Azure Auto Scaling: Difference between revisions

Latest revision as of 17:54, 22 April 2025

Azure Auto Scaling: دليل شامل للمبتدئين

Azure Auto Scaling (التحجيم التلقائي لـ Azure) هي ميزة قوية في منصة Microsoft Azure تسمح لك بتعديل موارد الحوسبة الخاصة بك تلقائيًا استجابةً للتغيرات في الطلب. هذا يعني أنه يمكنك زيادة أو تقليل عدد الخوادم الافتراضية (Virtual Machines) أو مثيلات Azure Kubernetes Service (AKS) أو أي موارد حوسبة أخرى بناءً على مقاييس محددة مسبقًا. الهدف الرئيسي هو ضمان أن لديك دائمًا الموارد الكافية لتلبية احتياجات تطبيقك، مع تجنب دفع تكاليف غير ضرورية للموارد غير المستخدمة.

لماذا تحتاج إلى التحجيم التلقائي؟

تخيل أن لديك موقعًا إلكترونيًا للتجارة الإلكترونية. خلال فترة العروض الترويجية أو الأعياد، يزداد عدد الزوار بشكل كبير. بدون التحجيم التلقائي، قد يصبح موقعك بطيئًا أو حتى يتعطل بسبب نقص الموارد. من ناحية أخرى، خلال فترات انخفاض الطلب، قد تكون لديك موارد حوسبة تعمل بشكل غير ضروري، مما يؤدي إلى زيادة التكاليف. يقوم التحجيم التلقائي بحل هذه المشاكل من خلال:

تحسين الأداء: ضمان استجابة سريعة للتطبيق حتى في ظل الأحمال الثقيلة.
خفض التكاليف: الدفع فقط مقابل الموارد التي تحتاجها فعليًا.
زيادة الموثوقية: منع فشل التطبيق بسبب نقص الموارد.
المرونة: التكيف بسرعة مع التغيرات غير المتوقعة في الطلب.

كيف يعمل التحجيم التلقائي في Azure؟

يعتمد التحجيم التلقائي على مجموعة من القواعد والمقاييس. إليك الخطوات الأساسية:

1. تحديد المقاييس: تحدد مقاييس الأداء التي ستستخدمها لتشغيل التحجيم التلقائي. تشمل هذه المقاييس:

   *   استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU):  نسبة استخدام وحدة المعالجة المركزية.
   *   استخدام الذاكرة:  نسبة استخدام الذاكرة.
   *   عدد الطلبات:  عدد الطلبات التي يتلقاها التطبيق.
   *   طول قائمة الانتظار:  عدد الطلبات في قائمة الانتظار.
   *   مقاييس مخصصة:  يمكنك أيضًا استخدام مقاييس مخصصة من تطبيقك.

2. تحديد القواعد: تحدد القواعد التي تحدد متى يجب زيادة أو تقليل الموارد. تتضمن هذه القواعد:

   *   حد أدنى لعدد المثيلات:  الحد الأدنى لعدد المثيلات التي يجب تشغيلها دائمًا.
   *   حد أقصى لعدد المثيلات:  الحد الأقصى لعدد المثيلات التي يمكن تشغيلها.
   *   عتبة التحجيم:  القيمة التي يجب أن يتجاوزها المقياس لتشغيل التحجيم.
   *   فترة التقييم:  المدة الزمنية التي يتم خلالها تقييم المقياس.
   *   فترة التبريد:  المدة الزمنية التي يجب الانتظار قبل تشغيل التحجيم مرة أخرى بعد التحجيم السابق.

3. مراقبة الموارد: يراقب Azure باستمرار الموارد الخاصة بك ويجمع المقاييس المحددة.

4. تنفيذ القواعد: عندما تتجاوز المقاييس عتبات التحجيم المحددة، يقوم Azure تلقائيًا بزيادة أو تقليل الموارد وفقًا للقواعد المحددة.

