4.2 社交流量潮汐性
4.2.1 基础资源满足潮汐性分析
在热点频发的社交媒体上，扩容的速度和成功率成了刚需，要求快、稳、省，这 三个指标第一眼看仿佛是对于扩容的需求，但是对于热点过后的社交平台，缩容也有着类似的要求，快速，稳定以及成本节省；一般的社交媒体每日、周末或者节假日之 间有波峰波谷，资源会有扩容和缩容的需求；如果热点事件时候，流量暴增，热点过 后急需缩容；
弹性方案分析如下：
1、自建IDC-最大供应型
如下图所示，虚线部分是客户业务高峰期和低谷期需求的模拟曲线，而饱和型就 是资源最大供应模型，此模型主要是为了保障波峰时业务的稳定性。
由于为了满足波峰的需求，需要IDC提前准备冗余的资源，因此该资源供应模型 的问题也极为明显，不仅前期资源浪费验证，而且在业务的低峰期，有大量的在线资 源被浪费。
2、自建IDC-按需扩容型
如下图所示，相同虚线部分为客户业务需求的简易模拟曲线，而按需扩容型则再 开始时只要满足够用，前期投入成本低，且能够满足一般的需求。
由于社交媒体发展会比较迅速，前期按需求建设虽然起到了节约成本的效果，但 是随着业务的不断发展， 业务水位提高，资源不能满足需求时， 就需要进行临时扩 容。该方案在前期有较小资源浪费，但是在高峰时会有业务损失，见上图中的虚线与 实线的交叉部分。而扩容之后，在业务低峰期也有最大供应型一样的资源浪费。
3、云计算-按需弹性模型
云计算的弹性模型，可以按照业务模型进行弹性扩容和缩容，业务架构需要设置为可以横向扩展的模式。详细模型如下图所示：
虽然自建IDC也可以采用专有云进行弹性，但是宿主机也是物理服务器，需要提 供最大供应的能力才能实现按需弹性，这样也会造成资源浪费。
而公共云则完美的解决了社交媒体流量潮汐，热点时间突破预估等一般和特殊场 景的需求，而且可以按需进行资源的扩展和缩容，高峰期提供充分资源已保障业务安 稳，低峰期进行横向缩容减少成本开支。
