Hinzufügen einer Auto-Scaling-Richtlinie zu einem Amazon-Aurora-DB-Cluster

Sie können eine Skalierungsrichtlinie über die AWS-Managementkonsole zu einem Aurora-DB-Cluster hinzufügen.

Im folgenden Dialogfeld wird eine Auto Scaling-Richtlinie erstellt, die auf einer durchschnittlichen CPU-Auslastung von 40 Prozent basiert. Die Richtlinie legt ein Minimum von 5 Aurora-Replicas und ein Maximum von 15 Aurora-Replicas fest.

Das folgende Dialogfeld erstellt eine automatische Skalierungsrichtlinie, die auf einer durchschnittlichen Verbindungszahl von 100 basiert. Die Richtlinie legt ein Minimum von zwei Aurora-Replicas und ein Maximum von acht Aurora-Replicas fest.

Sie können eine Skalierungsrichtlinie anwenden, die entweder auf einer vordefinierten oder einer benutzerdefinierten Metrik basiert. Hierfür können Sie die AWS CLI oder die Application-Auto-Scaling-API verwenden. Der erste Schritt ist die Registrierung Ihres Aurora-DB-Clusters mit Application Auto Scaling.

Registrieren eines Aurora-DB-Clusters

Bevor Sie Aurora Auto Scaling mit einem Aurora-DB-Cluster verwenden können, müssen Sie zunächst Ihren Aurora-DB-Cluster mit Application Auto Scaling registrieren. Damit legen Sie die Skalierungsdimension und die Grenzen fest, die auf diesen Cluster angewendet werden sollen. Application Auto Scaling skaliert den Aurora-DB-Cluster dynamisch entlang der skalierbaren rds:cluster:ReadReplicaCount-Dimension, die die Anzahl der Aurora-Replikate darstellt.

Um Ihren Aurora-DB-Cluster zu registrieren, können Sie entweder die AWS CLI oder die Application-Auto-Scaling-API verwenden.

AWS CLI

Verwenden Sie zum Registrieren Ihres Aurora-DB-Clusters den AWS CLI-Befehl register-scalable-target mit folgenden Parametern:

aws application-autoscaling register-scalable-target \
    --service-namespace rds \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
    --min-capacity 1 \
    --max-capacity 8 \
                    

aws application-autoscaling register-scalable-target ^
    --service-namespace rds ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
    --min-capacity 1 ^
    --max-capacity 8 ^
                   

API für Application Auto Scaling

Um Ihren Aurora-DB-Cluster mit Auto Scaling von Anwendungen zu registrieren, verwenden Sie die Application Auto Scaling-API-Operation RegisterScalableTarget mit den folgenden Parametern:

POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.RegisterScalableTarget
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount",
    "MinCapacity": 1,
    "MaxCapacity": 8
}

Definieren einer Skalierungsrichtlinie für einen Aurora-DB-Cluster

Eine Konfiguration der Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung wird durch einen JSON-Block repräsentiert, in dem die Metriken und Zielwerte definiert sind. Sie können die Konfiguration einer Skalierungsrichtlinie als JSON-Block in einer Textdatei speichern. Sie verwenden diese Textdatei, wenn Sie die AWS CLI oder die Application-Auto-Scaling-API aufrufen. Weitere Informationen zur Syntax der Richtlinienkonfiguration finden Sie unter TargetTrackingScalingPolicyConfiguration in der API-Referenz für Application Auto Scaling.

Die folgenden Optionen stehen zur Verfügung, um eine Konfiguration der Skalierungsrichtlinien für die Zielverfolgung zu definieren.

Verwenden einer vordefinierten Metrik

Durch die Verwendung vordefinierter Metriken können Sie schnell eine Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung für einen Aurora-DB-Cluster definieren, die sowohl mit der Zielverfolgung als auch mit der dynamischen Skalierung in Aurora Auto Scaling gut funktioniert.

Derzeit unterstützt Aurora die folgenden vordefinierten Metriken in Aurora Auto Scaling:

Weitere Informationen über die Metriken CPUUtilization und DatabaseConnections finden Sie unter CloudWatch Amazon-Metriken für Amazon Aurora.

