Az azure-beli virtuálisgép-méretezési csoportok automatikus méretezésének áttekintése
Az Azure-beli virtuálisgép-méretezési csoportok növelhetik vagy csökkenthetik az alkalmazást futtató virtuálisgép-példányok számát. A példányok száma többféleképpen frissíthető:
- Méretezési csoport kapacitásának manuális növelése vagy csökkentése
- Beállított ütemezés alapján
- Metrikák küszöbértékén alapuló szabályok szerint
- Automatikusan a prediktív mesterséges intelligencia által felderített használati minták alapján
Ez az automatizált és rugalmas viselkedés csökkenti a felügyeleti többletterhelést az alkalmazás teljesítményének monitorozásához és optimalizálásához. Ez a cikk áttekintést nyújt arról, hogy mely teljesítménymetrikák érhetők el, és milyen műveleteket hajthat végre az automatikus skálázás.
Megjegyzés:
Az automatikus skálázás használatához a méretezési csoport egy virtuálisgép-méretezési profillal van definiálva, amely meghatározza a hozzáadni kívánt példányok konfigurációját. További információ a virtuálisgép-méretezési profilról.
Manuális skálázás
A tulajdonság frissítésével sku.capacity
manuálisan növelheti vagy csökkentheti a virtuálisgép-méretezési csoport példányainak számát.
Azure Portal
- Lépjen egy meglévő virtuálisgép-méretezési csoportra.
- A Gépház területen válassza a Méretezés lapot.
- Ha még nincs kiválasztva, válassza a Manuális méretezés lehetőséget.
- Frissítse a példányok számát.
- Nyomja le a Mentés gombot.
Azure CLI
az vmss scale \
--new-capacity 5 \
--name <scale set name> \
--resource-group <resource group name>
Azure PowerShell
Update-AzVmss `
-SkuCapacity 5 `
-ResourceGroupName <resource group name> `
-VMScaleSetName <scale set name> `
Az automatikus skálázás előnyei
Az alkalmazás növekvő igényeivel párhuzamosan a méretezési csoportban lévő virtuálisgép-példányok terhelése is nő. Ha ez a megnövekedett terhelés konzisztens, nem csupán egy rövid igény, automatikus méretezési szabályokat konfigurálhat a méretezési csoportban lévő virtuálisgép-példányok számának növeléséhez és csökkentéséhez.
Megjegyzés:
Ha automatikus példányjavításokat használ a méretezési csoporthoz, a méretezési csoport példányainak maximális száma 1000 lehet. További információ az automatikus példányjavításokról.
Ezen virtuálisgép-példányok létrehozását és az alkalmazások telepítését követően a méretezési csoport megkezdi a forgalom elosztását közöttük a terheléselosztón keresztül. Beállíthatja, hogy milyen metrikákat ( például processzort vagy memóriát) monitoroz, mennyi ideig kell az alkalmazás terhelésének megfelelnie egy adott küszöbértéknek, és hány virtuálisgép-példányt kell hozzáadnia a méretezési csoporthoz.
Az este vagy a hétvége folyamán az alkalmazás igényei csökkenhetnek. Ha a csökkent terhelés egy adott időtartam alatt állandó, akkor megadhatja, hogy az automatikus skálázási szabály csökkentse a virtuálisgép-példányok számát a méretezési csoportban. A horizontális leskálázási művelet csökkenti a méretezési csoport futtatásának költségeit, mivel csak az aktuális igényt kielégítő számú példányt futtat.
Gazdagépalapú metrikák használata
Létrehozhat automatikus skálázási szabályokat, amelyek a virtuálisgép-példányokból elérhető beépített gazdagépmetrikákat tartalmaznak. A gazdagépmetrikák lehetővé teszik a virtuálisgép-példányok teljesítményének áttekintését egy méretezési csoportban anélkül, hogy további ügynököket és adatgyűjtéseket kellene telepítenie vagy konfigurálnia. Az ezeket a metrikákat használó automatikus skálázási szabályok a processzorhasználat, a memóriaigény vagy a lemezhozzáférés alapján vertikálisan vagy a virtuálisgép-példányok számában is felskálázhatók.
