Bulut Sunucuda Auto Scaling ile Trafik Piklerine Hazırlık

Sharing is caring!

Online projelerde trafik patlamasına hazır mısın?

Bir kampanya başlatıyorsun, influencer paylaşımı geliyor, reklamlar dönüyor ve aniden trafik fırlıyor. İşte tam o anda ya siten uçar ya da resmen çöküşü izlersin. İşin kritik noktası tam burada: bulut auto scaling doğru kurgulandıysa rahat, yanlışsa kabus. Pek çok kişi otomatik ölçeklendirme nedir sorusuna sadece sunucu sayısı artıyor diye bakıyor, ama iş aslında çok daha ince ayarlı.

İyi haber şu: Trafik patlıyor diye panik yapmana gerek yok. Doğru senaryoları ve kuralları kurduğunda, bulut ortamında altyapın kendi kendine büyüyüp küçülebilir. Yani sen kampanyaya, içerik üretimine veya ürününe odaklanırken, arkada sistem akıllı şekilde yükü yönetir.

Biraz birlikte kurcalayalım: Hangi senaryolarda auto scaling işe yarıyor, nerede çuvallıyor, trafik artışına hazırlık için neleri önceden planlaman gerekiyor? Hepsini gerçekçi ve günlük hayattan örneklerle konuşalım.

Otomatik ölçeklendirme nedir ve mantığı nasıl çalışır?

Önce temel soruyu netleştirelim: Otomatik ölçeklendirme nedir? Kısaca, sistemin belirlediğin kurallara göre kendi kapasitesini artırıp azaltması. Yani sunucu, container veya instance sayısını; CPU, bellek, istek sayısı gibi metriklere bakarak dinamik şekilde ayarlaması.

Eskiden işler daha statikti. Trafiğin en yüksek olacağı zamanı tahmin edip güçlü bir sunucu alır, günün büyük bölümünde o kaynakların boşa gitmesine razı olurdun. Bulut auto scaling ile bu model yerini daha esnek ve maliyet odaklı bir yapıya bırakıyor. Yük artınca yatayda yeni instance açılıyor, düştüğünde ise gereksiz kaynaklar otomatik kapanıyor.

Otomatik ölçeklendirme mekanizması genelde üç ana parçadan oluşur: ölç, karar ver ve uygula. Ölçüm tarafında izleme sistemleri CPU kullanımı, istek sayısı, kuyruk uzunluğu gibi metrikleri takip eder. Karar katmanı bu verileri politikalarla eşleştirir. Uygulama katmanı ise gerçekten yeni kaynak açar ya da kapatır.

Burada kritik olan, bu döngünün ne kadar hızlı ve akıllı çalıştığı. Çok agresif ayar yaparsan gereksiz yere yeni instance açıp maliyeti şişirebilirsin. Çok temkinli kalırsan da kullanıcı bekler, zaman aşımı alır, hatta siteyi terk eder.

Bulut auto scaling yapısının temel bileşenleri

İşin mutfağına bakmadan sağlam bir yapı kurmak zor. Bulut auto scaling dendiğinde genelde şu bileşenler devreye giriyor:

• Load balancer: Trafiği birden fazla instance arasında paylaştıran katman. Trafik artışına hazırlık yaparken aslında ilk dokunduğun yer burası oluyor.
• Auto scaling grubu: Bir arada yönetilen ve aynı kurallara tabi sunucu veya container grubu. Minimum, maksimum ve istenen instance sayısını burada tanımlıyorsun.
• İzleme ve metrikler: CPU, bellek, response time, istek sayısı, hata oranı, kuyruk uzunluğu gibi veriler. Auto scaling tetikleyicilerinin kalbi bu metrikler.
• Politikalar ve kurallar: Ne zaman yeni instance açılsın, ne zaman kapansın, kaç tane açılsın gibi kararları yöneten kurallar.

Biraz da pratik taraftan bakalım. Çoğu projede gördüğüm hatalardan biri şu: Sadece CPU yüzdesine bakarak auto scaling kurgulanıyor. Örneğin yüzde 70 üstüne çıkarsa yeni instance aç gibi. Ama bazen CPU düşük kalırken istek sayısı patlar, bazen de CPU yüksek ama gerçek problem veritabanı kilitlenmesi olur.

Daha dengeli bir yapı için birden fazla metriği birlikte kullanmak çok daha sağlıklı:

• CPU kullanım oranı
• Ortalama response süresi
• İstek sayısı (RPS veya QPS)
• Mesaj kuyruğu uzunluğu (eğer background job kullanıyorsan)
• Hata oranı veya zaman aşımı oranı

Bu metriklerden en az ikisini bir araya getirip politikalarını buna göre ayarladığında, yükün gerçek resmini daha iyi yakalamış olursun.