أنواع التحجيم التلقائي في Azure

يوفر Azure نوعين رئيسيين من التحجيم التلقائي:

التحجيم التلقائي المستند إلى المقاييس: يعتمد على مقاييس الأداء لتشغيل التحجيم. هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من التحجيم التلقائي.
التحجيم التلقائي المجدول: يعتمد على جدول زمني محدد لتشغيل التحجيم. يمكن استخدامه لتلبية احتياجات الطلب المتوقعة، على سبيل المثال، زيادة الموارد خلال ساعات الذروة وتقليلها خلال ساعات خارج الذروة.

خدمات Azure التي تدعم التحجيم التلقائي

يدعم Azure التحجيم التلقائي للعديد من الخدمات، بما في ذلك:

أفضل الممارسات للتحجيم التلقائي

اختيار المقاييس المناسبة: اختر المقاييس التي تعكس بشكل أفضل احتياجات تطبيقك.
تحديد قواعد التحجيم بعناية: تأكد من أن قواعد التحجيم الخاصة بك مناسبة لحمل العمل الخاص بك.
الاختبار: اختبر قواعد التحجيم الخاصة بك للتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع.
المراقبة: راقب أداء التحجيم التلقائي الخاص بك بانتظام وقم بتعديل القواعد حسب الحاجة.
استخدام Azure Monitor : للحصول على رؤى شاملة حول أداء تطبيقك والتحجيم التلقائي.
فهم Azure Resource Manager : لإدارة وتنظيم موارد Azure.
استخدام Azure Policy : لفرض معايير الامتثال والتحكم في التكوينات.

التحجيم التلقائي مقابل التحجيم اليدوي

| الميزة | التحجيم التلقائي | التحجيم اليدوي | |---|---|---| | **الاستجابة للطلب** | تلقائية وسريعة | تتطلب تدخلًا بشريًا | | **التكاليف** | أقل، حيث يتم الدفع فقط مقابل الموارد المستخدمة | قد تكون أعلى، حيث قد يتم تخصيص موارد غير مستخدمة | | **الموثوقية** | أعلى، حيث يتم ضمان توفر الموارد | أقل، حيث قد يكون هناك تأخير في الاستجابة للتغيرات في الطلب | | **التعقيد** | أكثر تعقيدًا في الإعداد والتكوين | أبسط في التنفيذ |

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للمقارنة و الفهم)

على الرغم من أن التحجيم التلقائي يتعلق بالحوسبة السحابية، إلا أن مفاهيم إدارة المخاطر والتكيف مع الظروف المتغيرة يمكن مقارنتها باستراتيجيات تداول الخيارات الثنائية:

استراتيجية مارتينجال: (Martingale Strategy) - مشابهة لزيادة الموارد تلقائيًا عند ارتفاع الطلب (تحجيم تصاعدي).
استراتيجية المضاعفة: (Doubling Down Strategy) – مشابهة للتحجيم التلقائي السريع للاستجابة لارتفاع مفاجئ في الطلب.
استراتيجية المتوسط المتحرك: (Moving Average Strategy) – مشابهة لتقييم مقاييس الأداء على مدى فترة زمنية.
استراتيجية اختراق النطاق: (Breakout Strategy) – مشابهة لتحديد عتبات التحجيم.
استراتيجية التداول المتأرجح: (Swing Trading Strategy) – مشابهة للتعديلات الدورية في موارد الحوسبة.
تحليل حجم التداول: (Volume Analysis) – مشابه لمراقبة مقاييس الأداء (مثل عدد الطلبات) لتحديد اتجاهات الطلب.
تحليل الشموع اليابانية: (Candlestick Patterns) – مشابه لتحديد الأنماط في مقاييس الأداء للتنبؤ بالتحجيم المستقبلي.
مؤشر القوة النسبية (RSI): (Relative Strength Index) - مشابه لتقييم استهلاك الموارد.
مؤشر الماكد (MACD): (Moving Average Convergence Divergence) - مشابه لتحديد اتجاهات استخدام الموارد.
تحليل فيبوناتشي: (Fibonacci Analysis) - مشابه لتحديد مستويات التحجيم المثلى.
استراتيجية التداول بناءً على الأخبار: (News-Based Trading) – مشابه للتكيف مع الأحداث الخارجية التي تؤثر على الطلب.
استراتيجية التداول العكسي: (Contrarian Trading) – مشابه لتقليل الموارد عندما يكون الطلب منخفضًا.
استراتيجية التحوط: (Hedging Strategy) – مشابه لضمان توفر حد أدنى من الموارد.
استراتيجية التداول الخوارزمي: (Algorithmic Trading) - مشابه لقواعد التحجيم التلقائي.
تحليل التباين: (Variance Analysis) - مشابه لتقييم التقلبات في مقاييس الأداء.

