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Auto Scaling di Amazon Aurora con repliche Aurora
Per soddisfare i requisiti di connettività e carico di lavoro, il dimensionamento automatico Aurora modifica dinamicamente il numero di repliche Aurora (istanze database di lettura) assegnato a un cluster di database Aurora. Aurora Auto Scaling è disponibile per Aurora MySQL e Aurora PostgreSQL. Aurora Auto Scaling consente al cluster di database Aurora di gestire gli aumenti improvvisi di connettività o del carico di lavoro. Quando la connettività o il carico di lavoro diminuiscono, Aurora Auto Scaling rimuove le repliche Aurora inutili così da evitare di pagare per le istanze database non utilizzate.
Si definisce e si applica una politica di ridimensionamento a un cluster del database Aurora. La policy di dimensionamento definisce il numero minimo e massimo di repliche Aurora che Aurora Auto Scaling riesce a gestire. In base alla policy, Aurora Auto Scaling aumenta o diminuisce il numero di repliche Aurora in risposta ai carichi di lavoro effettivi, determinati utilizzando i parametri e i valori target di Amazon. CloudWatch
Nota
Aurora Auto Scaling non si applica al carico di lavoro sull'istanza Writer DB. Aurora Auto Scaling aiuta con il carico di lavoro solo sulle istanze del lettore.
È possibile utilizzare il AWS Management Console per applicare una politica di scalabilità basata su una metrica predefinita. In alternativa, puoi utilizzare l'API Aurora Auto Scaling per applicare una politica di scalabilità basata su una metrica predefinita AWS CLI o personalizzata.
Argomenti
Prima di iniziare
Prima di poter utilizzare il dimensionamento automatico Aurora con il cluster di database Aurora è necessario creare un cluster di database Aurora con un'istanza database (di scrittura) primaria. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un cluster di database Aurora, consulta Creazione di un cluster database Amazon Aurora.
Il dimensionamento automatico Aurora dimensiona un cluster di database solo se è nello stato disponibile.
Quando Aurora Auto Scaling aggiunge una nuova replica Aurora, la nuova replica Aurora è la stessa classe di istanze database di quella utilizzata dall'istanza primaria. Per altre informazioni sulle classi di istanza database, consulta Classi di istanze DB Amazon Aurora. Inoltre, il livello di promozione per le nuove repliche Aurora è impostato sull'ultima priorità, che per impostazione predefinita è 15. Ciò significa che durante un failover una replica con una priorità più alta, ad esempio una creata manualmente, sarà promossa per prima. Per ulteriori informazioni, consulta Tolleranza ai guasti di un cluster DB Aurora.
Aurora Auto Scaling rimuove solo le repliche Aurora che ha creato.
Per sfruttare Aurora Auto Scaling, le applicazioni devono supportare le connessioni a nuove repliche Aurora. Per farlo, consigliamo di utilizzare l'endpoint di lettura Aurora. È possibile utilizzare un driver come il driver JDBC. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Connessione a un cluster database Amazon Aurora.
Nota
I database globali Aurora attualmente non supportano l’Auto Scaling Aurora per i cluster di database secondari.
Policy di dimensionamento automatico Aurora
Aurora Auto Scaling utilizza una policy di dimensionamento per regolare il numero di repliche Aurora in un cluster di database Aurora. Aurora Auto Scaling ha le seguenti componenti:
Un ruolo collegato al servizio
UN parametro target
Capacità minima e massima
Un periodo di attesa
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Ruolo legato al servizio
Aurora Auto Scaling utilizza il ruolo collegato al servizio AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_RDSCluster. Per ulteriori informazioni, consulta Ruoli collegati ai servizi per Application Auto Scaling nella Guida per l'utente di Application Auto Scaling.
Parametro target
In questo tipo di policy, vengono specificati una metrica personalizzata o predefinita e un valore di destinazione per la metrica in una configurazione della policy di dimensionamento di monitoraggio delle destinazioni. Aurora Auto Scaling crea e CloudWatch gestisce allarmi che attivano la politica di scalabilità e calcola la regolazione della scalabilità in base alla metrica e al valore target. La policy di dimensionamento aggiunge o rimuove le repliche Aurora come richiesto per mantenere il parametro al valore di destinazione specificato o vicino a esso. Oltre a mantenere il parametro vicino al valore di destinazione, una policy di dimensionamento del monitoraggio di destinazione si adatta anche alle oscillazioni del parametro dovute a un carico di lavoro mutevole. Tale policy riduce anche le fluttuazioni rapide nel numero di repliche Aurora disponibili per il cluster di database.
Ad esempio, prendi una policy di dimensionamento che usa la metrica di utilizzo della CPU media predefinita. Tale policy può mantenere l'utilizzo della CPU a una percentuale specifica di utilizzo, come il 40 percento, o vicino ad essa.
Nota
Per ogni cluster di database Aurora, è possibile creare solo una policy di Auto Scaling per ogni parametro di destinazione.
Quando configuri Aurora Auto Scaling, il valore della metrica di destinazione viene calcolato come media di tutte le istanze di lettura nel cluster. Questo calcolo viene eseguito come segue:
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Include tutte le istanze di lettura nel cluster Aurora, indipendentemente dal fatto che siano gestite da Auto Scaling o aggiunte manualmente.
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Include istanze associate a endpoint personalizzati. Gli endpoint personalizzati non influiscono sul calcolo delle metriche target.
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Non include l'istanza writer del cluster.
Le metriche derivano dall' CloudWatch utilizzo delle seguenti dimensioni:
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DBClusterIdentifier -
Role=READER
Ad esempio, considera un cluster Aurora MySQL con la seguente configurazione:
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Istanze manuali (non controllate da Auto Scaling):
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Writer con utilizzo della CPU al 50%
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Reader 1 (endpoint personalizzato:
custom-reader-1) con un utilizzo della CPU del 90% -
Reader 2 (endpoint personalizzato:
custom-reader-2) con utilizzo della CPU al 90%
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Istanza Auto Scaling:
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Reader 3 (aggiunto utilizzando Auto Scaling) con un utilizzo della CPU del 10%
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In questo scenario, la metrica target per la policy Auto Scaling viene calcolata come segue:
Target metric = (CPU utilization of reader 1 + reader 2 + reader 3) / total number of readers Target metric = (90 + 90 + 10) / 3 = 63.33%
La politica Auto Scaling utilizza questo valore per valutare se scalare in avanti o in orizzontale in base alla soglia definita.
Considera i seguenti aspetti:
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Sebbene gli endpoint personalizzati determinino il modo in cui il traffico viene indirizzato a lettori specifici, non escludono i lettori dal calcolo della metrica.
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Le istanze manuali sono sempre incluse nei calcoli delle metriche target.
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Per evitare comportamenti di scalabilità imprevisti, assicurati che la configurazione Auto Scaling tenga conto di tutte le istanze di lettura nel cluster.
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Se un cluster non ha lettori, la metrica non viene calcolata e gli allarmi della policy Auto Scaling rimangono inattivi. Affinché la policy Auto Scaling funzioni in modo efficace, deve essere sempre presente almeno un lettore.
Capacità minima e massima
È possibile specificare il numero massimo di repliche Aurora che deve essere gestito da Application Auto Scaling. Questo valore deve essere impostato su 0–15 e deve essere uguale o maggiore rispetto al valore specificato per il numero minimo di repliche Aurora.
È anche possibile specificare il numero minimo di repliche Aurora che deve essere gestito da Application Auto Scaling. Questo valore deve essere impostato su 0–15 e deve essere uguale o minore rispetto al valore specificato per il numero massimo di repliche Aurora.
