Otomatik Ölçeklendirme (Auto Scaling) Nedir?

Otomatik ölçeklendirme yani auto scaling, uygulama iş yükünü temsil eden metriklere dayalı olarak, herhangi bir zamanda ihtiyaçlarını karşılamak için uygulamanıza tahsis edilen bilgi işlem kaynaklarının sayısını otomatik olarak büyütme veya küçültme yeteneğidir. Bulut bilişim, otomatik olarak ölçeklendirmeyi şirket içi dağıtımdan daha kolay hale getirir.

Otomatik Ölçeklendirme Neden Önemlidir?

Otomatik ölçeklendirme birkaç nedenden dolayı çok önemlidir. Bu nedenler aşağıdaki şekildedir:

1. Optimize Edilmiş Performans

Otomatik ölçeklendirme, sisteminizin performanstan ödün vermeden değişen trafik veya iş yükü seviyelerini kaldırabilmesini sağlar. Kaynakları talebe göre otomatik olarak ayarlayarak, en yoğun kullanım dönemlerinde bile tutarlı performans seviyelerini korur.

2. Maliyet Verimliliği

Talep arttığında kaynakları otomatik olarak yukarı ölçeklendirerek ve talebin düşük olduğu dönemlerde aşağı ölçeklendirerek maliyetleri optimize etmeye yardımcı olur. Bu, kaynakların aşırı sağlanmasını önler ve böylece gereksiz harcamaları en aza indirir.

3. Geliştirilmiş Güvenilirlik

Otomatik ölçeklendirme ile iş yüklerini birden fazla örneğe veya sunucuya dağıtarak sistem arızası veya kesinti riskini azaltabilirsiniz. Bu yedeklilik, uygulamalarınızın veya hizmetlerinizin genel güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini artırır.

4. Ölçeklenebilirlik

Otomatik ölçeklendirme, sisteminizin talebe bağlı olarak elastik bir şekilde büyümesini veya küçülmesini sağlayarak trafikteki ani artışları veya iş yükündeki beklenmedik artışları sorunsuz bir şekilde ele almanıza olanak tanır. Bu ölçeklenebilirlik, kullanıcılarınızın değişen ihtiyaçlarını karşılamak ve olumlu bir kullanıcı deneyimi sağlamak için çok önemlidir.

5. Operasyonel Verimlilik

Otomatik ölçeklendirme, kaynak sağlama ve yönetim sürecini otomatikleştirerek operasyon ekiplerinin üzerindeki yükü azaltır ve daha stratejik görevlere odaklanmalarını sağlar. Bu, operasyonları kolaylaştırır ve işletmenizdeki genel verimliliği artırır.

Bulut Bilişimde Otomatik Ölçeklendirme

Otomatik ölçeklendirme, işletmelerin bulut hizmetlerini trafiğe bağlı olarak kendi başlarına anında genişletmelerine olanak tanıyan bir araçtır.

Talep arttıkça ve azaldıkça örnekleri tekrar tekrar ekleyip kaldırarak daha düşük maliyetli ve tutarlı performans sağlar. Dinamik ve öngörülemeyen talebe rağmen uygulama tutarlılığı sunar.

Sunucu sayısını otomatik olarak ayarlayarak trafik artışlarına gerçek zamanlı olarak manuel yanıt verme ihtiyacını en aza indirir ve her sunucunun yapılandırılmasını, izlenmesini ve hizmetten çıkarılmasını içerir.

Ayrıca DDoS kaynaklı bir dalgalanmayı tespit etmek zor olabileceğinden daha iyi otomatik ölçeklendirme ölçümleri ve kontrolleri bir sistemin hızla yanıt vermesine yardımcı olabilir. Veri tabanları, uygulama ihtiyaçlarına göre kapasiteyi dinamik olarak yukarı veya aşağı ölçeklendirir, başlatır veya kapatır.

Otomatik Ölçeklendirmenin Temel Bileşenleri

Otomatik ölçeklendirmenin temel bileşenleri aşağıdakileri içerir:

1. Başlatma Yapılandırması

Bu, otomatik ölçeklendirmenin başlattığı örneklerin; örnek türü, anahtar çifti, güvenlik grupları ve blok cihaz eşlemesi gibi özelliklerini tanımlar.