Trafik artışına hazırlık için bakış açını değiştirmek

Trafik artışına hazırlık çoğu zaman sadece sunucu tarafı ile düşünülüyor. Oysa zincir tek halkadan oluşmuyor. Uygulama kodu, veritabanı tasarımı, cache katmanı, CDN kullanımı ve hatta üçüncü parti servislerin limitleri bu denklemin içinde.

Örneğin, e-ticaret sitende ürün listeleme sorgusu optimize edilmemişse, kaç tane sunucu açarsan aç kullanıcılar yavaşlık hisseder. Ya da ödeme adımında kullandığın üçüncü parti API saniyede en fazla belirli sayıda isteğe izin veriyorsa, auto scaling seni belli bir noktadan sonra kurtarmaz.

Bu yüzden sağlam bir hazırlık için şu soruları baştan sorman faydalı:

• Uygulaman yatay ölçeklenebilir mi, yoksa stateful yapılar mı hakim?
• Oturum yönetimini nasıl yapıyorsun? Tek sunucuya bağımlı bir session yapısı var mı?
• Veritabanın okuma ve yazma yükünü nasıl paylaşıyor?
• Cache stratejin belli mi? Sık kullanılan verileri sıcak tutabiliyor musun?
• Statik dosyalar için CDN kullanıyor musun?

Bu sorulara verdiğin cevaplar, bulut auto scaling stratejinin ne kadar etkili olacağını doğrudan belirliyor.

Gerçekçi trafik artış senaryoları ve ölçeklendirme kurguları

Sadece teoride kalmayalım. Farklı tip projeler için tipik trafik patlaması senaryolarına bakalım. Böylece kendi projen için hangi noktalara odaklanman gerektiğini daha net görebilirsin.

E-ticaret kampanyası: Saatlik pike hazırlık

En klasik hikaye: Büyük indirim kampanyası, sosyal medya reklamları, e-posta gönderimleri. Trafik genelde belirli bir zaman aralığında şiddetli bir pik yapar, sonra normale döner.

E-ticaret tarafında trafik artışına hazırlık yaparken şu yaklaşım iş görüyor:

• Kampanya başlamadan önce minimum instance sayısını geçici olarak artırmak
• Auto scaling kurallarını daha agresif hale getirmek (örneğin CPU eşiğini yüzde 60 seviyesine çekmek)
• Sadece web katmanını değil, arka plandaki işçi süreçlerini de ölçeklendirmek
• Stok ve sepet işlemleri gibi kritik aksiyonların veritabanı kilitlenmelerine yol açmaması için kilit mantığını gözden geçirmek

Bu senaryoda dikkat edilmesi gereken noktalardan biri de scaling gecikmesi. Yeni instance ayağa kalkana kadar uygulama hazır olamayabilir. Bu yüzden kampanya öncesinde belli bir taban kapasiteyi hazırda tutmak genelde daha güvenli.

Mobil oyun: Dalgalı ve tahmin etmesi zor trafik

Mobil oyunlarda durum farklı. Reklam kampanyası, mağaza öne çıkarma veya viral bir akım ile kullanıcı akışı çok dengesiz olabilir. Bazı saatler deli gibi trafik gelirken, bazı zamanlar sakin geçer.

Oyun tarafında auto scaling kurarken sadece eş zamanlı oyuncu sayısına değil, arka uç istek yoğunluğuna ve mesaj kuyruklarına bakmak önemli. Örneğin:

• Gerçek zamanlı oyun sunucuları için bağlantı sayısını izlemek
• Matchmaking servislerinde kuyruk uzunluğunu takip etmek
• Ödül, skor kaydı gibi arka plan işlerini ayrı worker gruplarına bölmek

Burada yapabileceğin akıllı hamlelerden biri, gece ve gündüz için farklı politikalar tanımlamak. Trafiğin düşük olduğu saatlerde maksimum instance sayısını sınırlayıp maliyeti düşürebilirsin.

SaaS ürün: Kurumsal müşteriler ve planlı yük

B2B SaaS tarafında trafik daha kestirilebilir olsa da, belli dönemlerde beklenmedik kullanım patlamaları olabilir. Örneğin ay sonu raporlama, yoğun import işlemleri veya müşterinin kendi kampanyası.

Bu tarz bir üründe otomatik ölçeklendirme nedir sorusunun cevabı daha çok arka plan işlerine kayıyor. Rapor üretimi, büyük veri içe aktarımları ve toplu e-posta gönderimleri için ayrı auto scaling grupları kullanmak çok işe yarıyor.

