Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Définition d'une politique de mise à l'échelle
Une configuration de politique de dimensionnement Suivi de la cible est représentée par un bloc JSON dans lequel sont définies les métriques et valeurs cibles. Vous pouvez enregistrer une configuration de politique de dimensionnement sous forme de bloc JSON dans un fichier texte. Vous utilisez ce fichier texte lorsque vous appelez l'API Application Auto Scaling AWS CLI ou l'API Application Auto Scaling. Pour plus d'informations sur la syntaxe de la configuration d'une politique, veuillez consulter TargetTrackingScalingPolicyConfiguration dans la Référence de l'API Application Auto Scaling.
Les options suivantes sont disponibles pour définir une configuration de politique de suivi de cible et d'échelonnement :
Rubriques
Utilisation d'une métrique prédéfinie
En utilisant des métriques prédéfinies, vous pouvez définir rapidement une politique de dimensionnement pour le suivi des cibles ElastiCache pour un cluster Valkey et Redis OSS qui fonctionne avec le suivi des cibles dans Auto Scaling. ElastiCache
Actuellement, ElastiCache prend en charge les métriques prédéfinies suivantes dans NodeGroup Auto Scaling :
-
ElastiCachePrimaryEngineCPUUtilization— La valeur moyenne de la
EngineCPUUtilization
métrique pour CloudWatch tous les nœuds principaux du cluster. -
ElastiCacheDatabaseMemoryUsageCountedForEvictPercentage— La valeur moyenne de la
DatabaseMemoryUsageCountedForEvictPercentage
métrique pour CloudWatch tous les nœuds principaux du cluster. -
ElastiCacheDatabaseCapacityUsageCountedForEvictPercentage— La valeur moyenne de la
ElastiCacheDatabaseCapacityUsageCountedForEvictPercentage
métrique pour CloudWatch tous les nœuds principaux du cluster.
Pour plus d'informations sur les métriques EngineCPUUtilization
, DatabaseMemoryUsageCountedForEvictPercentage
et DatabaseCapacityUsageCountedForEvictPercentage
, consultez Surveillance de l'utilisation à l'aide de CloudWatch métriques. Pour utiliser une métrique prédéfinie dans votre politique de dimensionnement, créez une configuration de suivi de la cible pour votre politique de dimensionnement. Cette configuration doit inclure PredefinedMetricSpecification
pour la métrique prédéfinie et TargetValue pour la valeur cible de cette métrique.
L'exemple suivant décrit une configuration de politique typique pour le dimensionnement du suivi des cibles ElastiCache pour un cluster Valkey et Redis OSS. Dans cette configuration, la métrique ElastiCachePrimaryEngineCPUUtilization
prédéfinie est utilisée pour ajuster le cluster en fonction d'une utilisation moyenne du processeur de 40 % sur tous les nœuds principaux du cluster.
{ "TargetValue": 40.0, "PredefinedMetricSpecification": { "PredefinedMetricType": "ElastiCachePrimaryEngineCPUUtilization" } }
Utilisation d'une métrique personnalisée
L'utilisation de métriques personnalisées vous permet de définir une politique de dimensionnement Suivi de la cible répondant à vos exigences personnelles. Vous pouvez définir une métrique personnalisée en fonction d'une métrique ElastiCache qui évolue proportionnellement à la mise à l'échelle. Toutes les ElastiCache mesures ne fonctionnent pas pour le suivi des cibles. La métrique doit être une métrique d'utilisation valide et décrire le degré d'occupation d'une instance. La valeur de la métrique doit augmenter ou diminuer proportionnellement au nombre de partitions dans le cluster. Cette augmentation ou diminution proportionnelle est nécessaire pour que les données de la métrique puissent être utilisées afin d'augmenter ou de réduire proportionnellement le nombre de partitions.
L'exemple suivant décrit une configuration de suivi de la cible pour une politique de dimensionnement. Dans cette configuration, une métrique personnalisée ajuste un cluster ElastiCache pour Redis OSS en fonction d'une utilisation moyenne du processeur de 50 % sur toutes les partitions d'un cluster nommé. my-db-cluster
{ "TargetValue": 50, "CustomizedMetricSpecification": { "MetricName": "EngineCPUUtilization", "Namespace": "AWS/ElastiCache", "Dimensions": [ { "Name": "ReplicationGroup","Value": "my-db-cluster" }, { "Name": "Role","Value": "PRIMARY" } ], "Statistic": "Average", "Unit": "Percent" } }
Utilisation des temps de stabilisation
Vous pouvez spécifier une valeur, en secondes, pour que ScaleOutCooldown
ajoute un temps de stabilisation à la montée en puissance de votre cluster. De la même manière, vous pouvez ajouter une valeur, en secondes, pour que ScaleInCooldown
ajoute un temps de stabilisation pour la diminution de charge de votre cluster. Pour plus d'informations, reportez-vous TargetTrackingScalingPolicyConfigurationà la section Application Auto Scaling API Reference.
L'exemple suivant décrit une configuration de suivi de la cible pour une politique de dimensionnement. Dans cette configuration, la métrique ElastiCachePrimaryEngineCPUUtilization
prédéfinie est utilisée ElastiCache pour ajuster un cluster Redis OSS en fonction d'une utilisation moyenne du processeur de 40 % sur tous les nœuds principaux de ce cluster. La configuration indique un temps de stabilisation de diminution en charge de 10 minutes et un temps de stabilisation de montée en charge de 5 minutes.
{ "TargetValue": 40.0, "PredefinedMetricSpecification": { "PredefinedMetricType": "ElastiCachePrimaryEngineCPUUtilization" }, "ScaleInCooldown": 600, "ScaleOutCooldown": 300 }