2. Otomatik Ölçeklendirme Grupları (ASG)

ASG’ler, otomatik ölçeklendirme amacıyla bir birim olarak yönetilen örneklerin mantıksal gruplandırmalarıdır. Minimum, maksimum ve istenen örnek sayısının yanı sıra uygulanacak ölçeklendirme ilkelerini de tanımlar.

3. Ölçeklendirme Politikaları

Bu ilkeler, CPU kullanımı, ağ trafiği veya özel CloudWatch ölçümleri gibi tanımlanmış ölçümlere dayalı olarak otomatik ölçeklendirmenin bir ASG’den örnekleri ne zaman ve nasıl eklemesi veya kaldırması gerektiğini belirler.

4. Ölçeklendirme Bekleme Süreleri

Bekleme süreleri, ölçeklendirme faaliyetleri arasında bir bekleme süresi uygulayarak örnek sayısındaki hızlı dalgalanmaları önler. Bu, sistemin dengelenmesine ve gereksiz ölçeklendirme eylemlerinden kaçınılmasına yardımcı olur.

5. Sağlık Kontrolleri

Otomatik ölçeklendirme, düzgün çalıştıklarından emin olmak için örnekler üzerinde sistem durumu kontrolleri gerçekleştirir. Sağlık kontrollerinde başarısız olan örnekler sonlandırılır ve sağlıklı olanlarla değiştirilir.

6. CloudWatch Alarmları

Bunlar sistem metriklerini izlemek ve önceden tanımlanmış eşiklere dayalı ölçeklendirme eylemlerini tetiklemek için kullanılır. Çeşitli performans ölçümlerini izlemek ve buna göre yanıt vermek için alarmlar kurulabilir.

7. Yaşam Döngüsü Kancaları

Lifecycle hooks, ölçeklendirme sürecinin bir parçası olarak örnekler başlatılmadan veya sonlandırılmadan önce özel eylemler gerçekleştirmenizi sağlar. Yaşam döngüsü kancaları, örnekleri etkin hale gelmeden önce hazırlamak veya sonlandırmadan önce temizleme görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilir.

8. Örnek Sonlandırma İlkeleri

Bu ilkeler, ölçek küçültme sırasında sonlandırılacak örnekleri seçme ölçütlerini tanımlar. Yaş, kullanılabilirlik bölgesi veya örnek türü gibi faktörlere bağlı olarak en uygun örneklerin sonlandırılmasını sağlamaya yardımcı olur.

Otomatik Ölçeklendirme Türleri

Sunucuların devreden çağrılma şekline göre ayırt edilen başlıca üç tür otomatik ölçeklendirme vardır.

1. Tahmine Dayalı Otomatik Ölçekleme

Sunucu yüklerinin oldukça sabit olduğu senaryolarda uygulanabilir. Tahmine dayalı veya proaktif bir otomatik ölçeklendirme planı kullanılarak trafiğin yoğun olduğu zamanlarda ek sunucular otomatik olarak etkinleştirilir. Bu özel otomatik ölçeklendirme biçimi, trafiğin ne zaman yoğun olacağını “tahmin etmek” ve ek sunucu kaynaklarını buna göre önceden “planlamak” için yapay zekadan (AI) yararlanır.

2. Programlı Otomatik Ölçeklendirme

Programlı otomatik ölçeklendirme ile öngörülü otomatik ölçeklendirme arasındaki tek fark, programlı otomatik ölçeklendirmenin talebin en yoğun olduğu zamanlarda daha fazla sunucunun programlanmasını içermesidir. Programlı otomatik ölçeklendirme, otonom öngörülü otomatik ölçeklendirmenin aksine sunuculara ne zaman ihtiyaç duyulacağının planlanması açısından insanların daha fazla müdahalesini gerektirir.

3. Reaktif Otomatik Ölçeklendirme

Yönetici tarafından belirlenen belirli kriterlere ulaşıldığında, daha fazla sunucu otomatik olarak çevrimiçi hale getirilir. Bu yöntem reaktif otomatik ölçeklendirme olarak bilinir. Bir sunucunun performansına ilişkin kullanım oranı gibi önemli ölçümler için tanımlanmış eşikler olabilir. Reaktif otomatik ölçeklendirme, örneğin, birincil sunucu bir tam dakika boyunca %80 kapasiteyle çalıştığında ek sunucular devreye girecek şekilde programlandığında gerçekleşir.