Örneğin:

• Web isteklerini karşılayan ön yüz grubu
• Raporlama ve veri işleme için worker grubu
• Queue tabanlı asenkron işler için ayrı bir tüketici grubu

Her gruba özel scaling kuralı yazdığında, hem kullanıcı arayüzünü hem de ağır işlemleri dengeli şekilde yönetebiliyorsun.

İçerik ve medya siteleri: Ani viral trafik

Bir haber, video ya da blog yazısı aniden viral olduğunda, trafik öngörmesi en zor şekilde patlar. Özellikle sosyal medya paylaşımları ve anlık bildirimler burada kritik.

Medya tarafında trafik artışına hazırlık yaparken şunlar hayat kurtarıcı olabilir:

• Statik içerikleri mümkün olduğunca cache ve CDN tarafına taşımak
• Yorum, beğeni, paylaşım gibi işlemleri asenkron hale getirmek
• Ana sayfa ve popüler içerik sayfaları için özel cache katmanı kullanmak
• Auto scaling tetikleyicisi olarak response sürelerini yakından takip etmek

Böyle bir yapıda, bulut auto scaling sadece son halka. Uygulama ve veri katmanı doğru kurgulanmadıysa, ne kadar kaynak eklersen ekle dar boğazı tam olarak kıramayabilirsin.

Auto scaling politikalarında sık yapılan hatalar

Şimdi biraz da tehlikeli bölgeye girelim. Otomatik ölçeklendirme yanlış kurgulandığında, hem performans hem de maliyet tarafında can sıkıcı sonuçlar çıkabiliyor.

Sadece tek metriğe güvenmek

Yalnızca CPU veya bellek kullanımına göre scaling yapmak, gerçek yükü kaçırmana neden olabilir. Örneğin CPU normal görünürken response süreleri uçmuş olabilir. Veya tam tersi, CPU yüksek ama kullanıcı açısından her şey kabul edilebilir seviyededir.

Bu yüzden tek bir metriğe bağlı kalmak yerine, en azından CPU ile istek başına ortalama cevap süresini birlikte dikkate almak daha güvenli bir yaklaşım.

Aşırı agresif veya aşırı yavaş tepki

Scaling kararlarını çok sık aralıklarla vermek sistemi sürekli instance açıp kapamaya zorlar. Hem maliyet artar hem de sistem kararsız bir hale gelir. Tersine, çok geniş aralıklar seçersen de kullanıcılar gecikmeyi fazlasıyla hisseder.

Genelde şu ayarlar daha dengeli bir başlangıç sağlar:

• Ölçüm penceresi: 1 ila 5 dakika arası ortalama değerler
• Cooldown süresi: Yeni bir scaling kararından önce en az 3 ila 5 dakika bekleme
• Adım boyutu: Her tetikleyici çalıştığında 1 veya 2 instance artırma veya azaltma

Minimum ve maksimum sınırları plansız bırakmak

Bazen ekipler sadece istenen instance sayısına odaklanıp minimum ve maksimum değerleri düşünmüyor. Sonra da beklenmedik bir kampanyada sistem üst limite vurup orada takılı kalıyor.

Özellikle trafik artışına hazırlık sürecinde, şu üç sayıyı elle tutar hale getirmen çok işe yarar:

• Normal zamanlar için ideal instance sayısı
• Kampanya veya yoğun dönemlerde beklenen maksimum trafik için tahmini üst limit
• Geceleri veya düşük kullanımlı saatler için minimum güvenli kapasite

Test etmeden auto scalinge güvenme

Birçok projede gördüğüm en kritik hata, auto scaling ayarlarını canlı trafikte ilk kez test etmek. Yani sistemin gerçekten yük altında nasıl tepki verdiğini kimse önceden görmemiş oluyor.

Daha kontrollü bir yaklaşım için şu adımları düşünebilirsin:

• Önce staging ortamında sahte trafik ile yük testi yapmak
• Veritabanı ve cache katmanının limitlerini görmek için kademeli test senaryoları hazırlamak
• Canlı ortamda küçük bir kullanıcı grubu üzerinde A/B tarzı yük denemeleri yapmak
• Olası tıkanma noktalarını log ve izleme panelleri üzerinden net şekilde gözlemlemek

Bu testler sırasında sadece kapasiteyi değil, ölçeklendirme hızını da ölçmüş olursun. Yeni instance açılma süresi, uygulamanın ısınma zamanı, cache dolma süresi gibi detaylar sahada gerçek fark yaratır.

Kendi projen için bulut auto scaling yol haritası

Teori tamam, şimdi biraz da aksiyona dönelim. Kendi projen için uygulanabilir bir yol haritası çizmek istiyorsan, adımları netleştirmek işini çok kolaylaştırır.

