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# Aggiunta di repliche di Aurora a un cluster di database
Un cluster di database di Aurora con repliche ha un'istanza database primaria e fino a 15 repliche di Aurora. L'istanza database primaria supporta operazioni di lettura e scrittura ed esegue tutte le modifiche ai dati nel volume del cluster. Le repliche di Aurora si connettono allo stesso volume di storage dell'istanza DB primaria ma supportano solo le operazioni di lettura. È possibile utilizzare le repliche di Aurora per effettuare l'offload dei carichi di lavoro in lettura dall'istanza DB primaria. Per ulteriori informazioni, consulta [Repliche di Aurora](Aurora.Replication.md#Aurora.Replication.Replicas).
Le repliche di Amazon Aurora presentano le seguenti limitazioni:
+ Non è possibile creare una replica di Aurora per un cluster database Aurora Serverless v1. Aurora Serverless v1 ha una singola istanza database che si ridimensiona automaticamente per supportare tutte le operazioni di lettura e scrittura del database.
Puoi tuttavia aggiungere istanze di lettura ai cluster DB Aurora Serverless v2. Per ulteriori informazioni, consulta [Aggiunta di un'istanza Aurora Serverless v2 di lettura](aurora-serverless-v2-administration.md#aurora-serverless-v2-adding-reader).
Consigliamo di distribuire l'istanza primaria e le repliche di Aurora del cluster di database Aurora in più zone di disponibilità, in modo da migliorare la disponibilità del cluster di database. Per ulteriori informazioni, consulta [Disponibilità nelle regioni](Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.md#Aurora.Overview.Availability).
Per rimuovere una replica di Aurora da un cluster di database Aurora, eliminare la replica di Aurora seguendo le istruzioni in [Eliminazione di un'istanza database da un cluster database Aurora](USER_DeleteCluster.md#USER_DeleteInstance).
**Nota**
Amazon Aurora supporta anche la replica tramite un database esterno o un'istanza database RDS. L'istanza DB RDS deve trovarsi nella stessa AWS regione di Amazon Aurora. Per ulteriori informazioni, consulta [Replica con Amazon Aurora](Aurora.Replication.md).
È possibile aggiungere repliche Aurora a un cluster DB utilizzando l'API Console di gestione AWSAWS CLI, the o RDS.
## Console
**Per aggiungere una replica di Aurora a un cluster di database**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la console Amazon RDS all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Nel riquadro di navigazione, scegliere **Databases (Database)**, quindi selezionare il cluster di database a cui aggiungere la nuova istanza DB.
1. Assicurarsi che sia il cluster che l'istanza primaria siano nello stato **Available (Disponibile)** . Se il cluster DB o l'istanza primaria si trovano in uno stato di transizione, ad esempio **Creating (Creazione)**, non è possibile aggiungere una replica.
Se il cluster non ha un'istanza primaria, creane una utilizzando il [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html)AWS CLIcomando. Questa situazione può verificarsi se si utilizza l'interfaccia a riga di comando per ripristinare uno snapshot del cluster DB e quindi visualizzare il cluster nella Console di gestione AWS.
1. In **Actions (Operazioni)**, scegliere **Add reader (Aggiungi lettore)**.
Viene visualizzata la pagina **Add reader (Aggiungi lettore)**.
1. Nela pagina **Add reader (Aggiungi lettore)**, specificare le opzioni per la replica Aurora. La tabella riportata di seguito mostra le impostazioni di una replica di Aurora.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-replicas-adding.html)
1. Scegliere **Add reader (Aggiungi lettore)** per creare la replica Aurora.
## AWS CLI
Per creare una replica Aurora nel tuo cluster DB, esegui il comando. [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html)AWS CLI Includere il nome del cluster di database come opzione `--db-cluster-identifier`. È anche possibile specificare una zona di disponibilità per la replica di Aurora utilizzando il parametro `--availability-zone`, come mostrato negli esempi seguenti.
