智能扩缩容聊天系统¶
基于 SAGE 框架构建的自动扩缩容聊天系统，展示弹性资源管理和负载均衡能力。
概述¶
自动扩缩容聊天系统演示了 SAGE 在云资源管理和弹性伸缩方面的能力。通过模拟可变的用户负载，系统自动调整服务器数量，实现资源优化和负载均衡。
核心功能¶
1. 用户流量模拟¶
- 可变负载模式（渐增、峰值、渐减）
- 可配置基准负载和峰值负载
- 真实的流量模拟
2. 自动扩缩容¶
- 基于负载阈值的扩容决策
- 自动缩容节省资源
- 冷却期防止频繁扩缩
- 可配置的最小/最大服务器数
3. 负载均衡¶
- 轮询（Round-Robin）分发
- 服务器负载跟踪
- 动态调整分发策略
4. 性能监控¶
- 实时负载监控
- 吞吐量统计
- 扩缩容事件记录
- 资源利用率分析
技术架构¶
SAGE 算子管道¶
UserTrafficSource (BatchFunction)
↓
AutoScaler (MapFunction)
↓
LoadBalancer (MapFunction)
↓
RequestProcessor (MapFunction)
↓
MetricsCollector (SinkFunction)
算子说明¶
| 算子 | 类型 | 功能 |
|---|---|---|
| UserTrafficSource | BatchFunction | 生成模拟用户请求 |
| AutoScaler | MapFunction | 扩缩容决策引擎 |
| LoadBalancer | MapFunction | 请求分发到服务器 |
| RequestProcessor | MapFunction | 模拟请求处理 |
| MetricsCollector | SinkFunction | 收集性能指标 |
| ScalingEventsSink | SinkFunction | 记录扩缩容事件（可选） |
使用方法¶
基本使用¶
from sage.apps.auto_scaling_chat import run_auto_scaling_demo
# 使用默认配置（30秒模拟）
run_auto_scaling_demo()
自定义负载模式¶
run_auto_scaling_demo(
duration=60, # 模拟 60 秒
base_rate=10, # 基准负载：10 并发用户
peak_rate=100, # 峰值负载：100 并发用户
verbose=True # 显示详细日志
)
命令行使用¶
# 默认配置
python -m sage.apps.auto_scaling_chat.pipeline
# 短时高负载测试
python -m sage.apps.auto_scaling_chat.pipeline \
--duration 20 \
--peak-rate 80
# 长时间模拟
python -m sage.apps.auto_scaling_chat.pipeline \
--duration 120 \
--base-rate 5 \
--peak-rate 60 \
--verbose
# 使用示例脚本
python examples/apps/run_auto_scaling_chat.py --duration 30
扩缩容策略¶
默认策略¶
- 扩容阈值：平均每服务器负载 > 30 用户
- 缩容阈值：平均每服务器负载 < 10 用户
- 最小服务器数：2
- 最大服务器数：10
- 冷却时间：5 秒
自定义策略¶
from sage.apps.auto_scaling_chat.operators import AutoScaler
scaler = AutoScaler(
scale_up_threshold=25, # 更早扩容
scale_down_threshold=5, # 更激进缩容
min_servers=1, # 允许单服务器
max_servers=20, # 更大规模
)
输出示例¶
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SAGE Auto-Scaling Chat System Demo
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📋 Configuration
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Simulation duration: 30s
Base load: 5 concurrent users
Peak load: 50 concurrent users
======================================================================
🚀 Starting auto-scaling simulation...
⚠️ Scaling Threshold Reached! Load: 35, Scaling up to 3 servers
📊 Load: 20 users | Servers: 2 | Requests: 10
📊 Load: 35 users | Servers: 3 | Requests: 20
⚠️ Scaling Threshold Reached! Load: 48, Scaling up to 4 servers
📊 Load: 50 users | Servers: 4 | Requests: 30
📊 Load: 45 users | Servers: 4 | Requests: 40
📊 Load: 30 users | Servers: 4 | Requests: 50
📊 Load: 15 users | Servers: 3 | Requests: 60
📊 Load: 8 users | Servers: 2 | Requests: 70
======================================================================
📊 Auto-Scaling System Metrics
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Total requests processed: 245
Total duration: 30.15s
Average throughput: 8.13 req/s
Peak load: 50 concurrent users
Peak servers: 4
Scaling events: 5
Average load: 28.3 users
Average servers: 3.2
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🔄 Scaling Events:
1. 📈 SCALE_UP: 3 servers (load: 35)
2. 📈 SCALE_UP: 4 servers (load: 48)
3. 📉 SCALE_DOWN: 3 servers (load: 18)
4. 📉 SCALE_DOWN: 2 servers (load: 8)
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应用场景¶
云应用¶
- Web 应用弹性伸缩
- API 网关自动扩容
- 微服务架构
聊天系统¶
- 即时通讯服务
- 在线客服系统
- 游戏聊天服务器
流式处理¶
- 实时数据处理
- 事件驱动系统
- 流媒体服务
负载模式¶
系统内置模式¶
三阶段负载： - 阶段 1 (0-30%)：渐增期 - 阶段 2 (30-70%)：峰值期 - 阶段 3 (70-100%)：渐减期
自定义模式（Future）¶
def custom_load_pattern(progress):
# 自定义负载曲线
if progress < 0.2:
return base_rate
elif progress < 0.8:
return peak_rate * (1 + 0.2 * sin(progress * 10))
else:
return base_rate
性能指标¶
系统跟踪的指标¶
- 请求总数：处理的请求数量
- 平均吞吐量：请求/秒
- 峰值负载：最高并发用户数
- 峰值服务器数：使用的最大服务器数
- 扩缩容次数：策略执行次数
- 平均负载：整体平均用户数
- 平均服务器数：资源利用情况
- 处理延迟：请求响应时间（Future）
集成云服务（Future）¶
AWS 集成¶
from sage.apps.auto_scaling_chat.cloud import AWSIntegration
# 集成 AWS Auto Scaling
aws = AWSIntegration(
region="us-west-2",
instance_type="t3.medium"
)
# 使用真实的 EC2 实例
run_auto_scaling_demo(cloud_provider=aws)
Kubernetes 集成¶
from sage.apps.auto_scaling_chat.cloud import K8sIntegration
# 集成 Kubernetes HPA
k8s = K8sIntegration(
namespace="chat-system",
deployment="chat-servers"
)