# Adicionar réplicas do Aurora a um cluster de banco de dados
Um cluster de banco de dados do Aurora com replicação tem uma instância de banco de dados primária e até 15 réplicas do Aurora. A instância do banco de dados primário oferece suporte a operações de leitura e gravação, além de realizar todas as modificações de dados no volume do cluster. As réplicas do Aurora se conectam ao mesmo volume de armazenamento da instância do banco de dados primário e só oferecem suporte a operações de leitura. Você usa réplicas do Aurora para descarregar workloads de leitura da instância do banco de dados primário. Para obter mais informações, consulte [Réplicas do Aurora](Aurora.Replication.md#Aurora.Replication.Replicas).
Amazon Aurora As réplicas têm as seguintes limitações:
+ Não é possível criar uma réplica do Aurora para um cluster de banco de dados do Aurora Serverless v1. O Aurora Serverless v1 tem uma única instância de banco de dados que aumenta e diminui automaticamente para oferecer suporte a todas as operações de leitura e gravação de banco de dados.
No entanto, é possível adicionar instâncias do leitor aos clusters de banco de dados do Aurora Serverless v2. Para obter mais informações, consulte [Adicionar um leitor do Aurora Serverless v2](aurora-serverless-v2-administration.md#aurora-serverless-v2-adding-reader).
Recomendamos distribuir a instância primária e as réplicas do Aurora no cluster de banco de dados do Aurora em várias zonas de disponibilidade para melhorar a disponibilidade do cluster de banco de dados. Para obter mais informações, consulte [Disponibilidade de regiões](Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.md#Aurora.Overview.Availability).
Para remover uma réplica do Aurora de um cluster de banco de dados do Aurora, exclua a réplica do Aurora de acordo com as instruções em [Excluir uma instância de banco de dados de um cluster de banco de dados do Aurora](USER_DeleteCluster.md#USER_DeleteInstance).
**nota**
O Amazon Aurora também oferece suporte a replicação com um banco de dados externo como uma instância do RDS. A instância de banco de dados do RDS deve estar na mesma região da AWS que o Amazon Aurora. Para obter mais informações, consulte [Replicação com o Amazon Aurora](Aurora.Replication.md).
Você pode adicionar réplicas do Aurora a um cluster de banco de dados usando o Console de gerenciamento da AWS, a AWS CLI ou a API do RDS.
## Console
**Como adicionar uma réplica do Aurora a um cluster de banco de dados**
1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Databases (Bancos de dados)** e selecione o cluster de banco de dados no qual você deseja adicionar a nova instância de banco de dados.
1. Verifique se o cluster e a instância primária estão no estado **Disponível**. Se o cluster de banco de dados ou a instância primária estiverem em um estado de transição, como **Criando**, não será possível adicionar uma réplica.
Se o cluster não tiver uma instância primária, crie uma usando o comando da AWS CLI [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html). Essa situação pode surgir se você usou a CLI para restaurar um snapshot de cluster de banco de dados e visualizar o cluster no Console de gerenciamento da AWS.
1. Para **Actions (Ações)**, escolha **Add reader (Adicionar leitor)**.
A página **Add reader (Adicionar leitor)** será exibida.
1. Na página **Add reader (Adicionar leitor)**, especifique as opções para a réplica do Aurora. A tabela a seguir mostra configurações para uma réplica do Aurora.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-replicas-adding.html)
1. Escolha **Add reader (Adicionar leitor)** para criar a réplica do Aurora.
## AWS CLI
Para criar uma réplica do Aurora em seu cluster de banco de dados, execute o comando da [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) da AWS CLI. Inclua o nome de um cluster de banco de dados como a opção `--db-cluster-identifier`. Como alternativa, você pode especificar uma zona de disponibilidade para a réplica do Aurora usando o parâmetro `--availability-zone`, conforme mostrado nos exemplos a seguir.
Por exemplo, o comando a seguir cria uma nova réplica do Aurora compatível com o MySQL 5.7 chamada `sample-instance-us-west-2a`.
Para Linux, macOS ou 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
```
Para 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
```
O comando a seguir cria uma réplica do Aurora compatível com o MySQL 5.7 chamada `sample-instance-us-west-2a`.
Para Linux, macOS ou 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
```
Para 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
```
O comando a seguir cria uma réplica do Aurora compatível com o PostgreSQL chamada `sample-instance-us-west-2a`.
Para Linux, macOS ou 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
```
Para 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 do RDS
Para criar uma réplica do Aurora em seu cluster de banco de dados, chame a operação [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html). Inclua o nome de um cluster de banco de dados como o parâmetro `DBClusterIdentifier`. Como alternativa, você pode especificar uma zona de disponibilidade para a réplica do Aurora usando o parâmetro `AvailabilityZone`.
Para ter informações sobre ajuste de escala automático do Amazon Aurora com réplicas, consulte as seções a seguir.