A gazdagépalapú mérőszámokat használó automatikus méretezési szabályok a következő eszközökkel hozhatók létre:
Ha részletesebb teljesítménymetrikákat használó automatikus skálázási szabályokat szeretne létrehozni, telepítheti és konfigurálhatja az Azure diagnosztikai bővítményt virtuálisgép-példányokon, vagy konfigurálhatja az alkalmazást az Alkalmazás Elemzések.
A gazdagépalapú metrikákat, vendég virtuálisgép-metrikákat és az Azure diagnosztikai bővítményt használó automatikus méretezési szabályok és az App Elemzések a következő konfigurációs beállításokat használhatják.
Metrikaforrások
Az automatikus skálázási szabályok az alábbi forrásokból származó metrikákat használhatják:
Metrikaforrás | Use case |
---|---|
Aktuális méretezési csoport | Olyan gazdagépalapú metrikák esetében, amelyeknél nincs szükség további ügynökök telepítésére vagy konfigurálására. |
Storage account | Az Azure diagnosztikai bővítmény teljesítménymetrikákat ír az Azure Storage-ba, amelyeket aztán az automatikus skálázási szabályok aktiválásához használnak fel. |
Service Bus-üzenetsor | Az alkalmazás vagy más összetevők üzeneteket küldhetnek egy Azure Service Bus-üzenetsoron a szabályok aktiválásához. |
Application Insights | Az alkalmazásban telepített rendszerállapot-csomag, amely közvetlenül az alkalmazásból streameli a metrikákat. |
Automatikus skálázási szabályfeltételek
Az automatikus skálázási szabályok létrehozásakor az alábbi gazdagépalapú metrikák érhetők el. Ha az Azure diagnosztikai bővítményt vagy az Alkalmazás Elemzések használja, meghatározza, hogy mely metrikákat monitorozza és használja automatikus skálázási szabályokkal.
Metrika neve |
---|
Százalékos processzorhasználat |
Bejövő hálózat |
Kimenő hálózat |
Lemez olvasási bájtja |
Lemez írási bájtja |
Lemezolvasási műveletek/mp |
Lemezírási műveletek/mp |
Fennmaradó CPU-kreditek |
Felhasznált CPU-kreditek |
Amikor automatikus skálázási szabályokat hoz létre egy adott metrika figyeléséhez, a szabályok az alábbi metrikák összesítési műveleteinek egyikét tekintik meg:
Összesítés típusa |
---|
Átlagos |
Minimum |
Maximum |
Total |
Last |
Gróf |
Az automatikus skálázási szabályok akkor aktiválódnak, ha a metrikákat összehasonlítják a megadott küszöbértékkel az alábbi operátorok egyikével:
Operátor |
---|
Nagyobb mint |
Nagyobb vagy egyenlő |
Kisebb mint |
Kisebb vagy egyenlő |
Egyenlő |
Nem egyenlő |
Műveletek a szabályok aktiválásakor
Automatikus skálázási szabály aktiválásakor a méretezési csoport automatikusan skálázható az alábbi módok egyikével:
Skálázási művelet | Use case |
---|---|
Szám növelése a következővel | Rögzített számú létrehozandó virtuálisgép-példány. Kisebb számú virtuális géppel rendelkező méretezési csoportokban hasznos. |
Százalék növelése | A virtuálisgép-példányok százalékos növekedése. Olyan nagyobb méretezési csoportokhoz használható, ahol a rögzített növekedés nem feltétlenül javítja a teljesítményt. |
A szám növelése a | Hozzon létre annyi virtuálisgép-példányt, amennyi a kívánt maximális mennyiség eléréséhez szükséges. |
Szám csökkentése a következővel | Rögzített számú eltávolítandó virtuálisgép-példány. Kisebb számú virtuális géppel rendelkező méretezési csoportokban hasznos. |
Százalék csökkentése | A virtuálisgép-példányok százalékos csökkenése. Olyan nagyobb méretezési csoportokhoz használható, ahol a rögzített csökkenés nem feltétlenül csökkenti jelentősen az erőforrás-felhasználást és a költségeket. |
Darabszám csökkentése | Távolítsa el a kívánt minimális mennyiség eléréséhez szükséges számú virtuálisgép-példányt. |
Vendég virtuálisgép-metrikák az Azure diagnosztikai bővítményével
Az Azure diagnostics bővítmény egy olyan ügynök, amely egy virtuálisgép-példányon belül fut. Az ügynök figyeli és menti a teljesítménymetrikákat az Azure Storage-ba. Ezek a teljesítménymetrikák részletesebb információkat tartalmaznak a virtuális gép állapotáról, például a lemezek AverageReadTime-járól vagy a CPU-hoz készült PercentIdleTime-ról . Automatikus skálázási szabályokat a virtuális gép teljesítményének részletesebb megismerése alapján hozhat létre, nem csak a processzorhasználat vagy a memóriahasználat százalékos aránya alapján.
