Ridimensionamento di microservizi azure per il traffico di picco delle vacanze

Il ridimensionamento dei microservizi per il traffico di picco delle vacanze è fondamentale per prevenire i tempi di inattività e garantire un’esperienza utente senza soluzione di continuità. Questa guida esplora l’automazione di Azure DevOps, le condutture CI/CD e le strategie di ottimizzazione dei costi per gestire il traffico advert alta richiesta senza soluzione di continuità. Il ridimensionamento manuale diventa rapidamente un collo di bottiglia poiché le organizzazioni distribuiscono dozzine, a volte centinaia, di microservizi alimentati da distinti servizi di backend come Cosmos DB, hub di eventi, configurazione delle app e gestore del traffico.

Più squadre che si destreggiano con questi componenti rischiano costose ritardi ed errori nei momenti peggiori possibili. È qui che entra in gioco l’automazione: una soluzione che cambia il gioco che trasforma processi complessi e soggetti a errori in operazioni semplificate ed efficienti.

In questo articolo, esplorerai come le condutture automatizzate non possono solo salvaguardare i sistemi durante il traffico di picco, ma anche ottimizzare i costi e aumentare le prestazioni complessive in questo mondo di microservizio.

La sfida in un mondo dei microservizi

Immagina un progetto con oltre 100 microserviziciascuno mantenuto da diversi workforce di ingegneria. Ogni servizio può avere i suoi componenti backend, advert esempio, come mostrato di seguito:

• Cosmos DB: Utilizzato per archiviare dati con accesso a bassa latenza e throughput elevato.
• Hub di eventi: Ingerisce la telemetria e i dati di registro dai servizi distribuiti.
• Configurazione dell’app: Gestisce centralmente le impostazioni dell’applicazione e i flag di funzionalità.
• Gestore del traffico: Rotta il traffico dell’utente verso endpoint sani durante i guasti.

Il ridimensionamento manuale è inefficiente

Il coordinamento manuale di questi compiti è ingombrante, specialmente quando sorgono problemi di produzione. Con più workforce, interagire e collaborare sul ridimensionamento e la configurazione di ciascun microservizio può essere schiacciante. Qui è dove pipeline CI/CD e Infrastruttura-come-code (IAC) L’automazione diventa cruciale.

L’automazione non solo riduce l’errore umano, ma fornisce anche un approccio unificato per ridimensionamento e aggiornamenti rapidi e affidabili.

Comprensione di ogni componente

AKS (Azure Kubernetes Service)

AKS è un servizio Kubernetes gestito che semplifica la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione delle applicazioni containerizzate. In un ambiente di microservizi, ogni servizio può essere distribuito come contenitore all’interno di AK, con regole di ridimensionamento indipendenti e allocazione delle risorse. Questa flessibilità consente di regolare il numero di pod in base alla domanda in tempo reale, garantendo che ogni servizio abbia le risorse di elaborazione di cui ha bisogno.

Cosmos DB

Azure Cosmos DB è un servizio di database NOSQL multi-modello distribuito a livello globale che offre bassa latenza e throughput elevato. In un’architettura di microservizi, ogni servizio può avere una propria istanza di cosmos DB per gestire carichi di lavoro di dati specifici. Gli script di automazione possono regolare dinamicamente il throughput per soddisfare la mutevole domanda, garantendo che il servizio rimanga reattivo anche durante i carichi di picco.

Hub di eventi

Azure Occasion Hubs è un servizio di streaming di dati advert alto rendimento progettato per ingerire milioni di eventi al secondo. È particolarmente utile nei microservizi per la raccolta di registri, telemetria e dati di analisi in tempo reale. Automatizzando il ridimensionamento degli hub di eventi, si assicura che la pipeline di ingestione dei dati non diventi mai un collo di bottiglia, anche quando il numero di eventi picchi durante i periodi advert alto traffico.

Configurazione dell’app

La configurazione dell’app di Azure è un servizio centralizzato che memorizza le impostazioni di configurazione e i flag di funzionalità per le applicazioni. In un ecosistema di microservizi, diversi servizi richiedono spesso impostazioni uniche o funzionalità dinamiche. Invece di codificare questi valori o aggiornare manualmente le configurazioni, la configurazione dell’app fornisce un’unica fonte di verità che può essere aggiornata al volo. Durante il traffico di picco, un microservizio può disabilitare immediatamente le funzionalità pesanti delle risorse senza ridistribuzione.