È necessario che sia presente almeno un'istanza Reader DB affinché Aurora Auto Scaling funzioni. Se il cluster DB non ha un'istanza di lettura e imposti la capacità minima su 0, Aurora Auto Scaling non funzionerà.
Nota
Sono impostate le capacità minima e massima per un cluster di database Aurora. I valori specificati vengono applicati a tutte le policy associate con quel cluster di database Aurora.
Periodo di attesa
È possibile sintonizzare i tempi di risposta di una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione aggiungendo dei periodi di attesa che influiscano sul ridimensionamento del cluster di database Aurora in entrata e in uscita. Un periodo di attesa blocca le richieste di riduzione o aumento ulteriori finché il periodo non scade. Questi blocchi rallentano le eliminazioni delle repliche Aurora nel cluster di database Aurora per le richieste di riduzione e la creazione di repliche Aurora per le richieste di aumento.
Puoi specificare i seguenti periodi di attesa:
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Un'attività di riduzione riduce il numero di repliche Aurora nel cluster di database Aurora. Un periodo di attesa di riduzione specifica la quantità di tempo che deve passare, in secondi, tra il completamento di un'attività di riduzione e l'inizio di un'altra attività di questo tipo.
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Un'attività di aumento aumenta il numero di repliche Aurora nel cluster di database Aurora. Un periodo di attesa di aumento specifica la quantità di tempo che deve passare, in secondi, tra il completamento di un'attività di aumento e l'inizio di un'altra attività di questo tipo.
Nota
Un tempo di raffreddamento di aumento orizzontale viene ignorato se una successiva richiesta di aumento orizzontale è relativa a un numero maggiore di repliche Aurora rispetto alla prima richiesta.
Se non si imposta un tempo di raffreddamento di riduzione orizzontale o aumento orizzontale, il valore predefinito per ciascuno è pari a 300 secondi.
Abilitazione o disabilitazione delle attività di riduzione
Puoi abilitare o disabilitare le attività di riduzione per una policy. Abilitare queste attività di riduzione consente alla policy di dimensionamento di eliminare le repliche Aurora. Quando le attività di riduzione sono abilitate, il periodo di attesa della riduzione nella policy di dimensionamento si applica alle attività di riduzione. Disabilitare le attività di riduzione evita alla policy di dimensionamento di eliminare le repliche Aurora.
Nota
Le attività di aumento sono sempre abilitate, in modo che la policy di dimensionamento possa creare repliche Aurora in base alle esigenze.
Aggiungere, modificare o eliminare le politiche di ridimensionamento automatico
È possibile aggiungere, modificare o eliminare le policy di auto scaling utilizzando o l' AWS Management Console API AWS CLI Application Auto Scaling. Per ulteriori informazioni sull'aggiunta, la modifica o l'eliminazione delle politiche di ridimensionamento automatico, vedere le seguenti sezioni.
Istanza IDs DB e tagging
Quando una replica viene aggiunta da Aurora Auto Scaling, il relativo ID istanza database è preceduto da application-autoscaling-, ad esempio application-autoscaling-61aabbcc-4e2f-4c65-b620-ab7421abc123.
Il tag seguente viene aggiunto automaticamente all'istanza di database. È possibile visualizzarlo nella scheda Tag della pagina dei dettagli dell'istanza di database.
| Tag | Valore |
|---|---|
| application-autoscaling:resourceId | cluster:mynewcluster-cluster |
Per ulteriori informazioni sui tag delle risorse di Amazon RDS, consulta Etichettatura di Amazon Aurora e risorse Amazon RDS.
Dimensionamento automatico Aurora e Approfondimenti sulle prestazioni
È possibile utilizzare Approfondimenti sulle prestazioni per monitorare le repliche aggiunte da Dimensionamento automatico Aurora, come con qualsiasi istanza database di lettura Aurora.
Per ulteriori informazioni sull'Approfondimenti sulle prestazioni per monitorare i cluster di database Aurora, consulta Monitoraggio del carico DB con Performance Insights su Amazon Aurora.