الموارد الإضافية

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-# Azure Auto Scaling: دليل شامل للمبتدئين
+=== Azure Auto Scaling: دليل شامل للمبتدئين ===
-'''Azure Auto Scaling''' هي ميزة قوية في منصة [[Azure]] السحابية تتيح لك ضبط عدد مثيلات [[Virtual Machines]] (الأجهزة الافتراضية) أو [[Azure App Service]] أو غيرها من موارد الحوسبة تلقائيًا بناءً على الطلب. هذا يعني أن نظامك يمكنه التعامل مع الزيادات المفاجئة في حركة المرور أو معالجة البيانات دون تدخل يدوي، مع تقليل التكاليف في أوقات الطلب المنخفض.  في هذا المقال، سنغوص في تفاصيل Azure Auto Scaling، وكيفية عمله، ومزاياه، وكيفية البدء في استخدامه.
+'''Azure Auto Scaling''' (التحجيم التلقائي لـ Azure) هي ميزة قوية في منصة [[Microsoft Azure]] تسمح لك بتعديل موارد الحوسبة الخاصة بك تلقائيًا استجابةً للتغيرات في الطلب. هذا يعني أنه يمكنك زيادة أو تقليل عدد [[الخوادم الافتراضية]] (Virtual Machines) أو مثيلات [[Azure Kubernetes Service]] (AKS) أو أي موارد حوسبة أخرى بناءً على مقاييس محددة مسبقًا. الهدف الرئيسي هو ضمان أن لديك دائمًا الموارد الكافية لتلبية احتياجات تطبيقك، مع تجنب دفع تكاليف غير ضرورية للموارد غير المستخدمة.
-== ما هو Auto Scaling ولماذا هو مهم؟ ==
+== لماذا تحتاج إلى التحجيم التلقائي؟ ==
-تخيل أن لديك متجرًا إلكترونيًا. في أيام الأعياد أو خلال العروض الترويجية الكبرى، يزداد عدد الزوار بشكل كبير. إذا لم يكن موقعك الإلكتروني قادرًا على التعامل مع هذا التدفق المتزايد، فقد يواجه المستخدمون بطئًا في الاستجابة أو حتى عدم القدرة على الوصول إلى الموقع. هذا يؤدي إلى خسارة في المبيعات وإلحاق الضرر بسمعتك.
+تخيل أن لديك موقعًا إلكترونيًا للتجارة الإلكترونية. خلال فترة العروض الترويجية أو الأعياد، يزداد عدد الزوار بشكل كبير. بدون التحجيم التلقائي، قد يصبح موقعك بطيئًا أو حتى يتعطل بسبب نقص الموارد.  من ناحية أخرى، خلال فترات انخفاض الطلب، قد تكون لديك موارد حوسبة تعمل بشكل غير ضروري، مما يؤدي إلى زيادة التكاليف.  يقوم التحجيم التلقائي بحل هذه المشاكل من خلال:
-Auto Scaling يحل هذه المشكلة عن طريق زيادة عدد الخوادم (أو الموارد الأخرى) تلقائيًا عندما يزداد الطلب، وتقليلها عندما ينخفض.  هذا يضمن أن لديك دائمًا الموارد الكافية لتلبية احتياجات المستخدمين، مع تجنب دفع ثمن الموارد غير المستخدمة.
+*   '''تحسين الأداء:''' ضمان استجابة سريعة للتطبيق حتى في ظل الأحمال الثقيلة.
+*   '''خفض التكاليف:''' الدفع فقط مقابل الموارد التي تحتاجها فعليًا.
+*   '''زيادة الموثوقية:'''  منع فشل التطبيق بسبب نقص الموارد.
+*   '''المرونة:'''  التكيف بسرعة مع التغيرات غير المتوقعة في الطلب.
-في سياق [[الحوسبة السحابية]]، يعتبر Auto Scaling جزءًا أساسيًا من بناء تطبيقات [[قابلة للتطوير]] و[[مرنة]]. إنه يتيح لك الاستجابة بسرعة للتغيرات في الطلب، وتحسين الأداء، وتقليل التكاليف.