**Topics**
+ [Amazon Aurora Auto Scaling com réplicas do Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.md)
+ [Adicionar uma política de ajuste de escala automático a um cluster de banco de dados do Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md)
+ [Editar uma política de ajuste de escala automático para um cluster de banco de dados do Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Edit.md)
+ [Excluir uma política de ajuste de escala automático do cluster de banco de dados do Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Delete.md)
# Amazon Aurora Auto Scaling com réplicas do Aurora
Para atender aos requisitos de conectividade e de workload, a autoescalabilidade do Aurora ajusta dinamicamente o número de réplicas do Aurora (instâncias de banco de dados do leitor) provisionadas para um cluster de banco de dados Aurora. O Auto Scaling do Aurora está disponível para ambos Aurora MySQL e Aurora PostgreSQL. O Auto Scaling do Aurora permite que o cluster de banco de dados Aurora processe aumentos repentinos de conectividade ou de workload. Quando a conectividade ou a workload diminui, o Auto Scaling do Aurora elimina as réplicas desnecessárias do Aurora para que você não pague por instâncias de banco de dados provisionadas não usadas.
Você define e aplica as políticas de escalabilidade do Aurora para um cluster de banco de dados. A *política de escalabilidade* define o número mínimo e máximo de réplicas do Aurora que o Auto Scaling do Aurora pode gerenciar. Com base nas políticas, o Auto Scaling do Aurora ajusta o número de réplicas do Aurora para mais ou para menos em resposta às workloads reais, usando as métricas e valores de destino do Amazon CloudWatch.
**nota**
O Aurora Auto Scaling não se aplica à workload na instância de banco de dados do gravador. O Aurora Auto Scaling é útil para a workload somente nas instâncias do leitor.
Você pode usar o Console de gerenciamento da AWS para uma política de escalabilidade com base em uma métrica predefinida. Se preferir, você pode usar a AWS CLI ou a API do Auto Scaling do Aurora para aplicar uma política de escalabilidade com base em uma métrica predefinida ou personalizada.
**Topics**
+ [Antes de começar](#Aurora.Integrating.AutoScaling.BYB)
+ [Políticas de Auto Scaling do Aurora](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts)
+ [IDs de instância de banco de dados e marcação](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Tagging)
+ [Aurora Auto Scaling e Performance Insights](#aurora-auto-scaling-pi)
## Antes de começar
Para usar o Aurora Auto Scaling com um cluster de banco de dados do Aurora, você deve primeiro criar um cluster de banco de dados do Aurora com uma instância de banco de dados (gravação) primária. Para ter mais informações sobre como criar um cluster de banco de dados Aurora, consulte [Criar um cluster de bancos de dados do Amazon Aurora](Aurora.CreateInstance.md).
O Aurora Auto Scaling só dimensionará um cluster de banco de dados se o cluster de banco de dados estiver no estado disponível.
Quando o Auto Scaling do Aurora adicionar uma nova réplica do Aurora, a nova réplica do Aurora será da mesma classe de instância de banco de dados que a usada pela instância principal. Para mais informações sobre classes de instância de banco de dados, consulte [Classes de instâncias de banco de dados do Amazon Aurora](Concepts.DBInstanceClass.md). Além disso, o nível de promoção para novas réplicas do Aurora está definido como a última prioridade, que é 15 por padrão. Isso significa que, durante um failover, uma réplica com uma prioridade maior, como uma criada manualmente, será promovida primeiro. Para ter mais informações, consulte [Tolerância a falhas para um cluster de banco de dados do Aurora](Concepts.AuroraHighAvailability.md#Aurora.Managing.FaultTolerance).
O Auto Scaling do Aurora remove somente as réplicas do Aurora que ele criou.
Para que se beneficiem do Auto Scaling do Aurora, seus aplicativos devem oferecer suporte a conexões com as novas réplicas do Aurora. Para fazer isso, recomendamos usar o endpoint do leitor do Aurora. É possível usar um driver, como o driver JDBC da AWS. Para obter mais informações, consulte [Como conectar-se a um cluster de bancos de dados Amazon Aurora](Aurora.Connecting.md).
**nota**
No momento, os bancos de dados globais Aurora não oferecem suporte ao Aurora Auto Scaling para clusters de banco de dados secundários.
## Políticas de Auto Scaling do Aurora
O Auto Scaling do Aurora usa uma política de escalabilidade para ajustar o número de réplicas do Aurora em um cluster de banco de dados Aurora. O Aurora Auto Scaling tem os seguintes componentes:
+ Uma função vinculada a serviços
+ Uma métrica de destino
+ Capacidades mínima e máxima
+ Um desaquecimento
**Topics**
+ [Função vinculada ao serviço](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.SLR)
+ [Métrica de destino](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.TargetMetric)
+ [Capacidades mínima e máxima](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity)
+ [Desaquecimento](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Cooldown)
+ [Habilitar ou desabilitar atividades de redução](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.ScaleIn)
+ [Adicionar, editar ou excluir políticas de ajuste de escala automático](#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.AddEditDelete)
### Função vinculada ao serviço
O Auto Scaling do Aurora usa a função vinculada ao serviço `AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_RDSCluster`. Para ter mais informações, consulte [Funções vinculadas a serviço do Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-service-linked-roles.html), no *Guia do usuário do Application Auto Scaling*.
