# Adición de réplicas de Aurora a un clúster de base de datos
Un clúster de base de datos de Aurora con replicación tiene una instancia de base de datos principal y hasta 15 réplicas de Aurora. Instancia de base de datos principal que admite operaciones de lectura y escritura y realiza todas las modificaciones de los datos en el volumen de clúster. Las réplicas de Aurora se conectan con el mismo volumen de almacenamiento que la instancia de base de datos principal y solo admiten operaciones de lectura. Utilice las réplicas de Aurora para descargar las cargas de trabajo de lectura desde la instancia de base de datos principal. Para obtener más información, consulte [Réplicas de Aurora](Aurora.Replication.md#Aurora.Replication.Replicas).
Las réplicas Amazon Aurora tienen las siguientes limitaciones:
+ No se puede crear una réplica de Aurora para un clúster de base de datos Aurora Serverless v1. Aurora Serverless v1 tiene una única instancia de base de datos que se escala hacia arriba y hacia abajo automáticamente para admitir todas las operaciones de lectura y escritura de las bases de datos.
No obstante, puede añadir instancias de lector a clústeres de base de datos de Aurora Serverless v2 Para obtener más información, consulte [Adición de un lector Aurora Serverless v2](aurora-serverless-v2-administration.md#aurora-serverless-v2-adding-reader).
Es recomendable que distribuya la instancia principal y las réplicas de Aurora de su Aurora clúster de base de datos entre varias zonas de disponibilidad para mejorar la disponibilidad del clúster de base de datos. Para obtener más información, consulte [Disponibilidad por región](Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.md#Aurora.Overview.Availability).
Para eliminar una réplica de Aurora de un clúster de base de datos Aurora, elimine la réplica de Aurora siguiendo las instrucciones de [Eliminación de una instancia de base de datos de un clúster de base de datos de Aurora](USER_DeleteCluster.md#USER_DeleteInstance).
**nota**
Amazon Aurora también admite la replicación con una base de datos de externa o una instancia de base de datos de RDS La instancia de base de datos de RDS debe estar en la misma región de AWS que Amazon Aurora. Para obtener más información, consulte [Replicación con Amazon Aurora](Aurora.Replication.md).
Puede agregar réplicas de Aurora a un clúster de base de datos mediante la Consola de administración de AWS, la AWS CLI o la API de RDS.
## Consola
**Para agregar una réplica de Aurora a un clúster de base de datos**
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS y abra la consola de Amazon RDS en [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. En el panel de navegación, elija **Databases** (Bases de datos) y, a continuación, seleccione el clúster de base de datos en el que desee añadir a la nueva instancia de base de datos.
1. Asegúrese de que tanto el clúster como la instancia principal estén en el estado **Disponible**. Si el clúster de base de datos o la instancia principal están en un estado de transición como **Creando**, no puede agregar una réplica.
Si el clúster no tiene una instancia primaria, cree una mediante el comando [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) de la AWS CLI. Esta situación puede surgir si utilizó la CLI para restaurar una instantánea del clúster de base de datos y, a continuación, ve el clúster en la Consola de administración de AWS.
1. En **Actions** (Acciones), elija **Add reader** (Añadir lector).
Aparecerá la página **Add reader** (Añadir lector).
1. En la página **Add reader** (Añadir lector), especifique las opciones para su réplica de Aurora. La siguiente tabla muestra la configuración de una réplica de Aurora.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-replicas-adding.html)
1. Elija **Add reader** (Añadir lector) para crear la réplica de Aurora.
## AWS CLI
Para crear una réplica de Aurora en un clúster de base de datos, ejecute el comando [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) de la AWS CLI. Incluya el nombre del clúster de base de datos como opción de `--db-cluster-identifier`. Si lo desea, puede especificar una zona de disponibilidad para la réplica de Aurora usando el parámetro `--availability-zone`, como se muestra en los siguientes ejemplos.
Por ejemplo, el comando siguiente crea una nueva réplica de Aurora compatible con MySQL 5.7 llamada `sample-instance-us-west-2a`.
Para Linux, macOS o Unix:
```
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier sample-instance-us-west-2a \
--db-cluster-identifier sample-cluster --engine aurora-mysql --db-instance-class db.r5.large \
--availability-zone us-west-2a
```
Para Windows:
```
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier sample-instance-us-west-2a ^
--db-cluster-identifier sample-cluster --engine aurora-mysql --db-instance-class db.r5.large ^
--availability-zone us-west-2a
```
El comando siguiente crea una nueva réplica de Aurora compatible con MySQL 5.7 llamada `sample-instance-us-west-2a`.
Para Linux, macOS o Unix:
```
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier sample-instance-us-west-2a \
--db-cluster-identifier sample-cluster --engine aurora-mysql --db-instance-class db.r5.large \
--availability-zone us-west-2a
```
Para Windows:
```
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier sample-instance-us-west-2a ^
--db-cluster-identifier sample-cluster --engine aurora --db-instance-class db.r5.large ^
--availability-zone us-west-2a
```
El comando siguiente crea una nueva réplica de Aurora compatible con PostgreSQL llamada `sample-instance-us-west-2a`.
