Повний посібник з балансування навантаження в кількох хмарах
Балансування навантаження між хмарами забезпечує швидкість, надійність та доступність ваших програм, розподіляючи трафік між кілька хмарних провайдерів та віртуальні приватні сервери такі як AWS, Azure та Google Cloud. Такий підхід покращує продуктивність, мінімізує час простою та безперешкодно обробляє піки трафіку. На відміну від рішень з однією хмарою, балансувальники навантаження з кількома хмарами працюють глобально, використовуючи програмно-визначені системи для гнучкості та масштабованості.
Ключові висновки:
- Глобальний розподіл трафіку: Спрямовує користувачів до найближчого або найпрацездатнішого пулу серверів за допомогою глобального балансування навантаження сервера (GSLB).
- Зменшена затримкаРозумна маршрутизація значно зменшує затримку, наприклад, з 230 мс до 123 мс для німецького користувача, який звертається до сервера США.
- Механізми резервного копіюванняАвтоматизовані перевірки справності та ізоляція трафіку запобігають каскадним збоям під час перебоїв.
- Методи маршрутизації трафікуВключає підходи на основі затримки, географічні, навантажувальні та справності.
- БезпекаТакі функції, як Anycast, захист від DDoS-атак та розвантаження SSL/TLS, захищають трафік.
Балансування навантаження між кількома хмарами є критично важливим для сучасних ІТ-систем, забезпечуючи високу доступність та оптимальну продуктивність у розподілених системах. Нижче ми заглибимося в його архітектуру, проблеми та найкращі практики впровадження.
Мультихмарне та традиційне балансування навантаження: ключові відмінності
Забезпечте майбутнє своєї стратегії балансування навантаження для використання в багатохмарних та гібридних хмарах
sbb-itb-59e1987
Архітектура балансування навантаження в кількох хмарах
Мультихмарні налаштування залежать від Глобальне балансування навантаження сервера (GSLB) розподілити трафік по пули віртуальних серверів розміщені різними постачальниками хмарних послуг у різних регіонах. На відміну від традиційних апаратних систем, прив’язаних до одного центру обробки даних, GSLB працює незалежно від конкретних інфраструктур, що робить її ідеальною для середовищ, розподілених на такі платформи, як AWS, Azure та Google Cloud.
В основі цієї архітектури лежить глобальний транзитний рівень, який централізовано керує мережевими політиками, маршрутизацією та безпекою. Інтегровані перевірки стану відстежують продуктивність, запускаючи автоматичні перемикання на резервний хід за потреби. Разом ці елементи – глобальне балансування навантаження, конфігурації маршрутизації та механізми перемикання на резервний хід – забезпечують надійність багатохмарних систем.
Глобальні балансувальники навантаження та Anycast
Глобальні балансувальники навантаження діють як "балансувальники навантаження балансувальників навантаження", спрямовуючи трафік до регіональних сервісів на основі таких факторів, як стан, пропускна здатність та близькість. Ключовим компонентом цієї системи є Маршрутизація Anycast, який використовує одну IP-адресу, що рекламується з кількох географічних точок через протокол Border Gateway Protocol (BGP). Коли користувачі підключаються, BGP направляє їхній трафік до найближчого центру обробки даних на основі топології мережі.
"Anycast працює принципово: трафік користувача спрямовується до найближчого центру обробки даних, рекламуючи префікс, до якого користувач намагається підключитися, як це визначено протоколом Border Gateway Protocol". – Девід Тубер, Cloudflare
Завдяки Anycast статична глобальна IP-адреса може миттєво перенаправляти трафік до найближчого справного центру обробки даних. Якщо в одному центрі обробки даних виникають проблеми, скасування маршруту BGP гарантує автоматичне перенаправлення трафіку до наступного найближчого місця розташування. Наприклад, Google Cloud використовує цей метод у понад 80 периферійних локаціях, використовуючи алгоритм "Водопад за регіоном", який враховує близькість, навантаження та пропускну здатність для оптимізації потоку трафіку.
Прикладом цього в дії став серпень 2023 року, коли центр обробки даних Cloudflare в місті Ешберн, штат Вірджинія (IAD02), зіткнувся з проблемами з обладнанням. Їхня система "Duomog" безперешкодно перенаправляла трафік на вісім інших справних підрозділів у регіоні, підтримуючи безперебійну роботу 100% без ручного втручання. Це показує, як системи на основі Anycast можуть реагувати на збої в режимі реального часу, значно перевершуючи швидкість традиційних методів відновлення DNS.
Активно-активна проти активно-пасивної конфігурації
Багатохмарні системи часто використовують або активно-активні, або активно-пасивні конфігурації, кожна з яких має свої сильні сторони.
