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架站教學:彈性負載

手把手教學如何使用阿里雲架設與託管網站系列,本文為第十則彈性負載。

筆者過往經驗經常會遇到因為活動或遇到系統負載過大,導致單一主機無法負荷而
造成服務延宕、甚至不可用,遇到這種情況,通常會準備多台主機增加負載能量,但流量可能只是一個早上的時間,為了一瞬的流量而必須耗費大量資源,在雲端的環境中解決流量過大的解決方案,則可以透過彈性的方式應對突發流量兆呈的主機負載問題。

彈性負載 (Auto Scaling)

Auto Scaling 是一組自動伸縮的規則,可以根據流量、CPU 使用率等等參數,來自動水平擴展機器數量。
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圖:水平擴展示意圖


Auto Scaling 包含三種架構:

• Scale-Out:針對所設定的參數進行擴展
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• Scale-In:針對所設定的參數進行縮減
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• Scale-Recovery:可以執行Health Check,確保Instances 維持運作
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同時又分為以下幾種模式:
• 定時模式:固定時間內創建一定數量的機器
• 動態模式:針對各項參數進行增減
• 固定數量模式:可以設置最小實例數、最大實例數、期望實例數,來控制自己所需的Instances 數量

Auto Scaling 實務操作

(1)選擇彈性伸縮 (Auto Scaling)
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(2)選擇創建伸縮組
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(3)可根據自己的需求選擇,此處因先前有建立過ECS Instance 了,因此選擇第二項
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(4)設置詳細的策略,可根據自身業務場景選擇,此次配置如下
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(5)此處請選擇VPC、Subnet 以及欲加入伸縮組的機器
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(6)有建立Load Balance、RDS 的服務,可以在這邊一併選擇,讓伸縮組知道當擴展的時候,Instances 應該跟著哪些服務一起運行
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(7)上述選擇完畢後,點選創建伸縮組
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(8)建立完畢後,選擇查看詳情,才能進一步編輯Scaling 規則
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(9)選擇伸縮規則與伸縮活動
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(10)點選創建伸縮規則
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(11) 創建伸縮規則,可根據不同狀況選擇伸縮規則
註:在創建前,必須先創建報警任務2_10_11

(12) 創建報警任務
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(13) 建立實際操作流程,此處顯示的是當CPU使用率平均值連續兩次大於等於50%,並小於80%時,會發出告警,同時擴展兩台主機。若大於80%,則擴展到四台主機
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(14) 大實例數為3台,代表當的擴展到了第四台後,若CPU降低使用率,則會自動縮減到3台
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(15) 此處展示伸縮組裡面最小實例限制為1 的時候,當有兩台主機時,伸縮組會自動縮減一台主機
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本篇作者為海爾雲端科技(Alibaba Cloud Channel Partner)技術團隊。

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