Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
PERF02-BP05 Adaptez dynamiquement vos ressources informatiques
Utilisez l’élasticité du cloud pour mettre à l’échelle vos ressources de calcul de manière dynamique afin de répondre à vos besoins et d’éviter de surprovisionner ou de sous-provisionner la capacité de votre charge de travail.
Anti-modèles courants :
-
Vous réagissez aux alertes en augmentant manuellement la capacité.
-
Vous utilisez les mêmes recommandations de dimensionnement (généralement, infrastructure statique) que sur site.
-
Vous conservez une capacité accrue après un événement de mise à l’échelle au lieu de la réduire.
Avantages liés au respect de cette bonne pratique : en configurant et en testant l’élasticité des ressources de calcul, vous pouvez économiser de l’argent, maintenir les points de référence des performances et améliorer la fiabilité en fonction de l’évolution du trafic.
Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée : élevé
Directives d’implémentation
AWS offre la flexibilité nécessaire pour augmenter ou diminuer vos ressources de manière dynamique grâce à divers mécanismes de mise à l'échelle afin de répondre à l'évolution de la demande. Combinée aux métriques liées au calcul, la mise à l’échelle dynamique permet aux charges de travail de réagir automatiquement aux changements et d’utiliser l’ensemble optimal de ressources de calcul pour atteindre son objectif.
Vous pouvez utiliser plusieurs approches pour rapprocher l’offre de ressources de la demande.
-
Approche de suivi des objectifs : surveillez votre métrique de capacité de mise à l’échelle et augmentez ou réduisez automatiquement votre capacité selon vos besoins.
-
Mise à l’échelle prédictive : mettez à l’échelle en prévision des tendances quotidiennes et hebdomadaires.
-
Approche basée sur le calendrier : définissez votre propre calendrier de mise à l’échelle en fonction de changements de charge prévisibles.
-
Mise à l’échelle des services : choisissez des services (sans serveur, par exemple) conçus pour se mettre à l’échelle automatiquement.
Vous devez vous assurer que les déploiements de charge de travail peuvent gérer les événements de mise à l’échelle ascendante et descendante.
Étapes d’implémentation
-
Les instances de calcul, les conteneurs et les fonctions fournissent des mécanismes d’élasticité, soit en combinaison avec l’autoscaling, soit en tant que fonctionnalité du service. Voici des exemples de mécanismes d’autoscaling :
Mécanisme d’autoscaling Où utiliser Amazon EC2 Auto Scaling Pour vous assurer que vous disposez du nombre correct d'EC2instances Amazon disponibles pour gérer la charge utilisateur de votre application. Application Autoscaling Pour dimensionner automatiquement les ressources pour des AWS services individuels autres qu'Amazon, EC2 tels que AWS Lambda les fonctions ou les services Amazon Elastic Container Service (AmazonECS) . Outil Cluster Autoscaler/Karpenter de Kubernetes Pour mettre à l’échelle automatiquement les clusters Kubernetes. -
La mise à l'échelle est souvent évoquée en lien avec les services de calcul tels que EC2 les instances ou AWS Lambda les fonctions Amazon. Assurez-vous également de prendre en compte la configuration des services non liés au calcul tels que AWS Glue pour répondre à la demande.
-
Vérifiez que les métriques de mise à l’échelle correspondent aux caractéristiques de la charge de travail en cours de déploiement. Si vous déployez une application de transcodage vidéo, un taux d'CPUutilisation de 100 % est attendu et ne doit pas être votre indicateur principal. Utilisez plutôt la profondeur de la file d’attente des tâches de transcodage. Le cas échéant, vous pouvez utiliser une métrique personnalisée
pour votre politique de dimensionnement. Pour choisir les bons indicateurs, prenez en compte les conseils suivants destinés à Amazon EC2 : -
La métrique doit être une métrique d’utilisation valide et décrire à quel point l’instance est occupée.
-
La valeur de métrique doit augmenter ou diminuer en proportion du nombre d’instances présentes dans le groupe Auto Scaling.
-
-
Assurez-vous d’utiliser une mise à l’échelle dynamique plutôt qu’une mise à l’échelle manuelle pour votre groupe Auto Scaling. Nous vous recommandons également d’utiliser des politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles dans votre dimensionnement dynamique.
-
Vérifiez que les déploiements de charges de travail peuvent gérer les deux événements de mise à l’échelle (augmentation et diminution des charges de travail). Par exemple, vous pouvez utiliser l’historique des activités pour vérifier une activité de mise à l’échelle dans un groupe Auto Scaling.
-
Évaluez votre charge de travail pour les modèles prédictifs et mettez-la à l’échelle de manière proactive pour anticiper les changements prévisibles et prévus de la demande. Avec la mise à l’échelle prédictive, vous pouvez supprimer le besoin de surprovisionner de la capacité. Pour plus de détails, consultez Predictive Scaling with Amazon EC2 Auto Scaling
.
Ressources
Documents connexes :
Vidéos connexes :
Exemples connexes :
