Questo principio del pilastro dell'affidabilità del Google Cloud Well-Architected Framework fornisce consigli per aiutarti a progettare i tuoi workload Google Cloud in modo che falliscano in modo controllato.
Questo principio è pertinente all'area di interesse Risposta dell'affidabilità.
Panoramica del principio
La riduzione controllata è un approccio di progettazione in cui un sistema sottoposto a un carico elevato continua a funzionare, eventualmente con prestazioni o accuratezza ridotte. La riduzione controllata garantisce la disponibilità continua del sistema e previene un errore completo, anche se il lavoro del sistema non è ottimale. Quando il carico torna a un livello gestibile, il sistema riprende la piena funzionalità.
Ad esempio, durante i periodi di carico elevato, la Ricerca Google dà la priorità ai risultati delle pagine web con un ranking più elevato, sacrificando potenzialmente un po' di accuratezza. Quando il carico diminuisce, la Ricerca ricalcola i risultati di ricerca.
Consigli
Per progettare i tuoi sistemi in modo da ottenere una riduzione controllata, tieni conto dei suggerimenti riportati nelle sezioni seguenti.
Implementa la limitazione
Assicurati che le repliche possano gestire in modo indipendente i sovraccarichi e limitare le richieste in entrata in scenari di traffico elevato. Questo approccio ti aiuta a prevenire errori a cascata causati da variazioni del traffico in eccesso tra le zone.
Utilizza strumenti come Apigee per controllare la frequenza delle richieste API durante i periodi di traffico elevato. Puoi configurare le regole della policy in modo che riflettano il modo in cui vuoi ridurre le richieste.
Elimina tempestivamente le richieste in eccesso
Configura i tuoi sistemi in modo che eliminino le richieste in eccesso a livello di frontend per proteggere i componenti di backend. L'eliminazione di alcune richieste evita errori globali e consente al sistema di ripristinarsi in modo più agevole. Con questo approccio, alcuni utenti potrebbero riscontrare errori. Tuttavia, puoi ridurre al minimo l'impatto delle interruzioni, a differenza di un approccio come l'interruzione del circuito, in cui tutto il traffico viene interrotto durante un sovraccarico.
Gestisci gli errori parziali e i nuovi tentativi
Crea le tue applicazioni in modo che gestiscano senza problemi gli errori parziali e i nuovi tentativi. Questo design contribuisce a garantire che venga gestito il maggior volume di traffico possibile in scenari di carico elevato.
Testa scenari di sovraccarico
Per verificare che i meccanismi di limitazione e di eliminazione delle richieste funzionino in modo efficace, simula regolarmente condizioni di sovraccarico nel sistema. I test aiutano a garantire che il sistema sia pronto per i picchi di traffico reali.
Monitora i picchi di traffico
Utilizza strumenti di analisi e monitoraggio per prevedere e rispondere ai picchi di traffico prima che si trasformino in sovraccarichi. Il rilevamento e la risposta tempestivi possono aiutare a mantenere la disponibilità del servizio durante i periodi di domanda elevata.