Para Linux, macOS o Unix:
```
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier sample-instance-us-west-2a \
--db-cluster-identifier sample-cluster --engine aurora-postgresql --db-instance-class db.r5.large \
--availability-zone us-west-2a
```
Para Windows:
```
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier sample-instance-us-west-2a ^
--db-cluster-identifier sample-cluster --engine aurora-postgresql --db-instance-class db.r5.large ^
--availability-zone us-west-2a
```
## API de RDS
Para crear una réplica de Aurora en su clúster de base de datos, realice una llamada a la operación [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html). Incluya el nombre del clúster de base de datos como parámetro `DBClusterIdentifier`. Opcionalmente, puede especificar una zona de disponibilidad para la réplica de Aurora con el parámetro `AvailabilityZone`.
Para obtener más información sobre Auto Scaling Amazon Aurora con réplicas de Aurora, consulte las siguientes secciones.
**Topics**
+ [Amazon Aurora Auto Scaling con réplicas de Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.md)
+ [Cómo añadir una política de escalado automático a un clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md)
+ [Cómo editar una política de escalado automático para un clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Edit.md)
+ [Cómo eliminar una política de escalado automático de su clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Delete.md)
# Amazon Aurora Auto Scaling con réplicas de Aurora
Para cumplir sus requisitos de conectividad y carga de trabajo, Auto Scaling de Aurora ajusta de forma dinámica el número de réplicas de Aurora (instancias de base de datos de lectura) aprovisionadas para un clúster de base de datos de Aurora. El Auto Scaling de Aurora está disponible para Aurora MySQL y Aurora PostgreSQL. Auto Scaling de Aurora permite a su clúster de base de datos Aurora hacer frente a los aumentos repentinos de conectividad o carga de trabajo. Cuando la conectividad o carga de trabajo disminuye, Auto Scaling de Aurora quita réplicas de Aurora innecesarias para evitar que tenga que pagar por instancias de base de datos aprovisionadas que no se utilicen.
Puede definir y aplicar una política de escalado a un clúster de base de datos Aurora. La *política de escalado* define el número mínimo y máximo de réplicas de Aurora que Auto Scaling de Aurora puede administrar. En función de la política, Auto Scaling de Aurora aumenta o reduce el número de réplicas de Aurora en respuesta a las cargas de trabajo reales, determinadas mediante las métricas de Amazon CloudWatch y los valores de destino.
**nota**
Aurora Auto Scaling no se aplica a la carga de trabajo de la instancia de base de datos del escritor. Aurora Auto Scaling solo ayuda con la carga de trabajo en las instancias de lector.
Puede usar la Consola de administración de AWS para aplicar una política de escalado en función de una métrica predefinida. También puede utilizar la API de Auto Scaling de AWS CLI o Aurora para aplicar una política de escalado basada en una métrica predefinida o personalizada.
**Topics**
+ [Antes de empezar](#Aurora.Integrating.AutoScaling.BYB)
+ [Políticas de Auto Scaling de Aurora](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts)
+ [Identificadores y etiquetado de instancias de base de datos](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Tagging)
+ [Aurora Auto Scaling e Información sobre rendimiento](#aurora-auto-scaling-pi)
## Antes de empezar
Antes de usar Aurora Auto Scaling con un clúster de base de datos de Aurora, primero debe crear un clúster de base de datos de Aurora con una instancia de base de datos principal (escritor). Para obtener más información acerca de la creación de un clúster de base de datos Aurora, consulte [Creación de un clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.CreateInstance.md).
Aurora Auto Scaling solo escala un clúster de base de datos si este se encuentra en un estado disponible.
Cuando Auto Scaling de Aurora añade una nueva réplica de Aurora, la nueva réplica de Aurora es la misma clase de instancia de base de datos que la usada por la instancia principal. Para obtener más información acerca de las clases de instancias de bases de datos, consulte [Clases de instancia de base de datos de Amazon Aurora](Concepts.DBInstanceClass.md). Además, la capa de promoción para las nuevas réplicas de Aurora se establecen en la última prioridad, que es 15 de forma predeterminada. Eso significa que durante una conmutación por error, una réplica con una mejor prioridad, como una creada manualmente, se promocionaría primero. Para obtener más información, consulte [Tolerancia a errores para un clúster de base de datos de Aurora](Concepts.AuroraHighAvailability.md#Aurora.Managing.FaultTolerance).
Auto Scaling de Aurora solo quita las réplicas de Aurora que ha creado.
Para poder beneficiarse de Auto Scaling de Aurora, sus aplicaciones deben admitir conexiones a nuevas réplicas de Aurora. Y para hacerlo, recomendamos que utilice el punto de enlace de lector de Aurora. Puede usar un controlador como el controlador JDBC de AWS. Para obtener más información, consulte [Conexión a un clúster de base de datos Amazon Aurora](Aurora.Connecting.md).
