Balanceo de cargas y ajuste de escala

Google Cloud Platform (GCP) ofrece balanceo de cargas y ajuste de escala automático para grupos de instancias.

Balanceo de cargas

GCP ofrece balanceo de cargas del lado del servidor para que puedas distribuir el tráfico entrante en varias instancias de máquina virtual. El balanceo de cargas proporciona los beneficios siguientes:

  • Escalamiento de tu aplicación
  • Compatibilidad con tráfico pesado
  • Detección y eliminación automática de instancias de máquina virtual en mal estado con la verificación de estado. Cuando una instancia recobra el buen estado, se vuelve a agregar de manera automática.
  • Enrutamiento del tráfico a la máquina virtual más cercana

El balanceo de cargas de GCP usa recursos de reglas de reenvío para hacer coincidir ciertos tipos de tráfico y reenviarlo a un balanceador de cargas. Por ejemplo, una regla de reenvío puede hacer coincidir el tráfico de TCP destinado al puerto 80 en la dirección IP 192.0.2.1 y reenviarlo a un balanceador de cargas, que luego lo dirige a instancias de máquina virtual en buen estado.

El balanceo de cargas de GCP es un servicio administrado, lo que significa que sus componentes son redundantes y con alta disponibilidad. Si un componente del balanceo de cargas falla, se reinicia o se reemplaza de inmediato de forma automática.

GCP ofrece varios tipos diferentes de balanceo de cargas que difieren en capacidades, situaciones de uso y cómo se configuran. Consulta Balanceo de cargas para conocer las descripciones.

Ajuste de escala automático

Compute Engine ofrece ajuste de escala automático para agregar o quitar de manera automática máquinas virtuales de un grupo de instancias en función de aumentos o disminuciones en la carga. Esto permite que tus aplicaciones manejen los aumentos en el tráfico y reduzca los costos cuando la necesidad de recursos es menor. Solo debes definir la política de ajuste de escala automático y el escalador automático realizará el ajuste de escala automático según la carga medida.

Políticas

Elige entre una variedad de políticas que puede usar un escalador automático para escalar tus máquinas virtuales. Cuando creas un escalador automático, debes especificar al menos una política. Si usas varias políticas, el escalador automático escalará un grupo de instancias en función de la política que proporciona la mayor cantidad de máquinas virtuales en el grupo.

En las secciones siguientes, se analizan las políticas de ajuste de escala automático en general. Para obtener más información sobre cómo configurar una política específica de ajuste de escala automático, consulta la documentación correspondiente a la política.

Uso de CPU

El uso de CPU es el ajuste de escala automático más básico que puedes realizar. Con esta política, se le indica al escalador automático que mire el uso de CPU promedio de un grupo de máquinas virtuales y agregue o quite máquinas virtuales del grupo para mantener el uso deseado. Esto es útil para configuraciones que requieren mucha CPU, pero que pueden fluctuar en el uso de ella.

Para obtener más información, consulta Escala en función del uso de CPU.

Capacidad activa del balanceo de cargas

Configura un escalador automático para escalar en función de la capacidad activa de balanceo de cargas; el escalador automático mirará la capacidad activa de un grupo de instancias y escalará si las máquinas virtuales están sobre su capacidad o por debajo de ella.

La capacidad activa de una instancia se puede definir en el servicio de backend del balanceador de cargas y se puede basar en el uso o las solicitudes por segundo.

Para obtener más información, consulta Escala en función del balanceo de cargas HTTP(S).

Métricas de Stackdriver Monitoring

Si exportas o usa métricas de Stackdriver Monitoring, puedes configurar el ajuste de escala automático para recopilar datos de una métrica específica y escalar en función del nivel de uso deseado. Se puede escalar en función de las métricas estándar de Stackdriver Monitoring, o con cualquier métrica personalizada que crees.

Para obtener más información, consulta Escala en función de métricas de Stackdriver Monitoring.

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