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Usa il ridimensionamento automatico in Managed Service for Apache Flink
Il servizio gestito per Apache Flink ridimensiona in modo elastico il parallelismo dell'applicazione, per adattarsi alla velocità di trasmissione effettiva dei dati della fonte e alla complessità dell'operatore nella maggior parte delle situazioni. Il dimensionamento automatico è abilitato per impostazione predefinita. Il servizio gestito per Apache Flink monitora l'utilizzo delle risorse (CPU) da parte dell'applicazione e aumenta o diminuisce elasticamente il parallelismo dell'applicazione in base alle esigenze:
L'applicazione aumenta la scalabilità (aumenta il parallelismo) se la CloudWatch metrica massima
containerCPUUtilizationè maggiore del 75 percento o superiore per 15 minuti. Ciò significa che l'ScaleUpazione viene avviata quando sono presenti 15 punti dati consecutivi con un periodo di 1 minuto pari o superiore al 75 percento. Un'ScaleUpazione raddoppia il volume dell'applicazione.CurrentParallelismParallelismPerKPUnon viene modificata. Di conseguenza, anche il numero di KPU allocati raddoppia.L'applicazione si riduce (diminuisce il parallelismo) quando l'utilizzo della CPU rimane inferiore al 10% per sei ore. Ciò significa che l'
ScaleDownazione viene avviata quando sono presenti 360 punti dati consecutivi con un periodo di 1 minuto inferiore al 10%. Un'ScaleDownazione dimezza (arrotondato per eccesso) il parallelismo dell'applicazione.ParallelismPerKPUnon viene modificato e anche il numero di KPU allocati viene dimezzato (arrotondato per eccesso).
Nota
È possibile fare riferimento a un periodo massimo di containerCPUUtilization oltre 1 minuto per trovare la correlazione con un datapoint utilizzato per l'azione di ridimensionamento, ma non è necessario indicare il momento esatto in cui l'azione viene inizializzata.
Il servizio gestito per Apache Flink non ridurrà il valore di CurrentParallelism dell'applicazione a un valore inferiore rispetto all’impostazione Parallelism.
Quando il servizio gestito per Apache Flink dimensiona l'applicazione, questa comparirà nello status AUTOSCALING. È possibile verificare lo stato corrente dell'applicazione utilizzando le azioni o. DescribeApplication ListApplications Mentre il servizio sta ridimensionando l'applicazione, l'unica azione API valida che puoi utilizzare è StopApplication con il Force parametro impostato true su.
È possibile utilizzare la proprietà AutoScalingEnabled (parte di FlinkApplicationConfiguration) per abilitare o disabilitare il dimensionamento automatico. All' AWS account vengono addebitati i KPU forniti da Managed Service for Apache Flink, una funzione dell'applicazione e delle impostazioni dell'applicazione. parallelism parallelismPerKPU Un picco di attività aumenta i costi del servizio gestito per Apache Flink.
Per ulteriori informazioni sulle tariffe, consulta il Piano tariffario del servizio gestito da Amazon per Apache Flink
È fondamentale tenere presente quanto segue in merito al dimensionamento dell'applicazione:
Il dimensionamento automatico è abilitato per impostazione predefinita.
Il dimensionamento non si applica ai notebook Studio. Tuttavia, nel caso in cui si implementi un notebook Studio come applicazione con stato permanente, il dimensionamento verrà eseguito sull'applicazione implementata.
L'applicazione ha un limite predefinito di 64 KPU. Per ulteriori informazioni, consulta Servizio gestito per Apache Flink e quota di notebook Studio.
Quando il dimensionamento automatico aggiorna il parallelismo dell'applicazione, l'applicazione subisce un’interruzione. Segui i seguenti passaggi per evitare che l’applicazione si interrompa:
Disabilita il dimensionamento automatico
Configura la
parallelismeparallelismPerKPUcon l'azione della tua applicazione. UpdateApplication Per ulteriori informazioni sull'impostazione delle impostazioni di parallelismo dell'applicazione, vedere. Aggiorna il parallelismo dell'applicazioneÈ fondamentale monitorare periodicamente l'utilizzo delle risorse dell'applicazione, per verificare che disponga di impostazioni di parallelismo adatte al carico di lavoro. Per informazioni sul monitoraggio dell'utilizzo delle risorse di allocazione, consulta Metriche e dimensioni in Managed Service for Apache Flink.
Implementa la scalabilità automatica personalizzata
Se desideri un controllo più dettagliato sulla scalabilità automatica o utilizzi metriche di attivazione diverse da, puoi utilizzare questo esempio: containerCPUUtilization
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Questi esempi illustrano come scalare l'applicazione Managed Service for Apache Flink utilizzando una metrica diversa dall'applicazione Apache Flink, incluse le CloudWatch metriche di Amazon MSK e Amazon Kinesis Data Streams, utilizzate come sorgenti o sink.
Per ulteriori informazioni, consulta Monitoraggio avanzato e scalabilità automatica per Apache Flink. https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enhanced-monitoring-and-automatic-scaling-for-apache-flink/
Implementa la scalabilità automatica pianificata
Se il carico di lavoro segue un profilo prevedibile nel tempo, potresti preferire scalare preventivamente la tua applicazione Apache Flink. Ciò consente di scalare l'applicazione in un orario pianificato, anziché in modo reattivo in base a una metrica. Per impostare la scalabilità verso l'alto e verso il basso a determinate ore del giorno, puoi utilizzare questo esempio:
