Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Menambahkan kebijakan penskalaan otomatis ke klaster DB Amazon Aurora
Anda dapat menambahkan kebijakan penskalaan menggunakan API Konsol Manajemen AWS, Application Auto Scaling AWS CLI, atau Application Auto Scaling.
**catatan**
*Untuk contoh yang menambahkan kebijakan penskalaan menggunakan CloudFormation, lihat [Mendeklarasikan kebijakan penskalaan untuk klaster DB Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/quickref-autoscaling.html#w2ab1c19c22c15c21c11) di Panduan Pengguna.AWS CloudFormation *
## Konsol
Anda dapat menambahkan kebijakan penskalaan ke cluster Aurora DB dengan menggunakan. Konsol Manajemen AWS
**Untuk menambahkan kebijakan penskalaan otomatis ke klaster DB Aurora**
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon RDS di [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Di panel navigasi, pilih **Basis data**.
1. Pilih klaster DB Aurora yang ingin Anda tambahi kebijakan.
1. Pilih tab **Log & peristiwa**.
1. Pada bagian **Kebijakan auto scaling**, pilih **Tambahkan**.
Kotak dialog **Tambahkan kebijakan Auto Scaling** muncul.
1. Untuk **Nama Kebijakan**, ketik nama kebijakan.
1. Untuk metrik target, pilih salah satu dari berikut:
+ **Pemanfaatan CPU rata-rata dari Aurora Replicas** untuk membuat kebijakan berdasarkan pemanfaatan CPU rata-rata.
+ **Koneksi rata-rata dari Aurora Replicas** untuk membuat kebijakan berdasarkan jumlah koneksi rata-rata ke Replika Aurora.
1. Untuk nilai target, ketik salah satu dari berikut ini:
+ Jika Anda memilih **Pemanfaatan CPU rata-rata dari Aurora Replicas** pada langkah sebelumnya, ketik persentase pemanfaatan CPU yang ingin Anda pertahankan pada Replika Aurora.
+ Jika Anda memilih **Koneksi rata-rata dari Aurora Replicas** pada langkah sebelumnya, ketik jumlah koneksi yang ingin Anda pertahankan.
Replika Aurora ditambahkan atau dihapus untuk menjaga metrik tetap mendekati nilai yang ditentukan.
1. (Opsional) Perluas **Konfigurasi Tambahan** untuk membuat periode pendinginan penskalaan ke dalam atau ke luar.
1. Untuk **Kapasitas minimum**, ketik jumlah minimum Replika Aurora yang diwajibkan oleh kebijakan Aurora Auto Scaling untuk dipertahankan.
1. Untuk **Kapasitas maksimum**, ketik jumlah maksimum Replika Aurora yang diwajibkan oleh kebijakan Aurora Auto Scaling untuk dipertahankan.
1. Pilih **Tambahkan kebijakan**.
Kotak dialog berikut membuat kebijakan Penskalaan Otomatis berdasarkan pemanfaatan CPU rata-rata sebesar 40 persen. Kebijakan tersebut menentukan minimum 5 Replika Aurora dan maksimum 15 Replika Aurora.
Kotak dialog berikut membuat kebijakan penskalaan otomatis berdasarkan penggunaan koneksi rata-rata sebesar 100. Kebijakan tersebut menentukan minimum dua Replika Aurora dan maksimum delapan Replika Aurora.
## AWS CLI atau Application Auto Scaling API
Anda dapat menerapkan kebijakan penskalaan berdasarkan metrik standar atau kustom. Untuk melakukannya, Anda dapat menggunakan AWS CLI atau Application Auto Scaling API. Langkah pertama adalah untuk mendaftarkan klaster DB Aurora Anda dengan Application Auto Scaling.
### Mendaftarkan klaster DB Aurora
Sebelum Anda dapat menggunakan Aurora Auto Scaling dengan klaster DB Aurora, Anda perlu mendaftarkan klaster DB Aurora dengan Application Auto Scaling. Anda melakukannya untuk mendefinisikan dimensi dan batasan penskalaan yang akan diterapkan pada klaster tersebut. Application Auto Scaling menskalakan klaster DB Aurora secara dinamis bersama dengan dimensi `rds:cluster:ReadReplicaCount` yang dapat diskalakan, yang merepresentasikan jumlah Replika Aurora.
