根据规模构建IT基础架构：应用程序没有栏，工作流没有条

IT系统的大小和功率如何扩展以适应不断增加的工作流程需求或数量的应用程序数量？

Dipti Parmar2021年1月19日

在IT基础架构的背景下，缩放就像超人一样 - 总是向上，向上和离开。与企业看到起伏，并以相同的方式采用大多数功能，IT团队一直在考虑扩大其足迹。

然而，当推动推动时，他们遇到了困难。即使是拥有大量IT预算和熟练人员团队的大型组织也经常难以满足其关键业务应用和工作量的需求，尤其是当使用情况出人意料地飙升时。

计划IT架构升级不仅取决于使用范围，还取决于业务收入和预测，这就是为什么它主要发生在爆发之下，因为要求高峰或预算可用。但是，计划的扩展和升级到灵活的基础架构通过保持应用程序的运行并防止在很大程度上损失收入或声誉来确保业务连续性。

如今，可以从两个角度来扩展企业基础架构：云环境和本地数据中心。大多数企业，中型企业和资助的初创公司已部署具有多个云环境的混合基础架构在此刻。

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私人和公共云之间的线条模糊

尽管扩展这样的基础架构可能很简单，就像从公共云提供商处购买一些额外的用户或在机架中添加服务器一样，但组织的SaaS，IAAS和数据中心基础架构策略之间需要保持平衡。

为此，组织需要了解其扩展方式以及可用的选项。

缩放的两种类型：扩展和扩展

在很长一段时间内，提高IT系统和应用程序性能的唯一方法是将更好的硬件资源投入到混音中 - 添加高容量的内存，购买更快的CPU或插入更多的存储阵列。这称为垂直扩展或缩放。

沿着1998年的Google出现，并构建了世界上最常用的Web应用程序，并将其运行在全球分布的数据中心的廉价商品服务器上。这种基础架构按数字规模 - 如果应用程序需要更多的计算电源或数据存储，则将更多的服务器（具有相似配置）添加到数据中心中。同上，如果一个或多个停止工作，而架构则围绕故障路线。这称为水平缩放或扩展。

扩展基本上涉及在现有实例中添加更多内存，CPU，磁盘I/O或网络I/O资源。借助Azure和AWS等公共云提供商，通过增加实例的大小（无论是EC2实例还是RDS数据库）来进行缩放。垂直缩放快速而简单。这些特征使其对中小企业和成长的初创公司有吸引力。但是，它们通常会限制可伸缩性的程度。

垂直缩放的其他优点包括：

升级一台服务器比一起运行多个服务器的功率少。
管理和安装一件硬件更简单，更容易。
现有软件通常是为了促进垂直缩放而构建的。

缺点可能是：

升级成本通常更大。
可用性风险更大。硬件故障可能会导致更大的中断。
供应商锁定是一个明显的可能性。这对基础架构施加了特定于技术的限制。

矛盾地扩展使用限制来扩展可伸缩性 - 它通过在多个实例之间分配工作负载（在需要时添加）来限制发送到特定实例的请求的数量。这具有双重优势：一个，无论实例的大小如何，它都保持性能。二，它确保高可用性 - 可以动态添加实例而无需任何停机时间，这在大多数情况下是垂直缩放的情况。因此，扩展是扩展企业中基础架构的首选方法，尤其是全球技术巨头（包括3大云提供商）。

水平缩放还有更多优势：

添加商品硬件和技术的资本支出较少，导致总体上扩大基础架构的成本节省。
有很高的容错水平，因为有更多的负载平衡，重复和复制的途径。
从理论上讲，缩放没有限制（同样，由于广泛可用，便宜的硬件）。管理员始终可以添加另一台服务器 - 无论是否充分利用，它都可以扩展更多流量。

水平缩放的缺点包括：

并行运行的更多设备意味着实用性，能源和空间成本上升。
可以扩展以利用水平缩放的软件的数量（和品种）受到限制。该软件本身并不容易构建，运行和管理 - 处理数据分布，并行处理程序是复杂的任务。
安全性扩散薄。共享体系结构中的节点越多，他们越难防御。

缩放IT基础架构的标准：要考虑什么

在考虑其环境中现有体系结构的变化时，理想的组织是什么？

像其他所有事物一样，现代化基础设施始于提出和回答问题。然后制定计划。

基础设施升级计划的主要部分是确定目前正在影响它的问题或瓶颈。对于每个工作负载或应用程序，这并不简单；一开始并不总是很明显的问题，并且随着时间的流逝可能会缓慢增长。对于给定的工作负载，这可以是缓慢加载的页面，网络连接的时间，等等。对于应用程序，与开发相关的问题假设了巨大的比例 - 当开发，测试和生产环境不再匹配时，代码变得更难测试，查找和解决错误变得困难，并且添加新功能需要更长的时间。