Basitçe söylemek gerekirse, bu tür bir otomatik ölçeklendirme sisteme yönlendirilen trafik hacmine “yanıt verir”.

Otomatik Ölçeklendirmenin Avantajları

1. Hata toleransı

Otomatik ölçeklendirme, bir örneğin sağlıksız olduğunu algılayabilir, onu sonlandırabilir ve yerine yeni bir örnek başlatabilir. Ayrıca otomatik ölçeklendirmeyi genellikle birden fazla kullanılabilirlik bölgesi kullanacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Bir kullanılabilirlik bölgesi kullanılamaz hale gelirse, otomatik ölçeklendirme bunu telafi etmek için başka bir bölgedeki örnekleri başlatabilir.

2. Kullanılabilirlik

Otomatik ölçeklendirme, bir uygulamanın mevcut trafik talebini karşılamak için her zaman doğru miktarda kapasiteye sahip olmasını sağlamaya yardımcı olur. Otomatik ölçeklendirme gruplarını bir bölgedeki birden fazla kullanılabilirlik bölgesine yayarak coğrafi yedekliliğin güvenlik ve güvenilirliğinden yararlanabilirsiniz. Bir kullanılabilirlik bölgesi sağlıksız veya kullanılamaz hale geldiğinde, otomatik ölçeklendirme etkilenmeyen bir kullanılabilirlik bölgesinde yeni örnekler başlatır. Sağlıksız kullanılabilirlik bölgesi sağlıklı bir duruma döndüğünde, otomatik ölçeklendirme uygulama örneklerini belirlenen tüm kullanılabilirlik bölgelerine eşit olarak yeniden dağıtır.

3. Maliyet yönetimi

Otomatik ölçeklendirme, kapasiteyi gerektiği gibi dinamik olarak artırabilir ve azaltabilir. Kullandığınız işlem örnekleri için ödeme yaptığınızdan, örnekleri ihtiyaç duyulduklarında başlatarak ve ihtiyaç duyulmadıklarında sonlandırarak tasarruf edersiniz. Bu, az kullanılan kapasiteyi tutmadan (ve bunun için ödeme yapmadan) iş yükü taleplerini karşılamanızı sağlar.

4. Ekip odağı

BT ekipleri artık ortamı yukarı ve aşağı ölçeklendirme konusunda endişelenmek zorunda değildir. Bu sürecin otomatikleştirilmesi, BT ekiplerinin diğer iş önceliklerine odaklanmasını sağlar.

5. Tutarlılık

Trafik hacminden veya kullanılan kaynak miktarından bağımsız olarak her zaman optimum kullanıcı deneyimini daha kolay sunabilirsiniz.

6. Değişken kullanım yönetimi

Otomatik ölçeklendirme kaynakları, kullanıcı yoğunluğuna neden olan promosyonları başlattığınızda, olduğu gibi artan kaynak taleplerine ayak uydurmanıza yardımcı olur. Bir web uygulaması için CPU yükü ve bant genişliği hacmi önemli ölçüde değiştiğinde, en yüksek kullanım seviyelerini karşılamak için kaynaklara ihtiyacınız olur, ancak gerekmedikçe bu kaynaklar için ödeme yapmanız gerekmez. Örneğin, bazı siteler hafta içi tutarlı kaynak kullanımına sahiptir, ancak web sitesi trafiği hafta sonu artabilir.

Otomatik Ölçekleme İle İlgili Zorluklar

Otomatik ölçekleme ile ilgili zorluklar aşağıdakileri içermektedir:

1. Maliyet Yönetimi

Otomatik ölçekleme, kaynak tahsisini talebe göre otomatik olarak ayarlayarak maliyetleri optimize ederken, uygunsuz yapılandırma veya öngörülemeyen trafik kalıpları, beklenmeyen maliyetlere yol açabilir. Bu noktada işletmeler, maliyet verimliliğini performansla dengelemek için kullanımı dikkatlice izlemeli ve ölçekleme politikalarını ayarlamalıdır.

