Seit ich die automatische Skalierung verwende, scheint es keinen Unterschied mehr zum Clustering zu geben, außer dass der Maßstab automatisch geändert wird.
Ich denke, ihre Gemeinsamkeit besteht darin, dass beide die Verfügbarkeit erhöhen, indem sie den Datenverkehr auf mehrere Instanzen verteilen.
Der Unterschied besteht darin, dass die automatische Skalierung die Anzahl der Instanzen erhöhen oder verringern kann.
Ich möchte wissen, ob mein Konzept richtig ist oder nicht.
Ich wäre Ihnen auch dankbar, wenn Sie einen Link als Referenz anhängen könnten.
Antwort1
Nein. Bei der automatischen Skalierung selbst müssen die Compute-Instanzen kein Clustertyp sein. Es handelt sich vielmehr um eine Kapazitätsverwaltungsfunktion. Eine optionale Komponente einer Infrastruktur.
Ein Cluster ist ein System mit mehreren Knoten, das den Zugriff auf gemeinsam genutzte Ressourcen eng koordiniert. Verteilte Speichersysteme. Hypervisoren mit mehreren Knoten, die VMs verwalten. Failover-Cluster. Gestapelte Netzwerk-Switches. Supercomputer mit gemeinsam genutztem Speicher. Jeder dieser Knoten verfügt über Knoten, die mit den anderen kommunizieren, wer was hat.
Im Gegensatz dazu ein Gegenbeispiel einer Auto-Scaling-Gruppe, bei der jeder Knoten unabhängig ist. Stellen Sie sich eine Testkonfiguration vor, bei der Instanzen CPU-lastige Aufgaben starten. Das stressProgramm oder das Berechnen einer Billion Pi-Stellen. Nach Überschreiten eines CPU-Auslastungsschwellenwerts würden weitere Instanzen gestartet. Aber sie kommunizierten nicht miteinander. Vielleicht sammelte das System Kennzahlen wie CPU- und Speicherauslastung, um die Kapazität zu bewerten, aber ich betrachte das nicht als dieselbe Kategorie wie einen Failovercluster.
Fügen Sie vor dieser Gruppe von Compute-Instanzen einen Load Balancer hinzu und stellen Sie sicher, dass das kombinierte System automatisch skaliert werden kann und hochverfügbar ist.