Visão geral
Este laboratório mostra como usar o Auto Scaling para executar automaticamente instâncias do Amazon EC2 em resposta às condições que você especifica. Teste o Auto Scaling encerrando uma instância em execução e observe o Auto Scaling criar automaticamente uma instância de substituição.
Tópicos abordados
Ao final do laboratório, você poderá:
- Criar um modelo de execução
- Criar um grupo de Auto Scaling
- Testar a infraestrutura de Auto Scaling
- Ver os resultados de execução do Auto Scaling
Pré-requisitos
Este laboratório prático requer que você já esteja familiarizado com a execução de instâncias do Amazon EC2 e já tenha criado e utilizado pares de chaves e grupos de segurança.
Apresentando as tecnologias
AUTO SCALING DO AMAZON EC2
O Auto Scaling ajuda a garantir que você tenha o número correto de instâncias do Amazon EC2 disponíveis para processar a carga de trabalho da aplicação. Você cria coleções de instâncias do EC2, chamadas de grupos de Auto Scaling.
- Você pode especificar o número mínimo de instâncias em cada grupo de Auto Scaling e o Auto Scaling garante que o grupo nunca fique abaixo desse tamanho.
- Você pode especificar o número máximo de instâncias em cada grupo de Auto Scaling e o Auto Scaling garante que o grupo nunca fique acima desse limite.
Se você especificar uma capacidade desejada, o Auto Scaling garantirá que o grupo sempre tenha um número fixo de instâncias.
Se você especificar políticas de escalabilidade, o Auto Scaling executará novas instâncias ou encerrará instâncias existentes quando a demanda na aplicação aumentar ou diminuir.
O Auto Scaling executa somente novas instâncias ou encerra instâncias existentes. Ele não interrompe ou inicia instâncias.
GRUPO DE AUTO SCALING
As instâncias do EC2 são organizadas em grupos de Auto Scaling para serem tratadas como uma unidade lógica para fins de escalabilidade e gerenciamento. Ao criar um grupo de Auto Scaling, você pode especificar o número mínimo, máximo e desejado de instâncias do EC2.
MODELO DE EXECUÇÃO
Os modelos de execução permitem que você armazene parâmetros de execução de modo que não precise especificá-los cada vez que uma instância é executada. Por exemplo, um modelo de execução pode conter o ID da AMI, o tipo de instância e as configurações de rede geralmente usadas para executar instâncias. Ao executar uma instância usando o console do Amazon EC2, um AWS SDK ou uma ferramenta de linha de comando, você pode especificar o modelo de execução a ser usado.
PLANOS DE ESCALABILIDADE
Um plano de escalabilidade informa o Auto Scaling quando e como escalar. Os tipos de planos são:
- Manter os níveis de instância atuais sempre: o Auto Scaling executa uma verificação de integridade periódica nas instâncias em execução em um grupo de Auto Scaling. Quando o Auto Scaling encontra uma instância não íntegra, ele a encerra e executa uma nova.
- Escalabilidade manual: é a maneira mais básica para escalar seus recursos. Você especifica uma alteração na capacidade máxima, mínima ou desejada do grupo do Auto Scaling. O Auto Scaling gerencia o processo de criação ou encerramento de instâncias para manter a capacidade atualizada.
- Escala baseada em uma programação: às vezes, você sabe exatamente quando precisará aumentar ou diminuir o número de instâncias em seu grupo, simplesmente por que essa necessidade surge em uma programação previsível. Escalabilidade por programação significa que as ações de escalabilidade são executadas automaticamente como uma função de data e hora.
- Escalar com base na demanda: define parâmetros que controlam o processo de Auto Scaling. Por exemplo, você pode criar uma política que requeira o aumento de sua frota de instâncias EC2 sempre que a taxa de utilização média da CPU esteja acima de 90% por 15 minutos. Isso é útil quando você pode definir como quer escalonar em resposta a mudanças nas condições, mas não sabe quando essas condições mudarão. Configure o Auto Scaling para responder para você.
PREÇOS PARA AUTO SCALING
Não há taxas adicionais com o Auto Scaling. Você só paga pelas instâncias do Amazon EC2 executadas.