Il comando seguente crea ad esempio una nuova replica di Aurora–compatibile con MySQL 5.7 denominata `sample-instance-us-west-2a`.
Per 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
```
Per 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
```
Il comando seguente crea una nuova replica di Aurora compatibile con MySQL 5.7 denominata `sample-instance-us-west-2a`.
Per 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
```
Per 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
```
Il comando seguente consente di creare una nuova replica di Aurora compatibile con PostgreSQL denominata `sample-instance-us-west-2a`.
Per 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
```
Per 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 RDS
[Per creare una replica Aurora nel tuo cluster DB, chiama l'operazione Create. DBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) Includere il nome del cluster di database come parametro `DBClusterIdentifier`. È anche possibile specificare una zona di disponibilità per la replica di Aurora utilizzando il parametro `AvailabilityZone`.
Per informazioni sul dimensionamento automatico di Amazon Aurora con le repliche Aurora, consultare le seguenti sezioni.
**Topics**
+ [Dimensionamento automatico di Amazon Aurora con le repliche Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.md)
+ [Aggiunta di una policy di dimensionamento automatico a un cluster di database Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md)
+ [Modifica di una policy di dimensionamento automatico per un cluster di database Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Edit.md)
+ [Eliminazione di una policy di dimensionamento automatico dal cluster di database Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Delete.md)
# Dimensionamento automatico di Amazon Aurora con le 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**
Il servizio di dimensionamento automatico di Aurora non si applica al carico di lavoro dell’istanza database di scrittura. Il dimensionamento automatico di Aurora è utile solo per il carico di lavoro delle istanze di lettura.
Puoi utilizzare il Console di gestione AWS 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.
**Topics**
+ [Prima di iniziare](#Aurora.Integrating.AutoScaling.BYB)
+ [Policy di dimensionamento automatico Aurora](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts)
+ [Istanza IDs DB e tagging](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Tagging)
+ [Dimensionamento automatico Aurora e Approfondimenti sulle prestazioni](#aurora-auto-scaling-pi)
## 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](Aurora.CreateInstance.md).
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](Concepts.DBInstanceClass.md). 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](Concepts.AuroraHighAvailability.md#Aurora.Managing.FaultTolerance).
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](Aurora.Connecting.md).
**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
**Topics**
+ [Ruolo legato al servizio](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.SLR)
+ [Parametro target](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.TargetMetric)
+ [Capacità minima e massima](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity)
+ [Periodo di attesa](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Cooldown)
+ [Abilitazione o disabilitazione delle attività di riduzione](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.ScaleIn)
+ [Aggiunta, modifica o eliminazione di policy di dimensionamento automatico](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.AddEditDelete)
### 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](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-service-linked-roles.html) 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 il servizio di dimensionamento automatico di Aurora, il valore della metrica di destinazione viene calcolato come media di tutte le istanze di lettura nel cluster. Il calcolo viene eseguito come descritto di seguito:
+ Include tutte le istanze di lettura nel cluster Aurora, indipendentemente dal fatto che siano gestite tramite dimensionamento automatico o aggiunte manualmente.
+ Include le istanze associate agli endpoint personalizzati. Gli endpoint personalizzati non influiscono sul calcolo delle metriche di destinazione.
+ Non include l’istanza di scrittura del cluster.
Le metriche derivano dall'utilizzo delle seguenti dimensioni: CloudWatch
+ `DBClusterIdentifier`
+ `Role=READER`
Ad esempio, considera un cluster Aurora MySQL con la seguente configurazione:
+ **Istanze manuali (non controllate tramite dimensionamento automatico**):
+ Istanze di scrittura con utilizzo della CPU al 50%
+ Istanza di lettura 1 (endpoint personalizzato: `custom-reader-1`) con utilizzo della CPU al 90%
+ Istanza di lettura 2 (endpoint personalizzato: `custom-reader-2`) con utilizzo della CPU al 90%
+ **Istanza con dimensionamento automatico**:
+ Istanza di lettura 3 (aggiunta tramite dimensionamento automatico) con utilizzo della CPU al 10%
In questo scenario, la metrica di destinazione per la policy di dimensionamento automatico 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 policy di dimensionamento automatico utilizza questo valore per valutare se ridurre o aumentare orizzontalmente le risorse in base alla soglia definita.