+== كيف يعمل التحجيم التلقائي في Azure؟ ==
-== كيف يعمل Azure Auto Scaling؟ ==
+يعتمد التحجيم التلقائي على مجموعة من القواعد والمقاييس.  إليك الخطوات الأساسية:
-يعتمد Auto Scaling على مجموعة من المكونات:
+.  '''تحديد المقاييس:'''  تحدد مقاييس الأداء التي ستستخدمها لتشغيل التحجيم التلقائي.  تشمل هذه المقاييس:
+    *   '''استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU):'''  نسبة استخدام وحدة المعالجة المركزية.
+    *   '''استخدام الذاكرة:'''  نسبة استخدام الذاكرة.
+    *   '''عدد الطلبات:'''  عدد الطلبات التي يتلقاها التطبيق.
+    *   '''طول قائمة الانتظار:'''  عدد الطلبات في قائمة الانتظار.
+    *   '''مقاييس مخصصة:'''  يمكنك أيضًا استخدام مقاييس مخصصة من تطبيقك.
-*   '''مقاييس الأداء (Performance Metrics):''':  هذه هي البيانات التي تستخدمها Azure Auto Scaling لتحديد متى يجب زيادة أو تقليل عدد الموارد. تشمل المقاييس الشائعة استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، واستخدام الذاكرة، وحركة مرور الشبكة، وعدد الطلبات. يمكنك الاطلاع على [[مقاييس Azure Monitor]] للحصول على قائمة كاملة.
+.  '''تحديد القواعد:'''  تحدد القواعد التي تحدد متى يجب زيادة أو تقليل الموارد. تتضمن هذه القواعد:
-*   '''قواعد Auto Scaling (Auto Scaling Rules):''':  هذه هي القواعد التي تحدد متى وكيف يجب تغيير عدد الموارد. يمكنك تحديد الحد الأدنى والأقصى لعدد المثيلات، بالإضافة إلى الشروط التي يجب استيفاؤها لتشغيل عملية التوسع (Scaling).
+    *   '''حد أدنى لعدد المثيلات:'''  الحد الأدنى لعدد المثيلات التي يجب تشغيلها دائمًا.
-*   '''مجموعات مقياس (Scale Sets):''':  مجموعات مقياس هي مجموعات من مثيلات [[Azure Virtual Machine]] المتطابقة التي يمكن لـ Azure Auto Scaling إدارتها.  إنها توفر طريقة سهلة لتوسيع نطاق تطبيقك أفقيًا.
+    *   '''حد أقصى لعدد المثيلات:'''  الحد الأقصى لعدد المثيلات التي يمكن تشغيلها.
-*   '''ملفات تعريف Auto Scaling (Auto Scaling Profiles):''':  تسمح لك بتحديد قواعد Auto Scaling مسبقًا وإعادة استخدامها عبر مجموعات مقياس متعددة.
+    *   '''عتبة التحجيم:'''  القيمة التي يجب أن يتجاوزها المقياس لتشغيل التحجيم.
+    *   '''فترة التقييم:'''  المدة الزمنية التي يتم خلالها تقييم المقياس.
+    *   '''فترة التبريد:'''  المدة الزمنية التي يجب الانتظار قبل تشغيل التحجيم مرة أخرى بعد التحجيم السابق.
-بشكل عام، تعمل Azure Auto Scaling على النحو التالي:
+.  '''مراقبة الموارد:'''  يراقب Azure باستمرار الموارد الخاصة بك ويجمع المقاييس المحددة.
-.  تجمع Azure Auto Scaling مقاييس الأداء من مواردك.
+.  '''تنفيذ القواعد:'''  عندما تتجاوز المقاييس عتبات التحجيم المحددة، يقوم Azure تلقائيًا بزيادة أو تقليل الموارد وفقًا للقواعد المحددة.
-.  تقارن المقاييس بقواعد Auto Scaling التي حددتها.
-.  إذا تم استيفاء الشروط، فإن Azure Auto Scaling تقوم تلقائيًا بزيادة أو تقليل عدد الموارد.
