Az azure-beli automatikus skálázás áttekintése
Ez a cikk az Azure Monitor automatikus skálázási funkcióját és annak előnyeit ismerteti.
Az automatikus skálázás számos erőforrástípust támogat. A támogatott erőforrásokról további információt a támogatott erőforrások automatikus méretezése című témakörben talál.
Feljegyzés
A rendelkezésre állási csoportok a korlátozott támogatással rendelkező virtuális gépek régebbi skálázási funkciói. Javasoljuk, hogy migráljon az Azure-beli virtuálisgép-méretezési csoportokba a gyorsabb és megbízhatóbb automatikus skálázási támogatás érdekében.
Mi az automatikus skálázás?
Az automatikus skálázás olyan szolgáltatás, amellyel automatikusan hozzáadhat és eltávolíthat erőforrásokat az alkalmazás terhelésének megfelelően.
Amikor az alkalmazás nagyobb terhelést tapasztal, az automatikus skálázás erőforrásokat ad hozzá a megnövekedett terhelés kezeléséhez. Alacsony terhelés esetén az automatikus skálázás csökkenti az erőforrások számát, ami csökkenti a költségeket. Az alkalmazást skálázhatja olyan metrikák alapján, mint a processzorhasználat, az üzenetsor hossza és a rendelkezésre álló memória. Ütemezés alapján is skálázhat. A metrikák és az ütemezések szabályokban vannak beállítva. A szabályok tartalmazzák az alkalmazás futtatásához szükséges erőforrások minimális szintjét és a maximálisan túllépendő erőforrásokat.
Skálázza fel például az alkalmazást úgy, hogy virtuális gépeket ad hozzá, ha a virtuális gépenkénti átlagos processzorhasználat meghaladja a 70%-ot. Skálázza vissza a virtuális gépek eltávolításával, amikor a processzorhasználat 40%-ra csökken.
Ha a szabályok feltételei teljesülnek, egy vagy több automatikus skálázási művelet aktiválódik, virtuális gépek hozzáadásával vagy eltávolításával. Más műveleteket is végrehajthat, például e-maileket, értesítéseket vagy webhookokat küldhet más rendszerek folyamatainak aktiválásához.
Vízszintes és függőleges skálázás
Az automatikus skálázás be- és ki- vagy horizontálisan skálázható. A horizontális skálázás az erőforráspéldányok számának növelését vagy csökkentését jelzi. Egy virtuálisgép-méretezési csoport esetében például a horizontális felskálázás további virtuális gépek hozzáadását jelenti. A méretezés a virtuális gépek eltávolítását jelenti. A horizontális skálázás rugalmas felhőbeli helyzetben, mivel nagy számú virtuális gép futtatására használható a terhelés kezelésére.
Az automatikus skálázás nem támogatja a függőleges skálázást. Ezzel szemben a vertikális fel- és leskálázás, illetve a vertikális skálázás ugyanazt a számú erőforráspéldányt tartja állandónak, de nagyobb kapacitást biztosít számukra a memória, a processzorsebesség, a lemezterület és a hálózat tekintetében. A vertikális skálázást a nagyobb hardverek rendelkezésre állása korlátozza, ami végül eléri a felső korlátot. A hardverek mérete régiónként eltérő az Azure-ban. A vertikális skálázáshoz a virtuális gép újraindítása is szükséges lehet a skálázási folyamat során.
Ha a szabályok feltételei teljesülnek, egy vagy több automatikus skálázási művelet aktiválódik, virtuális gépek hozzáadásával vagy eltávolításával. Más műveleteket is végrehajthat, például e-maileket, értesítéseket vagy webhookokat küldhet más rendszerek folyamatainak aktiválásához.
Prediktív automatikus skálázás
A prediktív automatikus skálázás gépi tanulással segít kezelni és skálázni a virtuálisgép-méretezési csoportokat ciklikus számítási feladatmintákkal. Előrejelezi a virtuálisgép-méretezési csoport processzorterhelését a korábbi cpu-használati minták alapján. A méretezési csoport ezután időben felskálázható az előrejelzett igények kielégítése érdekében.
Automatikus méretezés beállítása
Az automatikus skálázást az alábbiak segítségével állíthatja be:
Erőforrás-metrikák
Az erőforrások olyan metrikákat hoznak létre, amelyeket az automatikus méretezési szabályok használnak a skálázási események aktiválásához. A virtuálisgép-méretezési csoportok az Azure diagnosztikai ügynökök telemetriai adatait használják metrikák létrehozásához. A Azure-alkalmazás Szolgáltatás és az Azure Cloud Services Web Apps szolgáltatásának telemetriai adatai közvetlenül az Azure-infrastruktúrából származnak. Egyes gyakran használt metrikák közé tartozik a processzorhasználat, a memóriahasználat, a szálszám, az üzenetsor hossza és a lemezhasználat. Az elérhető metrikák listájáért tekintse meg az automatikus skálázási gyakori metrikákat.
Egyénimetrikák
Használja az alkalmazás által létrehozott saját egyéni metrikákat. Úgy konfigurálja az alkalmazást, hogy metrikákat küldjön az Application Insightsnak, hogy ezek a metrikák alapján dönthesse el, mikor skáláz.
Idő
Ütemezésalapú szabályok beállítása skálázási események aktiválásához. Ütemezésalapú szabályokat akkor használjon, ha időmintákat lát a terhelésben, és skálázni szeretne, mielőtt a terhelés várható változása bekövetkezne.
Szabályok
A szabályok meghatározzák a skálázási esemény indításához szükséges feltételeket, a skálázás irányát és a skálázandó mennyiséget. Több szabály kombinálása különböző metrikákkal, például a PROCESSZORhasználattal és az üzenetsor hosszával. Profilonként legfeljebb 10 szabályt definiálhat.
A szabályok a következőek lehetnek:
- Metrikaalapú: Metrikaértéken alapuló eseményindító, például 50% feletti processzorhasználat esetén.
- Időalapú: Eseményindító ütemezés alapján, például minden szombaton 8:00-kor.
Az automatikus skálázás felskálázható, ha valamelyik szabály teljesül. Az automatikus skálázás csak akkor skálázható, ha az összes szabály teljesül. A logikai operátorok esetében az OR operátor több szabmánnyal való horizontális felskálázásra szolgál. Az AND operátor több szabálysal való skálázáshoz használható.
Műveletek és automatizálás
A szabályok egy vagy több műveletet aktiválhatnak. A műveletek a következők:
- Skálázás: Erőforrások méretezése be- vagy kifelé.
- E-mail: Küldjön e-mailt az előfizetés rendszergazdáinak, társadminisztrátorainak és/vagy bármely más e-mail-címnek.
- Webhookok: Webhookok meghívása több összetett művelet elindításához az Azure-on belül vagy kívül. Az Azure-ban a következőt végezheti el:
- Azure Automation-runbook indítása.
- Azure-függvény meghívása.
- Azure-logikai alkalmazás aktiválása.
Automatikus skálázási beállítások
Az automatikus méretezési beállítások olyan méretezési feltételeket tartalmaznak, amelyek szabályokat, korlátokat, ütemezéseket és értesítéseket határoznak meg. Adjon meg egy vagy több méretezési feltételt a beállításokban és egy értesítési beállításban.
Az automatikus skálázás a következő terminológiát és struktúrát használja.
| Felhasználói felület | JSON/CLI | Leírás |
|---|---|---|
| Skálázási feltételek | Profilok | Szabályok, példánykorlátok és ütemezések gyűjteménye egy metrika vagy idő alapján. Megadhat egy vagy több méretezési feltételt vagy profilt. Automatikus méretezési beállításonként legfeljebb 20 profil definiálása. |
| Szabályok | szabályok | A skálázási műveletet kiváltó idő vagy metrikák alapján létrehozott feltételek készlete. A felskálázási és a vertikális felskálázási műveletekre is meghatározhat egy vagy több szabályt. Profilonként legfeljebb 10 szabályt definiálhat. |
| Példánykorlátok | capacity | Minden méretezési feltétel vagy profil meghatározza az adott profil alatt futtatható példányok alapértelmezett, maximális és minimális számát. |
| Ütemezés | recurrence | Azt jelzi, hogy az automatikus skálázás mikor lép érvénybe ezt a méretezési feltételt vagy profilt. Több skálázási feltétellel is rendelkezhet, amelyek lehetővé teszik a különböző és egymást átfedő követelmények kezelését. Például különböző skálázási feltételekkel rendelkezhet a nap különböző időszakaiban vagy a hét napjaiban. |
| Notify | értesítés | Meghatározza az automatikus skálázási esemény bekövetkezésekor küldendő értesítéseket. Az automatikus skálázás egy vagy több e-mail-címet értesíthet, vagy hívást kezdeményezhet egy vagy több webhook használatával. Több webhookot is konfigurálhat a JSON-ban, de csak egyet a felhasználói felületen. |
A konfigurálható mezők és leírások teljes listája elérhető az automatikus skálázási REST API-ban.
Példakódokért lásd:
- Oktatóanyag: Virtuálisgép-méretezési csoport automatikus méretezése az Azure CLI-vel
- Oktatóanyag: Virtuálisgép-méretezési csoport automatikus méretezése Azure-sablonnal
Támogatott szolgáltatások az automatikus skálázáshoz
Az automatikus skálázás az alábbi szolgáltatásokat támogatja.
| Szolgáltatás | Séma és dokumentáció |
|---|---|
| Azure-beli virtuális gépek méretezési csoportjai | Az Azure-beli virtuálisgép-méretezési csoportokkal végzett automatikus skálázás áttekintése |
| Az Azure App Service Web Apps szolgáltatása | WebAlkalmazások skálázása |
| Azure API Management szolgáltatás | Az Azure API Management-példány automatikus skálázása |
| Azure Data Explorer-fürtök | Az Azure Data Explorer-fürtök skálázásának kezelése a változó igényeknek megfelelően |
| Azure Stream Analytics | Automatikus skálázási streamelési egységek (előzetes verzió) |
| Azure SignalR Service (prémium szintű) | Azure SignalR-szolgáltatás egységeinek automatikus méretezése |
| Azure Machine Learning-munkaterület | Online végpont automatikus méretezése |
| Azure Spring Apps | Automatikus skálázás beállítása alkalmazásokhoz |
| Azure Media Services | Automatikus skálázás a Media Servicesben |
| Azure Service Bus | Azure Service Bus-névtér üzenetkezelési egységeinek automatikus frissítése |
Következő lépések
Az automatikus skálázásról az alábbi forrásokból tudhat meg többet:
- Az Azure Monitor gyakori metrikáinak automatikus méretezése
- Automatikus skálázási műveletek használata e-mail- és webhookriasztási értesítések küldéséhez
- Oktatóanyag: Virtuálisgép-méretezési csoport automatikus méretezése az Azure CLI-vel
- Oktatóanyag: Virtuálisgép-méretezési csoport automatikus méretezése az Azure PowerShell-lel
- Automatikus skálázási PARANCSSOR-referencia
- ARM sablon erőforrás meghatározása
- PowerShell Az.Monitor-referencia
- REST API-referencia: Automatikus skálázási beállítások