Gestore del traffico

Azure Site visitors Supervisor è una soluzione di bilanciamento del carico basato sul DNS che dirige il traffico utente in base alla salute e alle prestazioni degli endpoint. Per i microservizi, garantisce che le richieste vengano automaticamente revocate da endpoint falliti o sovraccarichi a quelli sani, minimizzando i tempi di inattività e garantendo un’esperienza utente senza soluzione di continuità, specialmente durante scenari advert alto stress come il traffico di picco delle vacanze.

Il gestore del traffico garantisce il ripristino di emergenza facendo rirobbare il traffico da una regione fallita (advert esempio, negli Stati Uniti est) a un backup sano (advert esempio, Ovest USA) in meno di 30 secondi, riducendo così al minimo i tempi di inattività.

Automatizzare il processo con condutture CI/CD

Sfruttare Azure Devops Le pipeline CI/CD sono la spina dorsale di questa automazione. Ecco come ogni parte si adatta al processo complessivo:

• Integrazione continua (CI): Ogni codice commessa innesca una pipeline CI che crea e testa la tua applicazione. Questo circuito di suggestions immediato garantisce che solo le modifiche validate vanno avanti.
• Consegna continua (CD): Una volta che la pipeline CI produce un artefatto, la pipeline di rilascio lo distribuisce in produzione. Questa fase di distribuzione ridimensiona automaticamente le risorse (come Cosmos DB e gli hub di eventi), aggiorna le configurazioni e gestisce il routing del traffico. Le variabili dinamiche, le connessioni di servizio sicure e le configurazioni degli agenti sono impostate per interagire perfettamente con AKS, Cosmos DB e altri servizi.
• Connessioni di servizio e notifiche di Slack: Safe Service Connections (utilizzando un account di servizio o la registrazione delle app) abilitare la pipeline per interagire con AK e altre risorse. L’integrazione con Slack fornisce notifiche in tempo reale sulle corse di pipeline, ridimensionando gli aggiornamenti e le modifiche alla configurazione, mantenendo informati i workforce.

Comandi di automazione e convalida

Di seguito sono riportati i comandi o il codice essenziali per ciascun componente, insieme ai comandi di convalida che confermano che ogni aggiornamento ha avuto successo.

1. Kubernetes Pod Autoscaling (HPA)

Comandi core

# Replace HPA settings:

kubectl patch hpa  -n  - patch '{"spec": {"minReplicas": , "maxReplicas": }}'

# Validate replace:

kubectl get hpa  -n  -o=jsonpath="{.spec.minReplicas}{"-"}{.spec.maxReplicas}{"n"}"

#Anticipated Output: 3–10

Script Bash per AKS AUTSCALING

Ecco uno script di shell per la pipeline CI/CD. Questo è un esempio che può essere adattato per altre attività di automazione utilizzando tecnologie come Terraform, Python, Java e altri.

#!/bin/bash
# File: scaling-pipeline-details.sh
# Enter file format: namespace:deploymentname:min:max

echo "Logging all utility HPA pod depend earlier than replace"
kubectl get hpa --all-namespaces -o=jsonpath="{vary .gadgets(*)}{.metadata.namespace}{":"}{.metadata.identify}{":"}{.spec.minReplicas}{":"}{.spec.maxReplicas}{"n"}{finish}"
cd $(System.DefaultWorkingDIrectory)$(working_dir)
INPUT=$(inputfile)
OLDIFS=$IFS
IFS=':'
( ! -f $INPUT ) && { echo "$INPUT file not discovered"; exit 99; }
whereas learn namespace deploymentname min max
do
echo "Namespace: $namespace - Deployment: $deploymentname - min: $min - max: $max"
cp $(template) "patch-template-hpa-sample-temp.json"
sed -i "s/>/$min/g" "patch-template-hpa-sample-temp.json"
sed -i "s/>/$max/g" "patch-template-hpa-sample-temp.json"
echo "kubectl patch hpa $deploymentname --patch $(cat patch-template-hpa-sample-temp.json) -n $namespace"
   kubectl get hpa $deploymentname -n $namespace -o=jsonpath="{.metadata.namespace}{":"}{.metadata.identify}{":"}{.spec.minReplicas}{":"}{.spec.maxReplicas}{"%0Dpercent0A"}" >> /app/pipeline/log/hpa_before_update_$(datetime).properties

#Primary command to patch the scaling configuration
kubectl patch hpa $deploymentname --patch "$(cat patch-template-hpa-sample-temp.json)" -n $namespace

#Primary command to validate the scaling configuration
   kubectl get hpa $deploymentname -n $namespace -o=jsonpath="{.metadata.namespace}{":"}{.metadata.identify}{":"}{.spec.minReplicas}{":"}{.spec.maxReplicas}{"%0Dpercent0A"}" >> /app/pipeline/log/hpa_after_update_$(datetime).properties
rm -f "patch-template-hpa-sample-temp.json" "patch-template-hpa-sample-temp.json".bak

accomplished &icon_emoji="
tempVar=$(cat /app/pipeline/log/hpa_after_update_$(datetime).properties)