Considera i seguenti aspetti:
+ Sebbene gli endpoint personalizzati determinino il modo in cui il traffico viene indirizzato a specifiche istanze di lettura, non escludono le istanze di lettura dal calcolo della metrica.
+ Le istanze manuali sono sempre incluse nei calcoli delle metriche di destinazione.
+ Per evitare comportamenti di dimensionamento imprevisti, assicurati che la configurazione del servizio di dimensionamento automatico tenga conto di tutte le istanze di lettura nel cluster.
+ Se un cluster non ha istanze di lettura, la metrica non viene calcolata e gli allarmi della policy di dimensionamento automatico rimangono inattivi. Affinché la policy di dimensionamento automatico funzioni in modo efficace, deve essere sempre presente almeno un’istanza di lettura.
### 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.
Affinché il dimensionamento automatico di Aurora funzioni, deve essere presente almeno un’istanza database di lettura. Se il cluster di database non ha istanze di lettura e imposti la capacità minima su 0, il servizio di dimensionamento automatico di Aurora non funziona.
**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:
+ 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.
+ 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.
### Aggiunta, modifica o eliminazione di policy di dimensionamento automatico
È possibile aggiungere, modificare o eliminare le policy di auto scaling utilizzando o l'Console di gestione AWSAPI AWS CLI Application Auto Scaling. Per ulteriori informazioni su come aggiungere, modificare o eliminare le policy di dimensionamento automatico, consulta le sezioni successive.
+ [Aggiunta di una policy di dimensionamento automatico a un cluster di database Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md)
+ [Modifica di una policy di dimensionamento automatico per un cluster di database Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Edit.md)
+ [Eliminazione di una policy di dimensionamento automatico dal cluster di database Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Delete.md)
## 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 delle risorse Amazon Aurora e Amazon RDS](USER_Tagging.md).
## 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](USER_PerfInsights.md).
# Aggiunta di una policy di dimensionamento automatico a un cluster di database Amazon Aurora
È possibile aggiungere una politica di scalabilità utilizzando Console di gestione AWS l'API AWS CLI Application Auto Scaling.
**Nota**
*Per un esempio che aggiunge una politica di scalabilità utilizzando CloudFormation, consulta [Dichiarazione di una politica di scalabilità per un cluster Aurora DB](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/quickref-autoscaling.html#w2ab1c19c22c15c21c11) nella Guida per l'utente.AWS CloudFormation *
## Console
È possibile aggiungere una politica di scalabilità a un cluster Aurora DB utilizzando. Console di gestione AWS
**Per aggiungere una policy di Auto Scaling a un cluster di database Aurora**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la console Amazon RDS all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Nel riquadro di navigazione, scegliere **Databases (Database)**.
1. Scegliere il cluster di database Aurora a cui si desidera aggiungere una policy.
1. Scegliere la scheda **Logs & events (Log ed eventi)**.
1. Nella sezione **Auto scaling policies (Policy di Auto Scaling)**, scegliere **Add (Aggiungi)**.
Appare la finestra di dialogo **Add Auto Scaling policy (Aggiungi policy di Auto Scaling)**.
1. Per **Policy name (Nome policy)**, digitare il nome della policy.
1. Per il parametro di destinazione, scegliere in uno dei seguenti modi:
+ **Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilizzo medio della CPU delle repliche Aurora)** per creare una policy basata sull'utilizzo medio della CPU.
+ **Average connections of Aurora Replicas (Connessioni medie delle repliche Aurora)** per creare una policy basata sul numero medio di connessioni alle repliche Aurora.