**nota**
Las bases de datos globales Aurora actualmente no admiten Aurora Auto Scaling para clústeres de bases de datos secundarios.
## Políticas de Auto Scaling de Aurora
Auto Scaling de Aurora usa una política de escalado para ajustar el número de réplicas de Aurora en un clúster de base de datos Aurora. Auto Scaling de Aurora tiene los siguientes componentes:
+ Una función vinculada a un servicio
+ Una métrica de destino
+ Capacidad mínima y máxima
+ Un periodo de recuperación
**Topics**
+ [Rol vinculado a un servicio](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.SLR)
+ [Métrica de destino](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.TargetMetric)
+ [Capacidad mínima y máxima](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity)
+ [Periodo de recuperación](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Cooldown)
+ [Activar o desactivar actividades de escalado descendente](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.ScaleIn)
+ [Cómo añadir, editar o eliminar políticas de escalado automático](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.AddEditDelete)
### Rol vinculado a un servicio
Auto Scaling de Aurora usa el rol vinculado a un servicio `AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_RDSCluster`. Para obtener más información, consulte [Roles vinculados a servicios de Auto Scaling de aplicaciones](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-service-linked-roles.html) en la *Guía del usuario de Auto Scaling de aplicaciones*.
### Métrica de destino
En este tipo de política, una métrica predefinida o personalizada y un valor de destino de la métrica se especifica en una configuración de la política de escalado de seguimiento de destino. Auto Scaling de Aurora crea y administra las alarmas de CloudWatch que desencadenan la política de escalado y calcula el ajuste de escalado en función de la métrica y el valor objetivo. La política de escalado amplía o reduce las réplicas de Aurora en función de las necesidades para mantener la métrica en el valor objetivo especificado o en un valor próximo. Además de mantener la métrica próxima al valor de destino, la política de escalado de seguimiento de destino también se ajusta a las fluctuaciones de la métrica producidas por una carga de trabajo en constante cambio. Esta política también minimiza las fluctuaciones rápidas del número de réplicas de Aurora disponibles de su clúster de base de datos.
Por ejemplo, adopte una política de escalado que use la métrica de utilización de la CPU media predefinida. Esta política puede mantener la utilización de la CPU en el porcentaje de utilización especificado o en un valor próximo, como el 40 por ciento.
**nota**
Para cada clúster de base de datos Aurora, puede crear solo una política de Auto Scaling para cada métrica de destino.
Al configurar el escalado automático de Aurora, el valor de la métrica de destino se calcula como la media de todas las instancias de lectura del clúster. Este cálculo se realiza como se indica a continuación:
+ Incluye todas las instancias de lectura del clúster de Aurora, independientemente de si se administran mediante escalado automático o se agregan manualmente.
+ Incluye instancias asociadas a puntos de conexión personalizados. Los puntos de conexión personalizados no influyen en el cálculo de las métricas de destino.
+ No incluye la instancia de escritura del clúster.
Las métricas se derivan de CloudWatch mediante las siguientes dimensiones:
+ `DBClusterIdentifier`
+ `Role=READER`
Por ejemplo, considere un clúster de Aurora MySQL con la siguiente configuración:
+ **Instancias manuales (no controladas por escalado automático)**:
+ Escritor con un 50 % de uso de la CPU
+ Lector 1 (punto de conexión personalizado: `custom-reader-1`) con un 90 % de utilización de la CPU
+ Lector 2 (punto de conexión personalizado: `custom-reader-2`) con un 90 % de utilización de la CPU
+ **Instancia de escalado automático**:
+ Lector 3 (agregado mediante escalado automático) con un 10 % de uso de la CPU
En este escenario, la métrica de destino de la política de escalado automático se calcula de la siguiente manera:
```
Target metric = (CPU utilization of reader 1 + reader 2 + reader 3) / total number of readers
Target metric = (90 + 90 + 10) / 3 = 63.33%
```
La política de escalado automático utiliza este valor para evaluar si se debe reducir horizontalmente o escalar horizontalmente en función del umbral definido.
Considere lo siguiente:
+ Aunque los puntos de conexión personalizados determinan cómo se redirige el tráfico a lectores específicos, no excluyen a los lectores del cálculo de las métricas.
+ Las instancias manuales siempre se incluyen en los cálculos de las métricas de destino.
+ Para evitar un comportamiento de escalado inesperado, asegúrese de que la configuración de escalado automático tenga en cuenta todas las instancias de lectura del clúster.
+ Si un clúster no tiene lectores, la métrica no se calcula y las alarmas de la política de escalado automático permanecen inactivas. Para que la política de escalado automático funcione eficazmente, debe haber al menos un lector presente en todo momento.
### Capacidad mínima y máxima
Puede especificar el número máximo de réplicas de Aurora que Auto Scaling de aplicaciones va a administrar. Este valor debe establecerse en 0–15 y debe ser igual o superior al valor especificado para el número mínimo de réplicas de Aurora.
