Hinzufügen einer Auto Scaling-Richtlinie zu einem Amazon Aurora Aurora-DB-Cluster

Sie können einem Aurora-DB-Cluster eine Skalierungsrichtlinie hinzufügen, indem Sie den verwenden AWS Management Console.

Das folgende Dialogfeld erstellt eine Auto Scaling Scaling-Richtlinie, die auf einer durchschnittlichen CPU Auslastung von 40 Prozent basiert. Die Richtlinie legt ein Minimum von 5 Aurora-Replicas und ein Maximum von 15 Aurora-Replicas fest.

Das folgende Dialogfeld erstellt eine automatische Skalierungsrichtlinie, die auf einer durchschnittlichen Verbindungszahl von 100 basiert. Die Richtlinie legt ein Minimum von zwei Aurora-Replicas und ein Maximum von acht Aurora-Replicas fest.

Sie können eine Skalierungsrichtlinie anwenden, die entweder auf einer vordefinierten oder einer benutzerdefinierten Metrik basiert. Dazu können Sie das AWS CLI oder das Application Auto Scaling verwendenAPI. Der erste Schritt ist die Registrierung Ihres Aurora-DB-Clusters mit Application Auto Scaling.

Registrieren eines Aurora-DB-Clusters

Bevor Sie Aurora Auto Scaling mit einem Aurora-DB-Cluster verwenden können, müssen Sie zunächst Ihren Aurora-DB-Cluster mit Application Auto Scaling registrieren. Damit legen Sie die Skalierungsdimension und die Grenzen fest, die auf diesen Cluster angewendet werden sollen. Application Auto Scaling skaliert den Aurora-DB-Cluster dynamisch entlang der skalierbaren rds:cluster:ReadReplicaCount-Dimension, die die Anzahl der Aurora-Replikate darstellt.

Um Ihren Aurora-DB-Cluster zu registrieren, können Sie entweder das AWS CLI oder das Application Auto Scaling verwendenAPI.

AWS CLI

Verwenden Sie den register-scalable-target AWS CLI Befehl mit den folgenden Parametern, um Ihren Aurora-DB-Cluster zu registrieren:

aws application-autoscaling register-scalable-target \
    --service-namespace rds \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
    --min-capacity 1 \
    --max-capacity 8 \
                    

aws application-autoscaling register-scalable-target ^
    --service-namespace rds ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
    --min-capacity 1 ^
    --max-capacity 8 ^
                   

Application Auto Scaling API

Um Ihren Aurora-DB-Cluster bei Application Auto Scaling zu registrieren, verwenden Sie den RegisterScalableTargetApplication Auto Scaling API Scaling-Vorgang mit den folgenden Parametern:

POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.RegisterScalableTarget
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount",
    "MinCapacity": 1,
    "MaxCapacity": 8
}

Definieren einer Skalierungsrichtlinie für einen Aurora-DB-Cluster

Eine Konfiguration einer Skalierungsrichtlinie zur Zielverfolgung wird durch einen JSON Block dargestellt, in dem die Metriken und Zielwerte definiert sind. Sie können eine Konfiguration der Skalierungsrichtlinie als JSON Block in einer Textdatei speichern. Sie verwenden diese Textdatei, wenn Sie die AWS CLI oder die Application Auto Scaling API aufrufen. Weitere Informationen zur Syntax der Richtlinienkonfiguration finden Sie TargetTrackingScalingPolicyConfigurationin der APIReferenz zu Application Auto Scaling.

Die folgenden Optionen stehen zur Verfügung, um eine Konfiguration der Skalierungsrichtlinien für die Zielverfolgung zu definieren.

Verwenden einer vordefinierten Metrik

Durch die Verwendung vordefinierter Metriken können Sie schnell eine Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung für einen Aurora-DB-Cluster definieren, die sowohl mit der Zielverfolgung als auch mit der dynamischen Skalierung in Aurora Auto Scaling gut funktioniert.

Derzeit unterstützt Aurora die folgenden vordefinierten Metriken in Aurora Auto Scaling:

Weitere Informationen über die Metriken CPUUtilization und DatabaseConnections finden Sie unter CloudWatch Amazon-Metriken für Amazon Aurora.

