A escalabilidade automática (autoscaling) é um conceito central para garantir alta disponibilidade, desempenho e otimização de custos em aplicações hospedadas no Azure App Service e Function App.

[App Service & Function App] — Conceito-chave: Escalabilidade Automática (Autoscaling)

Autoscaling permite que aplicações ajustem automaticamente a quantidade de recursos computacionais alocados, de acordo com a demanda de tráfego ou carga de trabalho, sem intervenção manual. Isso é fundamental para lidar com picos de acesso, manter a performance e evitar custos desnecessários em períodos de baixa utilização.

O que é escalabilidade automática?

No Azure App Service e Function App, a escalabilidade automática pode ser configurada para aumentar ou reduzir instâncias de acordo com métricas como uso de CPU, memória, número de requisições ou horários específicos. Existem dois tipos principais:

• Escalabilidade horizontal (scale out/in): Adiciona ou remove instâncias da aplicação para distribuir a carga.
• Escalabilidade vertical (scale up/down): Altera o tamanho da instância (mais CPU/memória), sem mudar a quantidade de instâncias.

Por que a escalabilidade automática é importante?

• Alta disponibilidade: Garante que a aplicação continue responsiva mesmo durante picos inesperados de acesso.
• Desempenho consistente: Evita degradação de performance ao ajustar recursos conforme a demanda.
• Otimização de custos: Reduz gastos ao diminuir recursos em horários de menor uso, pagando apenas pelo necessário.
• Resiliência: Minimiza riscos de indisponibilidade causados por sobrecarga.

[App Service & Function App] — Conceito-chave: Escalabilidade Automática - Exemplo prático

Suponha que um e-commerce utilize Azure App Service para hospedar seu site e Azure Function App para processar pedidos. Durante promoções, o tráfego aumenta significativamente. Com autoscaling configurado, o App Service pode aumentar automaticamente de 2 para 10 instâncias quando o uso de CPU ultrapassar 70%. Da mesma forma, o Function App pode processar milhares de eventos simultaneamente, escalando horizontalmente conforme o volume de mensagens em uma fila. Após o pico, ambos reduzem o número de instâncias, otimizando custos sem comprometer a experiência do usuário.