Az Azure diagnostics bővítmény használatához létre kell hoznia azure-tárfiókokat a virtuálisgép-példányokhoz, telepítenie kell az Azure diagnosztikai ügynököt, majd konfigurálnia kell a virtuális gépeket, hogy adott teljesítményszámlálókat streameljenek a tárfiókba.
További információt az Azure diagnosztikai bővítmény Linux virtuális gépen vagy Windows virtuális gépen való engedélyezésével kapcsolatos cikkekben talál.
Alkalmazásszintű metrikák az Alkalmazás Elemzések
Az alkalmazások teljesítményének jobb láthatóságához használhatja az Alkalmazás Elemzések. Telepíthet egy kis eszközcsomagot az alkalmazásba, amely figyeli az alkalmazást, és telemetriát küld az Azure-nak. Monitorozhat olyan metrikákat, mint az alkalmazás válaszideje, az oldalbetöltési teljesítmény és a munkamenetek száma. Ezek az alkalmazásmetrikák segítségével részletes és beágyazott szinten hozhat létre automatikus skálázási szabályokat, amikor olyan végrehajtható megállapítások alapján aktiválja a szabályokat, amelyek hatással lehetnek az ügyfélélményre.
Az App Insights programmal kapcsolatos további információért lásd: Mi az Application Insights?.
Ütemezett automatikus skálázás
Az ütemezések alapján automatikus skálázási szabályokat is létrehozhat. Ezek az ütemezésalapú szabályok lehetővé teszik a virtuálisgép-példányok számának automatikus skálázását rögzített időpontokban. Teljesítményalapú szabályok esetén az automatikus skálázási szabályok aktiválása és az új virtuálisgép-példányok kiépítése előtt teljesítménybeli hatással lehet az alkalmazásra. Ha számíthat ilyen igényre, a további virtuálisgép-példányok ki vannak építve, és készen állnak a további ügyfélhasználatra és alkalmazásigényre.
Az alábbi példák olyan forgatókönyvek, amelyek kihasználhatják az ütemezésalapú automatikus skálázási szabályok használatát:
- Automatikusan skálázza fel a virtuálisgép-példányok számát a munkanap elején, amikor az ügyféligények megnőnek. A munkanap végén automatikusan skálázza a virtuálisgép-példányok számát, hogy az egyik napról a másikra minimalizálja az erőforrásköltségeket, ha az alkalmazáshasználat alacsony.
- Ha egy részleg a hónap vagy a pénzügyi ciklus bizonyos szakaszaiban nagy mértékben használ alkalmazásokat, automatikusan skálázza a virtuálisgép-példányok számát a további igények kielégítése érdekében.
- Marketingesemény, promóció vagy ünnepi értékesítés esetén automatikusan skálázhatja a virtuálisgép-példányok számát a várt ügyféligény előtt.
Korlátozások
- Egy adott méretezési csoporthoz legfeljebb 20 automatikus skálázási szabályt használhat.
Következő lépések
A gazdagépalapú metrikákat használó automatikus skálázási szabályokat az alábbi eszközök egyikével hozhatja létre:
A virtuálisgép-példányok kezelésével kapcsolatos információkért lásd : Virtuálisgép-méretezési csoportok kezelése az Azure PowerShell-lel.
Ha tudni szeretné, hogyan hozhat létre riasztásokat az automatikus skálázási szabályok aktiválásakor, olvassa el az E-mailek és webhookok riasztási értesítéseinek automatikus skálázási műveletekkel való elküldése az Azure Monitorban című témakört. Az auditnaplókkal e-mail- és webhookriasztási értesítéseket is küldhet az Azure Monitorban.
Visszajelzés
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ:Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: