МЕТОДИ АВТОМАТИЧНОГО МАСШТАБУВАННЯ В ХМАРНИХ СЕРЕДОВИЩАХ - Пазинін , Андрій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2024)
У цій статті розглядаються основні підходи до масштабування ресурсів у хмарі, а також можливості автоматизації та інтеграції з машинним навчанням. Описуються три типи масштабування: вертикальне, горизонтальне та автоматичне (яке поєднує перші два). Особлива увага приділяється автоматичному масштабуванню, яке дозволяє системі динамічно реагувати в режимі реального часу. За допомогою попередньо встановлених тригерів ви можете додавати або видаляти ресурси «на льоту» і підтримувати стабільну та економічно ефективну роботу програми. Але неправильно налаштовані тригери або поганий моніторинг можуть призвести до надлишку або нестачі ресурсів. Основний розділ присвячено використанню машинного навчання для прогнозування навантаження такі як LSTM-модель, які можуть «вчитися» на історичних даних і знаходити довгострокові закономірності і розпізнавати їх. Такий підхід дозволяє реагувати заздалегідь і збільшувати або зменшувати ресурси перед надлишковим чи мінімальним навантаженням. У практичній частині статті на прикладі Azure показано, як інтегрувати модель машинного навчання з інструментами хмарного автомасштабування для покращення управління ресурсами зменшення часу простою, мінімізації витрат. Висновок описує, що кожен тип масштабування має свої плюси і мінуси. Вертикальне масштабування може бути найкращим для стабільних навантажень і монолітних додатків. Горизонтальне краще для розподілених систем з великою кількістю користувачів. Впровадження автоматичного масштабування з інтеграцією машинного навчання на основі прогнозування навантаження відкриває можливості для більш точного прогнозування навантаження та економічно ефективного використання хмарних ресурсів. Це вимагає глибоких знань, ретельного налаштування і безперервного збору даних, але дозволяє компаніям створювати гнучкі, стійкі та економічно ефективні хмарні системи.