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Come funzionano i piani di dimensionamento
AWS Auto Scaling consente di utilizzare i piani di scalabilità per configurare una serie di istruzioni per scalare le risorse. Se utilizzi AWS CloudFormation o aggiungi tag a risorse scalabili, puoi impostare piani di scalabilità per diversi set di risorse, per applicazione. La AWS Auto Scaling console fornisce consigli per strategie di scalabilità personalizzate per ogni risorsa. Dopo aver creato i piani di dimensionamento, unisce i metodi di dimensionamento dinamici e predittivi a supporto della strategia di dimensionamento.
Cos'è una strategia di dimensionamento?
La strategia di scalabilità spiega AWS Auto Scaling come ottimizzare l'utilizzo delle risorse nel piano di scalabilità. È possibile ottimizzare la disponibilità, il costo o un equilibrio di entrambi. In alternativa, puoi creare strategie personalizzate in funzione dei parametri e delle soglie definiti. È possibile impostare delle strategie separate per ciascuna risorsa o per tipo di risorsa.
Che cos'è il dimensionamento dinamico?
Il dimensionamento dinamico crea policy di dimensionamento di monitoraggio obiettivo per le risorse nel piano di dimensionamento. Tali policy di dimensionamento regolano la capacità di risorse in risposta alle variazioni di utilizzo delle risorse. L'obiettivo è fornire capacità sufficiente per mantenere l'utilizzo delle risorse entro il valore obiettivo specificato dalla strategia di dimensionamento. Questa operazione può essere paragonata al modo in cui il termostato regola la temperatura di una casa. Tu selezioni la temperatura, il termostato si occupa del resto.
Ad esempio, è possibile configurare il piano di dimensionamento e mantenere il numero di operazioni che il Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) esegue al 75% di CPU. Quando l'utilizzo della CPU del servizio supera il 75% (ossia più del 75% della CPU riservata per il servizio in uso), questo attiva la policy di dimensionamento e aggiunge un'altra attività al servizio che possa aiutarti con il picco di carico.
Che cos'è il dimensionamento predittivo?
Il dimensionamento predittivo usa il machine learning per analizzare il carico di lavoro storico di ogni risorsa ed esegue regolarmente previsioni di carico futuro. Questo è simile a come funzionano le previsioni meteorologiche. Utilizzando la previsione, il dimensionamento predittivo genera operazioni programmate di dimensionamento per assicurare che le capacità delle risorse siano disponibili prima che la tua applicazione ne abbia bisogno. Come nel dimensionamento dinamico, il dimensionamento predittivo lavora per mantenere l'utilizzo al valore target specificato dalla strategia di dimensionamento.
Ad esempio, puoi abilitare il dimensionamento predittivo e configurare la tua strategia di dimensionamento per mantenere l'utilizzo medio della CPU del gruppo Auto Scaling al 50%. Considera una previsione in base alla quale i picchi di traffico si verificano ogni giorno alle 8 del mattino. Il piano di dimensionamento crea le operazioni di dimensionamento programmate future per assicurare che il gruppo Auto Scaling sia pronto a gestire il traffico in anticipo. Questo aiuta a mantenere le prestazioni dell'applicazione costanti, con l'obiettivo di avere sempre la capacità richiesta per mantenere l'utilizzo delle risorse il più possibile vicino al 50% in qualsiasi momento.
Di seguito sono riportati i concetti chiave per comprendere il dimensionamento predittivo:
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Previsione del carico: AWS Auto Scaling analizza fino a 14 giorni di cronologia per una metrica di carico specificata e prevede la domanda futura per i due giorni successivi. Questi dati sono disponibili in intervalli di un'ora e vengono aggiornati quotidianamente.
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Azioni di scalabilità pianificate: AWS Auto Scaling pianifica le azioni di ridimensionamento che aumentano e diminuiscono in modo proattivo la capacità in base alla previsione di carico. All'ora pianificata, AWS Auto Scaling aggiorna la capacità minima con il valore specificato dall'azione di scalabilità pianificata. L'obiettivo è mantenere l'utilizzo delle risorse entro il valore obiettivo specificato dalla strategia di dimensionamento. Se la tua applicazione richiede una capacità superiore rispetto a quella prevista, il dimensionamento dinamico è disponibile per aggiungere ulteriore capacità.
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Comportamento di capacità massima: i limiti di capacità minima e massima per la scalabilità automatica si applicano a ciascuna risorsa. Tuttavia, è possibile controllare se la tua applicazione è in grado di aumentare la capacità oltre quella massima quando la capacità di previsione è superiore alla massima.
Nota
Ora è possibile utilizzare le policy di dimensionamento predittivo dei gruppi Auto Scaling. Per ulteriori informazioni, consulta Dimensionamento predittivo per Dimensionamento automatico Amazon EC2 nella Guida per l'utente di Dimensionamento automatico Amazon EC2.
