Auto Scaling:Aturan penskalaan

Jenis aturan penskalaan

Auto Scaling mendukung jenis aturan penskalaan berikut: aturan penskalaan simple, aturan penskalaan langkah, aturan penskalaan pelacakan target, dan aturan penskalaan prediktif. Aturan penskalaan simple, langkah, dan pelacakan target memicu aktivitas penskalaan, sedangkan aturan penskalaan prediktif menetapkan nilai batas grup penskalaan secara cerdas. Bagian berikut menjelaskan aturan-aturan tersebut berdasarkan tujuannya:

• Aturan penskalaan untuk memicu aktivitas penskalaan

  Type	Description
  simple scaling rule	Aturan penskalaan simple menentukan cara grup penskalaan melakukan scale-out atau scale-in. Anda dapat menambahkan atau menghapus jumlah instans tertentu, atau menyesuaikan jumlah instans ke nilai tertentu. Berbeda dengan aturan penskalaan pelacakan target dan prediktif, aturan penskalaan simple hanya dapat memicu aktivitas scale-out atau scale-in, tetapi tidak keduanya secara bersamaan. Catatan Jika aturan penskalaan simple dipicu oleh event-triggered task, aturan tersebut hanya dapat dieksekusi setelah periode cooldown berakhir.
  step scaling rule	Aturan penskalaan langkah adalah kebijakan penskalaan bertahap berdasarkan alert CloudMonitor. Aturan ini meningkatkan aturan penskalaan simple dengan memungkinkan Anda menentukan penyesuaian bertahap untuk mengontrol aktivitas scale-out dan scale-in secara lebih tepat.
  target tracking scaling rule	Anda memilih metrik CloudMonitor dan nilai target, lalu Auto Scaling secara otomatis menskalakan grup agar metrik tersebut tetap berada pada atau mendekati nilai target tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Target tracking scaling rules. Catatan Saat Anda membuat aturan penskalaan pelacakan target, Auto Scaling secara otomatis membuat event-triggered task terkait untuk grup penskalaan tersebut. Ketika metrik yang ditentukan mencapai nilai target Anda, event-triggered task ini akan mengeksekusi aturan penskalaan pelacakan target terkait. Untuk menghapus event-triggered task tersebut, Anda harus menghapus aturan penskalaan pelacakan target yang terkait dengannya. Auto Scaling kemudian akan secara otomatis menghapus task tersebut.

• Aturan penskalaan untuk menetapkan nilai batas grup penskalaan secara cerdas

  • predictive scaling rule

    Aturan penskalaan prediktif menganalisis data pemantauan historis grup penskalaan minimal selama 24 jam. Aturan ini menggunakan machine learning untuk memprediksi nilai metrik dalam 48 jam ke depan, menghitung jumlah instans yang dibutuhkan setiap jam (nilai prediksi), dan dapat secara otomatis membuat scheduled task untuk menyesuaikan nilai batas grup penskalaan secara cerdas. Hasil prediksi diperbarui sekali sehari, menghasilkan 48 predictive task baru untuk 48 jam ke depan.

  • Manfaat

    Saat membuat grup penskalaan, Anda mungkin belum memiliki informasi yang cukup tentang workload bisnis Anda untuk menetapkan nilai batas optimal. Hal ini dapat menyebabkan ketidaksesuaian antara konfigurasi dan permintaan aktual. Aturan penskalaan prediktif membantu Anda menghindari masalah berikut dengan menetapkan nilai batas secara cerdas:

    • Jika jumlah minimum instans ditetapkan terlalu tinggi, Anda mungkin menyediakan sumber daya komputasi berlebih, yang mengakibatkan biaya tidak perlu.

    • Jika jumlah maksimum instans ditetapkan terlalu rendah, Anda mungkin kekurangan sumber daya komputasi untuk menangani lonjakan beban, sehingga memengaruhi ketersediaan layanan.

  • Catatan

    Saat membuat aturan penskalaan prediktif, perhatikan hal-hal berikut:

    • Aturan penskalaan prediktif memerlukan data pemantauan minimal selama 24 jam untuk menghasilkan prediksi.

    • Jika Anda mengubah Target Value dari aturan penskalaan prediktif, predictive task saat ini akan dihapus dan predictive task baru akan secara otomatis dibuat dalam waktu satu jam.

    • Aturan penskalaan prediktif secara otomatis menyesuaikan nilai batas grup penskalaan—jumlah maksimum dan minimum instans—dan tidak langsung menskalakan instans.

    • Anda dapat menggunakan aturan penskalaan prediktif bersama dengan aturan penskalaan lainnya. Saat digunakan bersama aturan penskalaan pelacakan target, kami menyarankan Anda menetapkan Metric Type dan Target Value yang sama untuk mencegah fluktuasi jumlah instans dalam grup penskalaan akibat perbedaan metrik.

    • Kami menyarankan Anda terlebih dahulu menetapkan Predictive Mode ke Predict Only dan meninjau hasil prediksi. Jika hasilnya sesuai harapan, ubah Predictive Mode menjadi Predict and Scale. Untuk informasi selengkapnya, lihat View the effects of a predictive scaling rule.

Batasan

Batasan berikut berlaku untuk aturan penskalaan:

• Jumlah aturan penskalaan yang dapat Anda buat per grup penskalaan terbatas. Kuota ini bergantung pada penggunaan Auto Scaling Anda. Buka Quota Center untuk melihat kuota Anda.

• Jika suatu aturan penskalaan menyebabkan jumlah instans In Service melebihi maksimum atau turun di bawah minimum, Auto Scaling secara otomatis menyesuaikan jumlah instans yang diskalakan agar totalnya tetap berada dalam batas yang telah ditentukan. Contohnya:

  • Grup penskalaan Anda (misalnya, asg-bp19ik2u5w7esjcu****) memiliki maksimum 3 instans dan aturan penskalaan bernama add3 yang dikonfigurasi untuk menambahkan 3 instans. Jika grup penskalaan memiliki 2 instans In Service, eksekusi aturan add3 hanya akan menambahkan 1 instans.

  • Grup penskalaan Anda (misalnya, asg-bp19ik2u5w7esjcu****) memiliki minimum 2 instans dan aturan penskalaan bernama reduce2 yang dikonfigurasi untuk menghapus 2 instans. Jika grup penskalaan memiliki 3 instans In Service, eksekusi aturan reduce2 hanya akan menghapus 1 instans.

• Jika akun Anda memiliki overdue payment, semua aturan penskalaan akan gagal dieksekusi.

  Penting

  Untuk memastikan Auto Scaling berfungsi dengan benar, pertahankan saldo akun yang mencukupi.

Konfigurasikan aturan penskalaan

Tabel berikut mencantumkan dokumentasi untuk mengonfigurasi aturan penskalaan.