También puede especificar el número mínimo de réplicas de Aurora que Auto Scaling de aplicaciones va a administrar. Este valor debe establecerse en 0–15 y debe ser igual o inferior al valor especificado para el número máximo de réplicas de Aurora.
Debe haber al menos una instancia de base de datos de lector para que Aurora Auto Scaling funcione. Si el clúster de base de datos no tiene una instancia de lectura y usted establece la capacidad mínima en 0, Aurora Auto Scaling no funcionará.
**nota**
La capacidad mínima y máxima se establece para un clúster de base de datos Aurora. Los valores especificados se aplican a todas las políticas asociadas al clúster de base de datos Aurora.
### Periodo de recuperación
Puede ajustar la capacidad de respuesta de una política de escalado de seguimiento de destino añadiendo periodos de recuperación que afecten a la ampliación o reducción de su clúster de base de datos Aurora. Un periodo de recuperación bloquea solicitudes de escalado descendente o ascendente posteriores hasta que vence el periodo. Estos bloques ralentizan las eliminaciones de réplicas de Aurora en su clúster de base de datos Aurora para solicitudes de escalado descendente y la creación de réplicas de Aurora para solicitudes de escalado ascendente.
Puede especificar los siguientes periodos de recuperación:
+ Una actividad de escalado descendente reduce el número de réplicas de Aurora en su clúster de base de datos Aurora. Un periodo de recuperación de escalado descendente especifica la cantidad de tiempo, en segundos, tras completarse una actividad de escalado descendente antes de que pueda comenzar otra actividad de escalado descendente.
+ Una actividad de escalado ascendente incrementa el número de réplicas de Aurora en su clúster de base de datos Aurora. Un periodo de recuperación de escalado ascendente especifica la cantidad de tiempo, en segundos, tras completarse una actividad de escalado ascendente antes de que pueda comenzar otra actividad de escalado ascendente.
**nota**
Se ignora un periodo de recuperación de escalado horizontal si una solicitud de escalado horizontal posterior es para un número mayor de réplicas de Aurora que la primera solicitud.
Si no establece el periodo de recuperación de escalado horizontal o vertical, el valor por defecto de cada uno es de 300 segundos.
### Activar o desactivar actividades de escalado descendente
Puede habilitar o deshabilitar actividades de escalado descendente para una política. La habilitación de actividades de escalado descendente permite a la política de escalado eliminar réplicas de Aurora. Al habilitarse actividades de escalado descendente, el periodo de recuperación de escalado descendente de la política de escalado se aplica a las actividades de escalado descendente. La deshabilitación de actividades de escalado descendente impide a la política de escalado eliminar réplicas de Aurora.
**nota**
Las actividades de escalado ascendente siempre se habilitan de modo que la política de escalado pueda crear réplicas de Aurora según sea necesario.
### Cómo añadir, editar o eliminar políticas de escalado automático
Puede añadir, editar o eliminar políticas de escalado automático utilizando la Consola de administración de AWS, la AWS CLI o la API de escalado automático de aplicaciones. Para obtener más información sobre cómo añadir, editar o eliminar políticas de escalado automático, consulte las siguientes secciones.
+ [Cómo añadir una política de escalado automático a un clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md)
+ [Cómo editar una política de escalado automático para un clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Edit.md)
+ [Cómo eliminar una política de escalado automático de su clúster de base de datos de Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Delete.md)
## Identificadores y etiquetado de instancias de base de datos
Cuando se agrega una réplica mediante Aurora Auto Scaling, su ID de instancia de base de datos tiene el prefijo `application-autoscaling-`, por ejemplo, `application-autoscaling-61aabbcc-4e2f-4c65-b620-ab7421abc123`.
La siguiente etiqueta se agrega automáticamente a la instancia de base de datos. Puede verla en la pestaña **Etiquetas** de la página de detalles de la instancia de base de datos.
| Tag | Valor |
| --- | --- |
| application-autoscaling:resourceId | clúster:mynewclúster-clúster |
Para obtener más información acerca de las etiquetas de recursos Amazon RDS, consulte [Etiquetado de los recursos de Amazon Aurora y Amazon RDS](USER_Tagging.md).
## Aurora Auto Scaling e Información sobre rendimiento
Puede utilizar Información sobre rendimiento para supervisar las réplicas que ha añadido Aurora Auto Scaling, igual que con cualquier instancia de base de datos de lector de Aurora.
Para obtener más información acerca de cómo usar Información sobre rendimiento para supervisar los clústeres de base de datos de Aurora, consulte [Monitoreo de la carga de base de datos con Performance Insights en Amazon Aurora](USER_PerfInsights.md).
# Cómo añadir una política de escalado automático a un clúster de base de datos de Amazon Aurora
Puede agregar una política de escalado utilizando la Consola de administración de AWS, AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones.
**nota**
Para ver un ejemplo que agrega una política de escalado mediante CloudFormation, consulte [Declaración de una política de escalado para un clúster de base de datos de Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/quickref-autoscaling.html#w2ab1c19c22c15c21c11) en la *Guía del usuario de AWS CloudFormation.*
## Consola
Puede agregar una política de escalado a un clúster de base de datos de Aurora mediante la Consola de administración de AWS.
