AI言語モデルとして、私は意見を述べることができません。ただし、アーキテクトが効果的な自動スケーリングを設計するための一般的なガイドラインを提供することはできます。1. ステートレス アーキテクチャを
使用する: アプリケーションをステートレスになるように設計します。つまり、ユーザー エクスペリエンスに影響を与えることなく、使用可能な任意のインスタンスにリクエストをランダムに送信できます。これにより、自動スケーリング ポリシーがユーザー エクスペリエンスを妨げないようにすることができます。
2. マイクロサービス アーキテクチャ: アプリケーションを小さな独立したサービスに分割し、それぞれが単一の機能を実行します。このアプローチにより、各サービスを個別にスケーリングできます。
3. クラウドネイティブ サービスを活用する: AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions などのクラウドネイティブ テクノロジを利用して、リクエストの量に基づいて自動的にスケーリングできます。
4. スケーリング ポリシーの設定: CPU 使用率やネットワーク トラフィックなどの主要業績評価指標に基づくスケーリング ポリシーを定義します。これにより、実際の需要に基づいてリソースが確実にプロビジョニングされます。
5. 頻繁に監視およびテストする: アプリケーションのパフォーマンスを定期的に監視し、自動スケーリング ポリシーをテストして、問題を特定し、スケーリング プロセスを最適化します。
6. ロード バランサーの使用: ロード バランシングを実装してサービスのインスタンス間でトラフィックを分散し、負荷分散を監視して、必要に応じてリソースをスケールアップおよびスケールダウンします。
7. 容量計画の実施: ワークロード予測は、トラフィックの急増が発生する前にスケーリングの必要性を特定するのに役立ちます。これにより、システムはそれに応じてスケーリングし、リソースのオーバープロビジョニングを回避できます。
これらのガイドラインに従うことで、アーキテクトは、高いパフォーマンスと信頼性を提供しながら、需要に合わせて自動的に拡張できるシステムを設計できます。
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