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Skalierung basierend auf Amazon SQS

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Ihre Auto-Scaling-Gruppe als Reaktion auf Änderungen der Systemauslastung in einer Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)-Warteschlange skalieren. Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon SQS finden Sie im Amazon Simple Queue Service-Entwicklerhandbuch.

Es gibt einige Szenarien, in denen Sie als Reaktion auf Aktivitäten in einer Amazon SQS-Warteschlange eine Skalierung erwägen könnten. Angenommen, Sie haben eine Webanwendung, mit der Benutzer Bilder hochladen und online verwenden können. In diesem Szenario erfordert jedes Image eine Größenanpassung und Codierung, bevor es veröffentlicht werden kann. Die App wird auf EC2-Instances einer Auto-Scaling-Gruppe ausgeführt und ist für die Verarbeitung Ihrer typischen Upload-Raten konfiguriert. Fehlerhafte Instances werden beendet und ersetzt, um stets dieselbe Anzahl an Instances zu nutzen. Die App platziert die Raw-Bitmap-Daten der Bilder in eine SQS-Warteschlange für die Verarbeitung. Sie verarbeitet die Bilder und veröffentlicht die verarbeiteten Bilder, wo sie von Benutzern angezeigt werden können. Die Architektur für dieses Szenario funktioniert gut, wenn die Anzahl der Image-Uploads nicht im Laufe der Zeit variiert. Wenn sich die Anzahl der Uploads jedoch mit der Zeit ändert, könnten Sie eine dynamische Skalierung in Betracht ziehen, um die Kapazität Ihrer Auto-Scaling-Gruppe zu skalieren.

Zielverfolgung mit der richtigen Metrik verwenden

Wenn Sie eine Skalierungsrichtlinie für die Ziel-Nachverfolgung verwenden, die auf einer benutzerdefinierten Amazon SQS-Warteschlangenmetrik basiert, kann die dynamische Skalierung eine effektivere Anpassung an die Bedarfskurve Ihrer Anwendung vornehmen. Weitere Informationen zum Auswählen von Metriken für die Zielverfolgung finden Sie unter Auswahl von Metriken.

Das Problem bei der Verwendung einer CloudWatch Amazon SQS-Metrik wie ApproximateNumberOfMessagesVisible für die Zielverfolgung besteht darin, dass sich die Anzahl der Nachrichten in der Warteschlange möglicherweise nicht proportional zur Größe der Auto Scaling Scaling-Gruppe ändert, die Nachrichten aus der Warteschlange verarbeitet. Das liegt daran, dass die Anzahl der Nachrichten in der SQS-Warteschlange nicht alleine die Anzahl der erforderlichen Instances definiert. Tatsächlich kann die Anzahl der Instances in Ihrer Auto-Scaling-Gruppe von mehreren Faktoren abhängen, einschließlich der für die Verarbeitung einer Nachricht benötigten Zeit und der akzeptablen zeitlichen Latenz (Warteschlangenverzögerung).

Die Lösung besteht darin, eine Rückstand pro Instance-Metrik zu verwenden, deren Zielwert der zulässige Rückstand pro Instance ist, der aufrechterhalten werden soll. Sie können diese Zahlen wie folgt berechnen:

Ein Beispiel: Angenommen, Sie verfügen über eine Auto-Scaling-Gruppe mit 10 Instances und die Anzahl sichtbarer Nachrichten in der Warteschlange (ApproximateNumberOfMessages) ist 1 500. Wenn die durchschnittliche Verarbeitungszeit pro Nachricht 0,1 Sekunden beträgt und die längste akzeptable Latenz 10 Sekunden ist, dann ist der zulässige Rückstand pro Instance 10/0,1, was 100 Nachrichten entspricht. Dies bedeutet, dass 100 der Zielwert für Ihre Ziel-Nachverfolgungsrichtlinie ist. Wenn der Rückstand pro Instance den Zielwert erreicht, wird ein Aufskalierungsereignis ausgelöst. Da der Rückstand pro Instance bereits bei 150 Nachrichten liegt (1 500 Nachrichten / 10 Instances), wird Ihre Gruppe um fünf Instances aufskaliert, um die Proportion zum Zielwert beizubehalten.

Die folgenden Verfahren veranschaulichen, wie Sie die benutzerdefinierte Metrik veröffentlichen und die Skalierungsrichtlinie für die Ziel-Nachverfolgung erstellen, die Ihre Auto-Scaling-Gruppe zum Skalieren basierend auf diesen Berechnungen konfiguriert.

Es gibt drei Hauptkomponenten dieser Konfiguration:

Das folgende Diagramm illustriert die Architektur dieser Konfiguration.

Einschränkungen und Voraussetzungen

Um diese Konfiguration verwenden zu können, müssen Sie die folgenden Einschränkungen beachten:

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie das AWS CLI für die Aufgaben verwenden, die Sie ausführen müssen. Um beispielsweise metrische Daten abzurufen, die die aktuelle Nutzung der Warteschlange widerspiegeln, verwenden Sie den get-queue-attributesSQS-Befehl. Stellen Sie sicher, dass die CLI installiert und konfiguriert ist.

Bevor Sie beginnen, müssen Sie über eine Amazon SQS-Warteschlange verfügen. In den folgenden Abschnitten wird davon ausgegangen, dass Sie bereits über eine Warteschlange (Standard oder FIFO), eine Auto-Scaling-Gruppe und EC2-Instances mit der Anwendung verfügen, welche die Warteschlange verwendet. Weitere Informationen zu Amazon SQS, finden Sie unter Entwicklerhandbuch für Amazon Simple Queue Service.

Konfigurieren der Skalierung basierend auf Amazon SQS

Schritt 1: Erstellen Sie eine CloudWatch benutzerdefinierte Metrik

Eine benutzerdefinierte Metrik wird mit einem Metriknamen und Namespace Ihrer Wahl definiert. Namespaces für benutzerdefinierte Metriken können nicht mit AWS/ beginnen. Weitere Informationen zum Veröffentlichen von benutzerdefinierten Metriken finden Sie unter dem Thema Veröffentlichen von benutzerdefinierten Kennzahlen im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Gehen Sie wie folgt vor, um die benutzerdefinierte Metrik zu erstellen, indem Sie zunächst die Informationen aus Ihrem AWS Konto lesen. Berechnen Sie dann den Rückstand pro Instance-Metrik, wie in einem früheren Abschnitt empfohlen. Veröffentlichen Sie diese Zahl abschließend mit CloudWatch einer Genauigkeit von 1 Minute. Wenn möglich, empfehlen wir dringend, anhand von Metriken mit einer Granularität von 1 Minute zu skalieren, um eine schnellere Reaktion auf Änderungen der Systemauslastung zu gewährleisten.

Nachdem Ihre Anwendung die gewünschte Metrik ausgegeben hat, werden die Daten an gesendet. CloudWatch Die Metrik ist in der CloudWatch Konsole sichtbar. Sie können darauf zugreifen, indem Sie sich bei der anmelden AWS Management Console und zu der CloudWatch Seite navigieren. Anschließend können Sie die Metrik anzeigen, indem Sie zur Seite der Metriken navigieren oder im Suchfeld danach suchen. Informationen zum Anzeigen von Metriken finden Sie unter Verfügbare Metriken anzeigen im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Schritt 2: Erstellen einer Skalierungsrichtlinie für die Ziel-Nachverfolgung

Die von Ihnen erstellte Metrik kann jetzt zu einer Skalierungsrichtlinie für die Zielnachverfolgung hinzugefügt werden.

Schritt 3: Testen Ihrer Skalierungsrichtlinie

Wenn die Einrichtung abgeschlossen ist, überprüfen Sie, ob Ihre Skalierungsrichtlinie funktioniert. Sie testen sie, indem Sie die Anzahl der Nachrichten in der SQS-Warteschlange vergrößern und dann prüfen, ob die Auto-Scaling-Gruppe eine weitere EC2-Instance gestartet hat. Gleichermaßen testen Sie sie, indem Sie die Anzahl der Nachrichten in der SQS-Warteschlange verkleinern und dann prüfen, ob die Auto-Scaling-Gruppe eine EC2-Instance beendet hat.

Amazon SQS und Instance-Skaliterungsschutz

Sofern beim Beenden einer Instance noch nicht verarbeitete Nachrichten vorhanden sind, werden diese an die SQS-Warteschlange zurückgegeben und können von einer anderen ausgeführten Instance verarbeitet werden. Für Anwendungen, in denen Aufgaben mit langer Ausführung ausgeführt werden, können Sie optional den Instance-Scale-in-Schutz verwenden, um die Kontrolle darüber zu haben, welche Warteschlangen-Worker beendet werden, wenn Ihre Auto-Scaling-Gruppe skaliert wird.

Der folgende Pseudocode zeigt eine Möglichkeit zum Schutz langjähriger, warteschlangengesteuerter Worker-Prozesse vor Scale-In-Beendigung.

while (true)
{
  SetInstanceProtection(False);
  Work = GetNextWorkUnit();
  SetInstanceProtection(True);
  ProcessWorkUnit(Work);
  SetInstanceProtection(False);
}

Weitere Informationen finden Sie unter Entwerfen Sie Ihre Anwendungen auf Amazon EC2 Auto Scaling, um die Instance-Beendigung ordnungsgemäß zu handhaben.