Luft'ün Esnekliğe Giden Yolu - Bölüm 2: Sorgu Geçmişi ile Otomatik Ölçeklendirme

> Kendi geliştirdikleri veritabanı Luft'ün esnekliğini artırmak için, sorgu geçmişini kullanan maliyet tabanlı bir autoscaler uygulama deneyimini paylaşıyorlar.

• Önceki çalışmada Shared Storage mimarisine geçilmişti, ancak gerçek fayda elde etmek için verimli bir otomatik ölçeklendirme sistemine ihtiyaç vardı.
• Kubernetes'ten çıkıp AWS SDK kullanan self-managed küme modeline geçildi ve durdurulmuş instance'ları yeniden başlatma yöntemi uygulanarak ölçeklendirme süresi yaklaşık 10 saniye seviyesine indirildi.
• CPU/bellek kullanımı gibi geriden gelen metriklere dayanan mevcut otomatik ölçeklendirme yaklaşımı yerine, sorgu geçmişini kullanan bir maliyet tahmin modeli geliştirildi.
• Sorgu normalizasyonu (canonicalization) ile benzer sorgular tespit edildi ve sorgu geçmişini kullanarak maliyet hesaplayan bir cost function uygulanarak doğru kaynak tahmini mümkün hale geldi.
• Overprovisioning yapmadan yalnızca gerektiğinde kaynak tahsis edilerek instance maliyetleri yaklaşık %40 azaltıldı ve ağır sorguları da işleyebilen esnek bir sistem kuruldu.