### Métrica de destino
Neste tipo de política, uma métrica predefinida ou personalizada e um valor de destino dessa métrica são especificados na configuração de uma política de escalabilidade de rastreamento de destino. O Auto Scaling do Aurora cria e gerencia os alarmes do CloudWatch que acionam a política de escalabilidade e calculam o ajuste de escalabilidade com base na métrica e no valor de destino. A política de escalabilidade adiciona ou remove réplicas do Aurora conforme necessário para manter a métrica no valor de destino especificado ou próxima a ele. Além de manter a métrica próxima ao valor de destino, uma política de escalabilidade de rastreamento de destino também se ajusta às flutuações na métrica, devido a workloads variáveis. Essas políticas também minimizam flutuações rápidas no número de réplicas do Aurora disponíveis para seu cluster de banco de dados.
Por exemplo, considere uma política de escalabilidade que use a métrica predefinida de utilização média da CPU. Essa política pode manter a utilização da CPU a uma porcentagem específica de utilização específica, por exemplo, 40 por cento ou próxima disso.
**nota**
Para cada cluster de banco de dados Aurora, você pode criar somente uma política de Auto Scaling para cada métrica de destino.
Quando você configura o Aurora Auto Scaling, o valor da métrica de destino é calculado como a média de todas as instâncias de leitor no cluster. Esse cálculo é realizado da seguinte maneira:
+ Inclui todas as instâncias de leitor no cluster do Aurora, independentemente de serem gerenciadas pelo Auto Scaling ou adicionadas manualmente.
+ Inclui instâncias de banco de dados associadas a endpoints personalizados. Os endpoints personalizados não influenciam o cálculo das métricas de destino.
+ Não inclui a instância de gravador do cluster.
As métricas são derivadas do CloudWatch usando as seguintes dimensões:
+ `DBClusterIdentifier`
+ `Role=READER`
Por exemplo, considere um cluster do Aurora MySQL com a seguinte configuração:
+ **Instâncias manuais (não controladas pelo Auto Scaling)**:
+ Gravador com 50% de utilização da CPU
+ Leitor 1 (endpoint personalizado: `custom-reader-1`) com 90% de utilização da CPU
+ Leitor 2 (endpoint personalizado: `custom-reader-2`) com 90% de utilização da CPU
+ **Instância do Auto Scaling**:
+ Leitor 3 (adicionado usando o Auto Scaling) com 10% de utilização da CPU
Nesse cenário, a métrica de destino para a política do Auto Scaling é calculada da seguinte forma:
```
Target metric = (CPU utilization of reader 1 + reader 2 + reader 3) / total number of readers
Target metric = (90 + 90 + 10) / 3 = 63.33%
```
A política do Auto Scaling usa esse valor para avaliar se deve reduzir ou aumentar a escala horizontalmente com base no limite definido.
Considere o seguinte:
+ Embora os endpoints personalizados determinem como o tráfego é roteado para leitores específicos, eles não excluem os leitores do cálculo da métrica.
+ As instâncias manuais são sempre incluídas nos cálculos da métrica de destino.
+ Para evitar um comportamento inesperado de escalabilidade, certifique-se de que a configuração do Auto Scaling considere todas as instâncias de leitor no cluster.
+ Se um cluster não tiver leitores, a métrica não será calculada e os alarmes da política do Auto Scaling permanecerão inativos. Para que a política do Auto Scaling funcione de forma eficaz, pelo menos um leitor deve estar presente o tempo todo.
### Capacidades mínima e máxima
Você pode especificar o número máximo de réplicas do Aurora a serem gerenciadas pelo Application Auto Scaling. Este valor deve ser definido entre 0 – 15, e deve ser igual ou maior que o valor especificado para o número mínimo de réplicas do Aurora.
Você também pode especificar o número mínimo de réplicas do Aurora a serem gerenciadas pelo Application Auto Scaling. Este valor deve ser definido entre 0 – 15, e deve ser igual ou menor que o valor especificado para o número máximo de réplicas do Aurora.
Deve haver pelo menos um leitor na instância de banco de dados do leitor para que o Aurora Auto Scaling funcione. Se o cluster de banco de dados não tiver uma instância do leitor e você definir a capacidade mínima como 0, o Aurora Auto Scaling não funcionará.
**nota**
A capacidade mínima e máxima são definidas para um cluster de banco de dados Aurora. Os valores especificados se aplicam a todas as políticas associadas a um cluster de banco de dados Aurora.
