đến việc mở rộng pod thay vì tài nguyên, nên đây thường là cách tiếp cận được ưu tiên để tránh thiếu hụt tài nguyên.
2. Mở rộng dọc (Vertical Scaling - Scaling Up):
Ngược lại với mở rộng ngang, cơ chế mở rộng dọc liên quan đến việc cung cấp động các tài nguyên được phân bổ như RAM hoặc CPU của các nút cụm để đáp ứng các yêu cầu của ứng dụng. Điều này về cơ bản đạt được bằng cách điều chỉnh các tham số yêu cầu tài nguyên của pod dựa trên số liệu sử dụng khối lượng công việc.
3. Mở rộng cụm/Đa chiều (Cluster/Multidimensional Scaling):
Mở rộng cụm liên quan đến việc tăng hoặc giảm số lượng nút trong cụm dựa trên số liệu sử dụng nút và sự tồn tại của các pod đang chờ. Đối tượng tự động mở rộng cụm thường giao tiếp với nhà cung cấp cloud đã chọn để nó có thể yêu cầu và giải phóng các nút một cách liền mạch khi cần.
4. Mở rộng thủ công (Manual Scaling):
Mở rộng thủ công trong Kubernetes liên quan đến việc điều chỉnh thủ công số lượng nút hoặc tài nguyên được phân bổ cho một cụm. Điều này có thể được thực hiện bằng cách thêm hoặc xóa các nút, điều chỉnh yêu cầu và giới hạn tài nguyên, và phân phối khối lượng công việc trên các nút để tối ưu hóa hiệu suất.
5. Mở rộng dự đoán trong Kubernetes (Predictive Scaling in Kubernetes):
Mở rộng dự đoán là một cách tiếp cận mang tính chuyển đổi trong việc dàn nhạc các ứng dụng đám mây gốc, cho phép Kubernetes không chỉ phản ứng với nhu cầu hiện tại mà còn dự đoán các nhu cầu trong tương lai. Chiến lược hướng tới tương lai này tận dụng sức mạnh của phân tích dữ liệu và học máy để tạo ra quy trình mở rộng năng động, hiệu quả và hướng đến người dùng hơn.
𝐇𝐨𝐫𝐢𝐳𝐨𝐧𝐭𝐚𝐥 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 (𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 𝐎𝐮𝐭):-
Horizontal scaling involves altering the number of pods available to the cluster to suit sudden changes in workload demands. As the scaling technique involves scaling pods instead of resources, it’s commonly a preferred approach to avoid resource deficits.
𝐕𝐞𝐫𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 (𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 𝐔𝐩):-
Contrary to horizontal scaling, a vertical scaling mechanism involves the dynamic provisioning of attributed resources such as RAM or CPU of cluster nodes to match application requirements. This is essentially achieved by tweaking the pod resource request parameters based on workload consumption metrics.
𝐂𝐥𝐮𝐬𝐭𝐞𝐫/𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐝𝐢𝐦𝐞𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 :-
Cluster scaling involves increasing or reducing the number of nodes in the cluster based on node utilization metrics and the existence of pending pods. The cluster autoscaling object typically interfaces with the chosen cloud provider so that it can request and deallocate nodes seamlessly as needed.
𝐌𝐚𝐧𝐮𝐚𝐥 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 :-
Manual scaling in Kubernetes involves adjusting the number of nodes or resources allocated to a cluster manually. This can be done by adding or removing nodes, adjusting resource requests and limits, and distributing workloads across nodes to optimize performance.
𝐏𝐫𝐞𝐝𝐢𝐜𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐒𝐜𝐚𝐥𝐢𝐧𝐠 𝐢𝐧 𝐊𝐮𝐛𝐞𝐫𝐧𝐞𝐭𝐞𝐬 :-
Predictive scaling stands as a transformative approach in the orchestration of cloud-native applications, allowing Kubernetes to not just react to current demands but to anticipate future needs. This forward-looking strategy harnesses the power of data analysis and machine learning to create a more dynamic, efficient, and user-oriented scaling process.