مقیاس‌پذیری عمودی یا مقیاس‌پذیری افقی

در دنیای پردازش و محاسبات، مقیاس‌بندی فرآیند افزودن منابع بیشتر به یک سیستم موجود برای مدیریت افزایش تقاضا است. این امر از طریق دو روش قابل دستیابی است: مقیاس‌بندی عمودی(Vertical Scaling) و مقیاس‌بندی افقی(Horizontal Scaling). در این مطلب، تفاوت های بین مقیاس‌بندی عمودی و افقی و شرایطی که هر روش مناسب است را بررسی خواهیم کرد.

مقیاس‌بندی عمودی(Vertical Scaling) چیست؟

مقیاس‌بندی عمودی، شامل افزودن منابع بیشتر به یک سیستم موجود با ارتقاء سخت افزار است. این کار می تواند شامل افزودن رم، CPU یا فضای دیسک بیشتر به سرور موجود باشد. در اصل، مقیاس‌بندی عمودی مانند ارتقاء یک کامپیوتر با افزودن منابع پردازشی بیشتر است.

مزیت اصلی مقیاس‌بندی عمودی این است که ساده و سریع است. این کار نیاز به هیچ تغییری در نرم افزار یا معماری سیستم ندارد، به این معنی که سیستم می تواند به طور معمول به کار خود ادامه دهد. علاوه بر این، مقیاس‌بندی عمودی معمولاً هزینه کمتری نسبت به مقیاس‌بندی افقی دارد زیرا به طراحی های سخت افزاری و نرم افزاری اضافی نیاز ندارد.

با این حال، مقیاس‌بندی عمودی دارای معایبی است. در مقیاس‌بندی عمودی محدودیت هایی برای افزایش توان یک سیستم وجود دارد. زمانی که ارتقاء سخت افزار به حداکثر ظرفیت خود می رسد، دیگر مقیاس‌بندی امکان پذیر نخواهد بود. همچنین مقیاس‌بندی عمودی می تواند دارای چالش هایی باشد زیرا ارتقاء سخت افزار می تواند باعث خرابی و بهم ریختن تنظیمات سیستم شود.

مقیاس‌بندی افقی(Horizontal Scaling) چیست؟

مقیاس‌بندی‌افقی، شامل افزودن سرورهای بیشتر به شبکه است. مقیاس‌بندی‌افقی می تواند شامل افزودن سرورهای بیشتر به یک Load Balancer، رپلیکا پایگاه های داده و ذخیره داده ها در چندین سرور یا توزیع درخواست ها در چندین سرور با استفاده از یک صف پیام رسانی(Messaging Queue) باشد.

مزیت اصلی مقیاس‌بندی افقی این است که بی نهایت مقیاس پذیر است. تا زمانی که سرورهای کافی موجود باشد، یک سیستم می تواند به مقیاس‌بندی افقی ادامه دهد. علاوه بر این، مقیاس‌بندی افقی می تواند نسبت به خطا تحمل بیشتری داشته باشد زیرا اگر یک سرور از کار بیفتد، بقیه می توانند به کار خود ادامه دهند. به همین دلیل مقیاس‌بندی افقی برای وب‌سایت‌ها و سرویس های پربازدید یا برنامه‌هایی که نیاز به رسیدگی به حجم زیادی از درخواست‌ها دارند، مفید است.

با این حال، مقیاس‌بندی افقی نیز نقاط ضعفی دارد. اولاً، پیاده‌سازی آن می‌تواند پیچیده باشد، زیرا به تغییراتی در نرم‌افزار و معماری سیستم نیاز دارد. علاوه بر این، مقیاس‌بندی افقی می تواند گران تر از مقیاس‌بندی عمودی باشد زیرا به طراحی های سخت افزاری و نرم افزاری اضافی نیاز دارد.

چه زمانی از مقیاس‌بندی عمودی استفاده کنیم؟

• سیستم در حال حاضر بر روی یک سرور در حال اجرا است.
• سیستم به حداکثر ظرفیت سخت افزاری سرور فعلی نرسیده است.
• سیستم نیازی به مقیاس‌پذیری بی نهایت ندارد.
• سیستم نیازی به در دسترس بودن بالا یا تحمل خطای بالا ندارد.

چه زمانی از مقیاس‌بندی افقی استفاده کنیم؟

• سیستم نیاز به رسیدگی به حجم بالایی از درخواست ها دارد.
• سیستم نیاز به در دسترس بودن و تحمل خطای بالایی دارد.
• سیستم برای مقیاس افقی طراحی شده است.
• هزینه مقیاس بندی افقی با مزایای افزایش ظرفیت توجیه می شود.

