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Kontingente
Einschränkungen bei der Skalierung
Instance Scheduler skaliert auf zwei Hauptachsen, um Bereitstellungen in großen Unternehmen zu verwalten:
Vertikale Skalierung (Ressourcen pro Ziel)
Die vertikale Skalierung ist durch die Anzahl der Ressourcen begrenzt, die eine einzelne Lambda-Funktion für Scheduling Request innerhalb eines einzelnen Schedulingziels effizient verarbeiten kann (Kombination aus account/region /service).
Instance Scheduler ist so konzipiert, dass er in der Lage ist, Tausende von EC2, Hunderte von ASGs und Hunderte von RDS dbs/clusters in einem einzigen Schedulingziel zu verarbeiten, kann jedoch durch regionsübergreifende Latenz eingeschränkt sein.
Um eine optimale Leistung sicherzustellen, empfehlen wir, die Ausführungszeit des Scheduling Request Lambda zu überwachen (siehe Operational Insights Dashboard). Dashboard für betriebliche Einblicke Wir empfehlen, die durchschnittliche Laufzeit unter 90 Sekunden zu halten und die maximale Spitzenzeit nicht mehr als 4 Minuten zu überschreiten.
Horizontale Skalierung (Anzahl der Ziele)
Die horizontale Skalierung ist durch die Anzahl der aktiven Schedulingziele begrenzt, die verwaltet werden. Ein aktives Ziel ist eine account/region /service-Kombination mit mindestens einer aktiv markierten Ressource. Instance Scheduler kann für viele weitere Konten und Regionen bereitgestellt werden, aber nur Ziele mit aktiv markierten Ressourcen wirken sich auf die Leistung aus.
Mit dem standardmäßigen Lambda-Kontingent von 1000 für Parallelität können Sie 1000 aktive Ziele gleichzeitig ausführen. Lambda stellt zusätzliche Ausführungen automatisch in die Warteschlange, sodass Sie über dieses Limit hinaus skalieren können. Wir empfehlen, die kumulative Verzögerung unter 3 Minuten zu halten, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Bei einer durchschnittlichen Laufzeit von 15 Sekunden und einem Lambda-Limit von 1000 für Parallelität können Sie beispielsweise bis zu 12000 aktive Ziele verwalten und gleichzeitig die kumulative Verzögerung unter 3 Minuten halten (3 Minuten ÷ 15 Sekunden × 1000 = 12000 Ziele).
Für größere Bereitstellungen können Sie beim AWS Support eine Erhöhung der Lambda-Parallelitätsquote beantragen.
Weitere Überlegungen
AWS-Ressourcen-Tags: AWS-Ressourcen haben in der Regel ein Limit von 50 Tags pro Ressource. Instance Scheduler benötigt 6 Informations- und Kontroll-Tags für den Betrieb der Lösung. Stellen Sie sicher, dass Ihre Ressourcen über eine ausreichende Tag-Kapazität verfügen, um sowohl die Instance Scheduler-Tags als auch Ihre bestehende Tagging-Strategie zu berücksichtigen.
Lambda-Ausführungslimits: Für jede Lambda-Funktion des Scheduling Request Handlers gilt ein Ausführungs-Timeout von 5 Minuten.
DynamoDB-Skalierung: Die Lösung verwendet On-Demand-Skalierung für ihre Amazon
API-Ratenbeschränkungen: Bei sehr großen Bereitstellungen kann es zu einer Drosselung der AWS-Service-API kommen. Die Lösung beinhaltet eine Wiederholungslogik zur Behandlung temporärer Drosselung. Eine übermäßige Drosselung kann jedoch die oberen Skalierungsgrenzen der Lösung verringern.
AWS-Servicekontingente
Servicekontingente für AWS-Services
Service Quotas, auch als Limits bezeichnet, sind die maximale Anzahl von Serviceressourcen oder -vorgängen für Ihr AWS-Konto. Stellen Sie sicher, dass Sie für jeden der in dieser Lösung implementierten Dienste über ein ausreichendes Kontingent verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter AWS-Servicekontingente.
CloudFormation AWS-Kontingente
Ihr AWS-Konto hat CloudFormation AWS-Kontingente, die Sie beachten sollten, wenn Sie den Stack in dieser Lösung starten. Wenn Sie diese Kontingente verstehen, können Sie Limitationsfehler vermeiden, die Sie daran hindern würden, diese Lösung erfolgreich einzusetzen. Weitere Informationen finden Sie unter CloudFormation AWS-Kontingente im CloudFormation AWS-Benutzerhandbuch.
AWS Lambda-Kontingente
Ihr Konto hat ein Standardkontingent für gleichzeitige Ausführung von AWS Lambda von 1000. Für größere Bereitstellungen empfehlen wir, Instance Scheduler auf einem dedizierten Konto bereitzustellen, um zu vermeiden, dass Sie mit anderen Workloads um die Lambda-Parallelität konkurrieren. Dieser Wert ist einstellbar. Weitere Informationen finden Sie im Handbuch Erste Schritte mit AWS Lambda.