Untuk mendaftarkan cluster Aurora DB Anda, Anda dapat menggunakan Application Auto Scaling API AWS CLI atau Application Auto Scaling.
#### AWS CLI
Untuk mendaftarkan cluster Aurora DB Anda, gunakan [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) AWS CLI perintah dengan parameter berikut:
+ `--service-namespace` – Atur nilai ini ke `rds`.
+ `--resource-id` – Pengidentifikasi sumber daya untuk klaster DB Aurora. Untuk parameter ini, jenis sumber dayanya adalah `cluster` dan pengidentifikasi uniknya adalah nama klaster DB Aurora, misalnya `cluster:myscalablecluster`.
+ `--scalable-dimension` – Atur nilai ini ke `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--min-capacity` – Jumlah minimum instans DB pembaca yang akan dikelola oleh Application Auto Scaling. Untuk informasi tentang hubungan antara `--min-capacity`, `--max-capacity`, dan jumlah instans DB dalam klaster Anda, lihat [Kapasitas minimum dan maksimum](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `--max-capacity` – Jumlah maksimum instans DB pembaca yang akan dikelola oleh Application Auto Scaling. Untuk informasi tentang hubungan antara `--min-capacity`, `--max-capacity`, dan jumlah instans DB dalam klaster Anda, lihat [Kapasitas minimum dan maksimum](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
Dalam contoh berikut, Anda mendaftarkan klaster DB Aurora bernama `myscalablecluster`. Pendaftaran ini menunjukkan bahwa klaster DB harus diskalakan secara dinamis untuk memiliki satu hingga delapan Replika Aurora.
Untuk Linux, macOS, atau 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}} \
```
Untuk 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
Untuk mendaftarkan klaster DB Aurora Anda dengan Application Auto Scaling, gunakan operasi API Application Auto Scaling [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html) dengan parameter berikut:
+ `ServiceNamespace` – Atur nilai ini ke `rds`.
+ `ResourceID` – Pengidentifikasi sumber daya untuk klaster DB Aurora. Untuk parameter ini, jenis sumber dayanya adalah `cluster` dan pengidentifikasi uniknya adalah nama klaster DB Aurora, misalnya `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Atur nilai ini ke `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `MinCapacity` – Jumlah minimum instans DB pembaca yang akan dikelola oleh Application Auto Scaling. Untuk informasi tentang hubungan antara `MinCapacity`, `MaxCapacity`, dan jumlah instans DB dalam klaster Anda, lihat [Kapasitas minimum dan maksimum](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `MaxCapacity` – Jumlah maksimum instans DB pembaca yang akan dikelola oleh Application Auto Scaling. Untuk informasi tentang hubungan antara `MinCapacity`, `MaxCapacity`, dan jumlah instans DB dalam klaster Anda, lihat [Kapasitas minimum dan maksimum](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
Dalam contoh berikut, Anda mendaftarkan klaster DB Aurora bernama `myscalablecluster` dengan API Application Auto Scaling. Pendaftaran ini menunjukkan bahwa klaster DB harus diskalakan secara dinamis untuk memiliki satu hingga delapan Replika 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}}
}
```
### Menetapkan kebijakan penskalaan untuk klaster DB Aurora
Konfigurasi kebijakan penskalaan pelacakan target direpresentasikan oleh blok JSON yang digunakan untuk mendefinisikan metrik dan nilai target. Anda dapat menyimpan konfigurasi kebijakan penskalaan sebagai blok JSON dalam file teks. Anda menggunakan file teks tersebut saat menjalankan AWS CLI atau Application Auto Scaling API. Untuk informasi selengkapnya tentang sintaksis konfigurasi kebijakan, lihat [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) dalam *Referensi API Application Auto Scaling*.
Opsi berikut tersedia untuk menetapkan konfigurasi kebijakan penskalaan pelacakan target.
**Topics**
+ [Menggunakan metrik standar](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Predefined)
+ [Menggunakan metrik kustom](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Custom)
+ [Menggunakan periode pendinginan](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Cooldown)
+ [Menonaktifkan aktivitas penskalaan ke dalam](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.ScaleIn)
#### Menggunakan metrik standar
Dengan menggunakan metrik standar, Anda dapat dengan cepat menentukan kebijakan penskalaan pelacakan target untuk klaster DB Aurora yang berfungsi baik, dengan pelacakan target dan penskalaan dinamis dalam Aurora Auto Scaling.
Saat ini, Aurora mendukung metrik standar berikut dalam Aurora Auto Scaling:
+ **RDSReaderAverageCPUUtilization**— Nilai rata-rata `CPUUtilization` metrik di CloudWatch seluruh Replika Aurora di cluster Aurora DB.
+ **RDSReaderAverageDatabaseConnections**— Nilai rata-rata `DatabaseConnections` metrik di CloudWatch seluruh Replika Aurora di cluster Aurora DB.
Untuk informasi selengkapnya tentang metrik `CPUUtilization` dan `DatabaseConnections`, lihat [CloudWatch Metrik Amazon untuk Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md).
Untuk menggunakan metrik standar dalam kebijakan penskalaan, Anda membuat konfigurasi pelacakan target untuk kebijakan penskalaan Anda. Konfigurasi ini harus menyertakan `PredefinedMetricSpecification` untuk metrik yang sudah ditentukan sebelumnya dan `TargetValue` untuk nilai target metrik tersebut.
**Example**
Contoh berikut menjelaskan konfigurasi kebijakan umum untuk penskalaan pelacakan target untuk klaster DB Aurora. Dalam konfigurasi ini, metrik `RDSReaderAverageCPUUtilization` standar digunakan untuk menyesuaikan klaster DB Aurora berdasarkan pemanfaatan CPU rata-rata sebesar 40 persen di seluruh Replika Aurora.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
}
}
```
#### Menggunakan metrik kustom
Dengan menggunakan metrik kustom, Anda dapat menentukan kebijakan penskalaan pelacakan target yang memenuhi persyaratan kustom Anda. Anda dapat menentukan metrik kustom berdasarkan metrik Aurora apa pun yang berubah secara berbanding lurus dengan penskalaan.
Tidak semua metrik Aurora berfungsi untuk pelacakan target. Metrik harus berupa metrik pemanfaatan yang valid dan menjelaskan tingkat kesibukan sebuah instans. Nilai metrik harus meningkat atau menurun secara berbanding lurus dengan jumlah Replika Aurora dalam klaster DB Aurora. Peningkatan atau penurunan proporsional ini diperlukan untuk menggunakan data metrik untuk menskalakan ke luar atau ke dalam jumlah Replika Aurora secara proporsional.
**Example**
Contoh berikut menjelaskan konfigurasi pelacakan target untuk kebijakan penskalaan. Dalam konfigurasi ini, metrik kustom menyesuaikan klaster DB Aurora berdasarkan penggunaan CPU rata-rata sebesar 50 persen di seluruh Replika Aurora dalam klaster DB Aurora bernama `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"
}
}
```
#### Menggunakan periode pendinginan
Anda dapat menentukan nilai, dalam detik, untuk `ScaleOutCooldown` guna menambahkan periode pendinginan untuk menskalakan ke luar klaster DB Aurora Anda. Demikian pula, Anda dapat menentukan nilai, dalam detik, untuk `ScaleInCooldown` guna menambahkan periode pendinginan untuk menskalakan ke dalam klaster DB Aurora Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang `ScaleInCooldown` dan `ScaleOutCooldown`, lihat [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) dalam *Referensi API Application Auto Scaling*.
**Example**
Contoh berikut menjelaskan konfigurasi pelacakan target untuk kebijakan penskalaan. Dalam konfigurasi ini, metrik standar `RDSReaderAverageCPUUtilization` digunakan untuk menyesuaikan klaster DB Aurora berdasarkan pemanfaatan CPU rata-rata sebesar 40 persen di seluruh Replika Aurora dalam klaster DB Aurora tersebut. Konfigurasi ini menyediakan periode pendinginan penskalaan ke dalam selama 10 menit dan periode pendinginan penskalaan ke luar selama 5 menit.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"ScaleInCooldown": 600,
"ScaleOutCooldown": 300
}
```
#### Menonaktifkan aktivitas penskalaan ke dalam
Anda dapat mencegah konfigurasi kebijakan penskalaan pelacakan target agar tidak menskalakan klaster DB Aurora ke dalam dengan menonaktifkan aktivitas penskalaan ke dalam. Menonaktifkan aktivitas penskalaan ke dalam akan mencegah kebijakan penskalaan menghapus Replika Aurora, tetapi masih memungkinkan kebijakan penskalaan membuat Replika Aurora sesuai kebutuhan.
