Auto Scaling est une fonctionnalité qui permet aux organisations d'augmenter ou de réduire automatiquement les services cloud, tels que les capacités des serveurs ou les machines virtuelles, en fonction de situations définies, telles que les niveaux d'utilisation du trafic.
Les fournisseurs de cloud computing tels qu'Amazon Web Services proposent des outils d'autoscaling.
Découvrez ci-dessous les principaux avantages de cette stratégie !
Pourquoi compter sur un service Auto Scaling
Si vous avez déjà reçu une erreur "capacité insuffisante" lorsque vous essayez de lancer une application, vous connaissez les pertes de productivité et la frustration que peut entraîner le manque d'instances.
Mais les clients qui utilisent vos applications pour faire leurs achats et les employés qui ont besoin de votre logiciel stratégique n'ont pas le temps d'attendre que plus d'un type d'instance soit disponible.
Vous pouvez éviter que ce problème ne se reproduise à l'aide des outils et services Auto Scaling.
Trois grands avantages de la mise à l'échelle automatique
- Coût. Lorsque les charges sont faibles, l'autoscaling permet aux entreprises de gérer leur propre infrastructure et aux entreprises qui s'appuient sur l'infrastructure cloud pour mettre certains serveurs en mode veille. Cela réduit les coûts d'électricité et d'eau lorsque l'eau est utilisée pour le refroidissement. La mise à l'échelle automatique du cloud signifie également payer pour une utilisation complète plutôt que pour une capacité maximale.
- Sécurité. L'autoscaling protège également contre les défaillances des applications, du matériel et du réseau en détectant et en remplaçant les instances défectueuses tout en assurant la résilience et la disponibilité des applications.
- Disponibilité. L'autoscaling améliore la disponibilité et la disponibilité, en particulier lorsque les charges de travail de production sont moins prévisibles.
Alors que de nombreuses entreprises ont un cycle quotidien, hebdomadaire ou annuel pour suivre l'utilisation des serveurs, l'autoscaling est différent en ce sens qu'il réduit le risque d'avoir trop ou trop peu de serveurs pour la charge de trafic réelle.
En effet, la mise à l'échelle automatique répond aux modèles d'utilisation réels, contrairement à une solution de mise à l'échelle statique.
Par exemple, une solution de mise à l'échelle statique peut s'appuyer sur l'idée que le trafic est généralement le plus bas à 2 h XNUMX et entraîner la mise en veille de certains serveurs à ce moment-là. Cependant, dans la pratique, il peut y avoir des pics à ce stade, peut-être lors d'un événement d'actualité virale ou d'autres moments inattendus.
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