REL07-BP03 Obter recursos após determinar que mais recursos são necessários para uma workload

Escale os recursos proativamente para atender à demanda e evitar impacto na disponibilidade.

Muitos serviços da AWS são escalados automaticamente para atender à demanda. Se estiver usando instâncias do Amazon EC2 ou clusters do Amazon ECS, você poderá configurar o ajuste de escala automático desses clusters para que ocorra com base nas métricas de uso que correspondam à demanda da workload. Para o Amazon EC2, a utilização média da CPU, a contagem de solicitações do balanceador de carga ou a largura de banda da rede podem ser usadas para aumentar (ou reduzir) a escala horizontalmente das instâncias do EC2. Para o Amazon ECS, a utilização média da CPU, a contagem de solicitações do balanceador de carga e a utilização da memória podem ser usados para aumentar (ou reduzir) a escala horizontalmente das tarefas do ECS. Usando o ajuste de escala automático do destino na AWS, o Auto Scaler atua como um termostato doméstico, adicionando ou removendo recursos para manter o valor pretendido (por exemplo, 70% de utilização da CPU) que você especificar.

O Amazon EC2 Auto Scaling também pode fazer o ajuste de escala automático preditivo, que usa machine learning para analisar a workload histórica de cada recurso e prevê regularmente a carga futura para os próximos dois dias.

A Lei de Little ajuda a calcular quantas instâncias de computação (instâncias do EC2, funções simultâneas do Lambda, etc.) são necessárias.

L = λW

L = número de instâncias (ou simultaneidade média no sistema)

λ = taxa média na qual as solicitações chegam (requisições por segundo)

W = tempo médio que cada solicitação gasta no sistema (s)

Por exemplo, a 100 rps, se cada solicitação demorar 0,5 segundos para ser processada, você precisará de 50 instâncias para acompanhar a demanda.

Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida: Médio

Orientação para implementação

Recursos

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