**Para añadir una política de Auto Scaling a un clúster de base de datos Aurora**
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS y abra la consola de Amazon RDS en [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. En el panel de navegación, seleccione **Databases (Bases de datos)**.
1. Seleccione el clúster de base de datos Aurora para el que desea añadir una política.
1. Seleccione la pestaña **Logs & events (Registros y eventos)**.
1. En la sección **Auto scaling policies (Políticas de Auto Scaling)**, elija **Add (Añadir)**.
Aparecerá el cuadro de diálogo **Add Auto Scaling policy (Añadir política de Auto Scaling)**.
1. En **Policy name (Nombre de la política)**, escriba un nombre para la política.
1. Para la métrica de destino, elija una de las siguientes opciones:
+ **Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilización media de CPU de réplicas de Aurora)** para crear una política basada en el uso medio de la CPU.
+ **Average connections of Aurora Replicas (Promedio de conexiones de réplicas de Aurora)** para crear una política basada en el número medio de conexiones a réplicas de Aurora.
1. Para el valor de destino, escriba una de las siguientes opciones:
+ Si eligió **Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilización media de CPU de réplicas de Aurora)** en el paso anterior, escriba el porcentaje de utilización de CPU que desea mantener en las réplicas de Aurora.
+ Si eligió **Average connections of Aurora Replicas (Promedio de conexiones de réplicas de Aurora)** en el paso anterior, escriba el número de conexiones que desea mantener.
Las réplicas de Aurora se añaden o quitan para mantener la métrica en un valor próximo al especificado.
1. (Opcional) Expanda **Additional Configuration (Configuración adicional)** para crear un periodo de recuperación de escalado vertical u horizontal.
1. Para **Minimum capacity (Capacidad mínima)**, escriba el número mínimo de réplicas de Aurora que debe mantener la política de Auto Scaling de Aurora.
1. Para **Maximum capacity (Capacidad máxima)**, escriba el número máximo de réplicas de Aurora que debe mantener la política de Auto Scaling de Aurora.
1. Elija **Add policy (Agregar política)**.
El siguiente cuadro de diálogo crea una política de Auto Scaling basada en un uso medio de la CPU del 40 por ciento. En la política se especifica un mínimo de 5 réplicas de Aurora y un máximo de 15 réplicas de Aurora.
![\[Creación de una política de Auto Scaling basada en el uso medio de la CPU\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-cpu.png)
En el siguiente cuadro de diálogo se crea una política de Auto Scaling basada en un número medio de conexiones de 100. En la política se especifica un mínimo de dos réplicas de Aurora y un máximo de ocho réplicas de Aurora.
![\[Creación de una política de Auto Scaling basada en el promedio de conexiones\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-connections.png)
## AWS CLI o API Application Auto Scaling
Puede aplicar una política de escalado en función de una métrica predefinida o una personalizada. Para ello, puede usar AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones. El primer paso consiste en registrar su clúster de base de datos Aurora con Auto Scaling de aplicaciones.
### Registro de un clúster de base de datos Aurora
Antes de que pueda usar Auto Scaling de Aurora con un clúster de base de datos Aurora, puede registrar su clúster de base de datos Aurora con Auto Scaling de aplicaciones. Esto se hace para definir la dimensión y los límites de escalado que se van a aplicar a ese clúster. La aplicación Auto Scaling escala dinámicamente el clúster de base de datos de Aurora a lo largo de la `rds:cluster:ReadReplicaCount` dimensión escalable, que representa el número de réplicas de Aurora.
Para registrar su clúster de base de datos Aurora, puede usar la AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones.
#### AWS CLI
Para registrar un clúster de base de datos de Aurora, utilice el comando [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/register-scalable-target.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/register-scalable-target.html) de AWS CLI con los siguientes parámetros:
+ `--service-namespace` – ajuste este valor en `rds`.
+ `--resource-id`: identificador de recurso para el clúster de base de datos Aurora. Para este parámetro, el tipo de recurso es `cluster` y el identificador único es el nombre del clúster de base de datos Aurora, por ejemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `--scalable-dimension` – ajuste este valor en `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--min-capacity`: el número mínimo de instancias de base de datos de lector que Auto Scaling de aplicaciones va a administrar. Para obtener información sobre la relación entre `--min-capacity`, `--max-capacity`, y el número de instancias de bases de datos del clúster, consulte [Capacidad mínima y máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `--max-capacity`: el número máximo de instancias de base de datos de lector que Auto Scaling de aplicaciones va a administrar. Para obtener información sobre la relación entre `--min-capacity`, `--max-capacity`, y el número de instancias de bases de datos del clúster, consulte [Capacidad mínima y máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
En el siguiente ejemplo, registra un clúster de base de datos Aurora denominado `myscalablecluster`. El registro indica que el clúster de base de datos debe escalarse dinámicamente para tener de una a ocho réplicas de Aurora.