### Desaquecimento
Você pode ajustar a responsividade das políticas de escalabilidade de rastreamento de destino, adicionando desaquecimentos que afetam a escalabilidade de seu cluster de banco de dados Aurora pra mais ou para menos. Um desaquecimento bloqueia solicitações subsequentes de redução ou expansão até o período expirar. Esses blocos retardam as exclusões de réplicas do Aurora em seu cluster de banco de dados Aurora para solicitações de redução e a criação de réplicas do Aurora para solicitações de expansão.
Você pode especificar os seguintes desaquecimentos:
+ A atividade de redução diminui o número de réplicas do Aurora em seu cluster de banco de dados Aurora. Um desaquecimento de redução especifica a quantidade de tempo, em segundos, após a conclusão de uma ação de redução antes que quaisquer outras atividades de redução possam iniciar.
+ A atividade de expansão aumenta o número de réplicas do Aurora em seu cluster de banco de dados Aurora. Um desaquecimento de expansão especifica a quantidade de tempo, em segundos, após a conclusão de uma ação de expansão antes que quaisquer outras atividades de expansão possam iniciar.
**nota**
Um período de esfriamento de aumento da escala horizontalmente será ignorado se uma solicitação subsequente para aumentar a escala horizontalmente for para um número maior de réplicas do Aurora do que o da primeira solicitação.
Se você não especificar um período de esfriamento de aumento ou redução da escala horizontalmente, o padrão para cada um será de 300 segundos.
### Habilitar ou desabilitar atividades de redução
Você pode habilitar ou desabilitar atividades de redução para as políticas. Habilitar atividades de redução permite que as políticas de escalabilidade excluam réplicas do Aurora. Quando as atividades de redução são habilitadas, o desaquecimento de redução na política de escalabilidade aplica-se a atividades de redução. Desabilitar atividades de redução evita que as políticas de escalabilidade excluam réplicas do Aurora.
**nota**
As atividades de expansão são habilitadas para que a política de escalabilidade possa criar réplicas do Aurora, conforme necessário.
### Adicionar, editar ou excluir políticas de ajuste de escala automático
É possível adicionar, editar ou excluir políticas de ajuste de escala automático usando o Console de gerenciamento da AWS, a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling. Para ter mais informações sobre adição, edição ou exclusão de políticas de ajuste de escala automático, consulte as seções a seguir.
+ [Adicionar uma política de ajuste de escala automático a um cluster de banco de dados do Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md)
+ [Editar uma política de ajuste de escala automático para um cluster de banco de dados do Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Edit.md)
+ [Excluir uma política de ajuste de escala automático do cluster de banco de dados do Amazon Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Delete.md)
## IDs de instância de banco de dados e marcação
Quando uma réplica é adicionada pelo Aurora Auto Scaling, seu ID de instância de banco de dados é prefixado por `application-autoscaling-`, por exemplo, `application-autoscaling-61aabbcc-4e2f-4c65-b620-ab7421abc123`.
A tag a seguir é adicionada automaticamente à instância de banco de dados. Você pode visualizá-lo na guia **Tags** da página de detalhes da instância de banco de dados.
| Tag | Valor |
| --- | --- |
| application-autoscaling:resourceId | cluster:mynewcluster-cluster |
Para ter mais informações sobre Amazon RDS as tags de recurso, consulte [Marcar recursos do Amazon Aurora e do Amazon RDS](USER_Tagging.md).
## Aurora Auto Scaling e Performance Insights
Você pode usar o Performance Insights para monitorar réplicas que foram adicionadas pelo Aurora Auto Scaling da mesma forma que com qualquer instância de banco de dados do leitor do Aurora.
Para ter mais informações sobre como usar o Performance Insights para monitorar clusters de banco de dados do Aurora, consulte [Monitorar a carga de banco de dados com o Performance Insights no Amazon Aurora](USER_PerfInsights.md).
# Adicionar uma política de ajuste de escala automático a um cluster de banco de dados do Amazon Aurora
Você pode adicionar uma política de escalabilidade usando o Console de gerenciamento da AWS, a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling.
**nota**
Para obter um exemplo que adiciona uma política de escalabilidade usando o CloudFormation, consulte [Declaring a scaling policy for an Aurora DB cluster](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/quickref-autoscaling.html#w2ab1c19c22c15c21c11) (Declarar uma política de escalabilidade para um cluster de banco de dados Aurora) no *Guia do usuário do AWS CloudFormation.*
## Console
Você pode adicionar uma política de escalabilidade a um cluster de banco de dados Aurora usando o Console de gerenciamento da AWS.
**Como adicionar uma política do Auto Scaling a um cluster de banco de dados Aurora**
1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Databases (Bancos de dados)**.
