آشنایی با Scale Out (بین Scale Up و Scale Out کدام یک را انتخاب کنیم؟)

در مقاله قبلی در خصوص Scale Up، مزایا و معایب آن صحبت کردیم. حتی مثال هایی از نیاز به این مقیاس پذیری را بیان کردیم. در این مقاله قصد داریم تا به مقیاس پذیری دیگر یعنی Scale Out بپردازیم و تمامی موارد مشابه Scale Up را برای آن نیز مورد بررسی قرار دهیم و در آخر با یک نتیجه گیری، روش مناسب شما را معرفی کنیم. با ما همراه باشید.

منظور از Scale Out چیست؟

Scale Out رویکردی برای افزایش مقیاس پذیری سیستم با جایگزینی سخت‌افزار به جای ارتقای آن است. این روش بر خلاف Scale Up که بر ارتقای تجهیزاتی سرور مرکزی متمرکز است، با افزودن سرورهای جدید به شبکه ظرفیت، عملکرد و قابلیت سیستم را افزایش می‌دهد.

به دلایل زیر Scale Out به طور کلی کارآمدتر و مؤثرتر از Scale Up است:

• قابلیت انعطاف‌پذیری بیشتری برای پاسخگویی به نیازهای متغیر ارائه می‌دهد. با افزودن سرورهای بیشتر، می‌توان به راحتی ظرفیت سیستم را افزایش داد.
• هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد. چرا که به جای سرمایه‌گذاری کلان برای ارتقای سخت‌افزار موجود، می‌توان سرورهای جدید با کارایی بالاتر را به تدریج اضافه کرد.

استفاده از زیرساخت توزیع‌شده مبتنی بر ابر (Cloud) مزایای بیشتری به همراه دارد. در این روش، کاربر نیازی به خرید مستقیم سخت‌ افزار جدید ندارد. به جای آن، می‌تواند بر اساس نیاز خود منابع ابری مانند سرورهای مجازی (Virtual Machines) را اجاره کند. این امر باعث می‌شود هزینه‌های سرمایه‌گذاری اولیه کاهش یابد و قابلیت ارتقای آسان و سریع سیستم فراهم شود.

در حالی که Scale Out امکان تکثیر منابع یا سرویس‌ها را فراهم می‌کند، یکی از ویژگی‌های کلیدی آن Fluid Resource Scaling است. این ویژگی به شما امکان می‌دهد تا به سرعت و به طور مؤثر به درخواست‌های متعدد پاسخ دهید.

چه زمانی باید زیرساخت خود را Scale Out کنیم؟

نیاز به یک استراتژی مقیاس پذیر طولانی مدت:

ماهیت مقیاس‌گذاری افزایشی (Incremental Scaling) در Scale Out، به شما این امکان را می‌دهد تا زیرساخت خود را برای رشد بلندمدت پیش‌بینی‌شده داده‌ها، به صورت تدریجی ارتقا دهید. بر اساس اهداف مورد نظر، امکان افزودن یا حذف اجزا (Components) سیستم وجود دارد.

نیاز به ارتقاء منعطف:

Scale Out محدودیت‌های ناشی از فناوری رو به فرسودگی (Depreciating Technology) و همچنین وابستگی به تامین‌کننده خاص (Vendor Lock-In) برای سخت‌افزارهای اختصاصی را رفع می‌کند.

نیاز به توزیع بار کاری ذخیره‌سازی:

Scale Out برای سناریوهایی که نیازمند توزیع workload ذخیره‌سازی بر روی گره‌های ذخیره‌سازی (Storage Nodes) متعدد است، ایده‌آل می‌باشد. این رویکرد امکانی را فراهم می‌سازد تا workload به صورت موازی بر روی چندین گره پردازش شود و در نتیجه عملکرد و ظرفیت ذخیره‌سازی کل سیستم را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

مثال‌هایی از مقیاس پذیری افقی

پلتفرم‌های Social Networking

یک پلتفرم شبکه اجتماعی با رشد سریع که باید حجم عظیمی از محتوای تولید شده توسط کاربر را مدیریت کند، نیاز به ذخیره و بازیابی حجم وسیعی از داده‌ها از جمله پروفایل‌های کاربری، پست‌ها و محتوای چند رسانه‌ای دارد. Scale Up ممکن است به صورت موقتاً راهگشا باشد. با این حال، با رشد پلتفرم و جذب کاربران بیشتر، Scale Out به یک ضرورت تبدیل می‌شود.

با افزودن سرورهای بیشتر به شبکه، این امکان برای پلتفرم فراهم می‌شود تا عملیات ذخیره و بازیابی داده‌ها را بین سرورها توزیع کند. این کار باعث می‌شود تا داده‌های حجیم و با سرعت بالای تولید شده در چنین پلتفرم‌هایی به طور کارآمد مدیریت شوند. Scale Out همچنین High Availability و Redundancy را تضمین می‌کند که در نتیجه منجر به بهبود کلی تجربه کاربری می‌شود.

سرویس‌های streaming

شرکت‌هایی مانند نتفلیکس یا یوتیوب که خدمات استریمینگ را به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان ارائه می‌دهند، با چالش‌های ویژه‌ای روبرو هستند. با افزایش تعداد کاربران در سطح جهان، اتکا به یک سرور واحد یا سرور کلاستر در یک مکان خاص، عملی به نظر نمی‌رسد. در چنین سناریویی، شرکت از طریق رویکرد Scale-Out، اقدام به افزودن سرورها در مناطق مختلف جهان می‌کند. این استراتژی منجر به بهبود انتقال محتوا، کاهش تأخیر (Latency) و در نهایت ارائه یک تجربه کاربری روان و یکپارچه می‌شود.