Vue d’ensemble des modèles courants de mise à l’échelle automatique

Article
10/15/2024

Les paramètres de mise à l’échelle automatique permettent de s’assurer qu’un nombre approprié de ressources s’exécute pour gérer la charge fluctuante de votre application. Vous pouvez configurer les paramètres de mise à l’échelle automatique de sorte qu’ils soient déclenchés en fonction de mesures indiquant la charge ou les performances, ou un déclenchement à une date et une heure planifiées.

La mise à l’échelle automatique Azure prend en charge de nombreux types de ressources. Pour plus d’informations sur les ressources prises en charge, consultez Ressources prises en charge par la mise à l’échelle automatique.

Cet article décrit certains des modèles courants que vous pouvez utiliser pour mettre à l’échelle vos ressources dans Azure.

Prérequis

Cet article suppose que vous êtes familiarisé avec la mise à l’échelle automatique. Pour plus d’informations, consultez la rubrique Entamer la mise à l'échelle de votre ressource ici.

Mettre à l’échelle selon des métriques

Mettez à l’échelle votre ressource en fonction des métriques produites par la ressource elle-même ou par toute autre ressource. Par exemple :

Mettez à l’échelle votre groupe de machines virtuelles identiques en fonction de l’utilisation du processeur de la machine virtuelle.
Garantissez un nombre minimal d’instances.
Définissez un nombre d’instances maximal.

L’image suivante montre une condition de mise à l’échelle par défaut pour un groupe de machines virtuelles identiques :

L’onglet Règle de mise à l’échelle indique que la source de la métrique est le groupe identique lui-même et que la métrique utilisée est le pourcentage d’utilisation du processeur.
Le nombre minimal d’instances en cours d’exécution est défini sur 2.
Le nombre maximal d’instances est défini sur 10.
Quand le groupe identique démarre, le nombre par défaut d’instances est 3.

Mettre à l’échelle en fonction de la métrique d’une autre ressource

Mettez à l’échelle une ressource en fonction des métriques d’une ressource différente. L’image suivante montre une règle de mise à l’échelle qui met à l’échelle un groupe de machines virtuelles identiques en fonction du nombre de ports alloués sur un équilibreur de charge.

Mettre à l’échelle différemment lors des week-ends

Vous pouvez mettre à l’échelle vos ressources différemment selon les jours de la semaine. Par exemple, vous disposez d’un groupe de machines virtuelles identiques et vous voulez :

Définir un minimum de 3 instances les jours de semaine, avec une mise à l’échelle en fonction des flux entrants
Effectuer un scale-in à 1 instance fixe les week-ends quand il y a moins de trafic

Dans cet exemple :

Le profil du week-end commence à 00:01 le samedi matin et se termine à 04:00 le lundi matin.
Les heures de fin sont laissées vides. Le profil des jours de la semaine se termine au démarrage du profil du week-end, et vice versa.
Le profil par défaut n’est pas pertinent, car aucun laps de temps n’est couvert par les autres profils.

Notes

La création d’un profil périodique sans heure de fin n’est prise en charge que par le biais du portail Azure et des modèles Azure Resource Manager (modèles ARM). Pour plus d’informations sur la création de profils périodiques avec des modèles ARM, consultez Ajouter un profil périodique à l’aide de modèles ARM.

Si l’heure de fin n’est pas incluse dans la commande CLI, une heure de fin par défaut de 23:59 est implémentée en créant une copie du profil par défaut avec la convention de nommage "name": {\"name\": \"Auto created default scale condition\", \"for\": \"<non-default profile name>\"}.

Mettre à l’échelle différemment pendant des événements spécifiques

Vous pouvez définir vos règles de mise à l’échelle et vos limites d’instance différemment pour des événements spécifiques. Par exemple :

Définissez un minimum de 3 instances par défaut.
Pour la semaine du Black Friday, définissez le nombre minimal d’instances sur 10 afin de gérer le trafic prévu.

Mettre à l’échelle en fonction de métriques personnalisées

Mettez à l’échelle en fonction de métriques personnalisées générées par votre application. Par exemple, vous pouvez disposer d’un front-end web et d’un niveau d’API qui communiquent avec le back-end, et vous souhaitez mettre à l’échelle le niveau d’API en fonction des événements personnalisés dans le front-end.

Étapes suivantes

Apprenez-en davantage sur la mise à l’échelle automatique dans les articles suivants :

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