1. Per il valore di destinazione, digitare uno dei seguenti modi:
+ Se si sceglie **Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilizzo medio della CPU delle repliche Aurora)**, digitare la percentuale di utilizzo della CPU da mantenere sulle repliche Aurora.
+ Se si sceglie **Average connections of Aurora Replicas (Connessioni medie delle repliche Aurora)**, digitare il numero di connessioni da mantenere.
Le repliche Aurora vengono aggiunte o rimosse per tenere il parametro vicino al valore specificato.
1. (Facoltativo) Espandere **Configurazione aggiuntiva** per creare un tempo di raffreddamento di riduzione orizzontale o aumento orizzontale.
1. Per **Minimum capacity (Capacità minima)**, digitare il numero minimo di repliche Aurora che la policy di Aurora Auto Scaling deve mantenere.
1. Per **Maximum capacity (Capacità massima)**, digitare il numero massimo di repliche Aurora che la policy di Aurora Auto Scaling deve mantenere.
1. Scegliere **Add policy (Aggiungi policy)**.
La seguente finestra di dialogo crea una politica di Auto Scaling basata su un utilizzo medio della CPU del 40 percento. La policy specifica un minimo di 5 repliche Aurora e un massimo di 15 repliche Aurora.
![\[Creazione di una policy di Auto Scaling basata su un utilizzo medio della CPU\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-cpu.png)
La seguente finestra di dialogo crea una policy di Auto Scaling basata su un numero di connessioni pari a 100. La policy specifica un minimo di due repliche Aurora e un massimo di otto repliche Aurora.
![\[Creazione di una policy di Auto Scaling basata su connessioni medie\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-connections.png)
## AWS CLI o API Application Auto Scaling
Puoi applicare una policy di dimensionamento basata un parametro di default o personalizzato. A tale scopo, puoi utilizzare AWS CLI o l'API Application Auto Scaling. La prima fase consiste nel registrare il cluster di database Aurora con Application Auto Scaling.
### Registrazione di un cluster di database Aurora
Prima di poter utilizzare Aurora Auto Scaling con un cluster di database Aurora, registrare il cluster di database Aurora con Application Auto Scaling. Questa operazione consente di definire la dimensione e i limiti di dimensionamento da applicare al cluster. Application Auto Scaling ridimensiona dinamicamente il cluster di database Aurora lungo la dimensione scalabile `rds:cluster:ReadReplicaCount`, che rappresenta il numero di repliche Aurora.
Per registrare il cluster Aurora DB, puoi utilizzare l'API Application Auto Scaling AWS CLI o l'API Application Auto Scaling.
#### AWS CLI
Per registrare il tuo cluster Aurora DB, usa il [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 comando con i seguenti parametri:
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `rds`.
+ `--resource-id` – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `cluster` e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio `cluster:myscalablecluster`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--min-capacity` – Il numero minimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra `--min-capacity`, `--max-capacity` e il numero di istanze database nel cluster, consulta [Capacità minima e massima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `--max-capacity` – Il numero massimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra `--min-capacity`, `--max-capacity` e il numero di istanze database nel cluster, consulta [Capacità minima e massima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
Nell'esempio seguente viene registrato un cluster di database Aurora denominato `myscalablecluster`. La registrazione indica che il cluster di database deve essere dimensionato dinamicamente per avere da uno a otto repliche Aurora.
Per 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 \
```
Per 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
Per registrare il cluster di database Aurora con Application Auto Scaling, utilizzare l'operazione API [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html) Application Auto Scaling con i parametri seguenti:
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `rds`.
