使用含有多項信號的自動調度資源政策

建立含有多項信號的自動調度資源政策時，自動配置器會根據信號調度資源，以在代管執行個體群組 (MIG) 中提供最多虛擬機器 (VM) 執行個體。這可確保隨時都有足夠的 VM 來處理您的應用程式工作負載，並能讓您針對多個潛在瓶頸調度應用程式資源。

如要進一步瞭解不同類型的自動調度資源信號，請參閱自動調度資源政策。

事前準備

• 瞭解自動調度器 基本概念。
• 如果尚未設定驗證，請先完成設定。 「驗證」是指驗證身分的程序，確認您有權存取 Trusted Cloud by S3NS 服務和 API。如要從本機開發環境執行程式碼或範例，請選取下列任一選項，向 Compute Engine 進行驗證：
  

  Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

  Console

  When you use the Trusted Cloud console to access Trusted Cloud by S3NS services and APIs, you don't need to set up authentication.

  gcloud

  1. 安裝 Google Cloud CLI，然後 使用同盟身分登入 gcloud CLI。 登入後，執行下列指令初始化 Google Cloud CLI：

     gcloud init

  2. Set a default region and zone.

  REST

  如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例，請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。

  安裝 Google Cloud CLI，然後 使用同盟身分登入 gcloud CLI。 登入後，執行下列指令初始化 Google Cloud CLI：

  gcloud init

  詳情請參閱 Trusted Cloud 驗證說明文件中的「Authenticate for using REST」。

自動調度資源功能如何處理多項信號

自動調度器處理多個信號的方法如下：為每個信號計算建議的 VM 數量，然後挑選會讓 MIG 擁有最多 VM 的信號。

自動調度器可以為每一指標類型處理一項信號，但 Cloud Monitoring 指標和調度時間表例外。您可以為 Cloud Monitoring 指標選擇最多 5 個自動調度資源信號，並為每個 MIG 建立最多 128 個排程。例如，您可以建立一個自動調度器，最多使用 1 個 CPU 使用率信號、1 個負載平衡信號、5 個自訂指標信號，以及 128 個調度排程。

舉例來說，您可以定義具有以下所有信號的自動配置器：

• cpuUtilization：目標為 0.8
• loadBalancingUtilization：目標為 0.6
• customMetricUtilization：針對指標 1，目標為 1000
• customMetricUtilization：針對指標 2，目標為 2000
• scalingSchedules
  • 每週六和週日凌晨 12 點起，至少 24 小時內有 6 部 VM
  • 週一至週五上午 9 點起，至少 15 部 VM 須運作 8 小時

在這個範例中，假設自動調度器在測量時，為含有 10 個 VM 的 MIG 測得的平均用量值如下：

• CPU 使用率 0.5
• 0.4 負載平衡使用率
• 指標 1：1100
• 指標 2：2700

自動配置器會使用上述值，根據每項信號計算建議的 VM 數量：

• 根據 CPU 使用率，為 7 個 VM
• 7 根據負載平衡使用率的 VM
• 根據指標 1，為 11 個 VM
• 根據指標 2，為 14 個虛擬機器。
• 根據第一個縮放排程，每週六和週日全天使用 6 部 VM
• 根據第二個縮放排程，每週一至週五上午 9:00 至下午 5:00 會有 15 部 VM

自動調度器會選取可讓 MIG 擁有最多 VM 的信號，並將 MIG 的建議大小設為該值。在這種情況下，如果第二個時間表目前處於啟用狀態，自動調整資源配置功能會將 MIG 大小調整為 15 部 VM，否則會調整為 14 部 VM。

建立具有多項信號的自動配置器

視您使用的 Trusted Cloud 控制台、gcloud CLI 或 REST 為何，具有多項信號的自動配置器建立程序會略有差異。

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"
}