Het beoordelen en optimaliseren van je API Gateway load balancing configuratie, vooral bij Kong API Gateway, vereist een gerichte aanpak. Hieronder vind je aanbevelingen om latency te verlagen, throughput te verhogen en de stabiliteit te waarborgen, evenals suggesties voor monitoring tools en metrics. 1. Aanpassingen voor optimalisatie: a. Overweeg het gebruik van een meer geavanceerde load balancing methode: - **Least Connections**: Verdeelt verkeer op basis van het aantal actieve verbindingen, wat voordelig is bij variërende request-intensiteit. - **Weighted Round Robin**: Geef meer verkeer aan backend servers die beter presteren of meer capaciteit hebben. - **IP Hash**: Zorgt voor consistente routing van clients, wat handig is voor sessiegebaseerde communicatie. b. Pas de health checks aan: - Implementeer frequente en uitgebreide health checks voor je backend services zodat verkeer alleen naar gezonde nodes wordt gestuurd, wat de stabiliteit en response times verbetert. c. Optimaliseer de backend services: - Zorg dat je backend services goed geconfigureerd zijn voor snelle verwerking en minimale latency. - Overweeg caching (bijvoorbeeld via Kong plugins) om veelvoorkomende responses te serveren zonder backend calls. d. Concurrency en timeouts: - Verlaag de timeouts en verhoog de maximum concurrency waar mogelijk, om te voorkomen dat requests wachten op langzame backend servers. e. Horizontal scaling: - Voeg meer backend nodes toe om pieken op te vangen zonder dat de load balancing methode overbelast raakt. 2. Monitoring tools en metrics: a. Monitoring tools: - **Prometheus + Grafana**: Voor real-time metrics en dashboards. - **Kong Vitals**: Een ingebouwde plugin voor inzicht in latency, throughput, errors, en meer. - **Datadog, New Relic of andere APM-tools**: Voor diepgaande performance-analyse en alerts. b. Belangrijke metrics: - **Response latency** (gemiddelde, percentielen zoals p99) - **Throughput** (requests per second/minuut) - **Error rates** (4xx, 5xx errors) - **Backend health status** en beschikbaarheid - **Concurrentie en request queue lengte** 3. Samenvatting: - Overweeg een meer geavanceerde load balancing methode (zoals least connections). - Verbeter health checks en backend prestaties. - Implementeer caching en optimaliseer timeouts. - Voeg meer backend nodes toe bij pieken. - Gebruik uitgebreide monitoring om knelpunten en trends te identificeren. Door deze stappen te volgen, kun je de latency verlagen, throughput verhogen en je API Gateway stabiel houden zonder compromissen.

Zeker, hier is een gedetailleerde beoordeling en advies op maat van uw Kong API Gateway configuratie. ### Beoordeling van Round-Robin bij uw Workload Uw huidige round-robin methode is een solide, "eerlijke" strategie die requests gelijkmatig over alle beschikbare backend services (upstreams) verdeelt, ongeacht hun huidige belasting of latentie. **Waarom dit suboptimaal kan zijn voor uw use-case:** 1. **Negeert Servergezondheid:** Een trage of bijna volle server krijgt evenveel requests als een snelle, rustige server. Dit kan de algehele latentie opdrijven. 2. **Geen rekening met latentie:** Alle servers worden als gelijk beschouwd. Een request wordt naar Server A gestuurd, ook al reageert Server B op dat moment 100ms sneller. 3. **Piekbelasting:** Tijdens pieken van 10.000 RPM kan de round-robin methode ervoor zorgen dat *alle* servers gelijktijdig onder druk komen te staan, in plaats van intelligenter verkeer te sturen. ### Aanbevolen Aanpassingen voor Lagere Latency en Hogere Throughput U kunt de prestaties significant verbeteren door over te stappen op een meer intelligente load balancing algoritme. Kong ondersteunt deze out-of-the-box. **1. Least Connections (`least_connections`)** Dit is vaak de **beste eerste upgrade** vanuit round-robin. Het algoritme stuurt nieuwe requests naar de backend server op dat moment het *minste actieve verbindingen* heeft. * **Voordeel:** Het helpt automatisch om trage servers te omzeilen, omdat die langer bezet zijn met een request en dus meer open verbindingen hebben. Nieuwe requests worden naar snellere, minder