Auto-Scaling 可以被认为是 Clustering 的一个高级概念吗?

Auto-Scaling 可以被认为是 Clustering 的一个高级概念吗?

自从使用了自动缩放后,除了规模自动改变之外,它似乎与聚类没有什么不同。

我认为它们的共同点是都通过在多个实例之间分配流量来提高可用性。

不同之处在于自动缩放可以增加或减少实例。

我想知道我的概念是否正确。
如果您能附上链接以供参考,我将不胜感激。

答案1

不是。自动扩展本身不需要计算实例是任何类型的集群。相反,它是一种容量管理功能。基础设施的可选组件。

集群是一个多节点系统,可以紧密协调对共享资源的访问。分布式存储系统。管理虚拟机的多节点虚拟机管理程序。故障转移集群。堆叠式网络交换机。共享内存超级计算机。每个节点都有节点,可以与其他节点通信,了解谁拥有什么。

与自动扩展组的反例形成对比,其中每个节点都是独立的。考虑一个测试配置,其中实例启动 CPU 消耗任务。该stress程序或计算圆周率的万亿位。超过 CPU 使用阈值后,将启动更多实例。但它们彼此之间没有通信。也许系统收集了 CPU 和内存利用率等指标来评估容量,但我认为这与故障转移群集不属于同一类别。

在这一组计算实例前面添加一个负载均衡器,确保组合系统可以自动扩展并具有高可用性。

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