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Limitazioni di scalabilità
Instance Scheduler è scalabile su due assi principali per gestire implementazioni aziendali di grandi dimensioni:
Scalabilità verticale (risorse per obiettivo)
Il ridimensionamento verticale è limitato dal numero di risorse che una singola funzione Scheduling Request Lambda può elaborare in modo efficiente all'interno di un singolo obiettivo di pianificazione (combinazione /servizio). account/region
Instance Scheduler è progettato per essere in grado di gestire migliaia di EC2, centinaia di ASG e centinaia di dbs/clusters RDS in un unico target di pianificazione, ma può essere limitato dalla latenza interregionale. Calcolo degli obiettivi di pianificazione
Per garantire prestazioni ottimali, consigliamo di monitorare il tempo di esecuzione di Scheduling Request Lambda (vedi la dashboard di Operational Insights). Dashboard di analisi operative Consigliamo di mantenere l'autonomia media al di sotto dei 90 secondi con un picco massimo non superiore a 4 minuti.
Ridimensionamento orizzontale (numero di obiettivi)
Il ridimensionamento orizzontale è limitato dal numero di obiettivi di pianificazione attivi gestiti. Un obiettivo attivo è una combinazione account/region /service con almeno una risorsa contrassegnata attivamente. Instance Scheduler può essere distribuito su molti altri account e aree, ma solo i target con risorse contrassegnate attivamente influiscono sulle prestazioni.
Con la quota di concorrenza Lambda predefinita di 1000, puoi eseguire 1000 target attivi contemporaneamente. Lambda mette automaticamente in coda le esecuzioni aggiuntive, consentendoti di scalare oltre questo limite. Consigliamo di mantenere il ritardo cumulativo inferiore a 3 minuti per prestazioni ottimali.
Ad esempio, con un tempo di esecuzione medio di 15 secondi e un limite di concorrenza lambda di 1000, puoi gestire fino a 12000 obiettivi attivi mantenendo il ritardo cumulativo inferiore a 3 minuti (3 minuti ÷ 15 secondi × 1000 = 12000 obiettivi).
Per distribuzioni di grandi dimensioni, puoi richiedere un aumento della quota di concorrenza Lambda ad AWS Support.
Ulteriori considerazioni
Tag delle risorse AWS: le risorse AWS hanno in genere un limite di 50 tag per risorsa. Instance Scheduler richiede 6 tag informativi e di controllo per il funzionamento della soluzione. Assicurati che le tue risorse abbiano una capacità di tag sufficiente per supportare sia i tag di Instance Scheduler che la tua strategia di tagging esistente.
Limiti di esecuzione Lambda: ogni funzione Lambda di Scheduling Request Handler ha un timeout di esecuzione di 5 minuti.
Scalabilità DynamoDB: la soluzione utilizza il ridimensionamento su richiesta per le sue tabelle Amazon DynamoDB
Limiti di velocità delle API: la limitazione delle API del servizio AWS può verificarsi con distribuzioni molto grandi. La soluzione include una logica di riprova per gestire la limitazione temporanea, ma una limitazione eccessiva può ridurre i limiti di scalabilità superiori della soluzione.
Quote di servizio AWS
Quote di servizio per i servizi AWS
Le quote di servizio, anche denominate limiti, rappresentano il numero massimo di risorse di servizio o operazioni per l'account AWS. Assicurati di avere una quota sufficiente per ciascuno dei servizi implementati in questa soluzione. Per ulteriori informazioni, consulta Quote di servizio AWS.
CloudFormation Quote AWS
Il tuo account AWS ha delle CloudFormation quote AWS di cui dovresti essere a conoscenza quando avvii lo stack in questa soluzione. Comprendendo queste quote, puoi evitare errori di limitazione che impedirebbero di distribuire con successo questa soluzione. Per ulteriori informazioni, consulta le CloudFormation quote AWS nella Guida per l' CloudFormation utente di AWS.
Quote AWS Lambda
Il tuo account ha una quota predefinita di AWS Lambda Concurrent Execution di 1000. Per distribuzioni di grandi dimensioni, consigliamo di distribuire Instance Scheduler su un account dedicato per evitare di competere con altri carichi di lavoro per la concorrenza Lambda. Questo valore è regolabile. Per ulteriori informazioni, consulta la guida introduttiva di AWS Lambda.