2. Yapılandırmanın Karmaşıklığı

Otomatik ölçekleme gruplarını yapılandırmak, ölçekleme politikalarını tanımlamak ve izlemeyi ayarlamak, özellikle çeşitli iş yüklerine sahip büyük ölçekli uygulamalar için karmaşık olabilir. Otomatik ölçekleme yapılandırmalarının doğru bir şekilde ayarlandığından ve düzgün bir şekilde ayarlandığından emin olmak, dikkatli planlama ve uzmanlık gerektirir.

3. Ölçekleme Sınırlamaları

Otomatik ölçekleme, dinamik ölçekleme için tasarlanmamış durum bilgisi uygulamaları veya eski sistemler gibi belirli kaynak veya uygulama türlerini ölçeklemede sınırlamalarla karşılaşabilir. Bu noktada işletmeler, otomatik ölçeklemenin kendi özel kullanım durumları için uygunluğunu değerlendirmeli ve mimarilerini buna göre uyarlamalıdır.

4. Performans Etkisi

Yeni örnekleri başlatma veya mevcut olanları sonlandırma gibi ölçekleme olayları, özellikle düzgün bir şekilde yönetilmezse uygulama performansını etkileyebilir. İşletmelerin ölçekleme olayları sırasında performans düşüşünü en aza indirmek için kapatma prosedürleri uygulama ve örnek yapılandırmalarını optimize etme gibi stratejiler uygulaması gerekir.

5. Durum Bilincine Sahip Bileşenlerin İşlenmesi

Veri tabanları veya önbelleğe alma katmanları gibi durum bilgisi bileşenleri, ölçekleme olayları sırasında veri tutarlılığını ve kullanılabilirliğini sağlamak için özel işleme ihtiyaç duyduklarından otomatik ölçekleme için zorluklar oluşturur. İşletmeler, otomatik ölçekleme ortamında durum bilgisi bileşenlerini yönetmek için veri çoğaltma veya parçalama gibi stratejiler uygulamalıdır.

6. Ağ ile İlgili Durumlar

Otomatik ölçekleme, özellikle dağıtılmış sistemlerde veya mikro hizmet mimarilerinde, ağ yapılandırması ve örnekler arasındaki iletişimle ilgili zorluklar çıkarabilir. İşletmelerin, ağ yapılandırmalarının örnek topolojisindeki dinamik değişikliklere uyum sağlayacak şekilde düzgün bir şekilde ayarlandığından emin olmaları gerekir.

Otomatik Ölçeklemenin Gerçek Dünya Kullanım Örnekleri

Otomatik ölçekleme, bulut altyapısını verimli bir şekilde yönetmek ve değişen iş yükü taleplerine göre kaynakları dinamik olarak ayarlamak için çeşitli sektörlerde ve senaryolarda yaygın olarak kullanılır. Aşağıdaki listede otomatik ölçeklemenin bazı gerçek dünya kullanım örneklerini bulabilirsiniz:

1. Web Uygulamaları

Otomatik ölçekleme, genellikle gün boyunca dalgalanan trafik yaşayan web uygulamaları için kullanılır. Otomatik ölçekleme, trafik hacmine göre örnekleri otomatik olarak ekleyerek veya kaldırarak uygulamanın yoğun dönemlerdeki yoğun yükleri idare edebilmesini sağlarken düşük aktivite dönemlerinde maliyetleri en aza indirir.

2. E-ticaret Web Siteleri

E-ticaret web siteleri genellikle satış etkinlikleri, promosyonlar veya tatil sezonlarında trafikte ani artışlar yaşar. Otomatik ölçekleme, bu web sitelerinin artan talebi karşılamak için kaynakları dinamik olarak ölçeklemesini sağlayarak müşterilerin web sitesine yavaşlama veya kesinti yaşamadan erişebilmesini sağlar.

3. Medya Akış Platformları

Medya akış platformları, içeriğin popülerliğine ve günün saatine bağlı olarak değişen talep seviyeleri yaşar. Otomatik ölçekleme, bu platformların akış altyapılarını gerçek zamanlı olarak ölçeklendirmelerini ve kullanıcılar için sorunsuz oynatma ve kesintisiz akış sağlamalarını sağlar.

4. Çevrimiçi Oyun

Çevrimiçi oyun platformları, özellikle oyun lansmanları, güncellemeler veya özel etkinlikler sırasında oyuncu etkinliğindeki öngörülemeyen artışları idare etmek için altyapılarını ölçeklendirmelidir. Bu noktada otomatik ölçekleme, oyun sunucularının kapasitelerini oyuncu talebini karşılamak ve sorunsuz bir oyun deneyimi sağlamak için dinamik olarak ayarlayabilmesini sağlar.