-== أنواع Auto Scaling في Azure ==
+== أنواع التحجيم التلقائي في Azure ==
-تقدم Azure عدة أنواع من Auto Scaling:
+يوفر Azure نوعين رئيسيين من التحجيم التلقائي:
-*   '''Auto Scale على أساس المقاييس (Metric-based Auto Scale):''':  هذا هو النوع الأكثر شيوعًا، حيث يتم توسيع نطاق الموارد بناءً على مقاييس الأداء مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة.
+*   '''التحجيم التلقائي المستند إلى المقاييس:'''  يعتمد على مقاييس الأداء لتشغيل التحجيم. هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من التحجيم التلقائي.
-*   '''Auto Scale على أساس المجدول الزمني (Schedule-based Auto Scale):''':  يتيح لك توسيع نطاق الموارد في أوقات محددة من اليوم أو الأسبوع. على سبيل المثال، يمكنك زيادة عدد المثيلات خلال ساعات الذروة وتقليلها خلال الليل.
+*   '''التحجيم التلقائي المجدول:'''  يعتمد على جدول زمني محدد لتشغيل التحجيم. يمكن استخدامه لتلبية احتياجات الطلب المتوقعة، على سبيل المثال، زيادة الموارد خلال ساعات الذروة وتقليلها خلال ساعات خارج الذروة.
-*   '''Auto Scale على أساس قوائم الانتظار (Queue-based Auto Scale):''':  يتم توسيع نطاق الموارد بناءً على طول قائمة الانتظار. هذا مفيد للتطبيقات التي تعالج المهام في الخلفية.
-== مزايا استخدام Azure Auto Scaling ==
+== خدمات Azure التي تدعم التحجيم التلقائي ==
-*   '''تحسين الأداء:'''  يضمن Auto Scaling أن لديك دائمًا الموارد الكافية لتلبية احتياجات المستخدمين، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتقليل وقت الاستجابة.
+يدعم Azure التحجيم التلقائي للعديد من الخدمات، بما في ذلك:
-*   '''تقليل التكاليف:'''  من خلال زيادة الموارد فقط عند الحاجة، يمكنك توفير المال على الموارد غير المستخدمة.
-*   '''زيادة المرونة:'''  يتيح لك Auto Scaling الاستجابة بسرعة للتغيرات في الطلب، مما يجعل تطبيقك أكثر مرونة.
-*   '''تبسيط الإدارة:'''  يقوم Auto Scaling بأتمتة عملية توسيع نطاق الموارد، مما يحرر وقتك للتركيز على مهام أخرى.
-*   '''تحسين تجربة المستخدم:'''  من خلال ضمان الأداء العالي، يساهم Auto Scaling في تحسين تجربة المستخدم.
-== كيفية البدء مع Azure Auto Scaling ==
+*   [[Virtual Machines]]
+*   [[Virtual Machine Scale Sets]]
+*   [[Azure Kubernetes Service (AKS)]]
+*   [[Azure Cloud Services]]
+*   [[Azure App Service]]
+*   [[Azure Functions]]
+*   [[Azure Batch]]
-للبدء في استخدام Azure Auto Scaling، يمكنك اتباع الخطوات التالية:
+== أفضل الممارسات للتحجيم التلقائي ==
-.  '''إنشاء مجموعة مقياس (Create a Scale Set):''':  ابدأ بإنشاء مجموعة مقياس تحتوي على مثيلات Azure Virtual Machine.
+*   '''اختيار المقاييس المناسبة:'''  اختر المقاييس التي تعكس بشكل أفضل احتياجات تطبيقك.
