Scaling Strategies for AKS

AKS-এর জন্য স্কেলিং কৌশল

অ্যাজুর Kubernetes সার্ভিস (AKS) একটি পরিচালিত Kubernetes পরিষেবা যা মাইক্রোসফট অ্যাজুর-এ উপলব্ধ। এটি ব্যবহারকারীদের জন্য Kubernetes ক্লাস্টার স্থাপন, পরিচালনা এবং স্কেল করা সহজ করে তোলে। অ্যাপ্লিকেশনগুলির চাহিদা অনুযায়ী কর্মক্ষমতা বজায় রাখার জন্য AKS ক্লাস্টারকে সঠিকভাবে স্কেল করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই নিবন্ধে, আমরা AKS-এর জন্য বিভিন্ন স্কেলিং কৌশল নিয়ে আলোচনা করব।

AKS স্কেলিং-এর প্রকারভেদ

AKS-এ প্রধানত দুই ধরনের স্কেলিং করা যায়:

• অনুভূমিক স্কেলিং (Horizontal Scaling): এই পদ্ধতিতে, অ্যাপ্লিকেশন ইনস্ট্যান্সের সংখ্যা বৃদ্ধি করা হয়। Kubernetes-এর Horizontal Pod Autoscaler (HPA) ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পড সংখ্যা বাড়ানো বা কমানো যায়। এটি অ্যাপ্লিকেশন লোডের উপর ভিত্তি করে ডায়নামিকভাবে রিসোর্স যোগ করে।
• উল্লম্ব স্কেলিং (Vertical Scaling): এই পদ্ধতিতে, প্রতিটি পডের জন্য CPU এবং মেমরির মতো রিসোর্স বাড়ানো হয়। যদিও এটি সহজ মনে হতে পারে, তবে এর কিছু সীমাবদ্ধতা আছে, যেমন - ডাউনটাইম এবং রিসোর্স অপটিমাইজেশনের অভাব।

অনুভূমিক স্কেলিং (Horizontal Scaling) কৌশল

অনুভূমিক স্কেলিং AKS-এর জন্য সবচেয়ে প্রস্তাবিত স্কেলিং পদ্ধতি। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল আলোচনা করা হলো:

১. Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA হলো Kubernetes-এর একটি অন্তর্নির্মিত বৈশিষ্ট্য যা CPU ব্যবহার, মেমরি ব্যবহার বা কাস্টম মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে পড সংখ্যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল করে। HPA কনফিগার করার সময়, আপনাকে ন্যূনতম এবং সর্বোচ্চ সংখ্যক পড নির্দিষ্ট করতে হবে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি অ্যাপ্লিকেশন CPU ব্যবহারের ভিত্তিতে স্কেল করার প্রয়োজন হয়, তাহলে HPA নিম্নলিখিত প্যারামিটারগুলি ব্যবহার করতে পারে:

• targetCPUUtilizationPercentage: কাঙ্ক্ষিত CPU ব্যবহারের শতকরা হার।
• minReplicas: ন্যূনতম সংখ্যক পড।
• maxReplicas: সর্বোচ্চ সংখ্যক পড।

HPA ক্রমাগত মেট্রিক্স পর্যবেক্ষণ করে এবং যদি CPU ব্যবহার targetCPUUtilizationPercentage-এর উপরে চলে যায়, তবে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পডের সংখ্যা বাড়িয়ে দেবে।

[[Horizontal Pod Autoscaler]-এর বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।]]

২. Cluster Autoscaler

Cluster Autoscaler স্বয়ংক্রিয়ভাবে AKS ক্লাস্টারের নোড সংখ্যা স্কেল করে। যখন HPA পডের সংখ্যা বাড়ানোর চেষ্টা করে কিন্তু পর্যাপ্ত নোড উপলব্ধ থাকে না, তখন Cluster Autoscaler নতুন নোড যোগ করে। একইভাবে, যদি কোনো নোড অব্যবহৃত থাকে, তবে Cluster Autoscaler সেটিকে সরিয়ে দেয়।

Cluster Autoscaler কনফিগার করার সময়, আপনাকে ন্যূনতম এবং সর্বোচ্চ সংখ্যক নোড নির্দিষ্ট করতে হবে। এটি নিম্নলিখিত বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে নোড স্কেল করে:

• Pending Pods: যে পডগুলি শিডিউল করা যায় না।
• Node Utilization: নোডগুলির রিসোর্স ব্যবহারের হার।

[[Cluster Autoscaler]-এর বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।]]

৩. KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling)

KEDA একটি ওপেন-সোর্স প্রকল্প যা Kubernetes-এ ইভেন্ট-চালিত স্কেলিং সক্ষম করে। এটি বিভিন্ন ইভেন্ট সোর্স (যেমন - Kafka, RabbitMQ, Azure Queue Storage) থেকে ইভেন্ট গ্রহণ করে এবং সেই অনুযায়ী পডের সংখ্যা স্কেল করে।

KEDA HPA-এর একটি বিকল্প হিসাবে কাজ করে এবং এটি বিশেষভাবে সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযোগী যেগুলি ইভেন্টের উপর ভিত্তি করে স্কেল করে।

[[KEDA]-এর বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।]]

উল্লম্ব স্কেলিং (Vertical Scaling) কৌশল

উল্লম্ব স্কেলিং সাধারণত অনুভূমিক স্কেলিংয়ের চেয়ে কম পছন্দসই, তবে কিছু ক্ষেত্রে এটি প্রয়োজনীয় হতে পারে।

১. Resource Requests and Limits

Kubernetes-এ, আপনি প্রতিটি পডের জন্য CPU এবং মেমরির জন্য অনুরোধ (requests) এবং সীমা (limits) নির্দিষ্ট করতে পারেন।