انواع روش های پیاده سازی مقیاس‌بندی افقی

چندین معماری و رویکرد مختلف برای مقیاس بندی افقی وجود دارد که در ادامه بصورت مختصر آن ها را بررسی می‌کنیم:

Load balancer: این رویکرد رایج ترین رویکرد برای مقیاس بندی افقی است. این روش شامل استفاده از متعادل کننده بار برای توزیع درخواست ها در چندین سرور است. هر سرور می‌تواند بخشی از درخواست‌ها را مدیریت کند و اگر یکی از سرورها با مشکل مواجه شود، متعادل‌کننده بار می‌تواند درخواست‌ها را به سرورهای دیگر هدایت کند.

Microservices: میکروسرویس ها سرویس های کوچک و مستقلی هستند که با هم کار می کنند تا یک برنامه کاربردی بزرگتر را تشکیل دهند. هر میکروسرویس را می توان به طور مستقل به صورت افقی مقیاس بندی کرد که انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بیشتری را ممکن می‌کند. این رویکرد می‌تواند پیچیده‌تر از معماری‌های یکپارچه سنتی باشد، اما انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بیشتری را ارائه می‌دهد.

Serverless: معماری بدون سرور شامل استفاده از راهکار های ابری برای رسیدگی به درخواست های سیستم است. ارائه‌دهنده ابر مقیاس‌گذاری سیستم را به‌طور خودکار مدیریت می‌کند، که می‌تواند فرآیند مقیاس‌بندی افقی را ساده‌تر کند. این رویکرد می‌تواند مقرون‌به‌صرفه‌تر از معماری‌های مبتنی بر سرور سنتی باشد، اما به یک رویکرد متفاوت برای طراحی و استقرار برنامه‌ها نیز نیاز دارد.

Containerization: این رویکرد شامل ایجاد پکیج هایی است که شامل نرم افزار ما و تمام وابستگی های آن می‌شوند. این پکیج های سبک قابلیت استقرار سریع بر روی سیستم های کانتینری همچون داکر را دارند. کانتینرها را می توان در چندین سرور مستقر کرد و  با استفاده از ابزارهای هماهنگ سازی کانتینر(container orchestration tools) مانند Kubernetes آن ها را مدیریت کرد. این رویکرد می‌تواند انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بیشتری را نسبت به معماری‌های مبتنی بر ماشین مجازی سنتی ارائه دهد.

Distributed Data: ذخیره سازی داده های توزیع شده شامل تکثیر داده ها در چندین سرور است تا اطمینان حاصل شود که داده ها در همه‌ی سرورها در دسترس و سازگار هستند. این رویکرد را می توان با استفاده از فناوری هایی مانند Sharding، Replication و پایگاه های داده NoSQL انجام داد. این رویکرد می تواند برای برنامه هایی که نیاز به در دسترس بودن بالا و تحمل خطا دارند ضروری باشد. پایگاه‌داده های کاساندرا و CockroachDB مواردی هستند که در سیستم های بزرگ و توزیع شده مورد استفاده قرار می‌گیرند.

برای مقیاس‌بندی افقی رویکرد های مختلفی وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. هنگام تصمیم گیری برای استفاده از این رویکرد ها، عواملی مانند مقیاس پذیری، انعطاف پذیری، هزینه و پیچیدگی را باید درنظر گرفت. با انتخاب معماری و رویکرد مناسب برای برنامه خود، می توانید اطمینان حاصل کنید که سیستم شما توانایی رسیدگی به درخواست های وارد شده را دارد و تجربه کاربری مناسبی را ارائه می‌دهد.

مقیاس‌بندی عمودی و افقی هر دو مزایا و معایب خود را دارند و انتخاب روش مناسب به نیازهای خاص سیستم بستگی دارد. مقیاس‌بندی عمودی ساده‌تر و کم‌هزینه‌تر است، اما محدودیت‌هایی دارد. مقیاس‌بندی افقی پیچیده‌تر و گران‌تر است، اما بی‌نهایت مقیاس‌پذیر است و قابلیت دسترسی بالا و تحمل خطا را فراهم می‌کند. با درک تفاوت‌های بین مقیاس‌بندی عمودی و افقی، می‌توانید در مورد اینکه از کدام روش مقیاس‌بندی برای سیستم خود استفاده کنید، تصمیمی آگاهانه بگیرید.