+ `ResourceID` – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `cluster` e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `MinCapacity` – Il numero minimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra `MinCapacity`, `MaxCapacity` e il numero di istanze database nel cluster, consulta [Capacità minima e massima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `MaxCapacity` – Il numero massimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra `MinCapacity`, `MaxCapacity` e il numero di istanze database nel cluster, consulta [Capacità minima e massima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
Nell'esempio seguente viene registrato un cluster di database Aurora denominato `myscalablecluster` con l'API Application Auto Scaling. Questa registrazione indica che il cluster di database deve essere dimensionato dinamicamente per avere da uno a otto repliche 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
}
```
### Definizione di una politica di dimensionamento per un cluster di database Aurora
Una configurazione della policy di dimensionamento di monitoraggio degli obiettivi è rappresentata da un blocco JSON in cui sono definiti i valori dei parametri e della destinazione. Puoi salvare una configurazione della policy di dimensionamento come un blocco JSON in un file di testo. Si utilizza quel file di testo quando si richiama l'API AWS CLI Application Auto Scaling. Per ulteriori informazioni sulla sintassi della configurazione della policy, consulta [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) in *Application Auto Scaling API Reference*.
Le seguenti opzioni sono disponibili per definire una configurazione di una policy di dimensionamento di monitoraggio dei target.
**Topics**
+ [Utilizzo di un parametro predefinito](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Predefined)
+ [Utilizzo di un parametro personalizzato](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Custom)
+ [Utilizzo di periodi di attesa](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Cooldown)
+ [Disabilitazione dell'attività di riduzione](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.ScaleIn)
#### Utilizzo di un parametro predefinito
Utilizzando dei parametri predefiniti, si può definire rapidamente una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione per un cluster di database Aurora che funziona bene sia con il monitoraggio della destinazione sia con il dimensionamento dinamico in Aurora Auto Scaling.
Attualmente, Aurora supporta i seguenti parametri predefiniti in Aurora Auto Scaling:
+ **RDSReaderMedia CPUUtilization**: il valore medio della `CPUUtilization` metrica in CloudWatch tutte le repliche Aurora nel cluster Aurora DB.
+ **RDSReaderAverageDatabaseConnections**— Il valore medio della `DatabaseConnections` metrica in CloudWatch tutte le repliche Aurora nel cluster Aurora DB.
Per ulteriori informazioni sui parametri `CPUUtilization` e `DatabaseConnections`, consultare [CloudWatch Parametri Amazon per Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md).
Per utilizzare un parametro di default nella policy di dimensionamento, crea una configurazione di monitoraggio degli obiettivi per la policy di dimensionamento. La configurazione deve includere un `PredefinedMetricSpecification` per il parametro predefinito e un `TargetValue` per il valore di destinazione del parametro.
**Example**
L'esempio seguente descrive una tipica configurazione di policy per il dimensionamento di monitoraggio della destinazione per un cluster di database Aurora. In questa configurazione, il parametro predefinito `RDSReaderAverageCPUUtilization` viene utilizzato per regolare un cluster di database Aurora in base a un utilizzo medio della CPU del 40 per cento in tutte le repliche Aurora.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
}
}
```
#### Utilizzo di un parametro personalizzato
Utilizzando dei parametri personalizzati, è possibile definire una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione che soddisfi i requisiti personalizzati. È possibile definire un parametro personalizzato in base a qualsiasi parametro Aurora che si modifichi in proporzione al dimensionamento.
Non tutti i parametri Aurora funzionano per il monitoraggio della destinazione. Il parametro deve essere un parametro di utilizzo valido e deve descrivere quanto è impegnata un'istanza. Il valore del parametro deve aumentare o diminuire in proporzione al numero di repliche Aurora nel cluster di database Aurora. Questo aumento o riduzione proporzionale è necessario per utilizzare i dati del parametro per aumentare o diminuire in modo proporzionale il numero di repliche Aurora.