• Requests: পড চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম রিসোর্স। Kubernetes এই পরিমাণ রিসোর্স নিশ্চিত করে।
• Limits: পড সর্বাধিক কত পরিমাণ রিসোর্স ব্যবহার করতে পারবে। Kubernetes এই সীমা অতিক্রম করতে বাধা দেয়।

পডের জন্য সঠিক রিসোর্স অনুরোধ এবং সীমা নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ। যদি অনুরোধ খুব কম হয়, তবে পড পর্যাপ্ত রিসোর্স নাও পেতে পারে এবং ধীরগতিতে চলতে পারে। যদি সীমা খুব বেশি হয়, তবে পড অন্যান্য পড থেকে রিসোর্স ছিনিয়ে নিতে পারে।

[[Resource Requests and Limits]-এর বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।]]

২. Vertical Pod Autoscaler (VPA)

VPA স্বয়ংক্রিয়ভাবে পডের রিসোর্স অনুরোধ এবং সীমা আপডেট করে। এটি পডের ঐতিহাসিক ব্যবহারের ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং সেই অনুযায়ী রিসোর্স প্রস্তাব করে।

VPA নিম্নলিখিত মোডে কাজ করতে পারে:

• Off: VPA কোনো সুপারিশ করে না।
• Initial: VPA শুধুমাত্র পড তৈরির সময় রিসোর্স প্রস্তাব করে।
• Recreate: VPA পড পুনরায় তৈরি করে রিসোর্স আপডেট করে।
• Auto: VPA স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিসোর্স আপডেট করে।

[[Vertical Pod Autoscaler]-এর বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।]]

AKS স্কেলিং-এর জন্য অতিরিক্ত বিবেচনা

• অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচার: আপনার অ্যাপ্লিকেশনের আর্কিটেকচার স্কেলিং কৌশলকে প্রভাবিত করে। উদাহরণস্বরূপ, স্টেটলেস অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্টেটফুল অ্যাপ্লিকেশনের চেয়ে সহজে স্কেল করা যায়।
• ডাটাবেস স্কেলিং: আপনার ডাটাবেস অ্যাপ্লিকেশন স্কেলিংয়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা, তা নিশ্চিত করতে হবে। ডাটাবেস স্কেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন কৌশল রয়েছে, যেমন - রেপ্লিকেশন, শার্ডিং এবং পার্টিশনিং।
• নেটওয়ার্কিং: নিশ্চিত করুন যে আপনার নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন স্কেলিংয়ের চাপ সামলাতে সক্ষম।
• মনিটরিং এবং অ্যালার্টিং: আপনার AKS ক্লাস্টার এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি সঠিকভাবে পর্যবেক্ষণ করা এবং কোনো সমস্যা হলে অ্যালার্ট সেট করা গুরুত্বপূর্ণ। Azure Monitor এক্ষেত্রে খুব উপযোগী।
• খরচ: স্কেলিংয়ের ফলে আপনার ক্লাউড খরচ বাড়তে পারে। তাই, রিসোর্স অপটিমাইজেশন এবং খরচ কমানোর জন্য নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করা উচিত।

স্কেলিং কৌশল নির্বাচন

কোন স্কেলিং কৌশল আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, তা নির্ভর করে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং সীমাবদ্ধতার উপর।

স্কেলিং কৌশল নির্বাচন

সুবিধা | অসুবিধা | উপযুক্ত ক্ষেত্র |

স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং, রিসোর্স অপটিমাইজেশন | CPU/মেমরি ব্যবহারের উপর নির্ভরশীল | স্টেটলেস অ্যাপ্লিকেশন |

স্বয়ংক্রিয় নোড স্কেলিং, অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা সহজ করে | স্কেলিংয়ে সময় লাগতে পারে | অ্যাপ্লিকেশন লোড অপ্রত্যাশিতভাবে বাড়লে |

ইভেন্ট-চালিত স্কেলিং, রিসোর্স সাশ্রয় | কনফিগারেশন জটিল হতে পারে | ইভেন্ট-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন |

রিসোর্স নিয়ন্ত্রণ, স্থিতিশীলতা | ম্যানুয়াল কনফিগারেশন প্রয়োজন | ছোট এবং মাঝারি আকারের অ্যাপ্লিকেশন |

স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অপটিমাইজেশন | পড পুনরায় তৈরির প্রয়োজন হতে পারে | রিসোর্স ব্যবহারের প্যাটার্ন পরিবর্তনশীল হলে |

Kubernetes architecture সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন। Azure cost management সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন। Application performance monitoring সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন। Database scaling techniques সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন। Network performance in AKS সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।

উপসংহার

AKS ক্লাস্টারকে সঠিকভাবে স্কেল করা অ্যাপ্লিকেশনগুলির কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য। এই নিবন্ধে, আমরা AKS-এর জন্য বিভিন্ন স্কেলিং কৌশল নিয়ে আলোচনা করেছি। আপনার অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা অনুযায়ী সঠিক কৌশল নির্বাচন করে, আপনি আপনার AKS ক্লাস্টারের কর্মক্ষমতা এবং খরচ অপটিমাইজ করতে পারেন। নিয়মিত পর্যবেক্ষণ এবং অ্যালার্টিং সেটআপ করা আপনার সিস্টেমের স্থিতিশীলতা বজায় রাখতে সহায়ক হবে।

AKS documentation Kubernetes best practices Azure updates Scaling web applications Performance testing Capacity planning Load balancing Caching strategies Content Delivery Network (CDN) Monitoring tools for AKS Alerting and notification Disaster recovery High availability AKS security best practices Troubleshooting AKS AKS upgrades AKS networking AKS storage AKS cost optimization

অথবা 

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