Khi nào nên Scale Up và Scale Out trên nền tảng đám mây?

Khả năng mở rộng hạ tầng giúp ứng dụng đáp ứng nhu cầu thay đổi bằng cách bổ sung hoặc loại bỏ tài nguyên khi cần. Quá trình này thường được thực hiện bằng scale-up, scale-out hoặc kết hợp cả hai. Bài viết sẽ tập trung so sánh hai phương pháp mở rộng này. 

Scale-up (Mở rộng theo chiều dọc) là gì?

Scale-up, thường được gọi là mở rộng theo chiều dọc (vertical scaling), là phương pháp bổ sung thêm tài nguyên cho một hệ thống hiện có để đạt được mức hiệu suất mong muốn.

Ví dụ, một cơ sở dữ liệu hoặc máy chủ web có thể cần thêm tài nguyên để duy trì hiệu suất ở một mức nhất định, qua đó đáp ứng các Thỏa thuận mức dịch vụ (Service Level Agreement – SLA). Hệ thống có thể được bổ sung thêm CPU, bộ nhớ, dung lượng lưu trữ hoặc tài nguyên mạng để duy trì hiệu suất ở mức mong muốn.

Scale-up trong môi trường đám mây

Khi thực hiện trên môi trường đám mây, các ứng dụng thường được chuyển sang những instance hoặc máy ảo mạnh hơn. Ứng dụng thậm chí có thể được di chuyển sang một máy chủ vật lý khác nhằm giảm thiểu thời gian gián đoạn, sau đó máy chủ cũ sẽ được ngừng sử dụng.

Toàn bộ quá trình này cần diễn ra một cách minh bạch và không gây ảnh hưởng đến khách hàng.

Scale-up ở cấp độ phần mềm và hạ tầng on-premises

Scale-up cũng có thể được thực hiện ở cấp độ phần mềm bằng cách bổ sung thêm luồng xử lý, tăng số lượng kết nối hoặc tăng kích thước bộ nhớ đệm đối với các ứng dụng cơ sở dữ liệu. Những hoạt động scale-up như vậy đã được thực hiện tại các trung tâm dữ liệu tại chỗ trong nhiều thập kỷ.

Tuy nhiên, trong môi trường on-premises truyền thống, việc mua sắm và bổ sung tài nguyên để scale-up một hệ thống có thể mất nhiều tuần hoặc nhiều tháng. Trong khi đó, scale-up trên đám mây có thể chỉ mất vài phút, đồng thời có khả năng tác động đến các mô hình định giá.

Khi nào cần scale-up

• Khối lượng công việc đã chạm đến giới hạn hiệu suất, chẳng hạn như giới hạn CPU hoặc I/O.
• Cần nhanh chóng xử lý các vấn đề hiệu suất mà những phương pháp tối ưu hóa cơ sở dữ liệu truyền thống không thể giải quyết.
• Cần một giải pháp cho phép thay đổi cấp dịch vụ để thích ứng với các yêu cầu khác nhau về độ trễ.

Scale-out (Mở rộng theo chiều ngang) là gì?

Scale-out, còn được gọi là mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling), thường gắn liền với các kiến trúc phân tán (distributed architectures). Thay vì chỉ bổ sung tài nguyên cho một hệ thống hiện có, phương pháp này mở rộng năng lực hạ tầng bằng cách bổ sung các Node hoặc dịch vụ phân tán.

Có hai hình thức scale-out cơ bản:

• Bổ sung năng lực hạ tầng thông qua các khối hạ tầng hoặc node được đóng gói sẵn, chẳng hạn như hạ tầng siêu hội tụ (hyper-converged).
• Sử dụng một dịch vụ phân tán có khả năng truy xuất thông tin khách hàng nhưng hoạt động độc lập với các ứng dụng hoặc dịch vụ, qua đó giải quyết các vấn đề về hiệu suất và tối ưu tài nguyên điện toán đám mây.

