Información general sobre los patrones comunes de escalado automático

Artículo
10/15/2024

La configuración de escalado automático le ayuda a asegurarse de que tiene la cantidad adecuada de recursos en ejecución para administrar las fluctuaciones de carga de la aplicación. Puede configurar los valores de escalado automático para que se desencadene en función de métricas que indican carga o rendimiento, o para que se desencadene en una fecha y hora programadas.

El escalado automático de Azure admite muchos tipos de recursos. Para obtener más información sobre los recursos admitidos, consulte Recursos compatibles con la escalabilidad automática.

En este artículo se describen algunos de los patrones comunes para escalar recursos en Azure.

Prerrequisitos

En este artículo se asume que está familiarizado con la escalabilidad automática. Para más información, consulte Introducción al escalado de recursos.

Escalado basado en una métrica

Modifique la escala del recurso en función de las métricas que genere el propio recurso o cualquier otro recurso. Por ejemplo:

Modifique la escala del conjunto de escalado de máquinas virtuales en función del uso de CPU de la máquina virtual.
Asegúrese de que haya un número mínimo de instancias.
Establezca un límite máximo en el número de instancias.

En la imagen siguiente se muestra una condición de escalado predeterminada para un conjunto de escalado de máquinas virtuales:

La pestaña Regla de escalado muestra que el origen de la métrica es el propio conjunto de escalado y la métrica usada es Porcentaje de CPU.
El número mínimo de instancias que se ejecutan se establece en 2.
El número máximo de instancias se establece en 10.
Cuando se inicia el conjunto de escalado, el número predeterminado de instancias es 3.

Escalado basado en la métrica de otro recurso

Escale un recurso en función de las métricas de un recurso diferente. En la imagen siguiente se muestra una regla de escalado que modifica la escala de un conjunto de escalado de máquinas virtuales en función del número de puertos asignados en un equilibrador de carga.

Escalado distinto durante el fin de semana

Puede escalar los recursos de forma diferente en días diferentes de la semana. Por ejemplo, puede tener un conjunto de escalado de máquinas virtuales y querer hacer lo siguiente:

Establecer un mínimo de 3 instancias los días laborables, modificando la escala en función de los flujos de entrada.
Reducir horizontalmente a 1 instancia los fines de semana, cuando hay menos tráfico.

En este ejemplo:

El perfil de fin de semana comienza a las 00:01 del sábado por la mañana y termina a las 04:00 del lunes por la mañana.
Las horas de finalización se dejan en blanco. El perfil de día laborable finaliza cuando se inicie el perfil de fin de semana y viceversa.
El perfil predeterminado no importa, ya que los demás perfiles cubren todas las horas.

Nota

La creación de un perfil periódico sin hora de finalización solo se admite a través de Azure Portal y las plantillas de Azure Resource Manager (plantillas de ARM). Para obtener más información sobre cómo crear perfiles periódicos con plantillas de ARM, consulte Adición de un perfil periódico mediante plantillas ARM.

Si la hora de finalización no se incluye en el comando de la CLI, se implementará una hora de finalización predeterminada de 23:59 mediante la creación de una copia del perfil predeterminado con la convención de nomenclatura "name": {\"name\": \"Auto created default scale condition\", \"for\": \"<non-default profile name>\"}

Escalado diferente durante eventos específicos

Puede establecer las reglas de escalado y los límites de instancia de forma diferente para eventos específicos. Por ejemplo:

Establezca un mínimo de 3 instancias de forma predeterminada.
Para la semana de Black Friday, establezca el número mínimo de instancias en 10 para controlar el tráfico previsto.

Escalado en función de métricas personalizadas

Escale según métricas personalizadas generadas por la aplicación. Por ejemplo, imagine que tiene un front-end web y un nivel de API que se comunica con el back-end y quiere escalar el nivel de API en función de eventos personalizados en el front-end.

Pasos siguientes

Obtenga más información sobre la escalabilidad automática en los artículos siguientes:

Compartir a través de