שימוש במדיניות של שינוי גודל אוטומטי עם כמה אותות

כשיוצרים מדיניות להתאמה אוטומטית לעומס עם כמה אותות, המידרוג האוטומטי מבצע התאמה על סמך האות שמספק את המספר הגדול ביותר של מופעי מכונה וירטואלית (VM) בקבוצת מופעי המכונה המנוהלים (MIG). כך אפשר לוודא שתמיד יהיו מספיק מכונות וירטואליות לטיפול בעומסי העבודה של האפליקציה, ולאפשר שינוי גודל של אפליקציות עם צווארי בקבוק פוטנציאליים מרובים.

למידע נוסף על הסוגים השונים של אותות התאמה אוטומטית לעומס, אפשר לעיין במאמר בנושא מדיניות התאמה אוטומטית לעומס.

לפני שמתחילים

• מידע נוסף על היסודות של שינוי גודל אוטומטי
• אם עדיין לא עשיתם את זה, תצטרכו להגדיר אימות. אימות הוא תהליך שבו מאמתים את הזהות שלכם כדי לקבל גישה לממשקי API ולשירותים של Cloud de Confiance by S3NS . כדי להריץ קוד או דוגמאות מסביבת פיתוח מקומית, אפשר לבצע אימות ל-Compute Engine באחת מהדרכים הבאות:

  צריך לבחור את הכרטיסייה הרלוונטית לאופן שבו תכננתם להשתמש בדוגמאות בדף הזה:

  המסוף

  כשמשתמשים במסוף Cloud de Confiance כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API, לא צריך להגדיר אימות. Cloud de Confiance by S3NS

  gcloud

  1. התקינו את ה-CLI של Google Cloud ואז היכנסו ל-CLI של gcloud באמצעות הזהות המאוחדת שלכם. אחרי שנכנסתם לחשבון, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה:

     gcloud init

• הגדרת אזור ותחום כברירת מחדל

REST

כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של API בארכיטקטורת REST שבדף הזה, צריך להשתמש בפרטי הכניסה שאתם נותנים ל-CLI של gcloud.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud ואז היכנסו ל-CLI של gcloud באמצעות הזהות המאוחדת שלכם.

מידע נוסף מופיע במאמר אימות לשימוש ב-REST במסמכי האימות של Cloud de Confiance .

איך הכלי לשינוי גודל אוטומטי מטפל בכמה אותות

כדי לטפל בכמה אותות, כלי ההתאמה האוטומטית לעומס מחשב את המספר המומלץ של מכונות וירטואליות לכל אות, ואז בוחר את האות שמוביל למספר הגדול ביותר של מכונות וירטואליות בקבוצת ה-MIG.

אפשר להשתמש בסקלר אוטומטי כדי לטפל באות אחד לכל סוג מדד, למעט במקרה של מדדים ותזמוני שינוי גודל של Cloud Monitoring. אפשר לבחור עד 5 אותות של שינוי גודל אוטומטי למדדים של Cloud Monitoring וליצור עד 128 תזמונים לכל MIG. לדוגמה, אפשר ליצור קנה מידה אוטומטי שמשתמש בעד אות אחד של ניצול CPU, בעד אות אחד של איזון עומסים, בעד 5 אותות של מדדים מותאמים אישית ובעד 128 לוחות זמנים של שינוי קנה מידה.

לדוגמה, אפשר להגדיר קנה מידה אוטומטי עם כל האותות הבאים:

• ‫cpuUtilization עם יעד של 0.8
• ‫loadBalancingUtilization עם יעד של 0.6
• ‫customMetricUtilization עבור metric1 עם יעד של 1,000
• ‫customMetricUtilization עבור מדד2 עם יעד של 2,000
• scalingSchedules
  • מינימום 6 מכונות וירטואליות בכל שבת וראשון בשעה 00:00 למשך 24 שעות
  • לפחות 15 מכונות וירטואליות בכל יום שני עד שישי בשעה 9:00 למשך 8 שעות

בדוגמה הזו, נניח שהכלי להתאמת קנה מידה אוטומטית מודד את ערכי השימוש הממוצעים הבאים עבור MIG שמכיל 10 מכונות וירטואליות בזמן המדידה:

• ‫0.5 לניצול המעבד
• 0.4 load balancing utilization
• ‫1100 ליחידה מטרית1
• ‫2700 ליחידות מטריות2

על סמך הערכים הקודמים, הכלי לשינוי גודל אוטומטי מחשב את מספר מכונות ה-VM המומלץ על סמך כל אות:

• 7 מכונות וירטואליות על סמך ניצול המעבד
• ‫7 מכונות וירטואליות על סמך ניצול איזון העומסים
• ‫11 מכונות וירטואליות על סמך metric1
• ‫14 מכונות וירטואליות על סמך metric2
• ‫6 מכונות וירטואליות בכל יום שבת וראשון למשך כל היום, על סמך לוח הזמנים הראשון של שינוי הגודל
• ‫15 מכונות וירטואליות בכל יום שני עד שישי מ-9:00 עד 17:00 על סמך לוח הזמנים השני של שינוי הגודל

הכלי להתאמה אוטומטית לעומס בוחר את האות שמוביל למספר הגדול ביותר של מכונות וירטואליות בקבוצת ה-MIG, ומגדיר את הגודל המומלץ של קבוצת ה-MIG לערך הזה. במקרה כזה, המערכת לשינוי גודל אוטומטי משנה את גודל ה-MIG ל-15 מכונות וירטואליות אם לוח הזמנים השני פעיל כרגע, או ל-14 מכונות וירטואליות אם הוא לא פעיל.

יצירת קנה מידה אוטומטי עם כמה אותות

התהליך ליצירת מידרוג אוטומטי עם כמה אותות משתנה מעט בהתאם לשיטה שבה אתם משתמשים: מסוף Cloud de Confiance , ה-CLI של gcloud או REST.

gcloud compute instance-groups managed set-autoscaling MIG_NAME \
   --target-cpu-utilization=0.8 \
   --target-load-balancing-utilization=0.6 \
   --custom-metric-utilization metric=PATH_TO_CUSTOM_METRIC_1,utilization-target=1000.0,utilization-target-type=GAUGE \
   --custom-metric-utilization metric=PATH_TO_CUSTOM_METRIC_2,utilization-target=2000.0,utilization-target-type=DELTA_PER_SECOND \
   --set-schedule=workday-capacity \
   --schedule-cron="30 8 * * Mon-Fri" \
   --schedule-duration-sec=30600 \
   --schedule-min-required-replicas=10 \
   --schedule-description="Have at least 10 VMs every Monday through Friday from 8:30 AM to 5 PM UTC" \
   --min-num-replicas=1 \
   --max-num-replicas=50

POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT/zones/ZONE/autoscalers

{
  "autoscalingPolicy" : {
    "cpuUtilization":{
      "utilizationTarget": 0.8
    },
    "loadBalancingUtilization":{
      "utilizationTarget": 0.6
    },
    "customMetricUtilizations":[
      {
        "metric": "PATH_TO_CUSTOM_METRIC_1",
        "utilizationTarget": 1000,
        "utilizationTargetType":"GAUGE"
      },
      {
        "metric": "PATH_TO_CUSTOM_METRIC_2",
        "utilizationTarget": 2000,
        "utilizationTargetType": "DELTA_PER_SECOND"
      }
    ],
    "scalingSchedules": {
      "workday-capacity": {
        "minRequiredReplicas": 10,
        "schedule": "30 8 * * Mon-Fri",
        "durationSec": 30600,
        "description": "Have at least 10 VMs every Monday through Friday from 8:30 AM to 5 PM UTC"
      },
      "january-30-2030-schedule": {
        "minRequiredReplicas": 30,
        "schedule": "0 0 30 1 * 2030",
        "timeZone": "America/New_York",
        "durationSec": 86400,
        "description": "Schedule a minimum of 30 VMs all day for January 30, 2030"
      }
    },
    "maxNumReplicas": 50,
    "minNumReplicas": 1
  },
  "target": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/myproject/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/MIG_NAME",
  "name": "MIG_NAME"
}