AWS Auto Scaling Policies

```

سياسات التحجيم التلقائي في خدمات أمازون السحابية (AWS Auto Scaling Policies)

مقدمة

التحجيم التلقائي (Auto Scaling) في خدمات أمازون السحابية (AWS) هو ميزة قوية تسمح لك بتعديل موارد الحوسبة الخاصة بك تلقائيًا استجابةً للتغيرات في الطلب. هذا يضمن أن لديك دائمًا العدد المناسب من موارد الحوسبة المتاحة لتلبية احتياجات تطبيقك، مع تقليل التكاليف عن طريق عدم الدفع مقابل الموارد غير المستخدمة. سياسات التحجيم التلقائي هي مجموعة القواعد التي تحدد متى وكيف يجب أن يقوم التحجيم التلقائي بتعديل عدد مثيلات EC2 أو المهام في مجموعة ECS أو المهام في نظام Kubernetes الخاص بك. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم فهم شامل لسياسات التحجيم التلقائي في AWS.

المفاهيم الأساسية للتحجيم التلقائي

قبل الخوض في تفاصيل السياسات، من المهم فهم بعض المفاهيم الأساسية:

مجموعة التحجيم التلقائي (Auto Scaling Group): مجموعة من مثيلات EC2 التي يتم إدارتها كوحدة واحدة. تحدد مجموعة التحجيم التلقائي الحد الأدنى والحد الأقصى لعدد المثيلات، بالإضافة إلى معلومات حول كيفية إطلاق هذه المثيلات. مجموعات التحجيم التلقائي هي حجر الزاوية في عملية التحجيم التلقائي.
مقاييس التحجيم التلقائي (Scaling Metrics): البيانات التي تستخدمها سياسات التحجيم التلقائي لاتخاذ قرارات بشأن تعديل الموارد. يمكن أن تشمل هذه المقاييس استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU utilization)، واستخدام الذاكرة، وعدد الطلبات، و زمن الاستجابة. مقاييس AWS CloudWatch هي المصدر الأكثر شيوعًا لهذه البيانات.
تنبيهات CloudWatch (CloudWatch Alarms): تنبيهات يتم إعدادها في CloudWatch لمراقبة المقاييس وإرسال إشعارات عندما تتجاوز قيمة المقياس حدًا معينًا. يمكن لسياسات التحجيم التلقائي استخدام هذه التنبيهات لتشغيل إجراءات التحجيم. تنبيهات CloudWatch ضرورية للاستجابة التلقائية للتغيرات في الطلب.
إجراءات التحجيم (Scaling Actions): الإجراءات التي يتخذها التحجيم التلقائي استجابةً لتنبيهات CloudWatch. يمكن أن تتضمن هذه الإجراءات إضافة مثيلات جديدة (التحجيم الأفقي) أو إزالة مثيلات موجودة. التحجيم الأفقي هو الطريقة الأكثر شيوعًا للتحجيم التلقائي.
فترات التبريد (Cooldown Periods): فترة زمنية بعد إجراء التحجيم قبل أن يتمكن التحجيم التلقائي من اتخاذ إجراء آخر. هذا يمنع التحجيم التلقائي من الاستجابة الزائدة للتغيرات المؤقتة في الطلب. فترات التبريد تضمن استقرار النظام.

أنواع سياسات التحجيم التلقائي

هناك عدة أنواع من سياسات التحجيم التلقائي المتاحة في AWS، كل منها مصمم لتلبية احتياجات مختلفة:

سياسات التحجيم البسيطة (Simple Scaling Policies): أبسط أنواع السياسات، حيث تحدد عدد المثيلات التي يجب إضافتها أو إزالتها استجابةً لتنبيه CloudWatch. هذه السياسات مناسبة للأحمال المتوقعة نسبيًا.
سياسات التحجيم المتدرجة (Step Scaling Policies): توفر تحكمًا أكبر في عملية التحجيم من خلال تحديد عدد المثيلات التي يجب إضافتها أو إزالتها بناءً على نطاق قيمة المقياس. على سبيل المثال، يمكن إضافة مثيل واحد إذا تجاوز استخدام وحدة المعالجة المركزية 70٪، وإضافة مثيلين إذا تجاوز 90٪. التحجيم المتدرج يوفر استجابة أكثر دقة.
سياسات التحجيم المستهدفة (Target Tracking Scaling Policies): الأكثر تطوراً، حيث تحدد قيمة مستهدفة لمقياس معين، ويقوم التحجيم التلقائي تلقائيًا بتعديل عدد المثيلات للحفاظ على المقياس بالقرب من القيمة المستهدفة. هذه السياسات مناسبة للأحمال الديناميكية وغير المتوقعة. التحجيم المستهدف يبسط عملية الإعداد.
سياسات التحجيم المخصصة (Custom Scaling Policies): تسمح لك بتحديد منطق التحجيم الخاص بك باستخدام وظائف Lambda. هذا يوفر أقصى قدر من المرونة والتحكم في عملية التحجيم. وظائف AWS Lambda تسمح بتخصيص كامل.

مثال على سياسة تحجيم متدرجة

لنفترض أن لدينا تطبيق ويب ونريد التحجيم بناءً على استخدام وحدة المعالجة المركزية. يمكننا إنشاء سياسة تحجيم متدرجة على النحو التالي:

| قيمة استخدام وحدة المعالجة المركزية (%) | إجراء التحجيم | |---|---| | أقل من 60% | لا يوجد إجراء | | 60% - 70% | إضافة مثيل واحد | | 70% - 80% | إضافة مثيلين | | أعلى من 80% | إضافة ثلاثة مثيلات |

في هذا المثال، إذا تجاوز استخدام وحدة المعالجة المركزية 80٪، فسيضيف التحجيم التلقائي ثلاثة مثيلات جديدة إلى مجموعة التحجيم التلقائي. إذا انخفض استخدام وحدة المعالجة المركزية إلى أقل من 60٪، فلن يتخذ التحجيم التلقائي أي إجراء.

اعتبارات مهمة عند تصميم سياسات التحجيم التلقائي

اختيار المقاييس المناسبة: حدد المقاييس التي تعكس بشكل أفضل طلب تطبيقك. يمكن أن يؤدي اختيار المقاييس الخاطئة إلى تحجيم غير فعال أو حتى تعطيل التطبيق.
تحديد الحدود المناسبة: حدد الحدود العليا والدنيا للمقاييس بعناية. يمكن أن يؤدي تحديد الحدود الخاطئة إلى تحجيم زائد أو تحجيم ناقص.
تكوين فترات التبريد: اضبط فترات التبريد لمنع التحجيم التلقائي من الاستجابة الزائدة للتغيرات المؤقتة في الطلب.
مراقبة أداء التحجيم التلقائي: راقب أداء التحجيم التلقائي بانتظام للتأكد من أنه يعمل كما هو متوقع.

التحجيم التلقائي والتداول بالخيارات الثنائية (Binary Options)

قد يبدو الربط بين التحجيم التلقائي في AWS والتداول بالخيارات الثنائية غير واضح، لكن هناك بعض أوجه التشابه المفاهيمية. كلاهما يتعلق بإدارة المخاطر والاستجابة للتغيرات في الظروف. في التحجيم التلقائي، نهدف إلى إدارة مخاطر عدم القدرة على تلبية الطلب عن طريق تعديل الموارد تلقائيًا. في التداول بالخيارات الثنائية، نحن ندير المخاطر من خلال اختيار الخيارات التي نعتقد أنها ستكون مربحة بناءً على تحليل السوق.

إدارة المخاطر: التحجيم التلقائي يقلل من مخاطر توقف الخدمة بسبب زيادة الطلب، بينما استراتيجيات إدارة المخاطر في الخيارات الثنائية تقلل من مخاطر الخسارة في التداول.
