Autoscaling ajusta automaticamente os recursos de uma aplicação, garantindo alta disponibilidade e eficiência. Veja como funciona e como implementá-lo.
Autoscaling permite que aplicações ajustem automaticamente seus recursos conforme a demanda. Empresas que não utilizam essa tecnologia enfrentam dificuldades para lidar com picos de tráfego e sofrem com custos elevados devido ao desperdício de capacidade computacional.
Ao configurar o auto scaling corretamente, é possível manter um equilíbrio entre desempenho e custo, ativando novos servidores quando o tráfego aumenta e desativando-os quando a demanda reduz. Esse modelo otimiza a infraestrutura e melhora a experiência do usuário sem intervenção manual.
Este artigo aborda o conceito de autoscaling, suas estratégias de implementação, as principais plataformas disponíveis e um passo a passo para aplicar essa tecnologia na infraestrutura da empresa.
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O que é autoscaling e por que adotá-lo?
Autoscaling é a tecnologia que ajusta automaticamente a capacidade computacional de uma aplicação. O sistema monitora métricas como uso de CPU, memória e latência, acionando novos servidores quando necessário e desativando-os quando a demanda diminui.
Empresas que operam aplicações em nuvem se beneficiam dessa abordagem, pois ela reduz custos operacionais ao evitar superprovisionamento e melhora a estabilidade do sistema em momentos de alta demanda.
Com a adoção do autoscaling, a infraestrutura se torna mais eficiente, garantindo que a aplicação opere no nível ideal sem desperdício de recursos. Esse modelo é amplamente utilizado em arquiteturas de microservices, aplicações SaaS e e-commerces.
Como funciona o autoscaling na prática?
O autoscaling opera com base em regras predefinidas que determinam quando novas instâncias EC2 ou outros servidores devem ser ativados, ou desativados. O processo ocorre em três etapas principais:
- Monitoramento de métricas: O sistema acompanha o desempenho da aplicação, analisando uso de CPU, memória e volume de requisições.
- Gatilhos de escalonamento: Quando as métricas atingem valores críticos, novas instâncias são adicionadas ou removidas.
- Balanceamento de carga: O tráfego é distribuído entre as instâncias disponíveis para garantir que nenhuma delas fique sobrecarregada.
O auto scaling pode ser configurado para operar de forma reativa, respondendo a mudanças em tempo real, ou preditiva, ajustando a capacidade com base em tendências de uso histórico.
Tipos de escalabilidade no autoscaling
O autoscaling pode ser implementado de duas formas: escalabilidade horizontal e escalabilidade vertical. A escolha entre essas abordagens depende do tipo de aplicação e da infraestrutura utilizada.
Escalabilidade horizontal (Scale Out / Scale In)
A escalabilidade horizontal aumenta ou reduz a quantidade de servidores conforme a demanda. Esse modelo distribui o processamento entre várias instâncias, evitando que um único servidor fique sobrecarregado.
- Scale Out: novos servidores são adicionados quando o tráfego aumenta.
- Scale In: servidores são removidos quando a carga diminui.
Essa abordagem é ideal para aplicações distribuídas, como microservices e bancos de dados NoSQL, pois permite escalar sem interrupções significativas.
Escalabilidade vertical (Scale Up / Scale Down)
A escalabilidade vertical ajusta os recursos de um único servidor em vez de adicionar ou remover instâncias. Isso significa aumentar ou reduzir a quantidade de CPU, memória ou armazenamento conforme a necessidade.
- Scale Up: a capacidade do servidor é aumentada para lidar com maior carga.
- Scale Down: os recursos são reduzidos quando o uso diminui.
Esse modelo é mais adequado para bancos de dados relacionais ou aplicações monolíticas, onde dividir a carga entre várias instâncias pode ser inviável.
Como implementar o autoscaling passo a passo
A configuração do autoscaling requer planejamento e testes para garantir que a infraestrutura responda adequadamente às variações de tráfego. O processo pode ser dividido em cinco etapas:
1. Escolher um provedor de nuvem
O autoscaling está disponível em diversas plataformas de computação em nuvem, como:
- AWS: EC2 Auto Scaling e Elastic Load Balancer
- Google Cloud: Compute Engine Autoscaler
- Microsoft Azure: Virtual Machine Scale Sets
- Kubernetes: Horizontal Pod Autoscaler para containers
2. Definir métricas de monitoramento
As métricas utilizadas para acionar o escalonamento devem ser relevantes para o desempenho da aplicação. Algumas das mais comuns incluem:
- Uso de CPU superior a 70% por 5 minutos → adicionar um servidor.
- Latência de resposta acima de 200ms → expandir a infraestrutura.
- Uso de memória abaixo de 30% por 10 minutos → reduzir servidores.
3. Criar políticas de escalonamento
As regras de escalabilidade devem ser definidas para garantir que os ajustes ocorram no momento certo. A estratégia pode ser baseada em tempo real (autoscaling dinâmico) ou previsões baseadas em dados históricos (autoscaling preditivo).
4. Integrar com balanceadores de carga
O balanceamento de carga distribui automaticamente as solicitações entre os servidores disponíveis, evitando gargalos. Serviços como AWS Elastic Load Balancer e Google Cloud Load Balancing são amplamente utilizados para essa função.
5. Testar e otimizar
Testes de carga são essenciais para validar a eficácia do autoscaling. Simular cenários de pico de tráfego ajuda a identificar ajustes necessários nas políticas de escalonamento.
Vantagens do autoscaling
A implementação do autoscaling traz benefícios que impactam diretamente a operação das empresas:
- Eficiência operacional: reduz o desperdício de recursos e otimiza custos.
- Alta disponibilidade: garante que a aplicação esteja sempre acessível.
- Melhoria no desempenho: reduz a latência e melhora a experiência do usuário.
- Automação de processos: elimina a necessidade de intervenção manual para ajustes na infraestrutura.
Empresas que utilizam autoscaling conseguem manter a infraestrutura sempre ajustada à demanda, evitando falhas causadas por sobrecarga ou subutilização de servidores.
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Autoscaling como estratégia de eficiência operacional
O autoscaling se tornou uma ferramenta indispensável para empresas que operam aplicações em nuvem. A capacidade de ajustar automaticamente a infraestrutura conforme a demanda reduz custos e melhora a experiência do usuário.
Para implementar essa estratégia, é essencial definir regras de escalabilidade, escolher a plataforma adequada e realizar testes contínuos para garantir um desempenho eficiente.
Com a automação do escalonamento, as empresas mantêm suas aplicações funcionando de forma estável e otimizada, sem desperdício de recursos.