- Активно-активні конфігураціїУ цій конфігурації всі регіони обробляють активний трафік одночасно, максимізуючи використання ресурсів та покращуючи час відгуку. Такий підхід ідеально підходить для систем, які надають пріоритет продуктивності та резервуванню.
- Активно-пасивні конфігураціїТут трафік спрямовується до основного активного пулу, а вторинний пасивний пул перебуває в режимі очікування для відновлення після відмови. Хоча така конфігурація може призвести до повільнішого відновлення після відмови та недовикористання резервних ресурсів, вона спрощує управління та зменшує експлуатаційні витрати.
Наприклад, Big Cartel використовує активно-пасивну стратегію. Їхня CDN, Fastly, отримує дані з Backblaze B2 як основного джерела, а Amazon S3 служить автоматизованою ціллю резервного перемикання. Це забезпечує безперебійне обслуговування під час збоїв, зберігаючи при цьому керовані витрати.
Ці конфігурації, у поєднанні з інтелектуальними механізмами відновлення після збоїв, ще більше посилюють стійкість системи.
Механізми міжхмарного перемикання на резервний архів
Ефективні стратегії відновлення після збоїв залежать від моніторингу стану в режимі реального часу та автоматичного коригування ємності. Ці механізми гарантують, що трафік спрямовується лише до справних кінцевих точок, підтримуючи продуктивність та мінімізуючи затримку під час збоїв.
Деякі системи йдуть ще далі, використовуючи прогнозувальники трафіку для прогнозування потенційних проблем і попереднього налаштування політик відновлення після збоїв. Наприклад, Cloudflare змоделювала регіональний збій, надіславши запити ping сотням тисяч IP-адрес і проаналізувавши зміни BGP. Їхня система передбачила, що 99,81 TP3T трафіку буде успішно перенаправлено до Окленда, що дозволило інженерам превентивно скоригувати політики та уникнути перевантаження резервних місць розташування сплеском трафіку.
Відмовостійкі перемикання між різними хмарними провайдерами організовано за допомогою платформо-незалежних інструментів, таких як Terraform або Pulumi. Ці системи автоматизації безперешкодно обробляють процес відмовостійкого перемикання, забезпечуючи перемикання трафіку на справні альтернативи без ручного втручання чи оновлень DNS. Такий рівень автоматизації забезпечує надійність та ефективність багатохмарних систем навіть під час неочікуваних збоїв.
Методи маршрутизації та розподілу трафіку
Після налаштування багатохмарної архітектури наступним кроком є визначення способу маршрутизації трафіку. Обраний метод маршрутизації безпосередньо впливає на взаємодію з користувачем, продуктивність сервера та загальну ефективність системи.
Маршрутизація на основі затримки та географічна маршрутизація
Маршрутизація на основі затримки гарантує, що користувачі будуть спрямовані до центру обробки даних з найменшим часом обміну даними (RTT). Вимірюючи затримку мережі між діапазонами IP-адрес користувачів та доступними кінцевими точками, цей метод має на меті забезпечити максимально швидкий час відгуку. Це ідеальний вибір для програм, де швидкість має вирішальне значення, таких як платформи фінансової торгівлі або ігри в реальному часі.
Географічна маршрутизація, З іншого боку, зосереджується на фізичному розташуванні користувача. Він спрямовує трафік до найближчої точки присутності на основі джерела DNS-запиту. На відміну від маршрутизації на основі затримки, яка вимірює продуктивність мережі, географічна маршрутизація надає пріоритет близькості. Цей метод особливо корисний для виконання вимог щодо суверенітету даних або доставки контенту, адаптованого до певних регіонів.
Щоб ще більше зменшити затримки, завершення на краю відіграє ключову роль. Розвантаження TCP- та SSL/TLS-з’єднань на межі мережі значно скорочує час з’єднання. Наприклад, Google Cloud повідомляє, що використання зовнішнього балансувальника навантаження програм може зменшити спостережувану затримку для користувача в Німеччині, який звертається до сервера в США, з 230 мс до 123 мс. Аналогічно, розвантаження SSL на межі мережі скорочує затримку встановлення TLS-підтвердження з 525 мс до 201 мс – і навіть до 145 мс з HTTP/2.
"Зовнішній балансувальник навантаження застосунків значно зменшує додаткову затримку для TLS-підтвердження (зазвичай 1–2 додаткові цикли). Це пояснюється тим, що зовнішній балансувальник навантаження застосунків використовує розвантаження SSL, і важлива лише затримка до граничної точки доступу". – Документація Google Cloud
Під час впровадження маршрутизації на основі затримки або географічної маршрутизації вкрай важливо налаштувати резервну кінцеву точку (часто її називають "World") для обробки трафіку з невідображених діапазонів IP-адрес. Без цієї захисної мережі запити з неочікуваних місць розташування можуть бути повністю відхилені.