**Example**
Il seguente esempio descrive una configurazione di monitoraggio della destinazione per una policy di dimensionamento. In questa configurazione, un parametro personalizzato regola un cluster di database Aurora in base a un utilizzo medio della CPU del 50 per cento in tutte le repliche Aurora in un cluster di database Aurora denominato `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"
}
}
```
#### Utilizzo di periodi di attesa
È possibile specificare un valore, in secondi, per `ScaleOutCooldown` per aggiungere un periodo di attesa per l'aumento del cluster di database Aurora. Allo stesso modo, è possibile aggiungere un valore, in secondi, per `ScaleInCooldown` per aggiungere un periodo di attesa per la riduzione del cluster di database Aurora. Per ulteriori informazioni su `ScaleInCooldown` e `ScaleOutCooldown`, consulta [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) in *Riferimento API Auto Scaling dell'applicazione*.
**Example**
Il seguente esempio descrive una configurazione di monitoraggio della destinazione per una policy di dimensionamento. In questa configurazione, il parametro predefinito `RDSReaderAverageCPUUtilization` viene utilizzato per regolare un cluster di database Aurora; in base a un utilizzo medio della CPU del 40 per cento in tutte le repliche Aurora; in quel cluster di database Aurora. La configurazione fornisce un periodo di attesa di riduzione di 10 minuti e un periodo di attesa di aumento di 5 minuti.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"ScaleInCooldown": 600,
"ScaleOutCooldown": 300
}
```
#### Disabilitazione dell'attività di riduzione
Puoi prevenire la configurazione della policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione riducendo il cluster di database Aurora disabilitando l'attività di riduzione. La disabilitazione delle attività di riduzione impedisce alla policy di dimensionamento di eliminare le repliche Aurora, consentendo tuttavia alla policy di dimensionamento di crearle in base alle esigenze.
È possibile specificare un valore booleano per `DisableScaleIn` per abilitare o disabilitare l'attività di riduzione per il cluster di database Aurora. Per ulteriori informazioni su `DisableScaleIn`, consulta [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) in *Riferimento API Auto Scaling dell'applicazione*.
**Example**
Il seguente esempio descrive una configurazione di monitoraggio della destinazione per una policy di dimensionamento. In questa configurazione, il parametro predefinito `RDSReaderAverageCPUUtilization` regola un cluster di database Aurora in base a un utilizzo medio della CPU del 40 per cento in tutte le repliche Aurora in quel cluster di database Aurora. La configurazione disabilita l'attività di riduzione per la policy di dimensionamento.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"DisableScaleIn": true
}
```
### Applicazione di una policy di dimensionamento a un cluster di database Aurora
Dopo la registrazione del cluster di database Aurora con Application Auto Scaling e la definizione di una policy di dimensionamento, applicare la policy di dimensionamento al cluster di database Aurora registrato. Per applicare una policy di scalabilità a un cluster Aurora DB, puoi utilizzare o AWS CLI l'API Application Auto Scaling.
#### AWS CLI
Per applicare una politica di scalabilità al cluster Aurora DB, usa [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 il comando con i seguenti parametri:
+ `--policy-name` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `--policy-type` – Impostare questo valore su `TargetTrackingScaling`.
+ `--resource-id` – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `cluster` e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `rds`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--target-tracking-scaling-policy-configuration` – La configurazione di una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione da utilizzare per il cluster di database Aurora.
**Example**
Nell'esempio seguente si applica una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata `myscalablepolicy` a un cluster di database Aurora denominato `myscalablecluster` con Application Auto Scaling. Per fare ciò, usa la configurazione della policy salvata in un file denominato `config.json`.
Per 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
```
Per 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
Per applicare una policy di dimensionamento al cluster di database Aurora con l'API Application Auto Scaling, utilizzare l'operazione API Application Auto Scaling [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html) con i parametri seguenti:
+ `PolicyName` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `rds`.
+ `ResourceID` – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `cluster` e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `PolicyType` – Impostare questo valore su `TargetTrackingScaling`.
+ `TargetTrackingScalingPolicyConfiguration` – La configurazione di una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione da utilizzare per il cluster di database Aurora.