-.  '''تكوين قواعد Auto Scaling (Configure Auto Scaling Rules):''':  حدد المقاييس التي تريد استخدامها لتشغيل عملية التوسع، بالإضافة إلى الشروط التي يجب استيفاؤها.
+*   '''تحديد قواعد التحجيم بعناية:'''  تأكد من أن قواعد التحجيم الخاصة بك مناسبة لحمل العمل الخاص بك.
-.  '''مراقبة الأداء (Monitor Performance):''':  راقب أداء تطبيقك وتأكد من أن Auto Scaling يعمل بشكل صحيح.
+*   '''الاختبار:'''  اختبر قواعد التحجيم الخاصة بك للتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع.
-.  '''التحسين (Optimize):''':  قم بضبط قواعد Auto Scaling الخاصة بك لتحسين الأداء وتقليل التكاليف.
+*   '''المراقبة:'''  راقب أداء التحجيم التلقائي الخاص بك بانتظام وقم بتعديل القواعد حسب الحاجة.
+*   '''استخدام [[Azure Monitor]] :'''  للحصول على رؤى شاملة حول أداء تطبيقك والتحجيم التلقائي.
+*   '''فهم [[Azure Resource Manager]] :'''  لإدارة وتنظيم موارد Azure.
+*    '''استخدام [[Azure Policy]] :''' لفرض معايير الامتثال والتحكم في التكوينات.
-يمكنك استخدام [[Azure Portal]] أو [[Azure PowerShell]] أو [[Azure CLI]] لتكوين Azure Auto Scaling.  كما يمكنك استخدام [[Azure Resource Manager]] (ARM) لتعريف البنية التحتية الخاصة بك كتعليمات برمجية، بما في ذلك قواعد Auto Scaling.
+== التحجيم التلقائي مقابل التحجيم اليدوي ==
-== أفضل الممارسات لـ Azure Auto Scaling ==
+| الميزة | التحجيم التلقائي | التحجيم اليدوي |
+|---|---|---|
+| **الاستجابة للطلب** | تلقائية وسريعة | تتطلب تدخلًا بشريًا |
+| **التكاليف** | أقل، حيث يتم الدفع فقط مقابل الموارد المستخدمة | قد تكون أعلى، حيث قد يتم تخصيص موارد غير مستخدمة |
+| **الموثوقية** | أعلى، حيث يتم ضمان توفر الموارد | أقل، حيث قد يكون هناك تأخير في الاستجابة للتغيرات في الطلب |
+| **التعقيد** | أكثر تعقيدًا في الإعداد والتكوين | أبسط في التنفيذ |
-*   '''اختيار المقاييس المناسبة:''':  اختر المقاييس التي تعكس بدقة حمل تطبيقك.
+== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للمقارنة و الفهم) ==
-*   '''تحديد الحدود المناسبة:'''  حدد الحد الأدنى والأقصى لعدد المثيلات بناءً على احتياجاتك.
-*   '''اختبار قواعد Auto Scaling:''':  اختبر قواعد Auto Scaling الخاصة بك للتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح قبل نشرها في بيئة الإنتاج.
-*   '''المراقبة المستمرة:''':  راقب أداء تطبيقك وقواعد Auto Scaling الخاصة بك بانتظام.
-*   '''استخدام ملفات تعريف Auto Scaling:''':  استخدم ملفات تعريف Auto Scaling لتبسيط الإدارة وإعادة استخدام القواعد عبر مجموعات مقياس متعددة.
-== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للمقارنة المفاهيمية) ==
+على الرغم من أن التحجيم التلقائي يتعلق بالحوسبة السحابية، إلا أن مفاهيم إدارة المخاطر والتكيف مع الظروف المتغيرة يمكن مقارنتها باستراتيجيات تداول الخيارات الثنائية:
-على الرغم من أن Auto Scaling يتعلق بالبنية التحتية السحابية، إلا أن هناك بعض أوجه التشابه المفاهيمية مع استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية:
+*   '''استراتيجية مارتينجال:''' (Martingale Strategy) - مشابهة لزيادة الموارد تلقائيًا عند ارتفاع الطلب (تحجيم تصاعدي).
+*   '''استراتيجية المضاعفة:''' (Doubling Down Strategy) – مشابهة للتحجيم التلقائي السريع للاستجابة لارتفاع مفاجئ في الطلب.
-*   '''إدارة المخاطر (Risk Management):''':  مثل Auto Scaling الذي يقلل من مخاطر فشل التطبيق بسبب الزيادة في الطلب، تهدف استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية إلى إدارة المخاطر وتقليل الخسائر.  [[استراتيجية مارتينجال]] و [[استراتيجية فيبوناتشي]] هما مثالان على ذلك.
+*   '''استراتيجية المتوسط المتحرك:''' (Moving Average Strategy) – مشابهة لتقييم مقاييس الأداء على مدى فترة زمنية.
-*   '''التحليل الفني (Technical Analysis):''':  كما يعتمد Auto Scaling على مقاييس الأداء، يعتمد المتداولون على التحليل الفني لتحديد نقاط الدخول والخروج في الصفقات. [[مؤشر المتوسط المتحرك]] و [[مؤشر القوة النسبية]] هما أدوات شائعة في التحليل الفني.
+*   '''استراتيجية اختراق النطاق:''' (Breakout Strategy) – مشابهة لتحديد عتبات التحجيم.
-*   '''الاستجابة الديناميكية (Dynamic Response):''':  Auto Scaling يستجيب ديناميكيًا للتغيرات في الطلب، وبالمثل، يجب أن يكون المتداولون مستعدين للاستجابة بسرعة للتغيرات في السوق. [[تداول الأخبار]] و [[التداول الخوارزمي]] يتطلبان استجابة سريعة.
+*   '''استراتيجية التداول المتأرجح:''' (Swing Trading Strategy) – مشابهة للتعديلات الدورية في موارد الحوسبة.
-*   '''التنويع (Diversification):''':  كما أن توزيع الموارد عبر مثيلات متعددة في Auto Scaling يقلل من المخاطر، فإن تنويع محفظة التداول يقلل من التعرض للخسائر.  [[تداول السلع]] و [[تداول العملات الأجنبية]] يوفران خيارات تنويع.
+*   '''تحليل حجم التداول:''' (Volume Analysis) – مشابه لمراقبة مقاييس الأداء (مثل عدد الطلبات) لتحديد اتجاهات الطلب.
-*   '''تحليل حجم التداول (Volume Analysis):''':  تحليل حجم التداول يساعد على فهم قوة الاتجاهات، وهو ما يشبه مراقبة مقاييس الأداء في Auto Scaling لفهم الحمل. [[مؤشر حجم التداول على المدى]] و [[مؤشر التجميع والتوزيع]] هما من الأدوات المستخدمة.
+*   '''تحليل الشموع اليابانية:''' (Candlestick Patterns) – مشابه لتحديد الأنماط في مقاييس الأداء للتنبؤ بالتحجيم المستقبلي.
-*   '''استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):''':  مشابه لطريقة Auto Scaling التي تتوسع عند تجاوز عتبة معينة، تعتمد هذه الإستراتيجية على توقع اختراق مستويات الدعم أو المقاومة.
+*   '''مؤشر القوة النسبية (RSI):''' (Relative Strength Index) - مشابه لتقييم استهلاك الموارد.
-*   '''استراتيجية المراجعة (Reversal Strategy):''':  مثل Auto Scaling الذي يقلل الموارد عند انخفاض الطلب، تبحث هذه الإستراتيجية عن علامات على انعكاس الاتجاه.