Um eine vordefinierte Metrik in Ihrer Skalierungsrichtlinie zu verwenden, erstellen Sie eine Zielverfolgungskonfiguration für Ihre Skalierungsrichtlinie. Diese Konfiguration muss eine PredefinedMetricSpecification für die vordefinierte Metrik und einen TargetValue für den Zielwert dieser Metrik enthalten.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    }
}

Verwenden einer benutzerdefinierten Metrik

Durch die Verwendung von benutzerdefinierten Metriken können Sie eine Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung definieren, die Ihren individuellen Anforderungen entspricht. Sie können eine benutzerdefinierte Metrik basierend auf einer beliebigen Aurora-Metrik definieren, die sich proportional zur Skalierung ändert.

Nicht alle Aurora-Metriken funktionieren für die Zielverfolgung. Die Metrik muss eine gültige Auslastungsmetrik sein und beschreiben, wie ausgelastet eine Instance ist. Der Wert der Metrik muss sich proportional zur Anzahl der Aurora-Replicas im Aurora-DB-Cluster erhöhen oder verringern. Diese proportionale Erhöhung oder Verminderung ist notwendig, um die metrischen Daten zur proportionalen Skalierung oder in der Anzahl der Aurora-Repliken zu verwenden.

{
    "TargetValue": 50,
    "CustomizedMetricSpecification":
    {
        "MetricName": "CPUUtilization",
        "Namespace": "AWS/RDS",
        "Dimensions": [
            {"Name": "DBClusterIdentifier","Value": "my-db-cluster"},
            {"Name": "Role","Value": "READER"}
        ],
        "Statistic": "Average",
        "Unit": "Percent"
    }
}

Verwenden von Ruhephasen

Sie können einen Wert in Sekunden für ScaleOutCooldown angeben, um eine Ruhephase für die Hochskalierung Ihres Aurora-DB-Clusters hinzuzufügen. Ähnlich können Sie einen Wert in Sekunden für ScaleInCooldown angeben, um eine Ruhephase für die Herunterskalierung Ihres Aurora-DB-Clusters hinzuzufügen. Weitere Informationen über ScaleInCooldown und ScaleOutCooldown finden Sie unter TargetTrackingScalingPolicyConfiguration in der API-Referenz für Application Auto Scaling.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "ScaleInCooldown": 600,
    "ScaleOutCooldown": 300
}

Deaktivieren der Scale-In-Aktivität

Sie können durch die Konfiguration der Skalierungsrichtlinie für die Zielverfolgung verhindern, dass in Ihrem Aurora DB-Cluster ein Scale-In erfolgt, indem Sie die Scale-In-Aktivität deaktivieren. Das Deaktivieren der Scale-In-Aktivität verhindert das Löschen von Aurora-Repliken durch die Skalierungsrichtlinie, und erlaubt der Skalierungsrichtlinie dennoch, Repliken nach Bedarf zu erstellen.

Sie können einen booleschen Wert für DisableScaleIn angeben, um die Scale-In-Aktivität für Ihren Aurora-DB-Cluster zu aktivieren oder zu deaktivieren. Weitere Informationen über DisableScaleIn finden Sie unter TargetTrackingScalingPolicyConfiguration in der API-Referenz für Application Auto Scaling.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "DisableScaleIn": true
}

Anwenden einer Skalierungsrichtlinie für einen Aurora-DB-Cluster

Nach der Registrierung Ihres Aurora-DB-Clusters mit Application Auto Scaling und der Definition einer Skalierungsrichtlinie wenden Sie die Skalierungsrichtlinie auf den registrierten Aurora-DB-Cluster an. Um eine Skalierungsrichtlinie auf einen Aurora-DB-Cluster anzuwenden, können Sie die AWS CLI oder die Application-Auto-Scaling-API verwenden.

aws application-autoscaling put-scaling-policy \
    --policy-name myscalablepolicy \
    --policy-type TargetTrackingScaling \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --service-namespace rds \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

aws application-autoscaling put-scaling-policy ^
    --policy-name myscalablepolicy ^
    --policy-type TargetTrackingScaling ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --service-namespace rds ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.PutScalingPolicy
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "PolicyName": "myscalablepolicy",
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount",
    "PolicyType": "TargetTrackingScaling",
    "TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
        "TargetValue": 40.0,
        "PredefinedMetricSpecification":
        {
            "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
        }
    }
}