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REL07-BP02 Obtenir des ressources après la détection d'un problème sur une charge de travail - AWS Well-Architected Framework

REL07-BP02 Obtenir des ressources après la détection d'un problème sur une charge de travail

Si la disponibilité est affectée, mettez à l'échelle les ressources de manière réactive si nécessaire, afin de restaurer la disponibilité de la charge de travail.

Vous devez commencer par configurer les vérifications de l'état et les critères de ces vérifications pour indiquer quand la disponibilité est affectée par le manque de ressources. Informez ensuite le personnel approprié qu'il doit mettre à l'échelle manuellement la ressource ou lancer l'automatisation pour procéder à une mise à l'échelle automatique.

La mise à l'échelle peut être ajustée manuellement en fonction de votre charge de travail. Par exemple, vous pouvez modifier le nombre d'instances EC2 dans un groupe Auto Scaling ou le débit d'une table DynamoDB via la AWS Management Console ou AWS CLI). Toutefois, l'automatisation doit être utilisée à chaque fois que c'est possible (voir Utiliser l'automatisation lors de l'obtention des ressources ou de leur mise à l'échelle).

Résultat souhaité : des opérations de mise à l'échelle (automatique ou manuelle) sont lancées pour rétablir la disponibilité dès la détection d'une panne ou d'une dégradation de l'expérience client.

Niveau de risque exposé si cette bonne pratique n'est pas établie: moyen

Directives d'implémentation

Mettez en œuvre l'observabilité et la surveillance de tous les composants de votre charge de travail, afin de surveiller l'expérience client et de détecter les défaillances. Définissez les procédures, manuelles ou automatisées, de mise à l'échelle des ressources requises. Pour plus d'informations, consultez REL11-BP01 Surveiller tous les composants de la charge de travail pour détecter les défaillances.

Étapes d'implémentation

  • Définissez les procédures, manuelles ou automatisées, de mise à l'échelle des ressources requises.

    • Les procédures de mise à l'échelle dépendent de la conception des différents composants de votre charge de travail.

    • Les procédures de mise à l'échelle varient également en fonction de la technologie sous-jacente utilisée.

      • Les composants qui utilisent AWS Auto Scaling peuvent utiliser des plans de dimensionnement pour configurer un ensemble d'instructions pour la mise à l'échelle de vos ressources. Si vous travaillez avec AWS CloudFormation ou que vous ajoutez des balises à des ressources AWS, vous pouvez configurer des plans de dimensionnement pour différents ensembles de ressources par application. Auto Scaling offre des recommandations de stratégies de mise à l'échelle personnalisées pour chaque ressource. Une fois que vous avez créé votre plan de dimensionnement, Auto Scaling combine des méthodes de mise à l'échelle dynamique et prédictive pour prendre en charge votre stratégie de mise à l'échelle. Pour plus d'informations, consultez Fonctionnement des plans de dimensionnement.

      • Amazon EC2 Auto Scaling vérifie que vous disposez du nombre adéquat d'instances Amazon EC2 disponibles pour gérer la charge de votre application. Vous créez des collections d'instances EC2, appelées groupes Auto Scaling. Vous pouvez spécifier le nombre minimal et maximal d'instances dans chaque groupe Auto Scaling et Amazon EC2 Auto Scaling s'assure que votre groupe ne dépasse jamais ces limites. Pour plus d'informations, consultez What is Amazon EC2 Auto Scaling?

      • La mise à l'échelle automatique d'Amazon DynamoDB utilise le service Application Auto Scaling pour ajuster de manière dynamique la capacité de débit alloué en votre nom, en fonction des modèles de trafic réels. Cela permet à une table ou à un index secondaire global d'augmenter sa capacité de lecture et d'écriture allouée afin de gérer sans limitations les augmentations soudaines du trafic. Pour plus d'informations, consultez Gestion automatique de la capacité de débit avec la scalabilité automatique de DynamoDB.

Ressources

Bonnes pratiques associées :

Documents connexes :