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El autoescalado es el mecanismo qué añade o retira recursos de cómputo de forma automática según la demanda real, sin intervención manual. En la nube se apoya en métricas como uso de CPU, memoria o número de peticiones por segundo y en servicios como AWS Auto Scaling, el Horizontal Pod Autoscaler de Kubernetes o el autoescalador de Google Cloud. Se distingue el escalado horizontal, qué suma o quita instancias o contenedores idénticos, del vertical, qué aumenta los recursos de una misma máquina; también puede ser reactivo, respondiendo a picos ya ocurridos, o predictivo, anticipándose con datos históricos de tráfico.
Es como el volumen automático de un altavoz según el ruido de la sala: cuando hay mucha gente conectada, el sistema añade servidores solo, y cuando baja el tráfico los quita, sin qué nadie tenga qué estar pendiente.
Una tienda online qué multiplica sus visitas por diez en el Black Friday puede configurar reglas de autoescalado para qué la infraestructura crezca sola durante esas horas y se reduzca de madrugada, pagando solo por lo qué realmente necesita en cada momento en vez de mantener servidores de sobra todo el año.
El horizontal añade más máquinas o contenedores en paralelo, mientras qué el vertical amplía la CPU o memoria de una máquina existente; el horizontal suele preferirse en la nube porque no requiere reiniciar el servicio para aplicar el cambio.
Es el tiempo qué tarda una nueva instancia en arrancar y estar lista para recibir tráfico; si ese arranque es lento, el autoescalado puede llegar tarde a un pico repentino de visitas y provocar lentitud o errores durante unos minutos.
Es más complicado porque los datos deben mantenerse consistentes entre réplicas; existen servicios gestionados con autoescalado de lectura (réplicas adicionales), pero escalar la escritura suele requerir arquitecturas específicas como sharding.