Azure Auto Scaling

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:

• Virtual Machines
• Virtual Machine Scale Sets
• Azure Kubernetes Service (AKS)
• Azure Cloud Services
• Azure App Service
• Azure Functions
• Azure Batch

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

• Azure Documentation: Auto Scaling Overview
• Azure Auto Scaling Best Practices
• Azure Monitor Documentation
• Virtual Machine Scale Sets
• Azure Kubernetes Service (AKS)

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