belaste servers gestuurd. Dit verlaagt de latentie en verhoogt de throughput. * **Implementatie in Kong:** Stel dit in op uw Upstream service. **2. Latency-Based Balancer (bijv. `ewma`)** Kong Enterprise biedt geavanceerdere algoritmen zoals Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Dit algoritme houdt de responstijd van elke backend server bij en stuurt requests naar de server met de laagste verwachte latentie. * **Voordeel:** Dit is direct gericht op het minimaliseren van latentie en is ideaal voor performance-kritieke applicaties zoals de uwe. * **Implementatie:** Controleer of dit beschikbaar is in uw Kong editie. **Aanbevolen Stappenplan:** 1. **Blijf bij Round-Robin** als uw baseline en verzamel prestatiedata (zie monitoring hieronder). 2. **Schakel over naar `least_connections`**. Dit is een veilige, veel gebruikte methode die stabiliteit niet in gevaar brengt en zeer waarschijnlijk directe verbetering laat zien. 3. **Monitor de impact** nauwlettend gedurende een piekperiode. Vergelijk de metrics (latency, error rate) met uw round-robin baseline. 4. **Overweeg verder finetunen:** Als u Kong Enterprise gebruikt, test dan algoritmen zoals `ewma`. **Andere cruciale configuraties (naast het algoritme):** * **Health Checks:** Zorg ervoor dat u **active en/or passive health checks** heeft ingeschakeld op uw Upstream. Dit is **cruciaal voor stabiliteit**. Kong zal automatisch mislukkende servers uit de rotatie halen, waardoor de algehele beschikbaarheid en betrouwbaarheid toenemen. * **Timeouts:** Stel `timeout`, `connect_timeout`, en `write_timeout` in op uw Upstream en Service objecten. Dit voorkomt dat requests vastlopen en resources blokkeren. * **Retries:** Wees uiterst voorzichtig met het instellen van retries. Onbeperkt retryen op een falende server kan een cascade-uitval veroorzaken. Gebruik een beperkt aantal retries (bijv. 1 of 2). ### Monitoring Tools en Metrics Om de impact van uw wijzigingen objectief te meten, hebt u goed monitoring nodig. **Aanbevolen Metrics om te volgen:** 1. **Latency (Voornaamste metric voor uw doel):** * **Kong Latency:** De totale tijd die Kong erover doet om de request af te handelen. * **Upstream Latency:** De tijd die de backend server nodig had om te antwoorden. Dit is de zuiverste metric om uw load balancing effectiviteit te meten. * **P95 / P99 Latency:** Focus op de 95e en 99e percentiel. Dit laat de ervaring voor uw langzaamste requests zien en is vaak belangrijker dan het gemiddelde. 2. **Throughput:** * **Requests per Minute/Second:** Om uw verkeersvolume en de verdeling over tijd te zien. 3. **Stabiliteit & Fouten:** * **HTTP Status Code Rates:** Meet het percentage `4xx` en `5xx` responses. Een stijging hierin na een wijziging is een rode vlag. * **Upstream Health:** Het aantal gezonde vs. ongezonde nodes in uw upstream pools (thanks to health checks). 4. **Systeemresources:** * **Connections:** Het aantal actieve verbindingen van Kong naar uw upstreams. Het doel van `least_connections` is om deze gelijk te verdelen. * **CPU/Gebruikgeheugen van Kong Nodes:** Zorg ervoor dat de Kong nodes zelf niet de nieuwe bottleneck worden. **Aanbevolen Monitoring Tools:** * **Prometheus + Grafana:** Dit is de de facto standaard voor dit soort monitoring. * Kong heeft een **ingebouwde Prometheus plugin** die al deze metrics standaard exposeert. * U kunt de plugin inschakelen, Prometheus laten scrapen, en in Grafana uitgebreide dashboards bouwen om latency, throughput en fouten te visualiseren. * **Datadog / New Relic:** Als u een commercieel, alles-in-één APM (Application Performance Monitoring) platform prefereert. Deze hebben kant-en-klare integraties voor Kong en geven diep inzicht in de prestaties. ### Conclusie Uw grootste winst is te behalen door de load balancing methode te wijzigen van `round-robin` naar **`least_connections`**. Combineer dit met **actieve health checks** voor maximale stabiliteit. Implementeer **Prometheus monitoring** vóórdat u de wijziging doorvoert, zodat u een duidelijke "voor en na" vergelijking kunt maken op basis van de **Upstream Latency (P95)** en **HTTP 5xx error rate**.