Um eine vordefinierte Metrik in Ihrer Skalierungsrichtlinie zu verwenden, erstellen Sie eine Zielverfolgungskonfiguration für Ihre Skalierungsrichtlinie. Diese Konfiguration muss eine PredefinedMetricSpecification für die vordefinierte Metrik und einen TargetValue für den Zielwert dieser Metrik enthalten.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    }
}

Verwenden einer benutzerdefinierten Metrik

Durch die Verwendung von benutzerdefinierten Metriken können Sie eine Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung definieren, die Ihren individuellen Anforderungen entspricht. Sie können eine benutzerdefinierte Metrik basierend auf einer beliebigen Aurora-Metrik definieren, die sich proportional zur Skalierung ändert.

Nicht alle Aurora-Metriken funktionieren für die Zielverfolgung. Die Metrik muss eine gültige Auslastungsmetrik sein und beschreiben, wie ausgelastet eine Instance ist. Der Wert der Metrik muss sich proportional zur Anzahl der Aurora-Replicas im Aurora-DB-Cluster erhöhen oder verringern. Diese proportionale Erhöhung oder Verminderung ist notwendig, um die metrischen Daten zur proportionalen Skalierung oder in der Anzahl der Aurora-Repliken zu verwenden.

{
    "TargetValue": 50,
    "CustomizedMetricSpecification":
    {
        "MetricName": "CPUUtilization",
        "Namespace": "AWS/RDS",
        "Dimensions": [
            {"Name": "DBClusterIdentifier","Value": "my-db-cluster"},
            {"Name": "Role","Value": "READER"}
        ],
        "Statistic": "Average",
        "Unit": "Percent"
    }
}

Verwenden von Ruhephasen

Sie können einen Wert in Sekunden für ScaleOutCooldown angeben, um eine Ruhephase für die Hochskalierung Ihres Aurora-DB-Clusters hinzuzufügen. Ähnlich können Sie einen Wert in Sekunden für ScaleInCooldown angeben, um eine Ruhephase für die Herunterskalierung Ihres Aurora-DB-Clusters hinzuzufügen. Weitere Informationen zu ScaleInCooldown und ScaleOutCooldown finden Sie TargetTrackingScalingPolicyConfigurationin der APIReferenz zu Application Auto Scaling.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "ScaleInCooldown": 600,
    "ScaleOutCooldown": 300
}

Deaktivieren der Scale-In-Aktivität

Sie können durch die Konfiguration der Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung verhindern, dass in Ihrem Aurora DB-Cluster ein Scale-In erfolgt, indem Sie die Scale-In-Aktivität deaktivieren. Das Deaktivieren der Scale-In-Aktivität verhindert das Löschen von Aurora-Repliken durch die Skalierungsrichtlinie, und erlaubt der Skalierungsrichtlinie dennoch, Repliken nach Bedarf zu erstellen.

Sie können einen booleschen Wert für DisableScaleIn angeben, um die Scale-In-Aktivität für Ihren Aurora-DB-Cluster zu aktivieren oder zu deaktivieren. Weitere Informationen zu DisableScaleIn finden Sie TargetTrackingScalingPolicyConfigurationin der APIReferenz zu Application Auto Scaling.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "DisableScaleIn": true
}

Anwenden einer Skalierungsrichtlinie für einen Aurora-DB-Cluster

Nach der Registrierung Ihres Aurora-DB-Clusters mit Application Auto Scaling und der Definition einer Skalierungsrichtlinie wenden Sie die Skalierungsrichtlinie auf den registrierten Aurora-DB-Cluster an. Um eine Skalierungsrichtlinie auf einen Aurora-DB-Cluster anzuwenden, können Sie das AWS CLI oder das Application Auto Scaling verwendenAPI.

aws application-autoscaling put-scaling-policy \
    --policy-name myscalablepolicy \
    --policy-type TargetTrackingScaling \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --service-namespace rds \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

aws application-autoscaling put-scaling-policy ^
    --policy-name myscalablepolicy ^
    --policy-type TargetTrackingScaling ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --service-namespace rds ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.PutScalingPolicy
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "PolicyName": "myscalablepolicy",
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount",
    "PolicyType": "TargetTrackingScaling",
    "TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
        "TargetValue": 40.0,
        "PredefinedMetricSpecification":
        {
            "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
        }
    }
}