#under line is non-compulsory for slack notification.
curl -k --location --request GET "https://slack.com/api/chat.postMessage?token=$(slack_token)&channel=$(slack_channel)&textual content=------HPA+POD+Rely+After+updatepercent3A------%0Dpercent0ANamespacepercent3AHPA-Namepercent3AMinReplicaspercent3AMaxReplicaspercent0Dpercent0A${tempVar}&username=&icon_emoji="

Crea file: patch-template hpa-sample.json

{"spec": { "maxReplicas": >,"minReplicas": >}}

2. Cosmos DB Ridiming

Comandi core

Questo può essere migliorato ulteriormente nella pipeline CI/CD con numerous tecnologie come Shell, Python, Java, ecc.

# For SQL Database:

az cosmosdb sql database throughput replace -g  -a  -n  --max-throughput 

# Validate replace:

az cosmosdb sql database throughput present -g  -a  -n  --query useful resource.autoscaleSettings.maxThroughput -o tsv

#Anticipated Output: 4000

#Enter file format: resourceGroup:accountName:databaseName:maxThroughput:dbType:containerName

Codice Terraform per il ridimensionamento di Cosmos DB

# Terraform configuration for Cosmos DB account with autoscale settings.

useful resource "azurerm_cosmosdb_account" "instance" {
 identify                = "example-cosmosdb-account"
 location            = azurerm_resource_group.instance.location
 resource_group_name = azurerm_resource_group.instance.identify
 offer_type          = "Normal"
 type                = "GlobalDocumentDB"
 enable_automatic_failover = true
 consistency_policy {
   consistency_level = "Session"
 }
}

useful resource "azurerm_cosmosdb_sql_database" "instance" {
 identify                = "example-database"
 resource_group_name = azurerm_resource_group.instance.identify
 account_name        = azurerm_cosmosdb_account.instance.identify
}

useful resource "azurerm_cosmosdb_sql_container" "instance" {
 identify                = "example-container"
 resource_group_name = azurerm_resource_group.instance.identify
 account_name        = azurerm_cosmosdb_account.instance.identify
 database_name       = azurerm_cosmosdb_sql_database.instance.identify
 partition_key_path  = "/partitionKey"
 autoscale_settings {
   max_throughput = 4000
 }
}

3. ridimensionamento degli hub eventi

Comandi core

Questo può essere migliorato ulteriormente nella pipeline CI/CD con numerous tecnologie come Shell, Python, Java, ecc.

# Replace capability:

az eventhubs namespace replace -g  -n  --capacity  --query sku.capability -o tsv

# Validate replace:

az eventhubs namespace present -g  -n  --query sku.capability -o tsv

#Anticipated Output: 6

4. Aggiornamenti di configurazione dell’app dinamica

Comandi core

Questo può essere migliorato ulteriormente nella pipeline CI/CD con numerous tecnologie come Shell, Python, Java, ecc.

# Export present configuration:

az appconfig kv export -n  --label  -d file --path backup.properties --format properties -y

# Import new configuration:

az appconfig kv import -n  --label  -s file --path  --format properties -y

# Validate replace:

az appconfig kv export -n  --label  -d file --path afterupdate.properties --format properties -y

#Enter file format: Key-value pairs in customary properties format (e.g., key=worth).

5. Gestione del traffico e ripristino di emergenza (swap traffico)

Comandi core

Questo può essere migliorato ulteriormente nella pipeline CI/CD con numerous tecnologie come Shell, Python, Java, ecc.

# Replace endpoint standing:

az community traffic-manager endpoint replace --endpoint-status  --name  --profile-name  --resource-group  --type  --query endpointStatus -o tsv

# Validate replace:

az community traffic-manager endpoint present --name  --profile-name  --resource-group  --type  --query endpointStatus -o tsv

