Test wiedzy

1.

Które z tych stwierdzeń najlepiej opisuje autoskalowanie?

Autoskalowanie jest rozwiązaniem do skalowania w górę/skalowania w dół. W okresach wysokiego zapotrzebowania migruje ono aplikację na bardziej zaawansowany sprzęt, a kiedy zapotrzebowanie spada, przenosi ją z powrotem na mniej zaawansowany sprzęt.

Autoskalowanie wymaga od administratora aktywnego monitorowania obciążenia w systemie. Jeśli obciążenie zwiększy się i czasy odpowiedzi zaczną się wydłużać, administrator może wyzwolić autoskalowanie w celu zwiększenia przepływności systemu.

Autoskalowanie jest rozwiązaniem do zwiększania skali w poziomie/zmniejszania skali w poziomie. Skala systemu może być zwiększana w poziomie, gdy określone metryki zasobów wskazują zwiększone użycie, i zmniejszana w poziomie, gdy wartości tych metryk spadną.

Zmniejszanie i zwiększanie skali w poziomie zapewnia lepszą dostępność niż autoskalowanie.

2.

Który z tych scenariuszy jest odpowiednia kandydatem do autoskalowania?

Liczba użytkowników wymagających dostępu do aplikacji zmienia się zgodnie z regularnym harmonogramem. Na przykład w piątek z systemu korzysta więcej użytkowników niż w inne dni tygodnia.

System podlega nagłemu napływowi żądań, który powoduje utknięcie systemu. Obciążenie zwiększa się wykładniczo i wydaje się, że nie ma powodu dla tego wzrostu aktywności.

Twoja organizacja uruchamia promocję i oczekuje zwiększonego ruchu do swojej witryny internetowej przez następne parę tygodni. Opierasz strategię skalowania automatycznego na licznikach, które mierzą procesy biznesowe.

3.

Zespół DevOps dla dużej firmy dostarczającej żywność konfiguruje implementację usługi Azure Spring Apps. Piątek wieczorem jest zwykle najbardziej ruchliwy czas. Z drugiej strony, 7 rano w środę jest ogólnie najcichszy czas. Które z następujących typów reguł skalowania automatycznego należy skonfigurować?

Reguła oparta na metryce.

Reguła analizy aplikacji.

Reguła oparta na harmonogramie.

Opinia