Questo post spiega in dettaglio come funziona il monitoraggio degli obiettivi, qual è la differenza tra il ridimensionamento degli obiettivi e il ridimensionamento a gradini e qual è il periodo di raffreddamento della policy di monitoraggio degli obiettivi.
Come funziona il monitoraggio degli obiettivi?
Il monitoraggio del target funziona specificando un valore target per una metrica che la scalabilità automatica dovrebbe mantenere. I criteri di scalabilità automatica regolano il numero di istanze nel gruppo di scalabilità automatica in risposta alle modifiche nella metrica. Ad esempio, se imposti una policy di monitoraggio del target per mantenere un utilizzo medio della CPU del 50%, la scalabilità automatica regola automaticamente il numero di istanze per mantenere l’utilizzo della CPU vicino a tale target, alla scala o al livello necessario.
Qual è la differenza tra il ridimensionamento mirato e il ridimensionamento graduale?
Il dimensionamento graduale e il dimensionamento della destinazione sono due diverse policy di dimensionamento nel dimensionamento AWS Auto. Il ridimensionamento target regola il numero di istanze proporzionalmente al valore della metrica per raggiungere e mantenere il valore target. Al contrario, il ridimensionamento per gradi aggiunge o rimuove istanze in incrementi (passaggi) più grandi in base a soglie predefinite e regolazioni di ridimensionamento. Il ridimensionamento del target è più fluido e si regola in modo più graduale, mentre il ridimensionamento dei passaggi può comportare modifiche più brusche nel conteggio delle istruzioni in base alle soglie metriche.
Qual è il periodo di raffreddamento della politica di tracciamento degli obiettivi?
Il raffreddamento della policy di monitoraggio degli obiettivi è una funzionalità che impedisce alla scalabilità automatica di avviare o terminare più istanze prima che l’attività di dimensionamento precedente abbia effetto. Questo periodo di raffreddamento aiuta a stabilizzare il conteggio delle istanze ed evitare rapide fluttuazioni causate da eventi di ridimensionamento consecutivi. La durata del periodo di raffreddamento può essere configurata in base ai requisiti dell’applicazione e al tempo necessario affinché le nuove istanze vengano avviate e diventino completamente operative.
Il dimensionamento graduale in AWS Auto Scaling regola il numero di istanze nel gruppo di dimensionamento automatico in base alla dimensione della violazione dell’allarme. Quando un allarme CloudWatch viene attivato a causa di una violazione di un parametro, lo stage scaling esegue attività di dimensionamento in base alle regolazioni di dimensionamento predefinite. Ad esempio, se l’utilizzo della CPU supera una soglia, il ridimensionamento delle fasi può aggiungere un numero fisso di istanze per gestire un carico maggiore. Funziona con incrementi discreti (passi) anziché con regolazioni continue come il tracciamento del target, rendendolo adatto per applicazioni con esigenze di ridimensionamento più prevedibili.
La scalabilità automatica in AWS automatizza il processo di regolazione del numero di istanze EC2 in un gruppo di scalabilità automatica in base a policy definite dall’utente, garantendo prestazioni ottimali ed efficienza dei costi. Monitora parametri come l’utilizzo della CPU, il traffico di rete e parametri personalizzati per regolare dinamicamente il numero di istanze. La scalabilità automatica può aumentare o diminuire le istanze, sostituire le istanze non integre e distribuire le istanze su più zone di disponibilità per migliorare la tolleranza agli errori e la disponibilità. Questa elasticità consente alle applicazioni di gestire carichi di lavoro diversi senza intervento manuale, migliorando sia le prestazioni che il rapporto costo-efficacia negli ambienti cloud.
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