Хоча методи на основі близькості покращують час відгуку, вони не враховують навантаження на сервер. Саме тут і з'являється динамічна маршрутизація на основі навантаження та справності.
Маршрутизація з урахуванням навантаження та справності
Рішення щодо маршрутизації також повинні враховувати пропускну здатність та стан сервера. Маршрутизація з урахуванням навантаження використовує показники в режимі реального часу для інтелектуального розподілу трафіку. Наприклад, алгоритм "Найменше з’єднання" надсилає трафік на сервер з найменшою кількістю активних з’єднань, тоді як "Найменший час відповіді" вибирає сервер з найшвидшою історичною продуктивністю.
Маршрутизація на основі стану гарантує, що трафік надходить лише на робочі сервери. Автоматизовані перевірки справності контролюють доступність кінцевих точок, і якщо сервер виходить з ладу, балансувальник навантаження припиняє надсилання трафіку на нього. Поріг відновлення після відмови Google Cloud за замовчуванням становить 70%, тобто якщо справних менше 70% кінцевих точок, трафік починає перенаправлятися на резервні сервери. Більш агресивні налаштування використовують автоматичне зливання ємності, встановлюючи ємність серверної частини на нуль, якщо перевірки справності проходить менше ніж 25% її екземплярів.
Для ще більшої стійкості деякі системи використовують превентивне переповнення. Якщо понад 50% серверних частин у регіоні несправні, трафік автоматично перемикається до наступного найближчого справного регіону, запобігаючи перебоям у роботі користувачів.
У сценаріях, де запити різної складності, алгоритм "Найменше невиконаних запитів" може бути ефективнішим, ніж простий підрахунок з’єднань. Цей підхід враховує час обробки запитів, забезпечуючи кращий розподіл навантаження.
Рішення щодо маршрутизації на рівні додатків
Окрім маршрутизації на транспортному рівні, рішення на рівні додатків можуть удосконалити управління трафіком. Маршрутизація 7-го рівня використовує дані, специфічні для програми, такі як HTTP-заголовки, URL-адреси або файли cookie, для прийняття складніших рішень щодо маршрутизації. Такий підхід дозволяє цілеспрямоване управління трафіком.
"Балансувальники навантаження 7-го рівня приймають рішення щодо маршрутизації… використовуючи дані, що відповідають конкретним програмам. Це включає вміст пакетів даних, HTTP-заголовки, URL-адреси та файли cookie". – Tata Communications
Одна поширена функція прикладного рівня — це спорідненість сеансу (або "закріплені сесії"). Це гарантує, що всі запити від користувача під час сеансу надсилаються до одного й того ж екземпляра серверної частини, що важливо для збереження таких даних, як вміст кошика для покупок або стан входу. Хоча спорідненість сеансу може перевизначати алгоритми, що враховують завантаження, вона необхідна для певної логіки програми.
Ще один потужний інструмент – це зважена маршрутизація, який розподіляє трафік на основі призначених ваг. Це особливо корисно під час оновлення або міграції програм. Наприклад, ви можете спрямувати трафік 90% у стабільне робоче середовище, одночасно тестуючи нову версію з рештою 10%. Призначення нульової ваги дозволяє серверам коректно розвантажувати існуючі з’єднання під час технічного обслуговування, не приймаючи нових запитів. Наприклад, Azure Traffic Manager може оновлювати політики маршрутизації протягом однієї хвилини, що дозволяє швидко вносити корективи без простоїв.
Моніторинг та оптимізація продуктивності
Після налаштування стратегій маршрутизації наступним кроком є пильний контроль продуктивності, щоб забезпечити безперебійну роботу в усіх хмарних середовищах. Розумна маршрутизація – це лише частина рівняння, а постійний моніторинг допомагає виявляти вузькі місця та підтримувати максимальну ефективність.
Показники продуктивності в режимі реального часу
Відстеження показників у режимі реального часу є важливим для розуміння того, як працює ваша система. Деякі з найважливіших показників включають доступність шляху передачі даних і стан зонда здоров'я, які перевіряють продуктивність мережі та сервера. Наприклад, Azure Standard Load Balancer перевіряє ці показники кожні дві хвилини. Якщо доступність шляху даних падає нижче 90% (але залишається вище 25%), це активує стан "Знижено", що сигналізує про потенційні проблеми.
