Horizontālā mērogošana pievieno vairāk mašīnu darba slodzes sadalīšanai, savukārt vertikālā mērogošana palielina esošo serveru jaudu. Abas pieejas risina veiktspējas problēmas, taču būtiski atšķiras arhitektūras, izmaksu modeļu un darbības sarežģītības ziņā.
Pievienojot vairāk serveru vai instanču, lai apstrādātu pieaugošo pieprasījumu un sadalītu darba slodzi.
Esošo servera resursu, piemēram, centrālā procesora, operatīvās atmiņas vai krātuves, jaunināšana, lai uzlabotu veiktspēju.
| Funkcija | Horizontālā mērogošana | Vertikālā mērogošana |
|---|---|---|
| Arhitektūra | Izplatīts daudzos mezglos | Viena jaudīga mašīna |
| Maksimālā ietilpība | Praktiski neierobežots ar pietiekami daudz mezglu | Ierobežots ar aparatūras griestiem |
| Dīkstāve mērogošanas laikā | Parasti nav dīkstāves | Bieži vien nepieciešama restartēšana vai migrācija |
| Izmaksu modelis | Maksa par katru instanci, pieaug lineāri | Liels sākotnējais vai pakāpeniskais izmaksu pieaugums |
| Sarežģītība | Augstāks, nepieciešama slodzes līdzsvarošana un izkliedēts dizains | Zemāks, vienkāršāk ieviešams |
| Kļūmju tolerance | Iebūvēta redundanci | Viena kļūmes punkta |
| Tipisks lietošanas gadījums | Tīmekļa lietojumprogrammas, mikropakalpojumi | Datu bāzes, mantotie monolīti |
Kad datplūsma strauji pieaug, horizontālā mērogošana reaģē, aktivizējot papildu serverus, lai sadalītu slodzi. Iedomājieties to kā vairāku kases celiņu atvēršanu pārtikas veikalā. Turpretī vertikālā mērogošana aizstāj jūsu kasieri ar ātrāku vai uzlabo viņa aparātu. Abas metodes nodrošina lielāku caurlaidspēju, taču darbības mehānika ievērojami atšķiras.
Horizontālā mērogošana prasa, lai lietojumprogrammas tiktu veidotas, ņemot vērā izplatīšanu. Sesijas dati nevar atrasties vienā serverī, un pieprasījumi ir jāapstrādā neatkarīgi. Vertikālā mērogošana ir daudz pielaidīgāka pret mantotajām arhitektūrām. Tradicionālai trīs līmeņu lietojumprogrammai bieži vien nav nepieciešamas koda izmaiņas, lai gūtu labumu no jaudīgāka pamatā esošā servera.
Horizontāla mērogošana sadala izdevumus starp daudziem mazākiem pirkumiem, kas var vienkāršot budžeta plānošanu, bet lielā mērogā var uzkrāt lielākas kopējās izmaksas. Vertikāla mērogošana koncentrē ieguldījumus mazākā skaitā, dārgāku iekārtu. Ārkārtīgu veiktspējas vajadzību gadījumā viens augstas klases serveris faktiski var kļūt rentablāks nekā simtiem mazu serveru organizēšana.
Viena no horizontālās mērogošanas nemanāmajām priekšrocībām ir dabiskā kļūdu tolerance. Ja viens mezgls neizdodas, citi turpina apkalpot pieprasījumus. Vertikālā mērogošana rada kritisku atkarību no vienas mašīnas. Kad tā neizdodas, viss apstājas, ja vien nav ieviesta dārga rezerves sistēma.
Sarežģītas organizācijas reti izvēlas ekskluzīvu pieeju. Tās var vertikāli mērogot datubāzes galveno serveri, bet horizontāli mērogot bezvalstnieku tīmekļa serverus. Šī pragmatiskā sajaukšana ļauj katram komponentam izmantot mērogošanas modeli, kas atbilst tā ierobežojumiem un piekļuves modeļiem.
Vertikālā mērogošana vienmēr ir lētāka, jo jūs pērkat mazāk mašīnu.
Lai gan rēķinu saraksts ir īsāks, uzņēmuma līmeņa serveriem ir ievērojamas prēmijas. Mērogā simtiem nelielu instanču var pārspēt un piedāvāt zemāku cenu nekā viens superdators. Reālais aprēķins ir atkarīgs no jūsu konkrētajiem darba slodzes modeļiem un tā, cik efektīvi tiek izmantots katrs resurss.
Horizontālā mērogošana nozīmē, ka jūsu lietojumprogramma automātiski kļūst uzticamāka.
Izplatīšana uzlabo uzticamību tikai tad, ja tā ir pareizi izstrādāta. Slikti arhitektēta horizontāli mērogota sistēma var katastrofāli neizdoties, ja visiem mezgliem ir viena datubāzes sašaurinājuma vieta vai ja pats slodzes līdzsvarotājs kļūst par ievainojamību.
Jums jāizvēlas viena pieeja un jāpieturas pie tās visu laiku.
Lielākā daļa ražošanas vides dinamiski apvieno abas stratēģijas. Bezvalstnieku komponenti mērogojas horizontāli, savukārt pastāvīgie datu krātuves var mērogoties vertikāli, līdz kļūst nepieciešama sharding. Robeža mainās, sistēmām attīstoties.
Vertikālā mērogošana mākoņpakalpojumu laikmetā ir novecojusi.
Mākoņpakalpojumu sniedzēji stingri atbalsta horizontālo mērogošanu, taču vertikālā mērogošana joprojām ir būtiska. Daudzi pārvaldīto datubāzu pakalpojumi joprojām tiek mērogoti pirms mērogošanas, un noteiktas skaitļošanas darba slodzes darbojas labāk mazākā skaitā, jaudīgāku instancēs tikai komunikācijas pieskaitāmo izmaksu dēļ.
Horizontālā mērogošana acumirklī atrisina visas veiktspējas problēmas.
Serveru pievienošana palīdz tikai tad, ja jūsu vājā vieta ir skaitļošanas jauda. Ja jūsu lietojumprogramma darbojas lēni neefektīvu vaicājumu, atmiņas noplūžu vai darbību bloķēšanas dēļ, vairāk serveru tikai saasina jūsu problēmas. Profilēšana un optimizācija ir jāveic pirms mērogošanas lēmumiem.
Veidojot modernas, mākoņpakalpojumos balstītas lietojumprogrammas, kurām nepieciešama elastīga izaugsme un augsta pieejamība, izvēlieties horizontālu mērogošanu. Izvēlieties vertikālu mērogošanu, strādājot ar mantotajām sistēmām, sarežģītām darba slodzēm ar stāvokli, piemēram, tradicionālajām datubāzēm, vai ja vienkāršība atsver neierobežotas mērogojamības nepieciešamību. Lielākā daļa nobriedušu arhitektūru galu galā apvieno abas pieejas.
Adaptīvā infrastruktūra dinamiski pielāgojas mainīgajām darba slodzēm, izmantojot automatizāciju un mērogošanu reāllaikā, savukārt statiskās infrastruktūras dizains balstās uz fiksētiem, iepriekš konfigurētiem resursiem. Izvēle starp tiem ir atkarīga no darba slodzes mainīguma, budžeta paredzamības un darbības brieduma jūsu mākoņvidē.
Augstas caurlaidspējas apkalpošanas sistēmas apstrādā milzīgu pieprasījumu apjomu ar milisekundes līmeņa latentumu, nodrošinot ieteikumu dzinēju un reklāmu platformu darbību. API ar mazu datplūsmu apkalpo mazākas lietotāju bāzes, kur vienkāršība, izmaksu efektivitāte un uzturēšanas vieglums ir svarīgāki par neapstrādātu mērogu.
Augstas caurlaidspējas ieteikumu apkalpošana koncentrējas uz miljonu vienumu ranžēšanu katrā pieprasījumā plašā mērogā, savukārt zemas latentuma API sistēmas piešķir prioritāti ātram, paredzamam atbildes laikam vispārējas nozīmes vaicājumiem. Abas pieprasa veiktspēju zem 100 ms, bet risina fundamentāli atšķirīgas inženiertehniskās problēmas mūsdienu mākoņinfrastruktūrā.
Šis salīdzinājums izvērtē Amazon Web Services un Google Cloud, analizējot to pakalpojumu piedāvājumus, cenu modeļus, globālo infrastruktūru, veiktspēju, izstrādātāju pieredzi un optimālos lietošanas gadījumus, palīdzot organizācijām izvēlēties mākoņplatformu, kas vislabāk atbilst to tehniskajām un biznesa prasībām.
Baitu nobīdes kontrolpunkti un bezstāvokļa atkopšana ir principiāli atšķirīgas pieejas kļūdu tolerancei izkliedētās sistēmās, kur pirmā saglabā precīzas straumes pozīcijas precīzai atsākšanas iespējai, bet otrā atjauno stāvokli no nulles, izmantojot nemainīgus datu avotus, aizstājot krātuves pieskaitāmās izmaksas rekonstrukcijas vienkāršības labad.
