Производительность#
Правильная оценка производительности и планирование ресурсов являются критически важными факторами для стабильной работы платформы Astra Automation в промышленной эксплуатации. Недостаточная емкость компонентов приводит к накоплению очередей заданий, задержкам в обработке событий и деградации отклика веб-интерфейса, что негативно влияет на процессы автоматизации всей IT-инфраструктуры. Платформа включает множество компонентов с различными требованиями к ресурсам:
Automation Controller для управления и планирования;
узлы плоскости исполнения (execution plane) для выполнения сценариев автоматизации;
Private Automation Hub для хранения коллекций Ansible и контейнерных образов;
Event-Driven Automation для обработки событий в режиме реального времени;
базы данных PostgreSQL и Redis для хранения данных и кеширования соответственно.
Каждый компонент требует индивидуального подхода к расчету производительности с учетом количества управляемых узлов, интенсивности запуска заданий, уровня параллелизма и объема генерируемых событий. Расчет мощности узлов (capacity) и настройка параметров распараллеливания (forks) позволяют оптимально использовать вычислительные ресурсы и обеспечить масштабируемость платформы. Для типичных рабочих нагрузок рекомендуются узлы с конфигурацией 4 CPU, 16 ГБ RAM и дисковой подсистемой производительностью не менее 3000 IOPS.
Представленные материалы помогут спроектировать архитектуру платформы для инфраструктур различного масштаба – от тестовых стендов до распределенных топологий уровня предприятия с десятками исполняющих узлов.