1. Escolha o cluster de banco de dados Aurora ao qual você deseja adicionar a política.
1. Escolha a guia **Logs & events (Logs e eventos)**.
1. Na seção **Auto scaling policies (Políticas do Auto Scaling)**, selecione **Add (Adicionar)**.
A caixa de diálogo **Add Auto Scaling policy (Adicionar política de Auto Scaling)** será exibida.
1. Em **Policy Name (Nome da política)**, digite o nome da política.
1. Quanto à métrica de destino, escolha uma das seguintes opções:
+ **Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilização média da CPU de réplicas do Aurora)** para criar uma política com base na utilização média da CPU.
+ **Average connections of Aurora Replicas (Média de conexões de réplicas do Aurora)** para criar uma política com base no número médio de conexões com réplicas do Aurora.
1. Quanto ao valor de destino, digite uma das seguintes opções:
+ Se você escolheu **Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilização média da CPU de réplicas do Aurora)** na etapa anterior, digite a porcentagem de utilização da CPU que você deseja manter nas réplicas do Aurora.
+ Se você escolheu **Average connections of Aurora Replicas (Média de conexões de réplicas do Aurora)** na etapa anterior, digite o número de conexões que você deseja manter.
As réplicas do Aurora serão adicionadas ou removidas por manter a métrica próxima ao valor especificado.
1. (Opcional) Expanda **Additional Configuration** (Configuração adicional) para criar um período de esfriamento de redução ou aumento da escala horizontalmente.
1. Em **Minimum capacity (Capacidade mínima)**, digite o número mínimo de réplicas do Aurora que a política de Auto Scaling do Aurora precisa manter.
1. Em **Maximum capacity (Capacidade máxima)**, digite o número máximo de réplicas do Aurora que a política de Auto Scaling do Aurora precisa manter.
1. Escolha **Add policy**.
A caixa de diálogo a seguir cria uma política de Auto Scaling com base na utilização média da CPU em 40 por cento. A política especifica um mínimo de 5 réplicas do Aurora e o máximo 15 réplicas do Aurora.
![\[Criação de uma política do Auto Scaling baseada na utilização média da CPU\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-cpu.png)
A caixa de diálogo a seguir cria uma política do Auto Scaling com base no número médio de 100 conexões. A política especifica um mínimo de duas réplicas do Aurora e o máximo oito réplicas do Aurora.
![\[Criação de uma política de Auto Scaling baseada na média de conexões\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-connections.png)
## AWS CLI ou API do Application Auto Scaling
Você pode aplicar uma política de escalabilidade com base em uma métrica predefinida ou personalizada. Para fazer isso, você pode usar a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling. A primeira etapa é registrar seu cluster de banco de dados Aurora no Application Auto Scaling.
### Registro de um cluster de banco de dados Aurora
Antes de usar o Auto Scaling do Aurora com um cluster de banco de dados Aurora, você deve registrar seu cluster de banco de dados Aurora no Application Auto Scaling. Faça isso para definir a dimensão de escalabilidade e os limites a serem aplicados no cluster. O Application Auto Scaling escala dinamicamente o cluster de banco de dados Aurora ao longo da dimensão escalável `rds:cluster:ReadReplicaCount`, que representa o número de réplicas do Aurora.
Para registrar seu cluster de banco de dados Aurora, você pode usar a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling.
#### AWS CLI
Para registrar seu cluster de banco de dados Aurora, use o comando [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) da AWS CLI com os seguintes parâmetros:
+ `--service-namespace` – Defina este valor como `rds`.
+ `--resource-id` – o identificador do recurso para o cluster de banco de dados Aurora. Para este parâmetro, o tipo de recurso é `cluster` e o identificador exclusivo é nome do cluster de banco de dados Aurora, por exemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `--scalable-dimension` – Defina este valor como `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--min-capacity` – o número mínimo de instâncias de banco de dados de leitura a serem gerenciadas pelo Application Auto Scaling. Para obter informações sobre a relação entre `--min-capacity`, `--max-capacity` e o número de instâncias de banco de dados no cluster, consulte [Capacidades mínima e máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `--max-capacity` – o número máximo de instâncias de banco de dados de leitura a serem gerenciadas pelo Application Auto Scaling. Para obter informações sobre a relação entre `--min-capacity`, `--max-capacity` e o número de instâncias de banco de dados no cluster, consulte [Capacidades mínima e máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
No exemplo a seguir, registre um cluster de banco de dados Aurora chamado `myscalablecluster`. O registro indica que o cluster de banco de dados deve ser escalado dinamicamente para ter de uma a oito réplicas do Aurora.
Para Linux, macOS ou 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 \
```
Para 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 do Application Auto Scaling
Para registrar seu cluster de banco de dados Aurora no Application Auto Scaling, use a operação [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html) da API do Application Auto Scaling com os seguintes parâmetros:
+ `ServiceNamespace` – Defina este valor como `rds`.
