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WorkSpaces 池的自动缩放

通过使用自动扩缩，您可以自动更改池大小，使提供的可用实例满足用户需求。池大小决定了可以同时流式传输的用户数。每个用户会话都需要一个实例。您可以根据实例来指定池容量。根据您的池配置和自动扩缩策略，将提供所需数量的实例。您可以定义扩缩策略，根据各种使用率指标自动调整池的大小，并优化可用实例的数目以满足用户需求。您也可以选择关闭自动扩缩功能，并使池按固定大小运行。

以下主题提供的信息可帮助您了解和使用 Auto Scaling for P WorkSpaces ools。

扩缩概念

WorkSpaces 池扩展由 Application Auto Scaling 提供。有关更多信息，请参阅《Auto Scaling Auto Scaling API 参考》。

要有效地使用带 WorkSpaces 池的 Auto Scaling，您必须了解以下术语和概念。

使用控制台管理池扩缩

您可以通过以下两种方式使用 WorkSpaces 控制台来设置和管理扩展：在创建池期间，或随时使用 “池” 选项卡。创建池后，转到扩缩策略选项卡，为您的池添加新的扩缩策略。有关更多信息，请参阅 创建 WorkSpaces 池。

对于数量不断变化的用户环境，定义扩缩策略以控制扩缩响应需求的方式。如果您需要固定数量的用户或出于其他原因而禁用扩缩，则可以设置具有固定数量的实例或用户会话的池。

为此，请将最低容量设置为所需的实例数量。将最大容量调整为至少为最小容量的值。这样可以避免验证错误，但由于池不会扩缩，因此最终会忽略最大容量。然后，删除该池的所有扩缩策略。

以下是一个示例图，说明了在 5 个用户连接到池然后断开连接时的扩缩活动使用率。本示例来自使用以下扩缩策略值的池：

使用管理池扩展 AWS CLI

您可以使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 来设置和管理池扩展。要获得更高级的功能，例如设置缩小和横向扩展冷却时间，请使用。 AWS CLI在运行扩缩策略命令之前，您必须将池注册为可扩展目标。为此，请使用以下register-scalable-target命令：

aws application-autoscaling register-scalable-target
  --service-namespace workspaces \
  --resource-id workspacespool/PoolId \
  --scalable-dimension workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions \
  --min-capacity 1 --max-capacity 5

示例 1：根据容量利用率应用扩缩策略

此 AWS CLI示例设置了一个扩展策略，如果利用率 >= 75%，则该策略将池扩展 25%。

以下put-scaling-policy命令定义了基于利用率的扩展策略：

aws application-autoscaling put-scaling-policy -- cli-input-json file://scale-out-utilization.json

文件 scale-out-utilization.json 的内容如下所示：

{
    "PolicyName": "policyname",
    "ServiceNamespace": "workspaces",
    "ResourceId": "workspacespool/PoolId",
    "ScalableDimension": "workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions",
    "PolicyType": "StepScaling",
    "StepScalingPolicyConfiguration": {
        "AdjustmentType": "PercentChangeInCapacity",
        "StepAdjustments": [
            {
                "MetricIntervalLowerBound": 0,
                "ScalingAdjustment": 25
            }
        ],
        "Cooldown": 120
    }
}

如果命令成功，则输出类似于以下内容，但一些详细信息是您的账户和区域独有的。在本示例中，策略标识符为 e3425d21-16f0-d701-89fb-12f98dac64af。

{"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:123456789012:scalingPolicy:e3425d21-16f0-d701-89fb-12f98dac64af:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/scale-out-utilization-policy"}

现在，为该政策设置 CloudWatch 警报。使用适用于您的名称、区域、账号和策略标识符。您可以使用上一个命令ARN返回的策略作为-- alarm-actions参数。

aws cloudwatch put-metric-alarm 
--alarm-name alarmname \
--alarm-description "Alarm when Available User Session Capacity exceeds 75 percent" \
--metric-name AvailableUserSessionCapacity \
--namespace AWS/WorkSpaces \
--statistic Average \
--period 300 \
--threshold 75 \
--comparison-operator GreaterThanOrEqualToThreshold \
--dimensions "Name=WorkSpaces pool ID,Value=PoolId" \
--evaluation-periods 1 --unit Percent \
--alarm-actions "arn:aws:autoscaling:your-region-code:account-number-without-hyphens:scalingPolicy:policyid:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/policyname"