Метрики затримки є ще одним ключовим напрямком. Вони допомагають точно визначити, де відбуваються уповільнення. Загальна затримка вимірює час відгуку від початку до кінця, тоді як затримка сервера ізолює час обробки сервером. Якщо загальна затримка висока, але затримка сервера залишається нормальною, проблема, ймовірно, полягає в мережі, а не в самому додатку. У Google Cloud ці показники вибірково перевіряються кожні 60 секунд, хоча залежно від показника може знадобитися від 90 до 210 секунд, щоб дані відобразилися на інформаційних панелях.
Метрики трафіку та пропускної здатності також відіграють вирішальну роль. До них належать кількість запитів (запитів за хвилину), кількість байтів для вхідних та вихідних даних і активні з’єднання. Одна часто недооцінена метрика — це латентність хвоста, особливо 99-й процентиль (p99). Хоча середня затримка може здаватися нормальною, хвостова затримка показує досвід найповільніших користувачів 1%, виявляючи приховані проблеми з продуктивністю. Ця аналітика в режимі реального часу дозволяє вам швидко вносити корективи для підтримки оптимальної продуктивності.
Коригування конфігурації на основі моделей трафіку
Використовуючи ці показники в режимі реального часу, ви можете динамічно коригувати розподіл ресурсів. Окрім поширених стратегій, таких як "Найменше з’єднання" або "Найменший час відгуку", Водоспад за регіонами Цей підхід враховує такі фактори, як близькість, навантаження та пропускна здатність. Це гарантує, що якщо один регіон перенасититься, трафік автоматично перетече до наступного найближчого регіону з доступними ресурсами.
Масштабування відстеження цілі – ще один корисний інструмент. Відстежуючи такі показники, як середнє використання процесора або кількість запитів на ціль, політики автоматичного масштабування можуть коригувати ємність за потреби. Ключовим є вибір показників, які зростають зі збільшенням навантаження, що ініціює додавання ресурсів для задоволення попиту.
Для більш розширених налаштувань, превентивне переповнення може перенаправляти трафік до резервних регіонів, перш ніж основний регіон буде повністю перевантажений. Наприклад, якщо перевірки справності виявлять, що понад 50% серверних частин несправні, трафік переміщується до резервних місць розташування, навіть якщо в основному регіоні залишається певна ємність.
Щоб уникнути непотрібних сповіщень, налаштуйте порогові значення на основі середніх значень за п'ятихвилинні вікна, а не реагуйте на короткочасні сплески. Наприклад, встановлення сповіщення для доступності менше 95% протягом п'яти хвилин допомагає виявляти реальні проблеми, не боячись помилкових тривог.
Автоматизовані сповіщення та вирішення проблем
Автоматизовані сповіщення та відповіді є важливими для підтримки високої доступності в багатохмарних системах. Ручний моніторинг часто є недостатнім у цих складних середовищах. Автоматизовані системи поєднують активні зонди з аналізом трафіку в реальному часі для раннього виявлення проблем. Пасивні перевірки, такі як моніторинг помилок 5xx або тайм-аутів з'єднання, виявляють збої на логічному рівні, які синтетичні зонди можуть пропустити.
"Балансувальники навантаження автоматично налаштовуються для надання інформації про трафік, доступність та затримку… тому балансувальники навантаження часто виступають чудовим джерелом показників SLI без потреби в інструментарії додатків". – Google Cloud
Коли виникають проблеми, автоматизовано відведення трафіку видаляє несправні серверні частини з ротації. Водночас, інструменти оркестрації, такі як Kubernetes або хмарне автомасштабування, запускають заміну екземплярів. Цей процес самовідновлення підтримує роботу вашої системи без втручання людини.
Для глибшого розуміння багатохмарних систем такі інструменти, як Prometheus та Grafana, забезпечують платформо-незалежну спостережуваність. Хмарні рішення, такі як Google Cloud Monitoring, Azure Monitor Insights та Cloudflare Load Balancing Analytics, пропонують додаткові опції. Багато організацій рухаються до уніфікованої спостережуваності за допомогою OpenTelemetry, яка інтегрує метрики, журнали та трасування від усіх хмарних постачальників в єдине, цілісне представлення.
Безпека та відповідність вимогам у багатохмарних середовищах
Під час управління балансуванням навантаження в кількох хмарних системах безпека так само важлива, як продуктивність і надійність. Йдеться не лише про захист трафіку, а й про забезпечення послідовного захисту від різних хмарних постачальників з дотриманням нормативних стандартів. Кожна хмарна платформа має власні конфігурації безпеки, які можуть призвести до прогалин, якщо їх не ретельно керувати. Ці заходи безпеки працюють пліч-о-пліч з уже обговорюваними механізмами динамічної маршрутизації та відновлення після відмови, формуючи комплексну стратегію для кількох хмар.
Захист від DDoS-атак та шифрування трафіку
Технологія Anycast є ключовим захистом від DDoS-атак. Замість того, щоб направляти весь трафік через одну точку, Anycast дозволяє оголошувати ту саму IP-адресу у всіх центрах обробки даних у вашій мережі. Це розподіляє навантаження під час атаки, запобігаючи вузьким місцям. Наприклад, мережа Cloudflare працює приблизно в межах 50 мс від 95% глобальної мережі, підключеної до Інтернету, що забезпечує широку ємність для поглинання атак.
DDoS-атаки зазвичай поділяються на дві категорії: Атаки 4-го рівня, які орієнтовані на транспортні рівні, такі як TCP/UDP-з'єднання, та Атаки 7-го рівня, які зосереджені на рівнях додатків, таких як HTTP-запити. Атаки 7-го рівня особливо складні, оскільки вони імітують легітимний трафік, що ускладнює їх виявлення. Надійний балансувальник навантаження повинен ефективно обробляти обидва типи.
Розвантаження SSL/TLS на рівні балансувальника навантаження спрощує процес шифрування. Він виконує важку роботу з шифрування та дешифрування, а також керування сертифікатами. Однак переконайтеся, що ваші потреби у відповідності не вимагають наскрізного шифрування аж до вихідного сервера.
Брандмауери веб-застосунків та запобігання вторгненням
А однопрохідна архітектура має вирішальне значення для підтримки продуктивності з одночасним поєднанням рівнів безпеки. Замість маршрутизації трафіку через кілька пристроїв безпеки, таких як WAF, IPS та DLP, сучасні шлюзи безпеки перевіряють трафік за один прохід. Це зменшує затримку та покращує загальну пропускну здатність.
"Основним недоліком [об’єднання постачальників] є втрата повної видимості трафіку при роботі позаду іншого постачальника, що перешкоджає роботі багатьох сервісів Cloudflare на основі аналізу загроз, таких як управління ботами, обмеження швидкості атак, запобігання DDoS-атак та база даних репутації IP-адрес". – Cloudflare
Уникайте накладання кількох рівнів безпеки, оскільки це може створити сліпі зони, що послаблюють виявлення загроз. WAF з повним баченням моделей трафіку може краще виявляти ботів, обмежувати швидкість зловмисних клієнтів та ефективно використовувати бази даних репутації IP-адрес. Інспекція на основі країв, який фільтрує трафік ближче до його джерела, забезпечує як високу продуктивність, так і надійний захист.
Ці надійні брандмауери та заходи запобігання вторгненням також допомагають досягти відповідності галузевим стандартам.
Відповідність регіональним та галузевим стандартам
Дотримуючись таких стандартів, як HIPAA, PCI DSS та SOC2 у багатохмарній системі потрібне ретельне управління місцем зберігання та обробки даних. Керуючий рівень вашого балансувальника навантаження може забезпечити юрисдикційна маршрутизація, забезпечуючи обробку клієнтських запитів інфраструктурою в межах певних правових норм.
Класифікація даних відіграє вирішальну роль. Розбийте свої дані на категорії, такі як контент, операційна телеметрія та персональні дані. Кожна категорія повинна мати визначені правила для місць обробки, періодів зберігання та дозволів доступу. Наприклад, персональні дані (PII) можуть потребувати зберігання в межах певного хмарного облікового запису, тоді як агрегована телеметрія може переміщуватися вільніше.
Локалізоване зберігання ключів забезпечує, щоб ключі шифрування залишалися в межах призначених їм юрисдикцій, використовуючи регіональні системи керування ключами (KMS). Якщо географія клієнта незрозуміла, застосовується найсуворіше правило резидентства.
Такі інструменти, як Інфраструктура як код (наприклад, Terraform) може автоматизувати розгортання політик безпеки в хмарах. Це гарантує послідовне застосування правил WAF, обмеження швидкості та контролю доступу. Зберігайте діаграми потоків даних, списки процесорів та правила маршрутизації в системі контролю версій для рецензованих журналів аудиту, що спрощує перевірки та верифікацію відповідності.
Масштабованість та управління ресурсами
Балансування навантаження між кількома хмарами — це не лише забезпечення безперебійної роботи систем, воно також забезпечує гнучкість масштабування та допомагає ефективно керувати витратами. Динамічно регулюючи ресурси залежно від трафіку, воно гарантує, що програми залишатимуться реагуючими в години пік, уникаючи непотрібних витрат у періоди низької завантаженості.