+ `ResourceID` – o identificador do recurso para o cluster de banco de dados Aurora. Para este parâmetro, o tipo de recurso é `cluster` e o identificador exclusivo é nome do cluster de banco de dados Aurora, por exemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Defina este valor como `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `MinCapacity` – o número mínimo de instâncias de banco de dados de leitura a serem gerenciadas pelo Application Auto Scaling. Para obter informações sobre a relação entre `MinCapacity`, `MaxCapacity` e o número de instâncias de banco de dados no cluster, consulte [Capacidades mínima e máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
+ `MaxCapacity` – o número máximo de instâncias de banco de dados de leitura a serem gerenciadas pelo Application Auto Scaling. Para obter informações sobre a relação entre `MinCapacity`, `MaxCapacity` e o número de instâncias de banco de dados no cluster, consulte [Capacidades mínima e máxima](Aurora.Integrating.AutoScaling.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.Concepts.Capacity).
**Example**
No exemplo a seguir, registre um cluster de banco de dados Aurora chamado `myscalablecluster` na API do Application Auto Scaling. Este registro indica que o cluster de banco de dados deve ser escalado dinamicamente para ter de uma a oito réplicas do 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
}
```
### Definir uma política de escalabilidade para um cluster de banco de dados Aurora
Uma configuração de política de escalabilidade de rastreamento de destino é representada por um bloco JSON no qual as métricas e valores de destino são definidos. Você pode salvar uma configuração de política de escalabilidade como um bloco JSON em um arquivo de texto. Você pode usar esse arquivo de texto ao invocar a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling. Para ter mais informações sobre a sintaxe de configuração de política, consulte [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) na *Referência de API do Application Auto Scaling*.
As seguintes opções estão disponíveis para definir uma configuração de política de escalabilidade de rastreamento de destino.
**Topics**
+ [Uso de uma métrica predefinida](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Predefined)
+ [Uso de uma métrica personalizada](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Custom)
+ [Uso de períodos de desaquecimento](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.Cooldown)
+ [Desabilitar a atividade de redução](#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.DefineScalingPolicy.ScaleIn)
#### Uso de uma métrica predefinida
Com o uso de métricas predefinidas, você pode definir rapidamente uma política de escalabilidade de rastreamento de destino para um cluster de banco de dados Aurora que funcione bem com o rastreamento de destino e com a escalabilidade dinâmica no Auto Scaling do Aurora.
Atualmente, o Aurora oferece suporte às seguintes métricas predefinidas no Auto Scaling do Aurora:
+ **RDSReaderAverageCPUUtilization** – o valor médio da métrica `CPUUtilization` no CloudWatch em todas as réplicas do Aurora no cluster de banco de dados Aurora.
+ **RDSReaderAverageDatabaseConnections** – o valor médio da métrica `DatabaseConnections` no CloudWatch em todas as réplicas do Aurora no cluster de banco de dados Aurora.
Para ter mais informações sobre as métricas `CPUUtilization` e `DatabaseConnections`, consulte [Métricas do Amazon CloudWatch para o Amazon Aurora](Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.md).
Para usar uma métrica predefinida em sua política de escalabilidade, crie uma configuração de rastreamento de destino para sua política de escalabilidade. Essa configuração deve incluir uma `PredefinedMetricSpecification` para a métrica predefinida e um `TargetValue` para o valor de destino dessa métrica.
**Example**
O exemplo a seguir descreve uma configuração de política típica para a escalabilidade de rastreamento de destino para um cluster de banco de dados Aurora. Nessa configuração, a métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization` é usada para ajustar o cluster de banco de dados Aurora com base em uma utilização média da CPU de 40 por cento em todas as réplicas do Aurora.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
}
}
```
#### Uso de uma métrica personalizada
Com o uso de métricas personalizadas, você pode definir uma política de escalabilidade de rastreamento de destino que atenda a suas exigências personalizadas. Você pode definir uma métrica personalizada com base em qualquer métrica do Aurora que mude na proporção da escalabilidade.
Nem todas as métricas do Aurora funcionam para o rastreamento de destino. A métrica deve ser de utilização válida e descrever o quão ocupada uma instância está. O valor da métrica deve aumentar ou diminuir na proporção do número de réplicas do Aurora no cluster de banco de dados Aurora. Essa aumento ou redução proporcional é necessário para usar os dados da métrica para expandir ou reduzir proporcionalmente o número de réplicas do Aurora.
