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Dimensionamento predittivo per Dimensionamento automatico Amazon EC2
La scalabilità predittiva funziona analizzando i dati storici di carico per rilevare modelli giornalieri o settimanali nei flussi di traffico. Utilizza queste informazioni per prevedere le esigenze di capacità future in modo che Amazon EC2 Auto Scaling possa aumentare in modo proattivo la capacità del gruppo Auto Scaling per far fronte al carico previsto.
Il dimensionamento predittivo è adatto per le situazioni in cui si hanno:
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Traffico ciclico, ad esempio, un elevato uso di risorse durante i normali orari di ufficio e un basso utilizzo di risorse durante la notte
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Modelli di on-and-off carico di lavoro ricorrenti, come elaborazione in batch, test o analisi periodica dei dati
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Applicazioni che richiedono molto tempo per l'inizializzazione, causando un notevole impatto della latenza sulle prestazioni delle applicazioni durante gli eventi di aumento orizzontale
In generale, se hai modelli regolari di aumento del traffico e applicazioni che richiedono molto tempo per l'inizializzazione, è consigliabile che utilizzi il dimensionamento predittivo. Il dimensionamento predittivo consente di dimensionare più velocemente avviando la capacità in anticipo rispetto al carico previsto, in confronto all'utilizzo del solo dimensionamento dinamico, che è di natura reattiva. La scalabilità predittiva può anche potenzialmente farti risparmiare sulla fattura EC2, aiutandoti a evitare la necessità di fornire una capacità eccessiva.
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 aggiungere capacità 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 capacità con il dimensionamento programmato.
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