Політики та тригери автоматичного масштабування
Метрики на основі трафіку є ключем до швидкого та ефективного масштабування. Наприклад, моніторинг кількості запитів за секунду (RPS) дозволяє системам реагувати на піки попиту до того, як виникнуть проблеми з продуктивністю. З іншого боку, використання процесора або пам'яті може бути повільнішим – до моменту піку цих показників користувачі вже можуть помітити затримки.
Політики відстеження цілей допомагають підтримувати стабільну продуктивність. Наприклад, встановлення цільового рівня використання процесора 70% гарантує, що автомасштабування вмикається, коли використання перевищує цей рівень, додаючи ресурси за потреби та зменшуючи їх, коли навантаження падає. Наприклад, ресурси Gateway від Google Cloud можуть обробляти до 100 000 000 RPS, забезпечуючи достатню потужність для сценаріїв високого навантаження.
Правильне налаштування періодів ініціалізації для нових віртуальних машин (ВМ) гарантує, що вони не будуть включені до рішень щодо масштабування занадто рано. Крім того, міжрегіональне переповнення тимчасово перенаправляє трафік, доки локальні ресурси повністю не будуть доступні в мережі. Ці стратегії допомагають збалансувати продуктивність і вартість, зберігаючи при цьому надійність.
Оптимізація витрат за допомогою динамічного розподілу ресурсів
Масштабування — це лише один елемент пазла, а ефективний розподіл ресурсів не менш важливий для збереження низьких витрат. Маршрутизація на основі вартості забезпечує спрямування трафіку в регіони з найнижчими витратами на доставку або пропускну здатність, максимально використовуючи кожен долар, витрачений на інфраструктуру.
Налаштування тригерів автомасштабування також може заощадити кошти. Наприклад, встановлення вищого порогу, такого як використання процесора 90% замість 70%, зменшує потребу в підтримці дорогої простою потужності. Регіональне переповнення служить запобіжником, перенаправляючи трафік до інших хмар, коли один регіон досягає свого ліміту. Такий підхід скорочує витрати, водночас забезпечуючи надійне обслуговування.
| Особливість | Традиційний підхід | Багатохмарний підхід |
|---|---|---|
| Масштабованість | Обмежено фізичним обладнанням | Миттєво масштабується між провайдерами |
| Модель витрат | Високі початкові капітальні витрати + технічне обслуговування | Операційні витрати (OPEX) без апаратного забезпечення |
| Доступність | Одноточкові збої обладнання | Розподілено по центрах обробки даних |
Пороги відновлення після відмови додатково уточнюють баланс між витратами та продуктивністю. Зазвичай встановлені на рівні 70%, ці пороги визначають, коли трафік переходить до резервних регіонів. Налаштування цього діапазону від 1% до 99% дозволяє точно налаштувати, наскільки агресивно використовуються ресурси залежно від потреб робочого навантаження.
Обробка стрибків трафіку через хмари
Управління раптовими стрибками трафіку вимагає розумного розподілу навантаження. Алгоритми каскаду пріоритет заповнення найближчого до місткості регіону перед перенаправленням переповнення до наступного найближчого регіону. Такий підхід мінімізує затримку та уникає перевантаження будь-якого окремого постачальника хмарних послуг або центру обробки даних.
Ще одним запобіжним заходом є превентивне переповнення. Якщо понад 50% серверних частин у регіоні несправні, трафік перенаправляється, навіть якщо ще залишилася певна ємність. Це дозволяє уникнути перенаправлення користувачів до частково деградованих систем. Ємність відновлюється лише після того, як принаймні 35% серверних екземплярів залишаються стабільними протягом 60 секунд, запобігаючи постійному перемиканню між активним та неактивним станами.
Ізоляція трафіку пропонує додатковий контроль. У режимі "суворої" ізоляції трафік скидається, а не перенаправляється до інших регіонів. Це особливо корисно для чутливих до затримки програм або випадків, коли дані повинні залишатися в межах певних юрисдикцій для дотримання вимог. Програмні балансувальники навантаження, які працюють на різних платформах, таких як AWS, Azure та Google Cloud, роблять цей рівень гнучкості можливим, забезпечуючи плавний розподіл трафіку без апаратних обмежень.
Посібник з впровадження та розгортання
Налаштування балансування навантаження між кількома хмарами вимагає ретельного планування та точного виконання. Процес включає підключення різних хмарних середовищ, налаштування потоку трафіку між ними та автоматизацію завдань для мінімізації помилок, що виконуються вручну.