+*   '''مؤشر الماكد (MACD):''' (Moving Average Convergence Divergence) - مشابه لتحديد اتجاهات استخدام الموارد.
-*   '''استراتيجية المتوسط المتحرك (Moving Average Strategy):''':  تستخدم المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات، مما يشبه استخدام مقاييس الأداء في Auto Scaling.
+*   '''تحليل فيبوناتشي:''' (Fibonacci Analysis) - مشابه لتحديد مستويات التحجيم المثلى.
-*   '''استراتيجية خطوط الاتجاه (Trendline Strategy):''':  تستخدم خطوط الاتجاه لتحديد الاتجاهات والدعم والمقاومة.
+*   '''استراتيجية التداول بناءً على الأخبار:''' (News-Based Trading) – مشابه للتكيف مع الأحداث الخارجية التي تؤثر على الطلب.
-*   '''استراتيجية أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Pattern Strategy):''':  تعتمد على تحليل أنماط الشموع اليابانية للتنبؤ بحركات الأسعار.
+*   '''استراتيجية التداول العكسي:''' (Contrarian Trading) – مشابه لتقليل الموارد عندما يكون الطلب منخفضًا.
-*   '''استراتيجية القنوات (Channel Strategy):''':  تستخدم القنوات لتحديد نطاقات الأسعار المحتملة.
+*   '''استراتيجية التحوط:''' (Hedging Strategy) – مشابه لضمان توفر حد أدنى من الموارد.
-*   '''استراتيجية التصحيح (Retracement Strategy):''':  تعتمد على تحديد مستويات التصحيح المحتملة.
+*   '''استراتيجية التداول الخوارزمي:''' (Algorithmic Trading) - مشابه لقواعد التحجيم التلقائي.
-*   '''استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy):''':  تستهدف الاستفادة من تقلبات الأسعار على المدى القصير.
+*   '''تحليل التباين:''' (Variance Analysis) - مشابه لتقييم التقلبات في مقاييس الأداء.
-*   '''استراتيجية التداول اليومي (Day Trading Strategy):''':  تتضمن فتح وإغلاق الصفقات في نفس اليوم.
-*   '''استراتيجية التداول طويل الأجل (Long-Term Trading Strategy):''':  تتضمن الاحتفاظ بالصفقات لفترات طويلة.
 == الموارد الإضافية ==
-*   [[Azure Auto Scaling Documentation]]: وثائق رسمية من Microsoft.
+*   [[Azure Documentation: Auto Scaling Overview]]
-*   [[Azure Monitor]]:  لمراقبة مقاييس الأداء.
+*   [[Azure Auto Scaling Best Practices]]
-*   [[Azure Virtual Machine Scale Sets]]:  للمزيد حول مجموعات مقياس.
+*   [[Azure Monitor Documentation]]
-*   [[Azure App Service Auto Scaling]]:  Auto Scaling لتطبيقات الويب.
+*   [[Virtual Machine Scale Sets]]
+*   [[Azure Kubernetes Service (AKS)]]
-== الخلاصة ==
-Azure Auto Scaling هي أداة قوية يمكن أن تساعدك على تحسين أداء تطبيقاتك وتقليل التكاليف وزيادة المرونة. من خلال فهم كيفية عمل Auto Scaling وكيفية تكوينه، يمكنك الاستفادة من هذه الميزة لتحسين البنية التحتية السحابية الخاصة بك.
-[[Category:حوسبة_سحابية]]
+[[Category:الفئة:حوسبة_سحابية]]
 == ابدأ التداول الآن ==