1. Mevcut durumu röntgenle

Hiçbir şeyi değiştirmeden önce, şu an ne olduğunu anlamak gerekiyor. Şu sorulara dürüst cevaplar ver:

• En yoğun trafik saatlerin ne zaman?
• Hangi sayfalar veya endpointler en çok yükü alıyor?
• Şu an sistem nerede zorlanıyor? CPU mu, bellek mi, disk mi, veritabanı mı?
• Hata ve zaman aşımı oranların ne durumda?

Bu cevaplar olmadan yazacağın her auto scaling kuralı biraz hissiyatla yazılmış olur.

2. Uygulama mimarisini ölçeklenebilir hale getir

Otomatik ölçeklendirme nedir sorusunun gerçek cevabı, sadece sunucu sayısını artırmak değil; uygulamayı yatayda çoğaltılabilir hale getirmek. Bunun için:

• Oturum yönetimini merkezi bir store a taşı (örneğin Redis)
• Statik dosyaları object storage ve CDN ile servis et
• Ağır işleri mümkün olduğunca arka plana it ve queue kullan
• Veritabanı sorgularını gözden geçir, indeksleri optimize et

Bu adımları atlamadan yapılan auto scaling genelde yüzeysel bir çözüm olarak kalıyor.

3. Trafik artışına hazırlık senaryolarını yazılı hale getir

Kafandaki planı dokümana dökmek, hem ekip içi iletişimi hem de olası kriz anlarındaki refleksleri güçlendirir. Şöyle senaryolar tanımlayabilirsin:

• Kampanya günü senaryosu: Hangi saatlerde minimum kapasite artırılacak, hangi metrikler yakından izlenecek.
• Viral içerik senaryosu: Ani pik geldiğinde hangi uyarılar devreye girecek, kimin hangi kararı vermesi gerekiyor.
• Uzun süreli yüksek trafik senaryosu: Maliyet kontrolü için hangi üst limitler konulacak.

Bunları netleştirdiğinde, bulut auto scaling yalnız başına çalışan bir sihir değil, senin yazdığın oyunun kurallarını uygulayan bir motor haline geliyor.

4. İzleme panellerini akıllıca kur

Dashboard olmadan scaling yönetmek, karanlıkta araba kullanmak gibi. En azından şu panelleri hazırlamak çok işe yarar:

• Toplam istek sayısı ve ortalama cevap süresi
• Aktif instance sayısı ve CPU kullanımları
• Hata oranı ve zaman aşımı trendleri
• Veritabanı bağlantı ve sorgu süreleri
• Cache isabet oranı (hit ratio)

Bu panellere kampanya veya lansman dönemlerinde birkaç kez bakmak yerine, gerçek zamanlı alarmlar tanımlarsan trafik artışı başladığı anda haberdar olursun.

5. Küçük başla, sonra optimize et

İlk günden en mükemmel auto scaling kurgusunu yazmak zorunda değilsin. Hatta çoğu zaman bu mümkün değil. Daha basit, kontrollü bir kurgu ile başlamak, sonra gerçek trafik verisine göre iyileştirme yapmak çok daha sağlıklı.

Örneğin ilk aşamada sadece web katmanını auto scaling grubuna alırsın. Sonra iş mantığını taşıyan arka plan işçilerini ekler, en son da veritabanı replikasyon ve okuma kopyaları tarafında optimizasyona geçersin.

Son dokunuş: Auto scalingi bir refleks haline getirmek

Bulut dünyasında işler artık tek bir güçlü sunucuya güvenmekten çok uzak. Trafik dalgalı, kullanıcı beklentisi yüksek, rekabet acımasız. Böyle bir ortamda bulut auto scaling, yalnızca teknik bir özellik değil; ürünün hayatta kalma mekanizması gibi çalışıyor.

Eğer şu andan itibaren her yeni özellik planında trafik artışına hazırlık boyutunu da düşünürsen, oyunu bir adım önden oynarsın. Kampanya tasarlarken, entegrasyon yaparken veya mimariyi gözden geçirirken, aklında hep şu soru olabilir: Bu değişiklik yükü artırdığında sistem kendini nasıl ölçekleyecek?

İlk adım olarak mevcut izleme panellerine bak, en zayıf halkayı bul ve oradan başla. Sonrasında küçük ama net auto scaling kuralları belirle, test et, ölç ve iyileştir. Bir süre sonra fark edeceksin ki, eskiden kriz saydığın trafik dalgalanmaları artık sadece grafikteki güzel birer yükseliş eğrisi gibi görünecek.