Налаштування багатохмарної інтеграції
Перший крок – це встановлення безпечного з’єднання між постачальниками хмарних послуг та виділені сервери та локальної інфраструктури. Зазвичай це робиться за допомогою Хмарний VPN або Хмарне з'єднання (Виділені або партнерські), які створюють безпечні тунелі, що з'єднують середовища. Після встановлення з'єднання розгорніть агенти керування в кожному регіоні для підключення центральної консолі до розподілених екземплярів балансувальника навантаження.
Щоб забезпечити інтеграцію, відкрийте необхідні порти: Порт 53 для DNS, Порт 3009 для обміну показниками (MEP) та Порт 443 для управління. Визначте Групи кінцевих точок мережі (NEG) або вкажіть IP-адреси сайтів для всіх ресурсів у хмарах. Це дозволяє балансувальнику навантаження ідентифікувати та направляти трафік до певних комбінацій IP:порт. Крім того, налаштуйте перевірки справності для моніторингу доступності кінцевих точок, гарантуючи, що трафік спрямовується лише до справних пулів серверів.
Після налаштування підключення та моніторингу справності наступним кроком є налаштування стратегій розподілу трафіку.
Налаштування політик розподілу трафіку
Вибір правильного алгоритму розподілу є ключем до ефективного управління трафіком у хмарах. Наприклад:
- Водоспад за регіонамиЦей метод зменшує затримку, заповнюючи найближчу область до повної ємності, перш ніж перенаправляти переповнений трафік до наступного найближчого розташування.
- Розпилюйте на регіонЦе забезпечує рівномірний розподіл трафіку по всіх зонах.
Встановити пороги відновлення після відмови на 70% щоб трафік змінювався, коли рівень працездатності кінцевих точок падає нижче цього рівня. Увімкніть автоматичне виснаження ємності, яке спрацьовує, коли їх менше ніж 25% екземплярів-членів проходять перевірки справності. Це автоматично встановлює пропускну здатність серверної частини на нуль, запобігаючи перенаправленню трафіку до несправних екземплярів.
Для більш детального контролю використовуйте маршрутизація на рівні додатків (рівень 7). Це дозволяє керувати трафіком на основі HTTP-заголовків, файлів cookie або URL-шляхів. Зважений розподіл трафіку особливо корисний для розгортань типу «канарі», наприклад, для спрямування 95% трафіку до стабільних серверних частин, одночасно тестуючи нові версії з рештою 5%. Для середовищ із суворими вимогами до дотримання вимог увімкніть режим "STRICT", щоб забезпечити ізоляцію трафіку, скидаючи трафік замість того, щоб дозволяти переповнення між регіонами.
Після впровадження політик автоматизація може допомогти оптимізувати ці конфігурації.
Автоматизація процесів за допомогою API
Автоматизація зменшує кількість помилок, що виникають вручну, та пришвидшує розгортання. Такі інструменти, як Тераформа або Командний рядок gcloud можна використовувати для програмного керування правилами переадресації, картами URL-адрес та бекенд-сервісами. У контейнерних системах, нативні API Kubernetes, такі як API шлюзу або Вхідний багатокластерний доступ (MCI), може обробляти розподіл трафіку між кластерами. Зазвичай проекти підтримують до 100 Багатокластерний вхід і 100 Багатокластерний сервіс ресурси за замовчуванням.
Розгорніть Кластер конфігурації щоб служити центральною точкою керування для балансування навантаження кількох кластерів. Використовуйте API для встановлення політик масштабування відстеження цілей, підтримуючи використання процесора на бажаному рівні та адаптуючись до змін трафіку. Пов’язуйте перевірки справності безпосередньо з ємністю серверної частини за допомогою API автоматичного вичерпання ємності та налаштовуйте splitBrainThresholdSeconds щоб уникнути швидких змін DNS під час тимчасових проблем з мережею. Стандартизуйте конфігурації за допомогою політик обслуговування на основі YAML, щоб забезпечити узгодженість налаштувань на різних платформах, таких як AWS, Azure та Google Cloud.
Висновок
Короткий зміст основних моментів
Балансування навантаження в кількох хмарах спирається на гнучкий, програмно-орієнтований підхід що забезпечує ефективний розподіл трафіку між кількома постачальниками, уникаючи прив'язки до певного постачальника. Оскільки компанії впроваджують розподілені системи для задоволення зростаючих вимог до продуктивності та надійності, ці методи стали незамінними.
