Google Cloud ritiene che è quando si scala l’infrastruttura in base alle variazioni della domanda che si ottengono i maggiori benefici dal cloud.
Compute Engine di Google Cloud consente di configurare l’autoscaling per risparmiare sui costi durante i periodi di bassa domanda e aggiungere capacità per supportare i carichi di picco.
Quando si utilizza un managed instance group (MIG), è possibile avere un autoscaler che crea o elimina automaticamente le istanze della macchina virtuale (VM) in base agli aumenti o alle diminuzioni del carico.
Tuttavia, se l’applicazione richiede diversi minuti per l’inizializzazione, la creazione di VM in risposta al carico crescente potrebbe non aumentare la capacità abbastanza rapidamente. Per esempio, se c’è un forte incremento del carico, alcuni utenti potrebbero sperimentare ritardi mentre l’applicazione viene inizializzata su nuove istanze.
Un buon modo per risolvere questo problema, sottolinea Google Cloud, sarebbe quello di creare VM in anticipo sulla domanda in modo che l’applicazione abbia abbastanza tempo per inizializzarsi in anticipo.
Ora questo è possibile, con il predictive autoscaling.
L’autoscaling predittivo utilizza le funzionalità di machine learning di Google Cloud per prevedere le esigenze di capacità. Esso crea le VM in anticipo rispetto alla domanda crescente, lasciando abbastanza tempo all’applicazione per inizializzarsi.
L’autoscaling predittivo utilizza la cronologia della CPU dell’instance group per prevedere il carico futuro e calcolare quante VM sono necessarie per raggiungere l’obiettivo di utilizzo della CPU indicato. Il machine learning di Google Cloud regola la previsione in base ai modelli di carico ricorrenti per ogni MIG.
Il cliente può specificare con quanto anticipo vuole che autoscaler crei nuove VM, configurando il periodo di inizializzazione dell’applicazione. Per esempio, se la propria applicazione impiega cinque minuti per inizializzarsi, autoscaler creerà nuove istanze cinque minuti prima dell’aumento di carico previsto.
Questo permette di mantenere l’utilizzo della CPU all’interno del target e di mantenere la propria applicazione reattiva anche quando c’è una forte crescita della domanda.
Predictive autoscaling adatta continuamente la capacità prevista per soddisfare al meglio la domanda futura. Autoscaler, sottolinea Google Cloud, controlla le previsioni più volte al minuto e crea o cancella le VM per adattarle alla previsione.
L’opzione predictive autoscaling è generalmente disponibile in tutte le region di Google Cloud e i clienti possono abilitarla nella Console.
