Auto Scaling:Configurer une politique de suppression d'instances pour un groupe de mise à l'échelle

Stratégie de mise à l'échelle

Une stratégie de mise à l'échelle permet d'ajouter ou de supprimer des instances ECS en fonction de la zone ou du coût des instances. Lors d'un événement de réduction de capacité, Auto Scaling filtre et supprime les instances du groupe de mise à l'échelle selon les règles de la stratégie. Les stratégies suivantes sont disponibles :

• Priority Policy : Le vSwitch que vous spécifiez en premier possède la priorité la plus élevée. Auto Scaling tente prioritairement d'effectuer les activités de montée en charge (scale-out) et de réduction de capacité (scale-in) dans la zone où réside le vSwitch ayant la priorité la plus élevée. Si ces activités ne peuvent pas être réalisées, Auto Scaling les exécute automatiquement dans la zone où se trouve le vSwitch ayant la priorité suivante.

• Balanced Distribution Policy : Cette stratégie s'applique lorsque le groupe de mise à l'échelle est associé à plusieurs vSwitches répartis sur plus de deux zones. Après une activité de montée en charge ou de réduction de capacité, les instances ECS sont réparties uniformément entre les zones où résident les vSwitches du groupe de mise à l'échelle.

• Cost Optimization Policy : Cette stratégie s'applique lorsque plusieurs types d'instances optionnels sont spécifiés dans la configuration de mise à l'échelle. Lors d'une montée en charge, Auto Scaling tente de créer des instances ECS par ordre croissant du prix unitaire des vCPU. Lors d'une réduction de capacité, Auto Scaling tente de supprimer les instances ECS par ordre décroissant du prix unitaire des vCPU.

  Remarque

  Lorsque plusieurs types d'instances utilisant la méthode de facturation preemptible sont spécifiés dans la configuration de mise à l'échelle, Auto Scaling crée prioritairement les instances preemptible correspondantes. Si aucun des types d'instances preemptible ne peut être créé, notamment en raison d'un stock insuffisant, le système tente automatiquement de créer des instances ECS utilisant la méthode de facturation paiement à l'utilisation.

• Custom Combination Policy : Utilise une combinaison pour personnaliser la stratégie de distribution de la capacité. Vous pouvez utiliser cette stratégie pour ajuster le ratio entre les instances avec facturation paiement à l'utilisation et les instances preemptible dans le groupe de mise à l'échelle, équilibrer la capacité entre les zones et sélectionner les types d'instances répondant à vos besoins.

Stratégie de réduction de capacité

Une stratégie de réduction de capacité filtre les instances ECS éligibles du groupe de mise à l'échelle en fonction de leur ordre chronologique. Une stratégie de réduction de capacité prend en charge deux étapes :

• Si vous configurez une seule étape, Auto Scaling filtre les instances uniquement sur la base de la première étape.

• Si vous configurez deux étapes, Auto Scaling filtre d'abord les instances selon la première étape, puis applique le second filtrage sur le résultat obtenu. Vous ne pouvez pas définir la même option pour les deux étapes.

Les stratégies suivantes sont disponibles :

• Instances Created From Earliest Scaling Configuration : Auto Scaling supprime les instances créées à partir de la configuration de mise à l'échelle la plus ancienne ou du modèle de lancement le plus ancien. Aucune configuration de mise à l'échelle ni modèle de lancement n'est associé aux instances ajoutées manuellement au groupe de mise à l'échelle. Par conséquent, les instances ajoutées manuellement ne sont pas supprimées en priorité. Si davantage d'instances doivent être supprimées après que Auto Scaling a retiré toutes les instances associées à la configuration de mise à l'échelle la plus ancienne ou au modèle de lancement le plus ancien, Auto Scaling supprime aléatoirement les instances ajoutées manuellement.

  Remarque

  La source de la configuration de mise à l'échelle dans le paramètre Instances Created From Earliest Scaling Configuration peut être une configuration de mise à l'échelle ou un modèle de lancement.

