云端干货｜降本必备—弹性伸缩的基本原理

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弹性伸缩（Auto Scaling）是云商提供的、根据自身业务需求自动调整计算能力（即实例数量）的服务。使用该服务时，实例数量可根据工作负载自动进行伸缩，从而在业务需求增长时提供资源支持、在业务需求下降时降低成本。

那么，弹性伸缩的基本原理是怎样的？我们如何判断弹性伸缩的效果、进行优化？来一探究竟——

• 什么是弹性伸缩

弹性——服务器对业务量的变化应具备一定的容忍度；

伸缩——针对业务量的变化，系统需要在线对资源进行调整。伸缩完成以后，系统对外服务的能力应恢复到正常水平。

我们使用弹性伸缩需要达到2大目的：1.服务可靠；2.资源成本节省

首先，了解一下弹性伸缩服务的部署架构：

请求从网关服务（即LoadBalance）进来后，到达应用（App）。应用所需要的云主机，往往交给伸缩组来管理。伸缩组会根据主机资源的使用情况，自动购买新机器、回收旧机器，从而让整个集群的资源使用率保持在预期的水平。

那么，伸缩组如何完成这一系列“炫酷”操作？

“伸缩”主要集中在两个方向：

1. 水平方向，通过加节点和减节点，在节点数上面进行调整来达到伸缩效果。
2. 垂直方向：通过加配置和减配置，来达到伸缩效果。

除此以外，如果想做好弹性，我们必须对资源的使用情况进行监控。如流程图所示，指标监控服务，负责从APP和集群进行实时的数据采集，采集到的结果会交给autoscaler（伸缩调度器）。Autoscaler会根据预定的策略进行判断（例如，基于CPU或者基于QPS），可能会设定一个伸缩的阈值，如果判断触发了扩缩容，Autoscaler会联系节点组购买机器或者回收机器。伸缩完成的节点，将会和网关进行同步，这样就完成了一个基本的弹性伸缩Web服务。

• 什么才是优秀的弹性伸缩方案？

弹性伸缩流程的每一个步骤，都以不同方式影响着弹性伸缩效果：

首先，监测服务作为弹性伸缩的起点，其数据有效性、实时性，将影响伸缩的准确性和灵敏性；而监测指标的丰富程度，则决定了策略的可操作范围；

其次，Autoscaler的算法和策略直接决定了伸缩策略的效果。

再次，伸缩的力度和伸缩的速度会直接的影响到伸缩的效率、资源的使用率。

最后，应用作为服务本身的载体，其拉取速度、启动速度以及启动的成功率，直接决定了最终的结果。

综上，一个优秀的弹性伸缩方案，应该尽量满足三个要素。

• 可靠，它必须具备一定的突增压力的抵抗能力
• 高效，它能够快速的调整到预期资源的使用量。
• 经济，它必须在合理范围内尽量的去提高资源的使用率，减少浪费。

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