الاستجابة الديناميكية: التحجيم التلقائي يستجيب ديناميكيًا للتغيرات في الطلب، بينما يجب على المتداولين في تحليل الاتجاهات في الخيارات الثنائية الاستجابة ديناميكيًا للتغيرات في السوق.
التنبؤ: تعتمد سياسات التحجيم التلقائي على التنبؤ بالطلب المستقبلي، بينما يعتمد التداول بالخيارات الثنائية على التنبؤ بحركة الأسعار. تقنيات التنبؤ بالأسعار في الخيارات الثنائية يمكن أن تكون مفيدة.
التحليل الفني: تحليل المقاييس لتحديد متى يتم التحجيم يشبه التحليل الفني للخيارات الثنائية حيث يتم تحليل الرسوم البيانية والمؤشرات لتحديد نقاط الدخول والخروج.
استراتيجيات التداول: اختيار سياسة التحجيم المناسبة يشبه اختيار استراتيجيات الخيارات الثنائية المناسبة لظروف السوق. على سبيل المثال، يمكن مقارنة سياسة التحجيم المستهدفة باستراتيجية تداول تعتمد على المتوسط المتحرك.
حجم الصفقة: تحديد عدد المثيلات المراد إضافتها يشبه تحديد حجم الصفقة في الخيارات الثنائية.
تحليل الحجم: مراقبة مقاييس التحجيم التلقائي (مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية) يشبه تحليل حجم التداول في الخيارات الثنائية لتأكيد قوة الاتجاه.
مؤشرات التداول: استخدام تنبيهات CloudWatch يشبه استخدام مؤشرات التداول في الخيارات الثنائية لتحديد فرص التداول.
التقلب: فهم تقلب الطلب أمر بالغ الأهمية للتحجيم التلقائي، تمامًا مثل فهم تقلب السوق في الخيارات الثنائية أمر بالغ الأهمية للتداول.
استراتيجية مارتينجال: على الرغم من أنه ليس مثاليًا، إلا أن بعض سياسات التحجيم المتدرجة يمكن أن تشبه استراتيجية مارتينجال في الخيارات الثنائية حيث يتم زيادة التحجيم بشكل متزايد استجابة للخسائر (يجب استخدام هذا بحذر شديد).
استراتيجية فيبوناتشي: قد تستخدم بعض الشركات فترات تبريد تعتمد على نسب فيبوناتشي، على الرغم من أن هذا ليس شائعًا.
التحجيم التلقائي القائم على الوقت: يمكن تشبيه التحجيم التلقائي المجدول ب التداول اليومي في الخيارات الثنائية حيث يتم تنفيذ الصفقات في أوقات محددة.
التحجيم التلقائي القائم على الأحداث: يمكن تشبيه التحجيم التلقائي استجابةً لأحداث معينة (مثل حملة تسويقية) ب التداول الإخباري في الخيارات الثنائية.
التحجيم التلقائي التنبؤي: باستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب، يمكن مقارنته ب التحليل الأساسي في الخيارات الثنائية حيث يتم تحليل البيانات الاقتصادية والمالية للتنبؤ بحركة الأسعار.

لاحظ أن هذه مجرد تشبيهات، وهناك اختلافات كبيرة بين المجالين. الهدف هو توضيح بعض المفاهيم الأساسية من خلال ربطها بمجال قد يكون أكثر مألوفًا لدى بعض القراء.

أدوات إضافية وموارد

AWS Auto Scaling Documentation: [1](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
AWS CloudWatch Documentation: [2](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html)
AWS Lambda Documentation: [3](https://docs.aws.amazon.com/lambda/index.html)

خاتمة

سياسات التحجيم التلقائي هي أداة أساسية لإدارة موارد الحوسبة في AWS. من خلال فهم الأنواع المختلفة من السياسات وكيفية تصميمها بشكل فعال، يمكنك التأكد من أن تطبيقك يمكنه التعامل مع التغيرات في الطلب مع تقليل التكاليف. تذكر أن المراقبة المستمرة والتعديل الدقيق هما المفتاح لتحقيق أقصى استفادة من التحجيم التلقائي.

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