Anda dapat menentukan nilai Boolean untuk `DisableScaleIn` guna mengaktifkan atau menonaktifkan aktivitas penskalaan ke dalam untuk klaster DB Aurora Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang `DisableScaleIn`, lihat [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) dalam *Referensi API Application Auto Scaling*.
**Example**
Contoh berikut menjelaskan konfigurasi pelacakan target untuk kebijakan penskalaan. Dalam konfigurasi ini, metrik `RDSReaderAverageCPUUtilization` standar menggunakan klaster DB Aurora berdasarkan pemanfaatan CPU rata-rata sebesar 40 persen di seluruh Replika Aurora dalam klaster DB Aurora tersebut. Konfigurasi ini menonaktifkan aktivitas penskalaan ke dalam untuk kebijakan penskalaan.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"DisableScaleIn": true
}
```
### Menerapkan kebijakan penskalaan untuk klaster DB Aurora
Setelah mendaftarkan klaster DB Aurora Anda dengan Application Auto Scaling dan menentukan kebijakan penskalaan, Anda perlu menerapkan kebijakan penskalaan ini ke klaster DB Aurora yang terdaftar. Untuk menerapkan kebijakan penskalaan ke klaster Aurora DB, Anda dapat menggunakan AWS CLI Application Auto Scaling API atau Application Auto Scaling.
#### AWS CLI
Untuk menerapkan kebijakan penskalaan ke cluster Aurora DB Anda, gunakan [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) AWS CLI perintah dengan parameter berikut:
+ `--policy-name` – Nama kebijakan penskalaan.
+ `--policy-type` – Atur nilai ini ke `TargetTrackingScaling`.
+ `--resource-id` – Pengidentifikasi sumber daya untuk klaster DB Aurora. Untuk parameter ini, jenis sumber dayanya adalah `cluster` dan pengidentifikasi uniknya adalah nama klaster DB Aurora, misalnya `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – Atur nilai ini ke `rds`.
+ `--scalable-dimension` – Atur nilai ini ke `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--target-tracking-scaling-policy-configuration` – Konfigurasi kebijakan penskalaan pelacakan target untuk digunakan pada klaster DB Aurora.
**Example**
Dalam contoh berikut, Anda menerapkan kebijakan penskalaan pelacakan target yang disebut `myscalablepolicy` ke klaster DB Aurora bernama `myscalablecluster` dengan Application Auto Scaling. Untuk melakukannya, Anda menggunakan konfigurasi kebijakan yang disimpan dalam file bernama `config.json`.
Untuk Linux, macOS, atau 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}}
```
Untuk 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
Untuk menerapkan kebijakan penskalaan pada klaster DB Aurora dengan API Application Auto Scaling, gunakan operasi [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html) API Application Auto Scaling dengan parameter berikut:
+ `PolicyName` – Nama kebijakan penskalaan.
+ `ServiceNamespace` – Atur nilai ini ke `rds`.
+ `ResourceID` – Pengidentifikasi sumber daya untuk klaster DB Aurora. Untuk parameter ini, jenis sumber dayanya adalah `cluster` dan pengidentifikasi uniknya adalah nama klaster DB Aurora, misalnya `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Atur nilai ini ke `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `PolicyType` – Atur nilai ini ke `TargetTrackingScaling`.
+ `TargetTrackingScalingPolicyConfiguration` – Konfigurasi kebijakan penskalaan pelacakan target untuk digunakan pada klaster DB Aurora.
**Example**
Dalam contoh berikut, Anda menerapkan kebijakan penskalaan pelacakan target yang disebut `myscalablepolicy` ke klaster DB Aurora bernama `myscalablecluster` dengan Application Auto Scaling. Anda menggunakan konfigurasi kebijakan berdasarkan pada metrik standar `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"
}
}
}
```