クラウド コンピューティングの重要な技術である自動スケーリングとは、システムの現在の需要や負荷に基づいて計算リソースを動的に割り当てることです。この方法は、サーバー ファームまたはプールの管理に柔軟性と効率性を持たせ、変動するユーザーのニーズに応じてアクティブなサーバーの数を自動的に調整するように設計されています。これにより、自動スケーリングは、十分に活用されていないリソースに関連する不要なコストを発生させることなく、アプリケーションが最適なパフォーマンス レベルを維持できるようにします。
自動スケーリングの主な目的は、リソース (サーバーやコンピューティング能力など) の供給をリアルタイムの需要に合わせることです。このプロセスは、ユーザー数やアプリケーションの使用頻度が急激に変化する、変動するワークロードが発生するアプリケーションにとって非常に重要です。自動スケーリングは、ピーク時にはリソースを拡大して需要の増加に対応し、閑散期にはリソースを縮小してリソースを節約し、コストを削減するソリューションを提供します。
自動スケーリングは、クラウド コンピューティングのもう 1 つの基本概念である負荷分散と密接に関連しています。負荷分散では、ネットワークまたはアプリケーションのトラフィックを複数のサーバーに分散して、単一のサーバーが過負荷にならないようにし、高い可用性と信頼性を維持します。自動スケーリングのコンテキストでは、負荷分散容量は、いつどのようにスケーリングするかを決定するための重要な指標となることがよくあります。サーバーの負荷が増加すると、ロード バランサーはトラフィックを分散するサーバーの数を増やします。逆に、負荷が減少すると、サーバーの数は減ります。
自動スケーリングの決定に情報を提供するその他の指標には、クラウド監視指標と CPU 使用率があります。クラウド監視ツールは、アプリケーションとサーバーのパフォーマンスのさまざまな側面に関する洞察を提供し、CPU 使用率指標は、使用されているコンピューティング能力の量を示します。これらの指標を分析することで、自動スケーリング アルゴリズムは、リソースのスケールアップまたはスケールダウンについて情報に基づいた決定を下すことができます。
自動スケーリングには、過剰なプロビジョニングを回避することによるコスト効率、一貫したアプリケーションパフォーマンスの維持、そしてリソースの無駄を減らすことによるユーザーエクスペリエンスの向上など、いくつかの利点があります。 レイテンシー クラウドサービスの重要なコンポーネントであり、組織がクラウドサービスを効果的に管理できるようにします。 クラウドインフラストラクチャ 柔軟かつ迅速に対応し、変化するニーズや作業負荷に迅速に適応します。