**Example**
O exemplo a seguir descreve uma configuração de rastreamento de destino para uma política de escalabilidade. Nessa configuração, uma métrica personalizada ajusta um cluster de banco de dados Aurora com base na utilização média de uma CPU em 50 por centro em todas as réplicas do Aurora, em um cluster de banco de dados Aurora chamado `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"
}
}
```
#### Uso de períodos de desaquecimento
Você pode especificar um valor, em segundos, para `ScaleOutCooldown` a fim de adicionar um desaquecimento para expandir seu cluster de banco de dados Aurora. De forma similar, você pode adicionar um valor, em segundos, para `ScaleInCooldown` a fim de adicionar um desaquecimento para reduzir seu cluster de banco de dados Aurora. Para ter mais informações sobre `ScaleInCooldown` e `ScaleOutCooldown`, consulte [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) na *Referência de API do Application Auto Scaling*.
**Example**
O exemplo a seguir descreve uma configuração de rastreamento de destino para uma política de escalabilidade. Nessa configuração, a métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization` é usada para ajustar um cluster de banco de dados Aurora com base em uma utilização média da CPU de 40 por cento em todas as réplicas do Aurora nesse cluster de banco de dados Aurora. A configuração fornece um desaquecimento de redução de 10 minutos e em um desaquecimento de expansão de 5 minutos.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"ScaleInCooldown": 600,
"ScaleOutCooldown": 300
}
```
#### Desabilitar a atividade de redução
Você pode evitar que a configuração da política de escalabilidade de rastreamento de destino reduza seu cluster de banco de dados Aurora desabilitando a atividade de redução. Desabilitar a atividade de redução impede que a política de escalabilidade exclua réplicas do Aurora, enquanto permite ao mesmo tempo que a política de escalabilidade crie réplicas conforme o necessário.
Você pode especificar um valor booliano para `DisableScaleIn` a fim de permitir ou evitar a atividade de redução em seu cluster de banco de dados Aurora. Para ter mais informações sobre `DisableScaleIn`, consulte [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) na *Referência de API do Application Auto Scaling*.
**Example**
O exemplo a seguir descreve uma configuração de rastreamento de destino para uma política de escalabilidade. Nessa configuração, a métrica predefinida `RDSReaderAverageCPUUtilization` ajusta um cluster de banco de dados Aurora com base em uma utilização média da CPU de 40 por cento em todas as réplicas do Aurora nesse cluster de banco de dados Aurora. A configuração desativa a atividade de redução para a política de escalabilidade.
```
{
"TargetValue": 40.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
},
"DisableScaleIn": true
}
```
### Aplicar uma política de escalabilidade a um cluster de banco de dados Aurora
Após registrar seu cluster de banco de dados Aurora no Application Auto Scaling e definir uma política de escalabilidade, aplique a política de escalabilidade ao cluster de banco de dados Aurora. Para aplicar uma política de escalabilidade a um cluster de banco de dados Aurora, você pode usar a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling.
#### AWS CLI
Para aplicar uma política de escalabilidade a seu cluster de banco de dados Aurora, use o comando [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) da AWS CLI com os seguintes parâmetros:
+ `--policy-name` – o nome da política de escalabilidade.
+ `--policy-type` – Defina este valor como `TargetTrackingScaling`.
+ `--resource-id` – o identificador do recurso para o cluster de banco de dados Aurora. Para este parâmetro, o tipo de recurso é `cluster` e o identificador exclusivo é nome do cluster de banco de dados Aurora, por exemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – Defina este valor como `rds`.
+ `--scalable-dimension` – Defina este valor como `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `--target-tracking-scaling-policy-configuration` – a configuração da política de escalabilidade de rastreamento de destino a ser usada para o cluster de banco de dados Aurora.
**Example**
No exemplo a seguir, aplique a política de escalabilidade de rastreamento de destino chamada `myscalablepolicy` a um cluster de banco de dados Aurora chamado `myscalablecluster` com o Application Auto Scaling. Para fazer isso, use uma configuração de política salva em um arquivo chamado `config.json`.
Para Linux, macOS ou 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
```
Para 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 do Application Auto Scaling
Para aplicar a política de escalabilidade em seu cluster de banco de dados Aurora com a API do Application Auto Scaling, use a operação [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_PutScalingPolicy.html) da API do Application Auto Scaling com os seguintes parâmetros:
+ `PolicyName` – o nome da política de escalabilidade.
+ `ServiceNamespace` – Defina este valor como `rds`.
+ `ResourceID` – o identificador do recurso para o cluster de banco de dados Aurora. Para este parâmetro, o tipo de recurso é `cluster` e o identificador exclusivo é nome do cluster de banco de dados Aurora, por exemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Defina este valor como `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
+ `PolicyType` – Defina este valor como `TargetTrackingScaling`.
+ `TargetTrackingScalingPolicyConfiguration` – a configuração da política de escalabilidade de rastreamento de destino a ser usada para o cluster de banco de dados Aurora.
**Example**
No exemplo a seguir, aplique a política de escalabilidade de rastreamento de destino chamada `myscalablepolicy` a um cluster de banco de dados do Aurora chamado `myscalablecluster` com o Application Auto Scaling. Use uma configuração de política com base na métrica predefinida `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"
}
}
}
```
# Editar uma política de ajuste de escala automático para um cluster de banco de dados do Amazon Aurora
Você pode editar uma política de escalabilidade usando o Console de gerenciamento da AWS, a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling.