**Example**
Nell'esempio seguente si applica una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata `myscalablepolicy` a un cluster di database Aurora denominato `myscalablecluster` con Application Auto Scaling. Si utilizza una policy di configurazione in base al parametro predefinito `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"
}
}
}
```
# Modifica di una policy di dimensionamento automatico per un cluster di database Amazon Aurora
È possibile modificare una policy di dimensionamento con la Console di gestione AWS, AWS CLI o l'API di Application Auto Scaling.
## Console
Puoi modificare una policy di dimensionamento usando la Console di gestione AWS.
**Per modificare una policy di Auto Scaling per un cluster di database Aurora**
1. Accedi alla Console di gestione AWS e apri la console Amazon RDS all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Nel riquadro di navigazione, scegliere **Databases (Database)**.
1. Scegliere il cluster di database Aurora di cui si desidera modificare la policy di Auto Scaling.
1. Scegliere la scheda **Logs & events (Log ed eventi)**.
1. Nella sezione **Auto Scaling Policies (Policy di Auto Scaling)**, scegliere la policy di Auto Scaling e successivamente **Edit (Modifica)**.
1. Apportare modifiche alla policy.
1. Scegliere **Save (Salva)**.
Quella che segue è una finestra di dialogo di esempio **Edit Scaling policy (Modifica policy di dimensionamento)**.
![\[Modifica di una policy di Auto Scaling basata su un utilizzo medio della CPU\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-edit-cpu.png)
## AWS CLI o API Application Auto Scaling
È possibile utilizzare la AWS CLI o l'API Application Auto Scaling per modificare una policy di dimensionamento nello stesso modo con cui si applica una policy di dimensionamento:
+ Quando si utilizza l'AWS CLI, specificare il nome della policy da modificare nel parametro `--policy-name`. Specifica i nuovi valori per i parametri che desideri modificare.
+ Quando si utilizza l'API Application Auto Scaling, specificare il nome della policy da modificare nel parametro `PolicyName`. Specifica i nuovi valori per i parametri che desideri modificare.
Per ulteriori informazioni, consulta [Applicazione di una policy di dimensionamento a un cluster di database Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.ApplyScalingPolicy).
# Eliminazione di una policy di dimensionamento automatico dal cluster di database Amazon Aurora
È possibile eliminare una policy di dimensionamento con la Console di gestione AWS, AWS CLI o l'API di Application Auto Scaling.
## Console
Puoi eliminare una policy di dimensionamento usando la Console di gestione AWS.
**Per eliminare una policy di Auto Scaling per un cluster di database Aurora**
1. Accedi alla Console di gestione AWS e apri la console Amazon RDS all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Nel riquadro di navigazione, scegliere **Databases (Database)**.
1. Scegliere il cluster di database Aurora con la policy di Auto Scaling che si desidera eliminare.
1. Scegliere la scheda **Logs & events (Log ed eventi)**.
1. Nella sezione **Auto Scaling Policies (Policy di Auto Scaling)**, scegliere la policy di Auto Scaling e successivamente **Delete (Elimina)**.
## AWS CLI
Per eliminare una policy di dimensionamento dal cluster di database Aurora, utilizzare il comando della AWS CLI [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) con i parametri seguenti:
+ `--policy-name` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `--resource-id` – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `cluster` e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `rds`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
**Example**
Nell'esempio seguente, eliminare una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata `myscalablepolicy` da un cluster di database Aurora denominato `myscalablecluster`.
Per 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 \
```
Per 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
Per eliminare una policy di dimensionamento dal cluster di database Aurora, utilizzare l'operazione API Application Auto Scaling [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_DeleteScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_DeleteScalingPolicy.html) con i parametri seguenti:
+ `PolicyName` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `rds`.
+ `ResourceID` – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `cluster` e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
**Example**
Nell'esempio seguente, eliminare una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata `myscalablepolicy` da un cluster di database Aurora denominato `myscalablecluster` con l'API Application Auto Scaling.
```
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"
}
```