چرا به Scale Up نیاز داریم؟ (آشنایی با Scale Up و مزایا و معایب آن)

چرا به Scale Up نیاز داریم؟ (آشنایی با Scale Up و مزایا و معایب آن)

مقیاس پذیری (Scalability) قابلیتی برای افزایش یا کاهش سریع اندازه زیرساخت محاسباتی، ذخیره سازی یا شبکه است. با تکامل نیازمندی‌ها و درخواست‌های منابع برای برنامه‌های کاربردی، مقیاس‌ پذیری زیرساخت ذخیره‌سازی، روشی برای انطباق با نیازهای منابع، بهینه‌سازی هزینه‌ها و بهبود کارایی تیم عملیات ارائه می‌دهد. هر دوی متدهای Scale up (مقایس پذیری عمودی) و Scale Out (مقیاس پذیری افقی) مشخصه‌های کلیدی هستند که سازمان‌ها برای افزایش فضا در زیرساخت‌های اینترپرایز خود استفاده می‌کنند. اما، برای یک کاربر ساده که از خدمات سرویس دهی استفاده می‌کند، هر دوی این مفاهیم به ظاهر عملکرد یکسانی دارند.

با این حال، هر کدام از این روش‌ها، نیازهای خاص و مسائل مربوط به ظرفیت خاص را برای زیرساخت سیستم به روش‌ مختلف و مخصوص خود حل می‌کنند. از این رو، قصد داریم تا در این مقاله و مقاله بعدی به موارد مرتبط با Scale up و Scale Out بپردازیم، با ما همراه باشید.

تفاوت بین Scale up و Scale Out در چیست؟

به زبان ساده، Scale up به معنای اضافه کردن منابع بیشتر به سرورهای فیزیکی، مانند هارد دیسک و رم، برای افزایش قدرت پردازش آن‌هاست. در مقابل، Scale Out با اضافه کردن سرورهای بیشتر به زیرساخت، بار کاری را بین ماشین‌های بیشتری توزیع می‌کند.

منظور از Scale up چیست؟

Scale up کردن زیرساخت تا زمانی که ارتقا قطعات امکان پذیر نباشد، راه حل مناسبی است، از این رو، این روش نمی‌تواند راهکار خوبی برای طولانی مدت باشد.

چه زمانی باید زیرساخت خود را Scale up کنیم؟

افت عملکرد: زمانی که بار کاری شما با محدویت عملکردی مواجه باشد، نیاز است که زیرساخت خود را scale up کنید. این محدودیت‌ها می‌توانند باعث افزایش تاخیر و ایجاد bottleneckهای عملکردی ناشی از ظرفیت ورودی/خروجی (I/O) و پردازنده (CPU) شوند.

عدم کارساز بودن بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی: هر زمان که اثربخشی راه‌حل‌های بهینه‌سازی برای عملکرد و ظرفیت کاهش می‌یابد، ممکن است زمان Scale Up فرا رسیده باشد.

برنامه با پیچیدگی‌های یک سیستم توزیع‌شده دست و پنجه نرم می‌کند: در صورتی که برنامه شما در توزیع فرآیندها (Processes) بین سرورهای متعدد یا مدیریت پیچیدگی‌های یک سیستم توزیع‌شده دچار مشکل شود، باید به فکر Scale Up کردن زیرساخت خود باشید.

 

مثال‌هایی از نیاز به مقیاس پذیری افقی

سیستم‌های ERP که فرآیندهای کاری متعددی را مدیریت می‌کنند

فرض کنید یک شرکت تولیدی بزرگ از یک سیستم برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) برای مدیریت طیف وسیعی از فرآیندهای کسب‌وکار خود استفاده می‌کند. این سیستم ERP باید به دلیل حجم بالای داده‌هایی که هر روز پردازش می‌شود، از جمله موجودی انبار، سفارشات، حقوق و دستمزد و موارد دیگر، قادر به مدیریت عملیات ورودی/خروجی (I/O) بالا باشد.

با رشد شرکت و افزایش حجم داده‌ها، عملکرد سیستم ممکن است کاهش یافته و منجر به عملیات ناکارآمد شود. برای مقابله با این مشکلات عملکردی، شرکت می‌تواند با افزایش منابع رم (RAM)، پردازنده مرکزی (CPU) و ذخیره‌سازی (Storage) سرور موجود، اقدام به Scale Up کند. این امر ظرفیت سرور را برای مدیریت داده‌های اضافی و عملیات مرتبط افزایش داده و در نتیجه، منجر به بهبود عملکرد کلی سیستم می‌شود.

بارهای کاری مرتبط با یادگیری ماشین (ML)

یک استارت‌آپ فناوری را در نظر بگیرید که در زمینه یادگیری ماشین (Machine Learning) فعالیت می‌کند. این استارت‌آپ مدل‌های پیچیده‌ای برای تحلیل داده‌ توسعه می‌دهد که برای پردازش مجموعه‌های داده بزرگ، نیاز به توان محاسباتی (Computational Power) و حافظه (Memory) بالایی دارند. با افزایش حجم داده‌های در دسترس شرکت و پیچیده‌تر شدن مدل‌ها، پیکربندی سخت‌افزاری فعلی به یک عامل محدودکننده تبدیل می‌شود.

