অটো-স্কেলিং ও লোড ব্যালেন্সিং ইন দ্য ক্লাউড

১ · অটো-স্কেলিং গ্রুপ — ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই ভেরিয়েবল লোড সামলানো

L05-এ আমরা দেখেছি হরাইজন্টাল স্কেলিং মানে একই সাইজের আরও ইনস্ট্যান্স যোগ করা। কিন্তু বাস্তব ট্রাফিক প্রতিনিয়ত ওঠানামা করে — ম্যানুয়ালি প্রতিবার ইনস্ট্যান্স যোগ/সরানো অবাস্তব। অটো-স্কেলিং গ্রুপAuto-Scaling Groupএকটি নির্ধারিত মেট্রিক (যেমন CPU ব্যবহার)-এর উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনস্ট্যান্স যোগ বা সরানোর একটি ক্লাউড সার্ভিস — নির্ধারিত সর্বনিম্ন ও সর্বোচ্চ সীমার মধ্যে। এই সমস্যার সমাধান — এটি ক্রমাগত একটি নির্ধারিত মেট্রিক (সাধারণত CPU ব্যবহার) পর্যবেক্ষণ করে এবং প্রয়োজন অনুযায়ী ইনস্ট্যান্স যোগ বা সরায়, সবসময় একটি নির্ধারিত সর্বনিম্ন (min) ও সর্বোচ্চ (max) সীমার মধ্যে থেকে — যাতে খরচ নিয়ন্ত্রণে থাকে (সীমাহীন স্কেল-আপ না হয়) এবং সার্ভিস কখনও সম্পূর্ণ বন্ধ না হয়ে যায় (min-এর নিচে না নামে)।

২ · স্কেলিং পলিসি — কখন, কীভাবে স্কেল করা হবে

৩ · লোড ব্যালেন্সার — অটো-স্কেলিং গ্রুপের সঙ্গী

অটো-স্কেলিং গ্রুপ ইনস্ট্যান্স যোগ/সরালেও, ক্লায়েন্ট ট্রাফিক কীভাবে সঠিক, বর্তমানে-সুস্থ ইনস্ট্যান্সে পৌঁছাবে? এই কাজটি করে লোড ব্যালেন্সারLoad Balancerবর্তমান সুস্থ ইনস্ট্যান্স পুলের মধ্যে ইনকামিং ট্রাফিক বিতরণ করা একটি সার্ভিস — অটো-স্কেলিং গ্রুপের সাথে ক্রমাগত সিঙ্কে থাকে। — এটি ক্রমাগত অটো-স্কেলিং গ্রুপের বর্তমান, সুস্থ ইনস্ট্যান্স পুলের একটি লিস্ট রাখে এবং শুধুমাত্র সেই ইনস্ট্যান্সগুলোতে ট্রাফিক পাঠায়। System Design কোর্সে লোড ব্যালেন্সিং-এর অ্যালগরিদম (রাউন্ড-রবিন, লিস্ট-কানেকশন ইত্যাদি) বিস্তারিত কভার করা হয়েছে — এখানে আমাদের মূল ফোকাস ক্লাউড-নির্দিষ্ট কোণ থেকে: লোড ব্যালেন্সার ও অটো-স্কেলিং গ্রুপ একটি জুটি হিসেবে কাজ করে — একটি ক্যাপাসিটি ঠিক করে, অন্যটি সেই ক্যাপাসিটির মধ্যে ট্রাফিক ভাগ করে।

৪ · অটো-স্কেলিং সিদ্ধান্ত সিমুলেশন — Python উদাহরণ

নিচের কোড সেলে আমরা একটি সরল টার্গেট-ট্র্যাকিং স্কেলিং সিদ্ধান্ত ফাংশন লিখব এবং সিমুলেটেড CPU রিডিংয়ের একটি সিরিজের উপর প্রয়োগ করব — দেখব কীভাবে এটি ৬০% টার্গেট CPU-এর কাছাকাছি থাকার চেষ্টা করে।

# সরল টার্গেট-ট্র্যাকিং অটো-স্কেলিং সিদ্ধান্ত সিমুলেশন

def decide_scaling_action(current_instances, cpu_pct, target=60, min_i=2, max_i=10):
    """CPU ব্যবহার টার্গেটের তুলনায় বেশি/কম হলে স্কেল-আপ/ডাউন সিদ্ধান্ত নেয়।"""
    if cpu_pct > target + 15 and current_instances < max_i:
        new_count = min(current_instances + 1, max_i)
        return "scale-up", new_count
    elif cpu_pct < target - 15 and current_instances > min_i:
        new_count = max(current_instances - 1, min_i)
        return "scale-down", new_count
    else:
        return "no-change", current_instances

# সিমুলেটেড CPU রিডিং সময়ের সাথে (illustrative)
cpu_readings = [45, 55, 78, 85, 90, 82, 65, 50, 35, 30, 55, 62]

instances = 3
print(f"{'সময়':6}{'CPU%':8}{'সিদ্ধান্ত':14}{'নতুন ইনস্ট্যান্স সংখ্যা'}")
for tick, cpu in enumerate(cpu_readings):
    action, instances = decide_scaling_action(instances, cpu)
    print(f"{tick:<6}{cpu:<8}{action:14}{instances}")