Ключові стратегії, такі як Глобальне управління трафіком (GTM) на DNS або граничному рівні та Балансування навантаження приватної мережі (SLB) у межах певних центрів обробки даних закладають основу для надійної багатохмарної конфігурації. Інтелектуальні методи маршрутизації, такі як Водоспад за регіонами щоб зменшити затримку або Найменше необроблених запитів для обробки складних завдань – допомагають спрямовувати трафік до найшвидших та найстабільніших кінцевих точок. Моніторинг стану в режимі реального часу в поєднанні з автоматичне зливання ємності, забезпечує обхід деградованих ресурсів, тоді як автоматизовані механізми відновлення після збою перенаправляють трафік, коли стан системи падає нижче прийнятних порогових значень.
Безпека та продуктивність працюють пліч-о-пліч у цих конфігураціях. Такі функції, як edge SSL/TLS-термінація, зменшують затримку під час встановлення зв'язку, а також... Маршрутизація рівня 7 з урахуванням додатків приймає рішення на основі HTTP-заголовків, файлів cookie або певних URL-шляхів. Послідовне забезпечення дотримання Брандмауери веб-застосунків (WAF) і Керування ідентифікацією та доступом (IAM) Політики на всіх платформах допомагають усунути потенційні вразливості та підтримувати безпечне середовище.
З огляду на ці принципи, наступні кроки можуть допомогти вам у створенні надійної та ефективної багатохмарної стратегії.
Наступні кроки для успіху в багатохмарній сфері
Щоб максимально використати переваги балансування навантаження між кількома хмарами, розгляньте такі практичні кроки:
- Використання інфраструктури як коду (IaC): Такі інструменти, як IaC, дозволяють програмно керувати правилами переадресації, картами URL-адрес та серверними службами. Це не лише зменшує кількість помилок, що виникають вручну, але й пришвидшує розгортання з кількох днів до кількох хвилин.
- Централізувати моніторинг: Впроваджуйте інструменти, які надають аналітику затримки та використання ресурсів у режимі реального часу у вашій багатохмарній системі. Така видимість допомагає вам приймати обґрунтовані рішення та підтримувати справність системи.
- Впровадити масштабування відстеження цілей: Динамічно регулюйте потужність на основі показників продуктивності, щоб задовольнити попит без надмірного виділення ресурсів.
- Забезпечити ізоляцію трафіку: Ізолюючи трафік, ви можете запобігти каскадному поширенню регіональних збоїв по всій системі, обмежуючи перебої в одній області.
с 94% робочих навантажень Працюючи в певній формі багатохмарного середовища до 2021 року, ці практики більше не є необов'язковими – вони є важливими для збереження конкурентоспроможності в сучасному швидкозмінному цифровому середовищі.
поширені запитання
Як мені вибрати між активно-активним та активно-пасивним?
При виборі між активний-активний і активно-пасивний налаштування, все зводиться до балансування ефективності, відмовостійкості та складності.
Ан активний-активний конфігурація використовує всі сервери одночасно, що підвищує пропускну здатність та забезпечує кращу стійкість. Однак, вона вимагає більше зусиль для управління та обслуговування. З іншого боку, активно-пасивний підтримує один сервер активним, поки інший залишається в режимі очікування. Цей варіант простіший в управлінні та забезпечує передбачуваний процес відновлення після збою.
Пріоритети вашої організації – чи то продуктивність, простота керування чи відмовостійкість – визначатимуть правильний вибір відповідно до ваших потреб.
Які налаштування перевірки справності запобігають невдалим перемиканням на резервне копіювання?
Щоб уникнути проблемних перемикань на інший рахунок, налаштуйте перевірки справності за допомогою кілька успішних порогів зондування та налаштувати пороги часу очікування та збоїв. Такий підхід гарантує, що лише дійсно несправні серверні частини позначатимуться та видалятимуться з обслуговування. Точне налаштування цих параметрів допомагає підтримувати стабільну продуктивність та мінімізувати непотрібні перерви.
Які показники найважливіші для затримки в кількох хмарах?
Коли йдеться про вимірювання затримки в кількох хмарах, є кілька критично важливих показників, на які слід звернути увагу:
- Час відповіді програми: Це вимірює, як швидко застосунок реагує на запити користувачів, пропонуючи пряме уявлення про взаємодію з користувачем.
- Час передачі даних через мережу: Це відстежує час, необхідний для передачі даних від джерела до місця призначення та назад, висвітлюючи потенційні затримки в мережі.
- Метрики ефективності ресурсівВони зосереджені на продуктивності серверів, баз даних або інших хмарних ресурсів, допомагаючи виявляти будь-які вузькі місця.
Разом ці показники дають чітке уявлення про наскрізну затримку та швидкість реагування системи, що полегшує точне налаштування продуктивності там, де це найважливіше.