#Anticipated Output: Enabled

#Enter file format: profileName:resourceGroup:sort:standing:endPointName

Codice Terraform per Site visitors Supervisor (Swap Site visitors)

useful resource "azurerm_traffic_manager_profile" "instance" {
 identify                = "example-tm-profile"
 resource_group_name = azurerm_resource_group.instance.identify
 location            = azurerm_resource_group.instance.location
 profile_status      = "Enabled"
 traffic_routing_method = "Precedence"

 dns_config {
   relative_name = "exampletm"
   ttl           = 30
 }

 monitor_config {
   protocol = "HTTP"
   port     = 80
   path     = "https://dzone.com/"
 }
}

useful resource "azurerm_traffic_manager_endpoint" "major" {
 identify                = "primaryEndpoint"
 profile_name        = azurerm_traffic_manager_profile.instance.identify
 resource_group_name = azurerm_resource_group.instance.identify
 sort                = "externalEndpoints"
 goal              = "major.instance.com"
 precedence            = 1
}

useful resource "azurerm_traffic_manager_endpoint" "secondary" {
 identify                = "secondaryEndpoint"
 profile_name        = azurerm_traffic_manager_profile.instance.identify
 resource_group_name = azurerm_resource_group.instance.identify
 sort                = "externalEndpoints"
 goal              = "secondary.instance.com"
 precedence            = 2
}

Spiegazione:

Queste configurazioni Terraform consentono l’autoscaling automatico e l’efficace allocazione delle risorse per Cosmos DB e Site visitors Supervisor. Sfruttando IAC, si assicura la coerenza e ottimizzando i costi provocando risorse in modo dinamico in base alla domanda.

Come ridurre i costi di azzurro con scallitura automatica

L’automazione migliora l’efficienza operativa e svolge un ruolo chiave nell’ottimizzazione dei costi. In un ecosistema di microservizi con centinaia di servizi, anche una piccola riduzione delle risorse troppo fornite può portare a notevoli risparmi nel tempo. Riducando dinamicamente le risorse in base alla domanda, paghi solo per ciò di cui hai bisogno.

Regolando dinamicamente l’utilizzo delle risorse, le aziende possono ridurre significativamente i costi del cloud. Ecco esempi concreti:

• Cosmos DB Autoscaling: Advert esempio, se si esegue 4000 ru/s costa $ 1.000 al mese, riducendolo a 1000 ru/s Durante le ore di punta potrebbero abbassare il conto a $ 400 al meseportando a $ 7.200 in risparmi annuali.
• AKS AUTOSCALER: Rimozione automatica dei nodi inutilizzati ti assicura di pagare solo risorse di calcolo attive, tagliando Costi infrastrutturali del 30%.

Visualizzazione del processo: diagramma di sequenza

Per chiarire ulteriormente il flusso di lavoro, considera l’inclusione di Diagramma di sequenza. Questo diagramma delinea il processo passo-passo, dal commit di codice al ridimensionamento, aggiornamenti di configurazione e notifiche, illustrando il modo in cui l’automazione interconnette questi componenti.

Advert esempio, il diagramma mostra:

• Sviluppatore: Commette il codice, innescando la pipeline CI.
• Pipeline CI: Construct, check e pubblica l’artefatto.
• Pipeline CD: Distribuisce l’artefatto su AKS, regola Cosmos DB Throughput, scale gli hub di eventi, aggiorna la configurazione dell’app e gestisce gli endpoint di traffico supervisor.
• Lento: Invia notifiche in tempo reale su ogni passaggio.

Story diagramma rafforza visivamente il processo e aiuta i workforce a comprendere rapidamente il flusso di lavoro complessivo.

Conclusione

L’automazione non è più un lusso: è la pietra angolare delle architetture cloud resilienti e scalabili. In questo articolo, ho dimostrato come le risorse di Azure come Cosmos DB, gli hub di eventi, la configurazione delle app, il gestore del traffico e gli AK possano essere orchestrati con l’automazione usando script bash con shell, configurazioni Terraform, comandi CLI azure e pipeline CI/CD Azure Devops. Questi esempi illustrano un potente approccio all’automazione delle operazioni di microservizi durante il traffico di picco.

Mentre ho mostrato l’ecosistema di Azure, i principi sottostanti dell’automazione sono universali. Tecniche simili possono essere applicate advert altre piattaforme cloud. Sia che tu stia utilizzando AWS con CloudFormation e CodePipeline o Google Cloud con Deployment Supervisor e Cloud Construct, è possibile progettare flussi di lavoro CI/CD che soddisfano le tue esigenze uniche. Abbraccia l’automazione per sbloccare il pieno potenziale della tua infrastruttura, garantendo che le tue applicazioni non solo sopravvivono a periodi advert alto contenuto di richiesta, ma prosperano anche sotto pressione.

Se hai trovato utile questa guida, iscriviti al mio weblog medio per ulteriori approfondimenti sull’automazione del cloud. Commenta di seguito la tua esperienza con il ridimensionamento delle applicazioni o condividi questo con i colleghi che potrebbero trarne beneficio! Il tuo suggestions è prezioso e aiuta a modellare i contenuti futuri, quindi continuiamo la conversazione.

Buon ridimensionamento e che il tuo traffico per le vacanze sia sempre a tuo favore!

Ulteriori letture e riferimenti