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NOTAS DE ESTUDO

ELB & ASG - AWS

ELB & ASG

Escalabilidade, elasticidade e agilidade

  • Escalabilidade: capacidade de atender uma carga maior aumentando o hardware ou adicionando nós.
  • Elasticidade: escalabilidade automática conforme a demanda, otimizando custos.
  • Agilidade: acesso rápido a recursos de TI, reduzindo o tempo de provisionamento.

Escalabilidade e alta disponibilidade

  • Escalabilidade: o sistema se adapta a cargas maiores.
    • Vertical: aumentar o tamanho da instância.
    • Horizontal: adicionar mais instâncias.
  • Alta disponibilidade: manter o sistema disponível em várias zonas de disponibilidade.

Escalabilidade vertical

  • Aumenta o tamanho da instância, por exemplo, de t2.micro para t2.large.
  • Comum em sistemas não distribuídos, como bancos de dados.
  • Limitada pelas restrições do hardware.

Escalabilidade horizontal

  • Aumenta a quantidade de instâncias.
  • Implica sistemas distribuídos.
  • Comum em aplicações web.

Alta disponibilidade

  • Trabalha em conjunto com a escalabilidade horizontal.
  • Mantém a disponibilidade do sistema em várias zonas.

Balanceamento de carga

  • Distribui tráfego entre várias instâncias.
  • Benefícios:
    • Ponto único de acesso por DNS.
    • Tratamento de falhas de instâncias.
    • Verificações de integridade.
    • Terminação SSL.
    • Alta disponibilidade.
  • Balanceadores AWS:
    • Application Load Balancer: camada 7, HTTP/HTTPS.
    • Network Load Balancer: camada 4, TCP.
    • Gateway Load Balancer: camada 3.
    • Classic Load Balancer: legado, camadas 4 e 7.

Auto Scaling Group (ASG)

  • Ajusta a quantidade de instâncias conforme a demanda.
  • Garante quantidades mínima e máxima de instâncias.
  • Registra novas instâncias em um balanceador.
  • Substitui instâncias sem integridade.

Estratégias de Auto Scaling

  • Manual: ajustar o tamanho do ASG manualmente.
  • Dinâmica:
    • Simples/em etapas: adicionar ou remover instâncias com base em alarmes do CloudWatch.
    • Rastreamento de meta: manter uma métrica em um limite definido.
    • Agendada: ajustar a capacidade conforme padrões conhecidos.
    • Preditiva: usar aprendizado de máquina para antecipar a demanda.