Qu’est ce que l’autoscaling planifié ?

Google Cloud Plateform (GCP) rejoint AWS et Microsoft Azure sur l’autoscaling Planifié.

 Une des nombreuses bonnes pratiques du FinOps est l’autoscalling. GCP vient de rejoindre AWS et Azure sur ce sujet. Si vous avez un train de retard, ou que vous commencez le FinOps, voici un court résumé dessus.

 

Qu’est-ce que l’autoscaling ?

L’autoscaling est une méthode utilisée dans le cloud computing qui ajuste de manière dynamique la quantité de ressources de calcul dans vos différents serveurs – généralement mesurée par le nombre de serveurs actifs – automatiquement. ils s’ajustent en augmentant le nombre de ressources au travail ou bien en le diminuant.

Pourquoi l’autoscaling planifié ?

L’autoscaling offre des avantages comme les suivants :

 

Pour les entreprises qui exploitent leur propre infrastructure de serveur Web, l’autoscaling signifie généralement permettre à certains serveurs de s’endormir pendant les périodes de faible charge, ce qui permet d’économiser sur les coûts de running.

Pour les entreprises utilisant une infrastructure hébergée dans le cloud, l’autoscaling peut se traduire par une baisse des factures, car la plupart des fournisseurs de cloud facturent en fonction de l’utilisation totale plutôt que de la capacité maximale.

Même pour les entreprises qui ne peuvent pas réduire la capacité de calcul totale qu’elles exécutent ou paient à un moment donné, l’autoscaling peut aider en permettant à l’entreprise d’exécuter des charges de travail moins urgentes sur des machines qui sont libérées par l’autoscaling pendant les périodes de faible trafic.

Les solutions d’autoscaling, comme celle d’AWS, peuvent également prendre en charge le remplacement des instances défectueuses et donc se protéger quelque peu contre les pannes de matériel, de réseau et d’application.

L’autoscaling peut offrir une plus grande disponibilité grande disponibilité dans les cas où les charges de travail de production sont variables et imprévisibles. Par exemple, si le trafic est généralement plus faible à minuit, une solution de mise à l’échelle statique peut planifier la mise en veille de certains serveurs la nuit.

Finalement, l’autoscaling, peut mieux gérer les pics de trafic inattendus

L’autoscaling de GCP

Cela se configure dans le produit Compute Engine, qui inclut désormais une option de planification des mises à l’échelle. Google Cloud emboîte le pas à Microsoft et à AWS.

À son tour, Google Cloud propose une option de mise à l’échelle (ou autoscaling) planifiée. Applicable aux groupes d’instances gérés sur Compute Engine, elle vient en compléter trois autres formes d’autoscaling basées sur :

  • L’utilisation du CPU
  • La capacité de diffusion d’un équilibreur de charge HTTP(S) externe type load balancer
  • Les métriques Cloud Monitoring (usage CPU, capacité de la mémoire)

L’ option de planification implique de définir le nombre minimal d’instances de VM requises, l’heure de début, la durée et l’éventuelle récurrence. On s’assurera au préalable que les MIG concernés comportent au moins un autre type de règle de mise à l’échelle.

L’approche est comparable à celle d’AWS sur EC2. Mais au-delà du nombre minimal de VM, on peut spécifier un nombre maximal et une quantité désirée. Amazon propose par ailleurs une option que Google Cloud n’a pas : enclencher l’autoscaling passé un seuil de messages en file d’attente (sur SQS).

Microsoft offre également cette possibilité sur Azure, en complément à la mise à l’échelle planifiée ou axée sur des métriques collectées à l’exécution.

Nous profitons également cette nouveauté de Google Cloud Plateform pour vous annoncer l’arrivée du connecteur GCP chez Lota.cloud.

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