示例 2：根据“容量不足”错误应用扩缩策略

此 AWS CLI示例设置了一个扩展策略，如果池返回InsufficientCapacityError错误，则该策略会将池扩展 1。

以下命令定义一个基于“容量不足”的扩缩策略：

aws application-autoscaling put-scaling-policy -- cli-input-json file://scale-out-capacity.json

文件 scale-out-capacity.json 的内容如下所示：

{
    "PolicyName": "policyname",
    "ServiceNamespace": "workspaces",
    "ResourceId": "workspacespool/PoolId",
    "ScalableDimension": "workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions",
    "PolicyType": "StepScaling",
    "StepScalingPolicyConfiguration": {
        "AdjustmentType": "ChangeInCapacity",
        "StepAdjustments": [
            {
                "MetricIntervalLowerBound": 0,
                "ScalingAdjustment": 1
            }
        ],
        "Cooldown": 120
    }
}

如果命令成功，则输出类似于以下内容，但一些详细信息是您的账户和区域独有的。在本示例中，策略标识符为 f4495f21-0650-470c-88e6-0f393adb64fc。

{"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:123456789012:scalingPolicy:f4495f21-0650-470c-88e6-0f393adb64fc:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/scale-out-insufficient-capacity-policy"}

现在，为该政策设置 CloudWatch 警报。使用适用于您的名称、区域、账号和策略标识符。您可以使用上一个命令ARN返回的策略作为--alarm-actions参数。

aws cloudwatch put-metric-alarm 
--alarm-name alarmname \
--alarm-description "Alarm when out of capacity is > 0" \
--metric-name InsufficientCapacityError \
--namespace AWS/WorkSpaces \
--statistic Maximum \
--period 300 \
--threshold 0 \
--comparison-operator GreaterThanThreshold \
--dimensions "Name=Pool,Value=PoolId" \
--evaluation-periods 1 --unit Count \
--alarm-actions "arn:aws:autoscaling:your-region-code:account-number-without-hyphens:scalingPolicy:policyid:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/policyname"

示例 3：根据低容量利用率应用扩缩策略

此 AWS CLI 示例设置了一个扩展策略，该策略可在池中进行扩展，以便在实际容量UserSessionsCapacityUtilization较低时减少实际容量。

以下命令定义一个基于“容量过多”的扩缩策略：

aws application-autoscaling put-scaling-policy -- cli-input-json file://scale-in-capacity.json

文件 scale-in-capacity.json 的内容如下所示：

{
    "PolicyName": "policyname",
    "ServiceNamespace": "workspaces",
    "ResourceId": "workspacespool/PoolId",
    "ScalableDimension": "workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions",
    "PolicyType": "StepScaling",
    "StepScalingPolicyConfiguration": {
        "AdjustmentType": "PercentChangeInCapacity",
        "StepAdjustments": [
            {
                "MetricIntervalUpperBound": 0,
                "ScalingAdjustment": -25
            }
        ],
        "Cooldown": 360
    }
}

如果命令成功，则输出类似于以下内容，但一些详细信息是您的账户和区域独有的。在本示例中，策略标识符为 12ab3c4d-56789-0ef1-2345-6ghi7jk8lm90。

{"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:123456789012:scalingPolicy:12ab3c4d-56789-0ef1-2345-6ghi7jk8lm90:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/scale-in-utilization-policy"}

现在，为该政策设置 CloudWatch 警报。使用适用于您的名称、区域、账号和策略标识符。您可以使用上一个命令ARN返回的策略作为--alarm-actions参数。

aws cloudwatch put-metric-alarm 
--alarm-name alarmname \
--alarm-description "Alarm when Capacity Utilization is less than or equal to 25 percent" \
--metric-name UserSessionsCapacityUtilization \
--namespace AWS/WorkSpaces \
--statistic Average \
--period 120 \
--threshold 25 \
--comparison-operator LessThanOrEqualToThreshold \
--dimensions "Name=Pool,Value=PoolId" \
--evaluation-periods 10 --unit Percent \
--alarm-actions "arn:aws:autoscaling:your-region-code:account-number-without-hyphens:scalingPolicy:policyid:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/policyname"

示例 4：基于计划更改池容量

通过基于计划更改池容量，您能够扩缩池容量以响应可预测的需求变化。例如，在工作日的开始，您可能预期有特定数量的用户一次性请求流式传输连接。要根据计划更改池容量，可以使用 Application Auto Scaling PutScheduledActionAPI操作或put-scheduled-action AWS CLI命令。