Para Linux, macOS o Unix:
```
aws application-autoscaling register-scalable-target \
--service-namespace rds \
--resource-id cluster:myscalablecluster \
--scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
--min-capacity 1 \
--max-capacity 8 \
```
Para Windows:
```
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 Application Auto Scaling
Para registrar un clúster de base de datos de Aurora con Auto Scaling de aplicaciones, use la operación [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html) de la API de Auto Scaling de aplicaciones con los siguientes parámetros:
+ `ServiceNamespace` – ajuste este valor en `rds`.
+ `ResourceID`: identificador de recurso para el clúster de base de datos Aurora. Para este parámetro, el tipo de recurso es `cluster` y el identificador único es el nombre del clúster de base de datos Aurora, por ejemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – ajuste este valor en `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `MinCapacity`: el número mínimo de instancias de base de datos de lector que Auto Scaling de aplicaciones va a administrar. Para obtener información sobre la relación entre `MinCapacity`, `MaxCapacity`, y el número de instancias de bases de datos del clúster, consulte [Capacidad mínima y máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `MaxCapacity`: el número máximo de instancias de base de datos de lector que Auto Scaling de aplicaciones va a administrar. Para obtener información sobre la relación entre `MinCapacity`, `MaxCapacity`, y el número de instancias de bases de datos del clúster, consulte [Capacidad mínima y máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
En el siguiente ejemplo, registra un clúster de base de datos Aurora denominado `myscalablecluster` con la API de Auto Scaling de aplicaciones. Este registro indica que el clúster de base de datos debe escalarse dinámicamente para tener de una a ocho réplicas de Aurora.
```
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
}
```
### Definición de una política de escalado para un clúster de base de datos Aurora
Una configuración de la política de escalado de seguimiento de destino está representada por un bloque JSON en el que se definen las métricas y los valores de destino. Puede guardar una configuración de la política de escalado como bloque JSON en un archivo de texto. Puede utilizarr ese archivo de texto al invocar AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones. Para obtener más información acerca de la sintaxis de configuración de la política, consulte [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) en la *referencia de la API de Auto Scaling de aplicaciones*.
Las siguientes opciones están disponibles para definir una configuración de la política de escalado de seguimiento de destino.
**Topics**
+ [Uso de una métrica predefinida](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Predefined)
+ [Uso de una métrica personalizada](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Custom)
+ [Uso de periodos de recuperación](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Cooldown)
+ [Desactivación de actividad de escalado descendente](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.ScaleIn)
#### Uso de una métrica predefinida
Mediante las métricas predefinidas, puede definir rápidamente una política de escalado de seguimiento de destino para un clúster de base de datos Aurora que funciona bien tanto con el seguimiento de destino como con el escalado dinámico en Auto Scaling de Aurora.
Actualmente, Aurora admite las siguientes métricas predefinidas en Auto Scaling de Aurora:
+ **RDSReaderAverageCPUUtilization**: el valor medio de la métrica de `CPUUtilization` en CloudWatch en todas las réplicas de Aurora del clúster de base de datos Aurora.
+ **RDSReaderAverageDatabaseConnections**: el valor medio de la métrica de `DatabaseConnections` en CloudWatch en todas las réplicas de Aurora del clúster de base de datos Aurora.
Para obtener más información sobre las métricas de `CPUUtilization` y `DatabaseConnections`, consulte [Métricas de Amazon CloudWatch para Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md).
Para usar una métrica predefinida en su política de escalado, puede crear una configuración de seguimiento de destino para su política de escalado. Esta configuración debe incluir `PredefinedMetricSpecification` para la métrica predefinida y `TargetValue` para el valor de destino de esa métrica.
**Example**
En el siguiente ejemplo se describe una configuración de la política típica para el escalado de seguimiento de destino de un clúster de base de datos Aurora. En esta configuración, la métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization` se usa para ajustar el clúster de base de datos Aurora en función del uso medio de la CPU del 40 por ciento en todas las réplicas de Aurora.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
}
}
```
#### Uso de una métrica personalizada
Mediante las métricas personalizadas, puede definir una política de escalado de seguimiento de destino que cumpla sus requisitos personalizados. Puede definir una métrica personalizada en función de cualquier métrica de Aurora que cambie en proporción al escalado.
No todas las métricas de Aurora funcionan para el seguimiento de destino. La métrica debe ser una métrica de utilización válida y describir el nivel de actividad de una instancia. El valor de la métrica debe aumentar o reducirse en proporción al número de réplicas de Aurora del clúster de base de datos Aurora. Este aumento o reducción proporcionales son necesarios para usar los datos de las métricas a fin de ampliar o reducir proporcionalmente el número de réplicas de Aurora.
**Example**
En el siguiente ejemplo se describe una configuración de seguimiento de destino para una política de escalado. En esta configuración, una métrica personalizada ajusta un clúster de base de datos Aurora en función de un uso medio de la CPU del 50 % en todas las réplicas de Aurora de un clúster de base de datos Aurora denominado `my-db-cluster`.
