Como lidar com o grande tráfego inesperado de um site de comércio eletrônico em dias específicos?

A escala automática do Azure seria perfeita para esse cenário.

Escala automática no Azure é um recurso interno de serviços em nuvem, serviços móveis, conjuntos de escala de máquina virtual e sites que ajuda os aplicativos a ter o melhor desempenho quando houver alterações de demanda. Claro, desempenho significa coisas diferentes para aplicativos diferentes. Alguns aplicativos são limitados pela CPU, outros pela memória.

A escala automática permite adicionar recursos para lidar com aumentos de carga e também economizar dinheiro removendo recursos que estão ociosos. Você especifica um número mínimo e máximo de instâncias para executar e adicionar ou remover VMs automaticamente com base em um conjunto de regras.

Ter um mínimo garante que seu aplicativo esteja sempre em execução, mesmo sem carga. Ter um limite máximo de seu custo total por hora possível. Você escala automaticamente entre esses dois extremos usando regras que você cria, conforme mostrado abaixo:

Tomando seu exemplo, uma vez que seu aplicativo pode precisar lidar com picos de solicitações durante certas partes do ano, Autoscale pode escalar seu serviço por qualquer métrica de plataforma integrada, ou por uma métrica customizada que você definir, para atender ao aumento da demanda.

Isso daria a você a capacidade de usar a capacidade necessária, dimensionando conforme o aumento da carga e ampliando quando a capacidade extra não é necessária, tudo acontecendo automaticamente.

Aqui estão alguns recursos adicionais que explicam mais sobre as opções disponíveis no Azure, junto com as práticas recomendadas e considerações de design de aplicativo para sua referência:

• Escala automática do Azure Monitor
• Passo a passo - Introdução à escala automática no Azure
• Visão geral dos padrões comuns de autoescala
• Recomendações da escala automática
• Práticas recomendadas - Escalonamento automático

Além de configurar o escalonamento automático, você também pode avaliar a implementação de uma estratégia de armazenamento em cache com o Azure CDN como @Nancy mencionado acima, para fornecer conteúdo da Web de maneira eficiente para seus usuários e minimizar a latência.