在更改池容量之前，您可以使用 WorkSpaces describe-workspaces-pools AWS CLI命令列出当前的池容量。

aws workspaces describe-workspaces-pools --name PoolId

当前池容量将类似于以下输出（以JSON格式显示）：

{
    "CapacityStatus": {
        "AvailableUserSessions": 1,
        "DesiredUserSessions": 1,
        "ActualUserSessions": 1,
        "ActiveUserSessions": 0
    },
}

然后，使用 put-scheduled-action 命令创建计划操作以更改池容量。例如，以下命令每天上午 9:00 将最小容量更改为 3，最大容量更改为 5 UTC。

aws application-autoscaling put-scheduled-action --service-namespace workspaces \
--resource-id workspacespool/PoolId \
--schedule="cron(0 9 * * ? *)" \
--scalable-target-action MinCapacity=3,MaxCapacity=5 \
--scheduled-action-name ExampleScheduledAction \
--scalable-dimension workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions

要确认更改池容量的计划操作已成功创建，请运行该describe-scheduled-actions命令。

aws application-autoscaling describe-scheduled-actions --service-namespace workspaces --resource-id workspacespool/PoolId

如果已成功创建计划的操作，则输出类似于以下内容。

{
    "ScheduledActions": [
        {
            "ScalableDimension": "workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions",
            "Schedule": "cron(0 9 * * ? *)",
            "ResourceId": "workspacespool/ExamplePool",
            "CreationTime": 1518651232.886,
            "ScheduledActionARN": "<arn>",
            "ScalableTargetAction": {
                "MinCapacity": 3,
                "MaxCapacity": 5
            },
            "ScheduledActionName": "ExampleScheduledAction",
            "ServiceNamespace": "workspaces"
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Application Auto Scaling 用户指南》中的计划扩展。

示例 5：应用目标跟踪扩缩策略

通过目标跟踪扩缩功能，您可以为池指定容量利用率级别。

创建目标跟踪扩展策略时，Application Auto Scaling 会自动创建和管理触发扩展策略的 CloudWatch 警报。扩缩策略根据需要增加或减少容量，将容量利用率保持在指定的目标值或接近指定的目标值。为了确保应用程序可用性，池针对此指标尽快按比例横向扩展，但会逐渐横向缩减。

以下put-scaling-policy命令定义了目标跟踪扩展策略，该策略尝试保持 75% 的 WorkSpaces 池容量利用率。

aws application-autoscaling put-scaling-policy -- cli-input-json file://config.json

文件 config.json 的内容如下所示：

{
  "PolicyName":"target-tracking-scaling-policy",
  "ServiceNamespace":"workspaces",
  "ResourceId":"workspacespool/PoolId",
  "ScalableDimension":"workspaces:workspacespool:DesiredUserSessions",
  "PolicyType":"TargetTrackingScaling",
  "TargetTrackingScalingPolicyConfiguration":{
    "TargetValue":75.0,
    "PredefinedMetricSpecification":{
      "PredefinedMetricType":"WorkSpacesAverageUserSessionsCapacityUtilization"
    },
    "ScaleOutCooldown":300,
    "ScaleInCooldown":300
  }
}

如果命令成功，则输出类似于以下内容，但一些详细信息是您的账户和区域独有的。在此示例中，策略标识符是 6d8972f3-efc8-437c-92d1-6270f29a66e7。

{
    "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:123456789012:scalingPolicy:6d8972f3-efc8-437c-92d1-6270f29a66e7:resource/workspaces/workspacespool/PoolId:policyName/target-tracking-scaling-policy",
    "Alarms": [
        {
            "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:123456789012:alarm:TargetTracking-workspacespool/PoolId-AlarmHigh-d4f0770c-b46e-434a-a60f-3b36d653feca",
            "AlarmName": "TargetTracking-workspacespool/PoolId-AlarmHigh-d4f0770c-b46e-434a-a60f-3b36d653feca"
        },
        {
            "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:123456789012:alarm:TargetTracking-workspacespool/PoolId-AlarmLow-1b437334-d19b-4a63-a812-6c67aaf2910d",
            "AlarmName": "TargetTracking-workspacespool/PoolId-AlarmLow-1b437334-d19b-4a63-a812-6c67aaf2910d"
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Application Auto Scaling 用户指南》中的目标跟踪扩缩策略。

其他资源

要了解有关使用 Application Auto Scaling AWS CLI 命令或API操作的更多信息，请参阅以下资源：