A arquitetura para garantir a expansão futura logo será pouco valorizada. Muitos profissionais de arquitetura não consideram o autoscaling com previsão de demanda, distribuição de recursos e limpeza de cache.
Estou observando uma tendência em meu trabalho com arquitetos de nuvem de diferentes idades. Atualmente, as técnicas tradicionais de escalabilidade em nuvem, que foram populares por muito tempo, estão sendo pouco utilizadas. Mesmo compreendendo a razão disso, já que estamos em 2023 e não em 1993, os arquitetos de nuvem mais experientes ainda possuem conhecimentos valiosos e relevantes para os dias atuais.
Até pouco tempo atrás, costumávamos oferecer mais serviços de nuvem para lidar com questões de dimensionamento. Essa estratégia costuma resultar em contas de nuvem caras. A abordagem mais eficaz consiste em dedicar mais tempo e esforço ao design e à implementação inicial, em vez de alocar recursos após a implementação e gerar despesas desnecessárias.
Vamos analisar como são desenvolvidos sistemas de nuvem que podem crescer e aprender, explorando alguns dos segredos de arquitetura menos divulgados que contribuem para a eficiente escalabilidade dos sistemas de computação em nuvem.
Ajuste automático de escala com previsão analítica.
A análise preditiva possibilita antecipar a necessidade dos usuários e alocar recursos de forma otimizada para reduzir gastos. As ferramentas atuais permitem a implementação de análises avançadas e inteligência artificial, porém, sua aplicação ainda não é tão frequente como deveria ser.
Autoscaling com análise preditiva é uma tecnologia que possibilita que aplicações e infraestrutura em nuvem se expandam ou se contraiam de forma automática, conforme padrões de demanda previstos. Essa tecnologia une os pontos positivos do autoscaling, que adapta automaticamente os recursos de acordo com a demanda atual monitorada, com a análise preditiva, que se baseia em dados históricos e modelos de machine learning para antecipar padrões de demanda.
Essa combinação de elementos antigos e novos está retornando com força devido à disponibilidade de ferramentas poderosas para automatizar o processo. Essa abordagem arquitetônica e tecnológica é especialmente vantajosa para aplicações com padrões de tráfego variáveis, como sites de comércio eletrônico ou sistemas de entrada de pedidos de vendas, onde picos repentinos de tráfego podem afetar o desempenho se a infraestrutura não puder se expandir rapidamente para atender à demanda. O dimensionamento automático com análise preditiva resulta em uma melhor experiência do usuário e redução de custos, já que os recursos são utilizados somente quando necessários.
Inflexibilidade de ativos.
Sharding é uma técnica avançada que consiste em dividir grandes conjuntos de dados em fragmentos menores e mais fáceis de gerenciar, o que melhora a capacidade de escalabilidade dos dados e outros recursos.
Nesta estratégia, diversos recursos, como um banco de dados, armazenamento ou capacidade de processamento, são divididos entre diferentes nós na nuvem pública, possibilitando que múltiplos clientes os acessem ao mesmo tempo. Cada parte é designada a um nó específico, e esses nós colaboram para atender às requisições dos clientes.
A divisão de recursos entre vários servidores na nuvem pode aprimorar o desempenho e a disponibilidade ao distribuir a carga. Isso resulta em uma redução da quantidade de dados que cada servidor deve lidar, o que possibilita respostas mais rápidas e uma utilização mais eficiente dos recursos disponíveis.
Cache inválido
Desde o surgimento da computação em nuvem, tenho ensinado sobre a invalidação de cache em quadros brancos, porém ainda não é completamente compreendida. Esse processo consiste em eliminar informações temporárias armazenadas em cache para liberar recursos, o que resulta na redução da quantidade de dados a serem processados. Com isso, os sistemas podem operar de forma mais eficiente, diminuindo o tempo e os recursos exigidos para acessar os dados diretamente de sua origem.
Assim como em todas essas técnicas, é importante ter precaução em relação a possíveis efeitos colaterais indesejados. Por exemplo, se houver alterações nos dados originais, os dados em cache podem permanecer, o que pode resultar em informações incorretas ou desatualizadas sendo mostradas aos usuários. A invalidação de cache, feita de maneira adequada, pode solucionar esse problema, atualizando ou removendo os dados armazenados quando as mudanças nos dados originais acontecem.
Diversas formas de desativar um cache incluem a expiração por tempo, a invalidação por eventos e a invalidação manual. A expiração por tempo consiste em estabelecer um limite fixo para a permanência dos dados no cache. A invalidação por eventos aciona a remoção do cache com base em eventos específicos, como modificações nos dados originais ou outros fatores externos. Por fim, a invalidação manual implica na atualização ou remoção manual dos dados armazenados conforme as ações do usuário ou do sistema.
Muitas vezes, essas sugestões não são abordadas em cursos avançados de arquitetura em nuvem, incluindo os de certificação, embora não sejam segredos. Implementar essas estratégias pode resultar em uma melhor otimização e eficiência para soluções em nuvem, mas não há consequências por não utilizá-las. Em vez disso, é possível resolver esses problemas simplesmente investindo mais dinheiro, o que geralmente funciona. No entanto, essa abordagem pode ser até 10 vezes mais cara do que uma solução otimizada que emprega essas técnicas arquitetônicas.
Eu opto por realizar essa tarefa de forma eficiente, em vez de fazê-la de maneira rápida. Alguém concorda comigo?