  La version d'un modèle de lancement n'indique pas l'ordre dans lequel le modèle a été ajouté. Par exemple, si vous spécifiez le modèle de lancement lt-foress V2 lors de la création d'un groupe de mise à l'échelle, puis que vous remplacez ce modèle par le modèle lt-foress V1 lors de la modification du groupe, Auto Scaling considère le modèle lt-foress V2 comme le modèle le plus ancien.

• Earliest Instances : Auto Scaling supprime les instances qui ont été créées le plus tôt.

• Most Recent Instances : Auto Scaling supprime les instances qui ont été créées le plus récemment.

• Custom Policy : Auto Scaling supprime les instances du groupe de mise à l'échelle selon une stratégie personnalisée. La stratégie personnalisée contient un service, une version et une fonction.

Scénario 1 : Stratégie de mise à l'échelle (Priority Policy) + stratégie de réduction de capacité

Auto Scaling filtre strictement les instances ECS à supprimer en fonction de la Instance Removing Policy. La Priority Policy ne modifie pas le résultat.

Dans cet exemple, lorsque l'option Custom Policy est sélectionnée pour la première étape de la Instance Removing Policy, supposons que le résultat du filtrage de la stratégie personnalisée corresponde aux instances ECS situées dans les zones Hangzhou Zone H et Hangzhou Zone I, dont les ID d'instance sont respectivement i-1 et i-3.

Le tableau suivant décrit l'effet final de cette politique de suppression d'instances.

Scénario 2 : Stratégie de mise à l'échelle (Balanced Distribution Policy) + stratégie de réduction de capacité

Auto Scaling filtre d'abord la zone des instances ECS en fonction de la Balanced Distribution Policy, puis filtre et supprime l'instance ECS selon la Instance Removing Policy, afin que le nombre d'instances ECS dans les zones du groupe de mise à l'échelle reste approximativement identique après la suppression. Dans cet exemple :

• Étant donné que la zone Hangzhou Zone I compte une instance ECS de plus que la zone Hangzhou Zone H, le résultat du filtrage de la Balanced Distribution Policy correspond aux instances ECS situées dans la zone Hangzhou Zone I, dont les ID d'instance sont i-2, i-3 et i-5.

• Lorsque l'option Custom Policy est sélectionnée pour la première étape de la Instance Removing Policy, supposons que le résultat du filtrage de la stratégie personnalisée corresponde aux instances ECS situées dans les zones Hangzhou Zone H et Hangzhou Zone I, dont les ID d'instance sont respectivement i-1 et i-3.

Le tableau suivant décrit l'effet final de cette politique de suppression d'instances combinée à la stratégie de réduction de capacité.

Scénario 3 : Stratégie de mise à l'échelle (Cost Optimization Policy) + stratégie de réduction de capacité

Auto Scaling filtre et supprime l'instance ECS dont le prix unitaire des vCPU est le plus élevé, en se basant sur la Cost Optimization Policy. Si le groupe de mise à l'échelle contient plusieurs instances avec le prix unitaire des vCPU le plus élevé, Auto Scaling filtre et supprime ensuite l'instance ECS selon la Instance Removing Policy. Dans cet exemple :

• Étant donné que le prix unitaire des vCPU le plus élevé est de 3 USD, le résultat du filtrage de la stratégie d'optimisation des coûts correspond aux instances ECS dont les ID d'instance sont i-3, i-4 et i-5.

• Lorsque l'option Custom Policy est sélectionnée pour la première étape de la Instance Removing Policy, supposons que le résultat du filtrage de la stratégie personnalisée corresponde aux instances ECS situées dans les zones Hangzhou Zone H et Hangzhou Zone I, dont les ID d'instance sont respectivement i-1 et i-3.

Le tableau suivant décrit l'effet final de cette stratégie combinée à la stratégie de réduction de capacité.