《阿里云认证的解析与实战-云计算ACP认证》——云计算ACP训练营第4天——二、弹性伸缩AS

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 《阿里云认证的解析与实战-云计算ACP认证》——云计算ACP训练营第4天——二、弹性伸缩AS

1. 背景

 

场景1:某视频公司,春晚或每周五热门节目来临时,如临大敌,需要按负载自动弹性伸缩。

场景2:某视频直播公司,无法预估业务负载情况,需要根据CPU利用率、Load、带宽利用率,自动弹性伸缩。

场景3:某游戏公司,每天中午12点,每天晚上6点-9点,需要定时扩容。

 

image.png

基于以上问题,在不使用弹性伸缩时,一般会有两种解决方式:

 

image.png

 

1) 超配资源:根据业务需求最高点峰值配置资源,这种方式解决了资源不够的情况,但也造成了资源的浪费。

2) 人工伸缩:以人工操作增减资源,但由于人工操作有滞后的情况,在某些时间点业务负载高于资源配置,会造成系统不稳定。

 

因此,需要一种系统自动伸缩的方式来配置资源,满足业务需求的变化。

 

2. AutoScaling(AS)介绍

 

1) 什么是弹性伸缩AS(AutoScaling)

 

弹性伸缩(AutoScaling,简称AS)是一种服务,可以自动调整弹性计算资源(ECS),以满足业务需求的变化。

 

应用场景:弹性扩张、弹性收缩、弹性自愈(即健康检查)。

 image.png

 弹性扩张                                                 弹性自愈

2) 工作原理

 

image.png 

弹性伸缩工作原理

 

弹性伸缩本质上是一组ECS实例集合,它可以根据用户指定的扩缩容策略(比如基于某些监控指标),在业务非高峰时,自动完成实例的创建;在业务低谷时,自动释放多余实例,最终实现业务的高可用。

 

工作原理解析

 

如果某Web应用使用ECS实例处理业务请求,系统架构分为三层(如上图右侧虚线框)。其中,最上层的负载均衡,负责将客户端的请求转发给伸缩组内的ECS实例;中间层的伸缩组内的ECS实例,负责处理客户端请求;最下层的RDS数据库,负责存储来自ECS实例的业务数据。

 

通过弹性伸缩调整中间层ECS实例数量,从而自动调整业务请求能力,具体流程如下:

 

a) 弹性伸缩在符合各种任务模式下自动伸缩触发任务:

 

定时任务:创建定时任务,在指定时间执行指定伸缩规则。

自定义任务:手动进行弹性伸缩,包括手动执行伸缩规则,或者手动添加、移出或者删除已有的ECS实例。

健康检查任务:如果在伸缩组开启健康检查功能,伸缩组会定期检查ECS实例的运行状态,如果发现一台ECS实例未处于运行中状态,则判定该ECS实例为不健康实例并移出。

云监控任务:基于云监控性能指标(例如CPU使用率)创建报警任务,比如例如伸缩组内所有ECS实例的CPU平均值大于80%时触发报警。

 

b) 通过ExecuteScalingRule接口触发伸缩规则。

c) 创建伸缩活动:根据需要增加的ECS实例数量、实例配置信息、需要配置的负载均衡实例和RDS实例创建伸缩活动。

d) 在伸缩活动中,自动创建实例并配置负载均衡和RDS

e) 启动伸缩组的冷却功能,待冷却时间完成后,该伸缩组才能接收新的执行伸缩规则请求。

 

注意

冷却时间只适用于云监控的动态模式,其他模式不受影响。

 

3) AutoScaling的组成

 

伸缩组:具有相同应用场景的ECS的集合。定义组内ECS实例数的最大值、最小值及其相关联的SLB和RDS。

伸缩配置:用于弹性伸缩的ECS的配置。

伸缩规则:具体的扩展或收缩操作,例如加入或移出N个ECS实例。

触发任务:定时任务,报警任务。

伸缩活动:伸缩规则成功触发后,就会产生一条伸缩活动。

 

3. AutoScaling配置流程

 

1) 创建伸缩组

2) 创建伸缩配置

3) 启用伸缩组

4) 创建伸缩规则

5) 创建定时任务

6) 创建报警任务

 

4. 最佳实践:多种伸缩模式结合

 

各种伸缩模式无排他性,可以组合使用。

 

image.png 

 

5. 应用场景

 

场景1:高弹性web应用服务

 

业务类型

 

如果弹性Web应用服务存在明显的峰谷变化(比如视频应用每天晚上9点到12点之间访问量会突增),无需提前准备大量云服务器,只需通过配置弹性伸缩组及合适的伸缩策略,系统能根据设置的伸缩策略自动地调整(增加或减少)云服务器资源的数量,在确保Web应用稳定提供服务的同时,大大降低系统稳定行的成本。

image.png

 

场景2:高可用计算集群部署

 

业务类型

 

如果使用云服务器作为分布式大数据的计算节点,或服务检索服务器的后端计算集群,该计算集群需要具备高可用性,且能随着负载的变化动态调整的能力。只需通过配置弹性伸缩的动态伸缩模式,系统会根据指定指标(比如CPU使用率)的阈值自动地增加或减少云服务器的数量;同时,系统还会自动检测云服务器的健康状态,将不健康的实例移除,并启用新实例,确保该集群的高可用性。

 

image.png

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