## Console
Você pode editar uma política de escalabilidade usando o Console de gerenciamento da AWS.
**Como editar uma política do Auto Scaling para um cluster de banco de dados Aurora**
1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Databases (Bancos de dados)**.
1. Escolha o cluster de banco de dados Aurora cuja política do Auto Scaling você deseja editar.
1. Escolha a guia **Logs & events (Logs e eventos)**.
1. Na seção **Auto Scaling Policies (Políticas do Auto Scaling)**, escolha a política do Auto Scaling e depois selecione **Edit (Editar)**.
1. Faça as alterações na política.
1. Escolha **Save (Salvar)**.
O exemplo a seguir mostra a caixa de diálogo **Edit Auto Scaling policy**.
![\[Editar uma política do Auto Scaling com base na utilização média da CPU\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/images/aurora-autoscaling-edit-cpu.png)
## AWS CLI ou API do Application Auto Scaling
Você pode usar a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling para editar uma política de escalabilidade da mesma forma que você aplica uma política de escalabilidade:
+ Ao usar a AWS CLI, especifique o nome da política que você deseja editar no parâmetro `--policy-name`. Especifique novos valores para os parâmetros que você deseja alterar.
+ Ao usar a API do Application Auto Scaling, especifique o nome da política que você deseja editar no parâmetro `PolicyName`. Especifique novos valores para os parâmetros que você deseja alterar.
Para ter mais informações, consulte [Aplicar uma política de escalabilidade a um cluster de banco de dados Aurora](Aurora.Integrating.AutoScaling.Add.md#Aurora.Integrating.AutoScaling.AddCode.ApplyScalingPolicy).
# Excluir uma política de ajuste de escala automático do cluster de banco de dados do Amazon Aurora
Você pode excluir uma política de escalabilidade usando o Console de gerenciamento da AWS, a AWS CLI ou a API do Application Auto Scaling.
## Console
Você pode excluir uma política de escalabilidade usando o Console de gerenciamento da AWS.
**Como excluir uma política do Auto Scaling para um cluster de banco de dados Aurora**
1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. No painel de navegação, escolha **Databases (Bancos de dados)**.
1. Escolha o cluster de banco de dados Aurora cuja política do Auto Scaling você deseja excluir.
1. Escolha a guia **Logs & events (Logs e eventos)**.
1. Na seção **Auto scaling policies (Políticas do Auto Scaling)**, escolha a política do Auto Scaling e depois selecione **Delete (Excluir)**.
## AWS CLI
Para excluir uma política de escalabilidade de seu cluster de banco de dados Aurora, use o comando [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) da AWS CLI com os seguintes parâmetros:
+ `--policy-name` – o nome da política de escalabilidade.
+ `--resource-id` – o identificador do recurso para o cluster de banco de dados do Aurora. Para este parâmetro, o tipo de recurso é `cluster` e o identificador exclusivo é nome do cluster de banco de dados Aurora, por exemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `--service-namespace` – Defina este valor como `rds`.
+ `--scalable-dimension` – Defina este valor como `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
**Example**
No exemplo a seguir, a política de escalabilidade de rastreamento de destino chamada `myscalablepolicy` é excluída de um cluster de banco de dados Aurora chamado `myscalablecluster`.
Para Linux, macOS ou Unix:
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
--policy-name myscalablepolicy \
--resource-id cluster:myscalablecluster \
--service-namespace rds \
--scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
```
Para Windows:
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy ^
--policy-name myscalablepolicy ^
--resource-id cluster:myscalablecluster ^
--service-namespace rds ^
--scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
```
## API do Application Auto Scaling
Para excluir uma política de escalabilidade do seu cluster de banco de dados Aurora, use a operação [https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_DeleteScalingPolicy.html](https://docs.aws.amazon.com/ApplicationAutoScaling/latest/APIReference/API_DeleteScalingPolicy.html) da API do Application Auto Scaling com os seguintes parâmetros:
+ `PolicyName` – o nome da política de escalabilidade.
+ `ServiceNamespace` – Defina este valor como `rds`.
+ `ResourceID` – o identificador do recurso para o cluster de banco de dados do Aurora. Para este parâmetro, o tipo de recurso é `cluster` e o identificador exclusivo é nome do cluster de banco de dados Aurora, por exemplo `cluster:myscalablecluster`.
+ `ScalableDimension` – Defina este valor como `rds:cluster:ReadReplicaCount`.
**Example**
No exemplo a seguir, a política de escalabilidade de rastreamento de destino chamada `myscalablepolicy` é excluída de um cluster de banco de dados Aurora chamado `myscalablecluster` com a API do 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"
}
```