5. Geliştirme/Test Ortamları

Geliştirme ve test ortamları genellikle testleri çalıştırmak, uygulamalar oluşturmak veya deneyler yürütmek için geçici kaynaklar gerektirir. Otomatik ölçekleme, işletmelerin bu ortamlar için kaynakları dinamik olarak sağlamalarına ve artık ihtiyaç duyulmadığında ölçeklerini küçültmelerine olanak tanır, kaynak kullanımını optimize eder ve maliyetleri azaltır.

Auto Scaling vs Load Balancer

Otomatik ölçeklendirme kaynakların en iyi şekilde kullanılmasını sağlamaya yardımcı olurken, load balancer iş yükünü eşit olarak dağıtmaya yardımcı olur ve yüksek kullanılabilirlik sağlar. Hem otomatik ölçeklendirme hem de load balancer, büyük ölçekli sistemleri yönetmek ve bulut ve ağ altyapısının performansını, güvenilirliğini ve maliyet etkinliğini artırmak için önemli araçlardır.

En Çok Sorulan Sorular

1. Bulut bilişimde otomatik ölçeklendirmeyi nasıl izleyebilir ve yönetebilirim?

Otomatik ölçeklendirme politikalarınızın beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için uygun izleme ve uyarı araçları kurmanız gerekir. Bu, CPU kullanımı veya istek gecikmesi gibi gerçek zamanlı performans ölçümlerini gösteren bulut tabanlı gösterge tablolarının yanı sıra belirli eşiklere ulaşıldığında sizi uyaran otomatik bildirimleri de içerebilir. Ayrıca, değişen kullanıcı talebine veya mevsimsel değişimler gibi diğer faktörlere göre ölçeklendirme politikalarınızı düzenli olarak gözden geçirmeniz ve ayarlamanız gerekir.

2. Bulut bilişimde otomatik ölçeklendirme kullanmanın potansiyel zorlukları nelerdir?

Otomatik ölçeklendirme bulut tabanlı uygulamalarınızı optimize etmek için etkili bir yol olsa da, farkında olmanız gereken bazı potansiyel zorluklar vardır. Örneğin, kötü tasarlanmış bir uygulama mimariniz veya yetersiz izleme ve uyarı sisteminiz varsa, otomatik ölçeklendirme karmaşıklığın artmasına ve gereksiz kaynak kullanımı veya kesinti süresi gibi potansiyel sorunlara yol açabilir. Ayrıca, performans, maliyet ve kullanılabilirlik hususlarını dengelemeniz gerektiğinden, otomatik ölçeklendirme ilkelerini doğru şekilde yapılandırmak zor olabilir.

3. Bulut bilişimde otomatik ölçeklendirme kullanmanın faydaları nelerdir?

Otomatik ölçeklendirme, bulut tabanlı uygulamalara gelişmiş performans, maliyet optimizasyonu ve daha iyi güvenilirlik gibi birçok fayda sağlayabilir. Uygulamalarınız otomatik olarak yukarı veya aşağı ölçeklendirilerek, trafikteki veya kullanıcı talebindeki ani artışları herhangi bir manuel müdahale olmadan karşılayabilir ve kullanıcılarınızın her zaman duyarlı ve hızlı bir deneyim yaşamasını sağlar. Ayrıca, yalnızca gerçekten kullandığınız kaynaklar için ödeme yaptığınızdan, aşırı provizyondan kaçınarak tasarruf edebilirsiniz.

4. Bulut bilişimde otomatik ölçeklendirme nedir ve nasıl çalışır?

Otomatik ölçeklendirme, uygulamalarınızın kullanıcı talebine göre ihtiyaç duydukları hesaplama kaynağı sayısını otomatik olarak ayarlamasını sağlayan bir bulut bilişim özelliğidir. Otomatik ölçeklendirme, CPU kullanımı veya gelen trafik gibi farklı ölçümleri izleyerek, belirli bir sanal sunucunun yeni örneklerini otomatik olarak açabilir veya tersine, artık ihtiyaç duyulmadığında kaynak kullanımını azaltabilir.