```
{
"TargetValue": 50,
"CustomizedMetricSpecification":
{
"MetricName": "CPUUtilization",
"Namespace": "AWS/RDS",
"Dimensions": [
{"Name": "DBClusterIdentifier","Value": "my-db-cluster"},
{"Name": "Role","Value": "READER"}
],
"Statistic": "Average",
"Unit": "Percent"
}
}
```
#### Uso de periodos de recuperación
Puede especificar un valor, en segundos, a fin de que `ScaleOutCooldown` añada un periodo de recuperación para el escalado ascendente de su clúster de base de datos Aurora. De forma similar, puede añadir un valor, en segundos, a fin de que `ScaleInCooldown` añada un periodo de recuperación para el escalado descendente de su clúster de base de datos Aurora. Para obtener más información acerca de `ScaleInCooldown` y `ScaleOutCooldown`, consulte [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) en la *referencia de la API de Auto Scaling de aplicaciones*.
**Example**
En el siguiente ejemplo se describe una configuración de seguimiento de destino para una política de escalado. En esta configuración, la métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization` se usa para ajustar un clúster de base de datos de Aurora en función del uso promedio de la CPU del 40 por ciento en todas las réplicas de Aurora de ese clúster de base de datos de Aurora. La configuración proporciona un periodo de recuperación de escalado descendente de 10 minutos y un periodo de recuperación de escalado ascendente de 5 minutos.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"ScaleInCooldown": 600,
"ScaleOutCooldown": 300
}
```
#### Desactivación de actividad de escalado descendente
Puede evitar que la configuración de la política de escalado de seguimiento de destino escale de forma descendente su clúster de base de datos Aurora deshabilitando la actividad de escalado descendente. La deshabilitación de la actividad de escalado descendente evita que la política de escalado elimine réplicas de Aurora, a la vez que permite a la política de escalado crearlas según sea necesario.
Puede especificar un valor booleano para que `DisableScaleIn` habilite o deshabilite la actividad de escalado descendente para su clúster de base de datos Aurora. Para obtener más información acerca de `DisableScaleIn`, consulte [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) en la *referencia de la API de Auto Scaling de aplicaciones*.
**Example**
En el siguiente ejemplo se describe una configuración de seguimiento de destino para una política de escalado. En esta configuración, la métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization` ajusta un clúster de base de datos Aurora en función del uso medio de la CPU del 40 % en todas las réplicas de Aurora de ese clúster de base de datos Aurora. La configuración deshabilita la actividad de escalado descendente para la política de escalado.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"DisableScaleIn": true
}
```
### Aplicación de una política de escalado a un clúster de base de datos Aurora
Tras registrar su clúster de base de datos Aurora con Auto Scaling de aplicaciones y definir una política de escalado, puede aplicar esta al clúster de base de datos Aurora registrado. Para aplicar una política de escalado a un clúster de base de datos Aurora, puede usar la AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones.
#### AWS CLI
Para aplicar una política de escalado a un clúster de base de datos de Aurora, use el comando [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/put-scaling-policy.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/put-scaling-policy.html) de AWS CLI con los siguientes parámetros:
+ `--policy-name`: el nombre de la política de escalado.
+ `--policy-type` – ajuste este valor en `TargetTrackingScaling`.
+ `--resource-id`: identificador de recurso para el clúster de base de datos Aurora. Para este parámetro, el tipo de recurso es `cluster` y el identificador único es el nombre del clúster de base de datos Aurora, por ejemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – ajuste este valor en `rds`.
+ `--scalable-dimension` – ajuste este valor en `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--target-tracking-scaling-policy-configuration`: configuración de la política de escalado de seguimiento de destino que se usará para el clúster de base de datos Aurora.
**Example**
En el siguiente ejemplo, aplica una política de escalado de seguimiento de destino denominada `myscalablepolicy` a un clúster de base de datos Aurora llamado `myscalablecluster` con Auto Scaling de aplicaciones. Para ello, puede usar una configuración de la política guardada en un archivo denominado `config.json`.
Para Linux, macOS o Unix:
```
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
```
Para Windows:
```
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
```
#### API Application Auto Scaling
Para aplicar una política de escalado a un clúster de base de datos de Aurora con la API de Auto Scaling de aplicaciones, utilice la operación [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html) de la API de Auto Scaling de aplicaciones con los siguientes parámetros:
+ `PolicyName`: el nombre de la política de escalado.
+ `ServiceNamespace` – ajuste este valor en `rds`.
+ `ResourceID`: identificador de recurso para el clúster de base de datos Aurora. Para este parámetro, el tipo de recurso es `cluster` y el identificador único es el nombre del clúster de base de datos Aurora, por ejemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – ajuste este valor en `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `PolicyType` – ajuste este valor en `TargetTrackingScaling`.
+ `TargetTrackingScalingPolicyConfiguration`: configuración de la política de escalado de seguimiento de destino que se usará para el clúster de base de datos Aurora.