برای رفع این محدودیت، شرکت می‌تواند با Scale Up کردن زیرساخت خود، توان پردازشی مورد نیاز را تأمین کند. این کار با موارد زیر حاصل می‌شود:

  • افزودن پردازنده‌های مرکزی (CPU) یا پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قدرتمندتر: نسل جدید CPUها با تعداد هسته‌های محاسباتی بیشتر، امکان اجرای موازی فرآیندهای یادگیری ماشین را فراهم می‌آورند. همچنین GPUها به دلیل معماری بهینه‌سازی‌شده برای محاسبات موازی، گزینه‌ای ایده‌آل برای تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با حجم بالای داده‌ها هستند.
  • افزایش حافظه (RAM): ارتقای حافظه سیستم، حجم بیشتری از داده‌های آموزشی را در دسترس مدل‌های یادگیری ماشین قرار می‌دهد که در نهایت موجب ارتقاء دقت و کارایی آموزش آن‌ها می‌شود.
  • افزایش فضای ذخیره‌سازی (Storage): با تأمین فضای ذخیره‌سازی بیشتر، شرکت قادر خواهد بود تا مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و مدل‌های پیچیده‌تری را برای آموزش در نظر بگیرد.

تقویت زیرساخت به این شکل، سیستم را قادر می‌سازد تا بار کاری (Workload) سنگین یادگیری ماشین را مدیریت کند و در نتیجه، عملکرد روان و آموزش مدل‌های با کارایی بالا را تضمین نماید.

مزایای Scale Up کردن زیرساخت

سرعت نسبی:

با جایگزین کردن یک منبع مانند یک پردازنده تک هسته‌ای با یک پردازنده دو هسته‌ای، توان عملیاتی CPU (خروجی قابل پردازش در واحد زمان) تقریبا دو برابر می‌شود. این رویکرد را می‌توان برای منابع دیگری مانند DRAM نیز به کار گرفت تا عملکرد حافظه دینامیک را بهبود بخشید.

اثربخشی هزینه در مقیاس‌گذاری عمودی:

Scale Up کردن زیرساخت از لحاظ اثربخشی هزینه نسبت به Scale Out مزایای قابل توجهی دارد. دلایل این مزیت به شرح زیر است:

  • هزینه کمتر سخت‌افزار شبکه: در مقیاس‌گذاری عمودی، نیازی به افزودن سرورهای جدید به شبکه نیست. در نتیجه، هزینه‌های مربوط به سخت‌افزار شبکه مانند سوئیچ‌ها و کابل‌ها به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.
  • هزینه کمتر لایسنس نرم‌افزار: در بسیاری از موارد، لایسنس نرم‌افزار برای سرورهای اضافی مورد نیاز در Scale Up می‌تواند بسیار گران باشد. در مقابل، مقیاس‌گذاری عمودی با استفاده از یک سرور موجود، نیاز به لایسنس‌های اضافی را به حداقل می‌رساند.
  • کاهش هزینه‌های عملیاتی: سیستم‌های مقیاس‌گذاری‌شده عموما نیاز به فضای فیزیکی کمتر، مدیریت ساده‌تر و مصرف انرژی پایین‌تری دارند. این عوامل منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی مانند هزینه‌های سرمایش و برق می‌شود.

به طور کلی، با توجه به موارد ذکر شده، Scale Up رویکردی مقرون به صرفه‌تر در مقایسه با Scale Out به نظر می‌رسد. اما مهم است که به خاطر داشته باشید، مقیاس‌گذاری عمودی دارای محدودیت‌هایی در زمینه ظرفیت نهایی سیستم است.

مصرف انرژی محدود:

با نیاز به تجهیزات فیزیکی کمتر در مقایسه با Scale Out، مصرف کلی انرژی مرتبط با Scale Up به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد.

معایب مقیاس پذیری افقی زیرساخت

تاخیر:

استفاده از ماشین‌های با ظرفیت بالاتر، الزاماً به اجرای سریع‌تر یک Workload منجر نمی‌شود. در معماری Scale Up، برای سناریوهایی مانند پردازش ویدئو، ممکن است تأخیر (Latency) ایجاد شود که در نهایت به عملکرد ضعیف‌تر بینجامد.

پیچیدگی (Labor):

ارتقای سیستم می‌تواند فرآیندی پرزحمت و پیچیده باشد. به عنوان مثال، ممکن است نیاز به کپی کردن داده‌ها به یک سرور جدید داشته باشید.

ریسک‌ها (Risks):

  • ایست کار (Downtime): جابه‌جایی به سرور جدید ممکن است منجر به قطعی موقت سرویس‌دهی (Downtime) شود.
  • از دست رفتن داده‌ها (Data loss): فرآیند انتقال داده‌ها به سرور جدید، ریسک بالقوه‌ای برای از دست رفتن داده‌ها به همراه دارد.

فرسودگی تجهیزات و سخت افزار:

محدودیت‌های ناشی از تجهیزات فرسوده به مرور زمان منجر به کاهش اثربخشی و کارایی سیستم می‌شود. نمونه‌هایی از کارکردهایی که تحت تأثیر کاهش عملکرد و ظرفیت قرار می‌گیرند، زمان‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها هستند.

سخن آخر

در این مقاله، به تعریف Scale up، مزایا و معایب آن پرداختیم و به طور مختصر در خصوص تفاوت آن با Scale Out صحبت کردیم. در مقاله بعدی قصد داریم تا بیشتر با Scale Out آشنا شویم و ببینیم بین Scale up و Scale Out کدام یک برای شما مناسب است. با ما همراه باشید.

آداک فناوری مانیا با عرضه سرور و استوریج با قیمت و کیفیت مناسب در کنار شماست تا بهترین انتخاب را داشته باشید. با مشاورین فنی ما در تماس باشید تا بهترین پیشنهاد را به شما داشته باشند.

نوشته های مرتبط
یک پاسخ بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.فیلد های مورد نیاز علامت گذاری شده اند *

سوم تیرماه 1403
در رویداد رونمایی از
HPE Synergy نسل یازدهم چه گذشت؟