确保缩放是解决方案更为重要。其他资源本身可能会引入新的复杂性。在应用程序级别上，任何缩放解决方案的目标都应是使您的Web应用程序或服务堆栈句柄共同要求更有效。这些包括：

Web服务器过载：只需扩展到更强大的服务器即可。大数据或HPC工作负载需要比平时更强大的节点或服务器。在云环境中进行灵活的服务器尺寸。
单点故障：扩展并设置多个托管相同应用程序的服务器。使用主奴隶体系结构复制数据库，在将书写请求发送给主人时，将读取请求发送到奴隶。
流量分布：使用多个负载平衡器。云中的成本效益硬件和软件解决方案今天很容易获得。
分解会话：使用多个服务器或负载平衡器时，使用会话的Web应用程序会遇到麻烦。使用Redis等分布式商店（并为其添加冗余）将会话解开，以解决此问题。
数据库查询过载：一个庞大的应用程序，为数千名用户提供了数百万个实时请求的用户，很快就会超越其缓存。使用队列并定期清除非活动用户或会话的缓存有助于克服此问题。
平台灵活性：云供应商通常会限制在其平台上运行的操作系统和应用程序，从而影响组织的战略技术决策。选择支持多个软件附加组件的开放平台，并随附预先安装的常见应用程序，以方便起见。

一旦确定了问题并将缩放视为最有效的解决方案，下一步就是执行基础架构审核。技术架构师需要完全了解系统中的每个工作负载，以及它们在接下来的几个季度或几年中的预期如何增长。关于硬件或软件升级的任何历史数据对于确定扩展的潜在风险，最佳解决方案的零以及确保整个过程中的业务连续性都至关重要。

有了清楚地了解现有资源，运营流程，流量模式以及每个领域的差距和增长如何与业务目标保持一致，项目所有者可以开始在新资源的地理位置，托管，云供应商等方面做出决定在。

影响缩放过程的因素

与与IT基础架构和体系结构相关的任何事物一样，缩放缩放的混合方法可能是最好的。它涉及几个关键因素。

人们：

在规模的每个阶段，来自不同角色（包括系统管理员，数据架构师和DevOps工程师）的高级IT人员团队的洞察力和意见很重要。他们需要充分了解资源限制，对当前基础设施进行清晰而透明的评估，为移民和升级设计路线图，并能够在出现后立即解决不同的建筑和实施挑战。

自动化：

一个关键决定是缩放是手动完成还是将其自动化。除非需要某些高级且复杂的垂直缩放场景，以便在配置更改需要熟练的人类输入中，手动缩放容易估计错误和效率低下。

另一方面，自动缩放（或自动化）在使用率超过或低于预定义的阈值时，可以动态添加或删除CPU，内存和存储资源。这里的关键优势是可用性和有效的资源利用率。根据用户需求和流量模式，管理员可以安排这些缩放和配置任务。

新兴技术始终是有效缩放的关键推动力。作为代码（IAC）的基础架构是促进云资源平稳提供以及将传统系统迁移到云的基础架构。它以与应用程序代码相同的方式处理配置和配置，并具有用于复制的模板，用于配置的自动脚本以及具有版本控制的配置文件的存储和访问。

数据：

比目前的任何其他计算工作量更重要的是，涉及大数据的人最需要高性能基础架构。计算和存储中的瓶颈可以快速削弱访问和传输大规模数据集的工作负载。为大数据工作负载构建的应用程序需要可扩展但具有成本效益的存储解决方案，并结合Superfast I/O，内存和处理功率缩放功能。因此，与大数据合作的公司（谁不？）需要一个多功能的云或本地扩展选项，以使这些存储性能需求流畅。

HCI：向上，向上和外出

有了当今可用的云和数据中心资源的类型，任何体系结构都不足以扩大或扩展 - 它应该可以两者兼而有之。同时地。一经请求。

这是哪里超关联正在推动边境。

在HyperConvergence ERA中，当垂直缩放是标准时，只要需要扩展应用程序，就会将一个或多个物理服务器或存储设备添加到数据中心。这个1：1的申请服务器或申请到存储模型高效效率高，因为后者在很大程度上闲置，这是由于部分利用或受内存或处理能力的限制（通常在允许预算允许的情况下以后添加，这通常是在以后添加的）。为了使问题更加复杂，对通常不同的硬件和软件的管理由于缺乏统一和集中化而痛苦。

服务器虚拟化技术给这种低效率带来了极大的缓解 - 供应左空间以添加更多VM，而无需购买物理硬件。然后，HyperConvergence到达了，将虚拟化提升到一个新的层次，将所有计算和存储资源的聚类用于单个共享资源池。实际上，提高的可伸缩性是采用超融合基础设施（HCI）的组织所实现的前三名好处之一。