ويتيح التوسع الآلي للطلبات تعديل الموارد تلقائياً استناداً إلى متطلبات عبء العمل، ويؤدي تنفيذ عملية فعالة للتوسع الآلي إلى تحسين الأداء وتخفيض التكاليف، ويوفر هذا الدليل خطوات عملية لوضع تصعيد آلي باستخدام تحليل عبء العمل.

Understanding Azure Auto-scaling

ويكيف التوسع الآلي بصورة دينامية عدد الموارد مثل الآلات الافتراضية أو خدمات التطبيقات، ويعتمد على القياسات مثل استخدام وحدة منع الحمل أو ذاكرة أو مقاييس العرف لتحديد متى يرتفع أو ينخفض.

تحليل أنماط العمل

قبل تشكيل هيكل آلي، تحليل أنماط عبء العمل لتحديد فترات الذروة واتجاهات استخدام الموارد، واستخدام مرصد أزور لجمع البيانات عن أداء التطبيقات وسلوك عبء العمل على مر الزمن.

Coniguring Auto-scaling in Azure

وتوفر شركة Azure خيارات للتصنيف الآلي في مختلف الخدمات، وذلك من أجل وضع جدول آلي:

  • نفايغيت إلى بوابة أزور واختيار مجموعة مواردك
  • اختر الخدمة التي تريدها على نطاق آلي مثل خدمة التأليف أو مجموعة الماشين الافتراضية
  • "إدخلوا إلى "التسلق أو "الحجم
  • تحديد القواعد القائمة على القياسات مثل النسبة المئوية لوحدة تحليل البرامج أو القياسات الجمركية.
  • تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى لعدد الحالات التي تُحدَّد لمراقبة الحدود القصوى.

الرصد والتعديلات المتعلقة بالتصنيف الآلي

ويضمن الرصد المستمر زيادة القدرة على العمل الآلي ما زال فعالا، واستخدام مرصد أزور لتتبع مقاييس الأداء وتعديل قواعد التقسيم مع تطور أنماط عبء العمل، ويساعد الاستعراض المنتظم على تحقيق الاستخدام الأمثل للموارد وكفاءة التكاليف.