**Example**
En el siguiente ejemplo, aplica una política de escalado de seguimiento de destino denominada `myscalablepolicy` a un clúster de base de datos Aurora llamado `myscalablecluster` con Auto Scaling de aplicaciones. Puede usar una configuración de la política en función de la métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization`.
```
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"
}
}
}
```
# Cómo editar una política de escalado automático para un clúster de base de datos de Amazon Aurora
Puede editar una política de escalado utilizando la Consola de administración de AWS, la AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones.
## Consola
Puede editar una política de escalado mediante la Consola de administración de AWS.
**Para editar una política de Auto Scaling para un clúster de base de datos Aurora**
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS y abra la consola de Amazon RDS en [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. En el panel de navegación, seleccione **Databases (Bases de datos)**.
1. Elija el clúster de base de datos Aurora con la política de Auto Scaling que desea editar.
1. Seleccione la pestaña **Logs & events (Registros y eventos)**.
1. En la sección **Auto Scaling Policies (Políticas de Auto Scaling)**, elija la política de Auto Scaling y, a continuación, seleccione **Edit (Editar)**.
1. Realice cambios en la política.
1. Seleccione **Save**.
A continuación, se muestra un cuadro de diálogo **Edit Auto Scaling policy (Editar política de Auto Scaling)** de ejemplo.
![\[Edición de una política de Auto Scaling basada en el uso medio de la CPU\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-edit-cpu.png)
## AWS CLI o API Application Auto Scaling
Puede utilizar AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones para editar una política de escalado de la misma forma que aplica una política de escalado:
+ Al usar la AWS CLI, especifique el nombre de la política que desea editar en el parámetro `--policy-name`. Especifique nuevos valores para los parámetros que desea cambiar.
+ Al usar la API de Auto Scaling de aplicaciones, especifique el nombre de la política que desea editar en el parámetro `PolicyName`. Especifique nuevos valores para los parámetros que desea cambiar.
Para obtener más información, consulte [Aplicación de una política de escalado a un clúster de base de datos Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.ApplyScalingPolicy).
# Cómo eliminar una política de escalado automático de su clúster de base de datos de Amazon Aurora
Puede eliminar una política de escalado utilizando la Consola de administración de AWS, AWS CLI o la API de Auto Scaling de aplicaciones.
## Consola
Puede eliminar una política de escalado mediante la Consola de administración de AWS.
**Para eliminar una política de Auto Scaling para un clúster de base de datos Aurora**
1. Inicie sesión en la Consola de administración de AWS y abra la consola de Amazon RDS en [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. En el panel de navegación, seleccione **Databases (Bases de datos)**.
1. Elija el clúster de base de datos Aurora con la política de Auto Scaling que desea eliminar.
1. Seleccione la pestaña **Logs & events (Registros y eventos)**.
1. En la sección **Auto Scaling Policies (Políticas de Auto Scaling)**, elija la política de Auto Scaling y, a continuación, seleccione **Delete (Eliminar)**.
## AWS CLI
Para eliminar una política de escalado de su clúster de base de datos de Aurora, use el comando [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/delete-scaling-policy.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/delete-scaling-policy.html) de AWS CLI con los siguientes parámetros:
+ `--policy-name`: el nombre de la política de escalado.
+ `--resource-id`: identificador de recurso para el clúster de base de datos Aurora. Para este parámetro, el tipo de recurso es `cluster` y el identificador único es el nombre del clúster de base de datos Aurora, por ejemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – ajuste este valor en `rds`.
+ `--scalable-dimension` – ajuste este valor en `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
**Example**
En el siguiente ejemplo, elimina una política de escalado de seguimiento de destino denominada `myscalablepolicy` de un clúster de base de datos Aurora llamado `myscalablecluster`.
Para Linux, macOS o:Unix
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
--policy-name myscalablepolicy \
--resource-id cluster:myscalablecluster \
--service-namespace rds \
--scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
```
En:Windows
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy ^
--policy-name myscalablepolicy ^
--resource-id cluster:myscalablecluster ^
--service-namespace rds ^
--scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
```
## API Application Auto Scaling
Para eliminar una política de escalado de su clúster de base de datos Aurora, use la operación [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_DeleteScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_DeleteScalingPolicy.html) de la API de Auto Scaling de aplicaciones con los siguientes parámetros:
+ `PolicyName`: el nombre de la política de escalado.
+ `ServiceNamespace` – ajuste este valor en `rds`.
+ `ResourceID`: identificador de recurso para el clúster de base de datos Aurora. Para este parámetro, el tipo de recurso es `cluster` y el identificador único es el nombre del clúster de base de datos Aurora, por ejemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – ajuste este valor en `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
**Example**
En el siguiente ejemplo, elimina una política de escalado de seguimiento de destino denominada `myscalablepolicy` de un clúster de base de datos Aurora llamado `myscalablecluster` con la API de Auto Scaling de aplicaciones.
```
POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.DeleteScalingPolicy
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"
}
```