Select Page

Azure Autoscale: Ressourcen automatisiert skalieren und Computing-Ausgaben sofort reduzieren

Azure Autoscale: Ressourcen automatisiert skalieren und Computing-Ausgaben sofort reduzieren

Ungenutzte Cloud-Ressourcen können Ihr Computing-Budget unnötig belasten, und im Gegensatz zu älteren On-Premises-Architekturen ist es nicht erforderlich, Rechenressourcen für Zeiten mit hoher Auslastung „auf Reserve“ bereitzuhalten.

Mit Autoscaling on Azure automatisch Computing-Kosten sparen

Autoscaling ist eine neue Funktion von Microsoft Azure, mit der sie automatisch Kosteneinsparungen für Ihre Azure-Workloads erzielen. Dies geschieht, indem die genutzten Ressourcen automatisch hoch- und runterskaliert werden, um die Kapazität besser an Ihren momentan herrschenden Bedarf anzupassen. Hierdurch können die Ausgaben für dynamische Workloads mit naturgemäßen Spitzen in der Nachfrage erheblich reduziert werden.

In vielen Fällen haben Workloads mit gelegentlicher hoher Spitzennachfrage nämlich eine niedrige durchschnittliche Auslastung, so dass sie sich nur bedingt für andere Kostenoptimierungsverfahren wie Rightsizing und Reservierungen eignen.

Die richtigen Ressourcen zur richtigen Zeit mit Autoscaling on Azure

In Zeiten, in denen eine Anwendung die Cloud-Ressourcen stärker beansprucht, fügt Autoscaling Ressourcen hinzu, um die Last zu bewältigen und die Service-Level-Agreements für Leistung und Verfügbarkeit zu erfüllen. Und in Zeiten, in denen die Nachfrage sinkt (nachts, an Wochenenden und Feiertagen), kann Autoscaling ungenutzte Ressourcen entfernen, um die Kosten zu senken.

Autoscaling skaliert automatisch zwischen der minimalen und der maximalen Anzahl von Instanzen und startet, entfernt oder fügt VMs automatisch auf der Grundlage einer Reihe von individuell anpassbaren Regeln hinzu. Hierdurch können Sie mit Autoscaling Kostenoptimierung nahezu in Echtzeit erreichen.

Stellen Sie es sich so vor: Anstatt einen Anbau mit zusätzlichen Schlafzimmern zu bauen, der die meiste Zeit des Jahres ungenutzt bleibt, schließen Sie eine Vereinbarung mit einem nahegelegenen Hotel. Ihre Gäste können jederzeit und in letzter Minute einchecken und das Hotel berechnet Ihnen automatisch nur die Tage, an denen sie kommen.

Somit nutzen Sie nicht nur die Elastizität der Cloud, indem Sie nur dann für die Kapazität zahlen, wenn Sie sie benötigen. Sondern Sie können auch Ihren Wartungs- und Überwachungsaufwand reduzieren, da die Leistung der Systeme nicht ständig überwacht und manuelle Entscheidungen über das Hinzufügen oder Entfernen von Ressourcen getroffen werden müssen. Denn dies geschieht mit Azure Autoscaling vollkommen automatisch.

Welche Dienste können Sie mit Autoscaling on Azure automatisch skalieren?

Microsoft bietet eine integrierte Autoskalierung mit Azure Monitor Autoscale für die meisten Compute-Optionen in Azure. Zusätzlich haben wir Ihnen zu jeder Option die genaue Anleitung von Microsoft verlinkt, sodass Sie Autoscaling sofort bei allen Ihren Diensten aktivieren können:

100% automatisiertes Autoscaling bei Azure Functions

Azure Functions unterscheidet sich von den vorherigen Optionen, da Sie keine Regeln für die automatische Skalierung konfigurieren müssen. Der von Ihnen gewählte Hosting-Plan bestimmt automatisch, wie Ihre Funktionsanwendung skaliert wird:

Mit einem Verbrauchsplan wird Ihre Functions-App automatisch skaliert, und Sie zahlen nur für Rechenressourcen, wenn Ihre Funktionen auch ausgeführt werden.

Mit einem Premium-Plan skaliert Ihre Anwendung automatisch je nach Bedarf und verwendet sofort einsatzfähige Worker, die Anwendungen ohne Verzögerung ausführen, nachdem sie im Leerlauf waren.

Mit einem dedizierten Plan führen Sie Ihre Funktionen innerhalb eines App-Service-Plans zu den regulären Tarifen Ihres App-Services aus.

Einheitliches Autoscaling für VMs, Azure App Service und Azure Cloud Service

Azure Monitor Autoscale bietet einen einheitlichen Satz von Autoscaling-Funktionen für Skalierungssätze für virtuelle Maschinen, Azure App Service und Azure Cloud Service. Die Skalierung kann nach einem Zeitplan oder basierend auf einer Laufzeitmetrik, wie CPU- oder Speichernutzung, erfolgen.

Wenn Sie Ihren individuellen Anforderungen entsprechen, können Sie die integrierten Autoscaling-Funktionen der Plattform nutzen. Falls Ihre Anforderungen spezifischer sind, sollten Sie sorgfältig prüfen, ob Sie wirklich komplexere Skalierungsfunktionen benötigen. Beispiele für zusätzliche Anforderungen sind eine höhere Granularität der Steuerung, verschiedene Möglichkeiten zur Erkennung von Auslöseereignissen für die Skalierung, die Skalierung über Abonnements hinweg und die Skalierung anderer Arten von Ressourcen.

Beachten Sie, dass sich das Anwendungsdesign darauf auswirken kann, wie die Anwendung mit der Skalierung bei steigender Last umgeht. Überlegungen zum Design skalierbarer Anwendungen, einschließlich der Auswahl des richtigen Datenspeichers und der VM-Größe, finden Sie bei Microsoft direkt hier.

Zusätzlich ist zu beachten, dass es im Allgemeinen besser ist, die Anwendung zu skalieren als sie zu verkleinern. Eine Verkleinerung ist in der Regel mit Deprovisionierung oder Ausfallzeiten verbunden. Es ist also besser, kleinere Instanzen zu wählen, wenn die Arbeitslast stark schwankt, und diese dann nach oben zu skalieren, um das erforderliche Leistungsniveau zu erreichen. Autoscale on Azure können Sie derzeit über das Azure-Portal, PowerShell, Azure CLI oder die Azure Monitor REST API einrichten.

Als langjähriger IT-Dienstleister mit Schwerpunkt auf Microsoft-Leistungen betreuen wir sowohl bei unseren Kunden aus dem Mittelstand als auch bei großen Konzernen auf Microsoft Azure basierende Lösungen ganz nach individuellem Umfang. Durch unsere Erfahrung und das Know-how unserer Azure-Spezialisten bieten wir Ihnen jederzeit die beste Cloud zum günstigsten Preis.

Über den Autor

Tobias Roller

Technik begeistert: Chancen der Digitalisierung, moderne Apps und zukünftige Trends stehen im Mittelpunkt meiner Beiträge.

Hinterlassen Sie uns einen Kommentar:

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

Kategorien

ARCHIV