O que é dimensionamento automático em SaaS?

Escalabilidade e elasticidade

Aprenda como o dimensionamento automático funciona no SaaS, por que é crucial para o seu negócio e como implementá-lo de forma eficaz. Explore métricas importantes, tipos de políticas e exemplos do mundo real.

What is auto-scaling?

Auto-scaling is a feature that adjusts a SaaS application’s resources up or down based on current usage. When there are more users, auto-scaling increases available resources – on the flip side, it decreases them during quiet periods. 

How does auto-scaling work in the context of SaaS?

As empresas de SaaS precisam de autoescalonamento porque geralmente não sabem quando o tráfego está aumentando ou diminuindo. Embora às vezes seja previsível (por exemplo, o lançamento de um produto), eventos globais repentinos e picos inesperados são onde o autoescalonamento deve ser implantado.

Quais são os principais benefícios do autoescalonamento para empresas de SaaS e seus clientes?

Razões pelas quais você deve usar o dimensionamento automático em seu negócio de SaaS incluem: 

  • Desempenho: Use o dimensionamento automático para que seu site ou aplicativo funcione perfeitamente durante períodos de pico; sem ele, você pode encontrar interrupções de serviço. 
  • Disponibilidade: Você precisa implementar o dimensionamento automático para que os clientes possam acessar seu site, produto e serviços 24 horas por dia, 7 dias por semana.
  • Cost Optimization: Use o dimensionamento automático para aumentar e diminuir com base no uso em tempo real - você corre o risco de despesas desnecessárias se usar um método alternativo.

Quais métricas são normalmente usadas para acionar eventos de autoescalonamento?

As métricas usadas para acionar o dimensionamento automático incluem: 

  • Utilização da CPU: A quantidade de CPU sendo usada em um determinado momento.
  • Uso de memória: Quanta memória um aplicativo ou site está usando em tempo real.
  • Network Traffic: Incoming and outgoing site visitors and app users.
  • Request Latency: Response times to user requests; this depends on how many users are on the same server. 
  • Queue Length: Pending queue requests; auto-scaling up is triggered when this is higher.

Quais são os diferentes tipos de políticas de dimensionamento automático e quando você usaria cada uma?

Diferentes políticas de dimensionamento automático funcionam em vários cenários. Aqui está uma lista de algumas comuns e quando você deve usá-las: 

  • Rastreamento de meta: Move recursos com base em uma métrica como comprimentos médios de fila; use quando você conhece suas cargas de trabalho. 
  • Dimensionamento por etapas: Dimensiona dentro dos limites definidos por você; use se você for iniciante.
  • Dimensionamento agendado: Dimensiona com base em horários agendados; use se você conhece os padrões de tráfego diários ou semanais.

 

Quais são alguns exemplos do mundo real de empresas de SaaS utilizando com sucesso o dimensionamento automático para atender à demanda flutuante?

Exemplos de empresas de SaaS que usam dimensionamento automático com base na demanda: 

  • Shopify: Define parâmetros para dimensionar automaticamente os recursos durante períodos de alto tráfego, como Black Friday e a temporada de férias.
  • Slack: Considera os horários de pico de mensagens (por exemplo, horário de trabalho) para alocar recursos conforme necessário.
  • Netflix: Auto-scaling parameters are set to manage traffic when more viewers are online (e.g. evenings and weekends).

 

Conclusão

SaaS companies should use auto-scaling to manage resources during high and low activity. Amazon Web Services, Pepperdata, and Google Cloud are three tools with auto-scaling. Consider whether you need target tracking, step scaling, or scheduled scaling.

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