Scale-out với hạ tầng siêu hội tụ (hyper-converged)

Hiện nay, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (Cloud Service Provider – CSP) sử dụng cả hai hình thức scale-out trên, đồng thời kết hợp với scale-up cho từng thành phần riêng lẻ như tài nguyên điện toán, bộ nhớ, mạng và lưu trữ nhằm giảm chi phí.

Mở rộng theo chiều ngang giúp các nhà cung cấp dịch vụ dễ dàng cung cấp hạ tầng và dịch vụ theo mô hình “pay-as-you-grow”, tức là khách hàng trả phí tương ứng với mức độ tăng trưởng và mở rộng sử dụng. Điều này cũng ảnh hưởng đến chiến lược định giá của nhà cung cấp.

Hạ tầng siêu hội tụ ngày càng trở nên phổ biến trong các hệ thống đám mây riêng (private cloud) và tại các nhà cung cấp dịch vụ tier 2. Cách tiếp cận này không có loosely coupled cao như một số dạng kiến trúc phân tán khác.

Tuy nhiên, hạ tầng siêu hội tụ giúp những nhà quản lý CNTT vốn đã quen với kiến trúc truyền thống dễ dàng chuyển sang mô hình mở rộng theo chiều ngang và tận dụng các lợi ích về chi phí đi kèm.

Scale-out trong kiến trúc phân tán liên kết lỏng

Kiến trúc phân tán liên kết lỏng (Loosely coupled distributed architecture) cho phép từng thành phần trong kiến trúc được mở rộng một cách độc lập, nhờ đó loại bỏ hiệu quả các điểm nghẽn.

Một nhóm sản phẩm phần mềm có thể được xây dựng và triển khai dưới dạng các thành phần độc lập, mặc dù chúng vẫn phối hợp với nhau để quản lý một quy trình hoàn chỉnh.

Mỗi ứng dụng được cấu thành từ một tập hợp các dịch vụ đã được trừu tượng hóa, có khả năng hoạt động và vận hành độc lập. Nhờ đó, hệ thống có thể mở rộng theo chiều ngang ở cả cấp độ sản phẩm lẫn cấp độ dịch vụ.

Khả năng mở rộng còn có thể được phân chia chi tiết hơn dựa trên SLA, loại khách hàng như gói đồng, bạc hoặc vàng, hoặc theo từng loại API nếu nhu cầu sử dụng giữa các API có sự khác biệt. Cách tiếp cận này giúp nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng mở rộng trong một hạ tầng nhất định.

Khi nào cần scale-out?

• Các ứng dụng phân tán theo vị trí địa lý, trong đó mỗi ứng dụng chỉ cần truy cập vào một phần dữ liệu thuộc khu vực đó. Mỗi ứng dụng sẽ chỉ truy cập vào phân mảnh dữ liệu (shard) được liên kết với khu vực của nó mà không làm ảnh hưởng đến các phân mảnh khác.
• Kịch bản phân mảnh dữ liệu toàn cầu (global sharding) — chẳng hạn như để cân bằng tải — nơi bạn có một số lượng lớn các máy khách (client) phân tán theo địa lý cần ghi dữ liệu vào các phân mảnh dành riêng cho chúng.
• Chạm đến ngưỡng giới hạn hiệu suất tối đa, ngay cả khi đang sử dụng các gói/hạng mức hiệu suất cao nhất của dịch vụ, hoặc lượng dữ liệu của bạn quá lớn, không thể chứa vừa trong một cơ sở dữ liệu duy nhất.

Bảng phân biệt Scale-up và Scale-out

Scale-up phù hợp khi doanh nghiệp cần nâng cấp nhanh một hệ thống hiện có, trong khi Scale-out tối ưu hơn cho ứng dụng phân tán, lưu lượng lớn và yêu cầu tính sẵn sàng cao. Việc lựa chọn Scale-up hay Scale-out cần dựa trên kiến trúc ứng dụng, khả năng mở rộng, ngân sách và mục tiêu vận hành của doanh nghiệp.