Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.
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Verwenden Sie die automatische Skalierung in Managed Service für Apache Flink
Managed Service für Apache Flink skaliert die Parallelität Ihrer Anwendung elastisch, um dem Datendurchsatz Ihrer Quelle und der Komplexität Ihres Operators in den meisten Szenarien Rechnung zu tragen. Die automatische Skalierung ist standardmäßig aktiviert. Managed Service for Apache Flink überwacht die Ressourcennutzung (CPU) Ihrer Anwendung und skaliert die Parallelität Ihrer Anwendung entsprechend elastisch nach oben oder unten:
Ihre Anwendung skaliert nach oben (erhöht die Parallelität), wenn das CloudWatch metrische Maximum 15 Minuten lang mehr als 75 Prozent oder mehr
containerCPUUtilizationbeträgt. Das bedeutet, dass dieScaleUpAktion ausgelöst wird, wenn es 15 aufeinanderfolgende Datenpunkte mit einem Zeitraum von 1 Minute gibt, der 75 Prozent oder mehr entspricht. EineScaleUpAktion verdoppelt den Wert Ihrer AnwendungCurrentParallelism.ParallelismPerKPUwird nicht geändert. Infolgedessen verdoppelt sich KPUs auch die Anzahl der zugewiesenen Personen.Ihre Anwendung wird herunterskaliert (verringert die Parallelität), wenn Ihre CPU Nutzung sechs Stunden lang unter 10 Prozent bleibt. Das bedeutet, dass die
ScaleDownAktion ausgelöst wird, wenn 360 aufeinanderfolgende Datenpunkte mit einem Zeitraum von 1 Minute von weniger als 10 Prozent vorhanden sind. EineScaleDownAktion halbiert (aufgerundet) die Parallelität der Anwendung.ParallelismPerKPUwird nicht verändert, und die Anzahl der zugewiesenen Personen halbiert sich KPUs ebenfalls (aufgerundet).
Anmerkung
Es kann auf ein Maximum von containerCPUUtilization mehr als 1 Minute verwiesen werden, um die Korrelation mit einem Datenpunkt zu ermitteln, der für die Skalierungsaktion verwendet wird. Es ist jedoch nicht erforderlich, den genauen Zeitpunkt wiederzugeben, zu dem die Aktion initialisiert wird.
Managed Service für Apache Flink reduziert den CurrentParallelism-Wert Ihrer Anwendung nicht auf weniger als die Parallelism-Einstellung Ihrer Anwendung.
Wenn der Service von Managed Service für Apache Flink Ihre Anwendung skaliert, befindet er sich im Status AUTOSCALING. Sie können den aktuellen Status Ihrer Bewerbung mithilfe der DescribeApplicationAktionen oder überprüfen. ListApplications Während der Service Ihre Anwendung skaliert, können Sie nur dann eine API Aktion verwenden, wenn der Force Parameter auf gesetzt ist StopApplicationtrue.
Sie können die Eigenschaft AutoScalingEnabled (Teil von FlinkApplicationConfiguration ) verwenden, um das Auto-Scaling-Verhalten zu aktivieren oder zu deaktivieren. Ihr AWS Konto wird für KPUs die Bereitstellung von Managed Service for Apache Flink belastet, was von Ihren Anwendungen parallelism und parallelismPerKPU Einstellungen abhängt. Eine Aktivitätsspitze erhöht Ihre Kosten für Managed Service für Apache Flink.
Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Managed Service für Apache Flink – Preise
Beachten Sie Folgendes im Zusammenhang mit der Anwendungsskalierung:
Die automatische Skalierung ist standardmäßig aktiviert.
Skalierung gilt nicht für Studio-Notebooks. Wenn Sie ein Studio-Notebook jedoch als Anwendung mit dauerhaftem Zustand bereitstellen, gilt die Skalierung für die bereitgestellte Anwendung.
Ihre Anwendung hat ein Standardlimit von KPUs 64. Weitere Informationen finden Sie unter Managed Service für Apache Flink und Studio Notebook-Kontingent.
Wenn Auto Scaling die Anwendungsparallelität aktualisiert, kommt es bei der Anwendung zu Ausfallzeiten. Gehen Sie wie folgt vor, um diese Ausfallzeit zu vermeiden:
Deaktivieren der automatischen Skalierung
Konfigurieren Sie das
parallelismundparallelismPerKPUmit der UpdateApplicationAktion Ihrer Anwendung. Weitere Informationen zum Festlegen der Parallelitätseinstellungen Ihrer Anwendung finden Sie unter. Aktualisieren Sie die Parallelität Ihrer AnwendungÜberwachen Sie regelmäßig den Ressourcenverbrauch Ihrer Anwendung, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung über die richtigen Parallelitätseinstellungen für ihren Workload verfügt. Weitere Informationen über die Überwachung des Ressourcenverbrauchs finden Sie unter Metriken und Dimensionen in Managed Service für Apache Flink.
Implementieren Sie benutzerdefiniertes Autoscaling
Wenn Sie eine genauere Kontrolle über die automatische Skalierung wünschen oder andere Trigger-Metriken als verwenden möchtencontainerCPUUtilization, können Sie dieses Beispiel verwenden:
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Dieses Beispiel zeigt, wie Sie Ihre Managed Service for Apache Flink-Anwendung mithilfe einer anderen CloudWatch Metrik als der Apache Flink-Anwendung skalieren können, einschließlich Metriken von Amazon MSK und Amazon Kinesis Data Streams, die als Quellen oder Senke verwendet werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Verbesserte Überwachung und automatische Skalierung für
Implementieren Sie die geplante automatische Skalierung
Wenn Ihre Arbeitslast im Laufe der Zeit einem vorhersehbaren Profil folgt, ziehen Sie es möglicherweise vor, Ihre Apache Flink-Anwendung präventiv zu skalieren. Dadurch wird Ihre Anwendung zu einem geplanten Zeitpunkt skaliert, im Gegensatz zu einer reaktiven Skalierung auf der Grundlage einer Metrik. Um das Hoch- und Herunterskalieren zu festen Tageszeiten einzurichten, können Sie dieses Beispiel verwenden:
