Usa modelli storici per scalare i ECS servizi Amazon con la scalabilità predittiva - Amazon Elastic Container Service
Panoramica della dimensionamento predittivo

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Usa modelli storici per scalare i ECS servizi Amazon con la scalabilità predittiva

La scalabilità predittiva analizza i dati di caricamento passati provenienti dai flussi di traffico per analizzare i modelli giornalieri o settimanali. Utilizza quindi questa analisi per anticipare le esigenze future e aumentare in modo proattivo le attività del servizio in base alle esigenze.

La scalabilità automatica predittiva è particolarmente utile nelle seguenti situazioni.

  • Traffico ciclico: aumenta l'uso di risorse durante i normali orari di ufficio e diminuisci l'utilizzo di risorse durante la notte.

  • Modelli ricorrenti di on-and-off carico di lavoro ‐ Gli esempi includono l'elaborazione in batch, il test o l'analisi periodica dei dati.

  • Applicazioni con tempi di inizializzazione lunghi: ciò può influire sulle prestazioni delle applicazioni durante gli eventi di aumento orizzontale causando una latenza notevole.

Se l'inizializzazione delle applicazioni richiede molto tempo e il traffico aumenta in modo regolare, è consigliabile che utilizzi il dimensionamento predittivo. Ti aiuta a scalare più velocemente aumentando in modo proattivo il numero di attività per i carichi previsti, anziché utilizzare solo politiche di scalabilità dinamiche, come Target Tracking o Step Scaling. Aiutandoti a evitare di dover effettuare un provisioning del numero di processi, il dimensionamento predittivo può anche potenzialmente farti risparmiare denaro.

Ad esempio, consideriamo un'applicazione che ha un utilizzo elevato durante l'orario di lavoro e uno ridotto durante la notte. All'inizio di ogni giornata lavorativa, il dimensionamento predittivo può scalare orizzontalmente le attività prima del primo afflusso di traffico. Ciò permette all'applicazione di mantenere elevata disponibilità e prestazioni quando si passa da un periodo di utilizzo inferiore a un periodo di utilizzo più elevato. Non è necessario attendere che il dimensionamento dinamico reagisca alla variazione di traffico. Inoltre, non dovrai dedicare tempo alla verifica dei modelli di carico dell'applicazione e al tentativo di pianificare la giusta quantità di attività con il dimensionamento programmato.

Indice

Scopri come funziona la scalabilità predittiva in Amazon ECS

Qui puoi scoprire le considerazioni sull'utilizzo della scalabilità predittiva, come funziona e quali sono i limiti.

Considerazioni sull'utilizzo della scalabilità predittiva

  • Vuoi assicurarti che la scalabilità predittivo sia adatta al tuo carico di lavoro. Puoi verificarlo configurando le politiche di scalabilità in modalità solo previsione e vedere cosa consiglia la console. È necessario valutare la previsione e i consigli prima di iniziare a utilizzare la scalabilità predittiva.

  • Prima che la dimensionamento predittivo possa avviare la previsione, ha bisogno di almeno 24 ore di dati storici. Maggiore è il numero di dati storici disponibili, più efficace è la previsione, ideale per due settimane. Dovrai inoltre attendere 24 ore prima che la scalabilità predittiva possa generare nuove previsioni quando elimini un ECS servizio Amazon e ne crei uno nuovo. Un modo per velocizzare questa attività è utilizzare i parametri personalizzati per aggregare i parametri tra servizi Amazon vecchi e nuovi. ECS

  • Scegli una metrica di carico che rappresenti accuratamente il carico completo della tua applicazione e sia l'aspetto dell'applicazione su cui è più importante scalare.

  • La scalabilità dinamica con dimensionamento predittivo consente di seguire da vicino la domanda per l'applicazione, in modo che sia possibile aumentare orizzontalmente durante le pause e aumentare orizzontalmente durante gli aumenti imprevisti del traffico. Quando sono attive più policy di dimensionamento, ciascuna di esse determina il numero di processi in modo indipendente, che viene impostato al massimo.

  • È possibile utilizzare la scalabilità predittiva insieme alle politiche di scalabilità dinamica, come il monitoraggio degli obiettivi o la scalabilità dei passaggi, in modo che le applicazioni si scalino in base a modelli storici e in tempo reale. Di per sé, la scalabilità predittiva non consente la scalabilità delle attività.

  • Se utilizzi un ruolo personalizzato quando chiami il register-scalable-targetAPI, potresti ricevere un errore che indica che la politica di scalabilità predittiva può funzionare solo se abilitata. SLR In questo caso dovresti chiamare di register-scalable-target nuovo ma senza role-arn. Utilizzare SLR quando si registra il target scalabile e si chiama il. put-scaling-policy API

Funzionamento del dimensionamento predittivo

Si utilizza la scalabilità predittiva creando una politica di scalabilità predittiva che specifica la metrica da monitorare e analizzare. CloudWatch Per avviare la previsione dei valori futuri, la scalabilità predittiva deve disporre di almeno 24 ore di dati.

Dopo aver creato la policy, la scalabilità predittiva inizia ad analizzare i dati metrici relativi agli ultimi 14 giorni per identificare i modelli. Questa analisi viene utilizzata per generare previsioni orarie del fabbisogno per le prossime 48 ore. I CloudWatch dati più recenti vengono utilizzati per aggiornare la previsione ogni sei ore. Con l'arrivo di nuovi dati, la scalabilità predittiva migliora continuamente l'accuratezza delle previsioni future.

La prima volta che abiliti la scalabilità predittiva, questa viene eseguita in modalità di sola previsione. Genera previsioni in questa modalità, ma non ridimensiona il tuo ECS servizio Amazon in base a tali previsioni. Ciò significa che puoi valutare l'accuratezza e l'idoneità della previsione. È possibile visualizzare i dati di previsione utilizzando l'GetPredictiveScalingForecastAPIoperazione o il AWS Management Console.

Quando decidi di iniziare a utilizzare la scalabilità predittiva, passa la politica di scalabilità alla modalità previsione e scala. In questa modalità si verifica quanto segue.

Per impostazione predefinita, il tuo ECS servizio Amazon viene ridimensionato all'inizio di ogni ora in base alla previsione per quell'ora. Puoi scegliere di iniziare prima utilizzando la SchedulingBufferTime proprietà nell'PutScalingPolicyAPIoperazione. Ciò consente l'avvio di nuove attività prima della domanda prevista e dà loro il tempo di avviarsi e prepararsi a gestire il traffico.

Limite massimo di attività

Quando registri ECS i servizi Amazon per la scalabilità, definisci un numero massimo di processi che possono essere avviati per servizio. Per impostazione predefinita, quando vengono impostate le policy di dimensionamento, esse non possono aumentare il numero di processi oltre il limite massimo.

In alternativa, puoi consentire l'aumento automatico del numero massimo di attività del servizio se la previsione si avvicina o supera il numero massimo di attività del ECS servizio Amazon.

avvertimento

Fai attenzione quando consenti l'aumento automatico del numero massimo di attività. Ciò può comportare l'avvio di più attività del previsto, se l'aumento del numero massimo di attività non viene monitorato e gestito. L'aumento del numero massimo di attività diventa quindi il nuovo normale numero massimo di attività per il ECS servizio Amazon fino a quando non lo aggiorni manualmente. Il numero massimo di attività non torna automaticamente al massimo originale.

Regioni supportate

  • Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)

  • Stati Uniti orientali (Ohio)

  • Stati Uniti occidentali (California settentrionale)

  • Stati Uniti occidentali (Oregon)

  • Africa (Città del Capo)

  • Asia Pacifico (Hong Kong)

  • Asia Pacifico (Giacarta)

  • Asia Pacifico (Mumbai)

  • Asia Pacific (Osaka)

  • Asia Pacific (Seul)

  • Asia Pacifico (Singapore)

  • Asia Pacifico (Sydney)

  • Asia Pacifico (Tokyo)

  • Canada (Centrale)

  • Cina (Pechino)

  • China (Ningxia)

  • Europa (Francoforte)

  • Europa (Irlanda)

  • Europa (Londra)

  • Europa (Milano)

  • Europa (Parigi)

  • Europa (Stoccolma)

  • Medio Oriente (Bahrein)

  • Sud America (San Paolo)

  • AWS GovCloud (Stati Uniti orientali)

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