Auto Scaling Valkey dan Redis OSS cluster

Prasyarat

ElastiCache Auto Scaling terbatas pada hal-hal berikut:

• Valkey atau Redis OSS (mode cluster diaktifkan) cluster yang menjalankan Valkey 7.2 dan seterusnya, atau menjalankan Redis OSS 6.0 dan seterusnya

• Tiering data (mode cluster diaktifkan) cluster yang menjalankan Valkey 7.2 dan seterusnya, atau menjalankan Redis OSS 7.0.7 dan seterusnya

• Ukuran instans - Besar, XLarge, 2 XLarge

• Kelompok tipe instans - R7g, R6g, R6gd, R5, M7g, M6g, M5, C7gn

• Auto Scaling in ElastiCache tidak didukung untuk kluster yang berjalan di Datastores Global, Outposts, atau Local Zones.

Mengelola Kapasitas Secara Otomatis dengan ElastiCache Auto Scaling dengan Valkey atau Redis OSS

ElastiCache auto scaling dengan Valkey atau Redis OSS adalah kemampuan untuk menambah atau mengurangi pecahan atau replika yang diinginkan dalam layanan Anda secara otomatis. ElastiCache ElastiCache memanfaatkan layanan Application Auto Scaling untuk menyediakan fungsionalitas ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat Application Auto Scaling. Untuk menggunakan penskalaan otomatis, Anda menentukan dan menerapkan kebijakan penskalaan yang menggunakan CloudWatch metrik dan nilai target yang Anda tetapkan. ElastiCache auto scaling menggunakan kebijakan untuk menambah atau mengurangi jumlah instance sebagai respons terhadap beban kerja aktual.

Anda dapat menggunakan AWS Management Console untuk menerapkan kebijakan penskalaan berdasarkan metrik yang telah ditentukan sebelumnya. Sebuah predefined metric didefinisikan dalam penghitungan sehingga Anda dapat menentukannya dengan nama dalam kode atau menggunakannya dalam AWS Management Console. Metrik kustom tidak tersedia untuk pilihan menggunakan AWS Management Console. Atau, Anda dapat menggunakan Application Auto Scaling API AWS CLI atau Application Auto Scaling untuk menerapkan kebijakan penskalaan berdasarkan metrik yang telah ditentukan atau kustom.

ElastiCache untuk Valkey dan Redis OSS mendukung penskalaan untuk dimensi berikut:

• Serpihan – Secara otomatis menambahkan/menghapus serpihan di klaster yang mirip dengan resharding online secara manual. Dalam hal ini, penskalaan ElastiCache otomatis memicu penskalaan atas nama Anda.

• Replika - add/remove replicas in the cluster similar to manual Increase/Decrease replica operations. ElastiCache auto scaling for Valkey and Redis OSS adds/removes Replika secara otomatis secara seragam di semua pecahan di cluster.

ElastiCache untuk Valkey dan Redis OSS mendukung jenis kebijakan penskalaan otomatis berikut:

• Kebijakan penskalaan pelacakan target – Tambah atau kurangi jumlah serpihan/replika yang dijalankan layanan Anda berdasarkan nilai target untuk metrik tertentu. Hal ini serupa dengan cara termostat mempertahankan suhu rumah Anda. Anda memilih suhu dan termostat melakukan sisanya.

• Penskalaan terjadwal untuk aplikasi Anda. — ElastiCache untuk Valkey dan Redis OSS auto scaling dapat menambah atau mengurangi jumlah shard/replika yang dijalankan layanan Anda berdasarkan tanggal dan waktu.

Langkah-langkah berikut merangkum proses ElastiCache penskalaan otomatis Valkey dan Redis OSS seperti yang ditunjukkan pada diagram sebelumnya:

1. Anda membuat kebijakan penskalaan ElastiCache otomatis untuk Grup Replikasi Anda.

2. ElastiCache auto scaling menciptakan sepasang CloudWatch alarm atas nama Anda. Setiap pasangan merepresentasikan batas atas dan bawah Anda untuk metrik. CloudWatch Alarm ini dipicu ketika penggunaan aktual cluster menyimpang dari penggunaan target Anda untuk jangka waktu yang berkelanjutan. Anda dapat melihat alarm di konsol.

3. Jika nilai metrik yang dikonfigurasi melebihi pemanfaatan target Anda (atau berada di bawah target) untuk jangka waktu tertentu, CloudWatch memicu alarm yang memanggil penskalaan otomatis untuk mengevaluasi kebijakan penskalaan Anda.

4. ElastiCache auto scaling mengeluarkan permintaan Modify untuk menyesuaikan kapasitas cluster Anda.

5. ElastiCache memproses permintaan Modify, secara dinamis meningkatkan (atau mengurangi) kapasitas Shards/Replicas cluster sehingga mendekati pemanfaatan target Anda.

Untuk memahami cara kerja ElastiCache Auto Scaling, misalkan Anda memiliki cluster bernama. UsersCluster Dengan memantau CloudWatch metrikUsersCluster, Anda menentukan pecahan Max yang dibutuhkan cluster saat lalu lintas berada di puncaknya dan Min Shards saat lalu lintas berada pada titik terendah. Anda juga menentukan nilai target untuk pemanfaatan CPU untuk UsersCluster cluster. ElastiCache auto scaling menggunakan algoritma pelacakan targetnya untuk memastikan bahwa pecahan yang UsersCluster disediakan disesuaikan sesuai kebutuhan sehingga pemanfaatan tetap pada atau mendekati nilai target.

catatan

Penskalaan mungkin membutuhkan waktu yang nyata dan akan membutuhkan sumber daya klaster tambahan agar pecahan dapat diseimbangkan kembali. ElastiCache Auto Scaling memodifikasi pengaturan sumber daya hanya jika beban kerja sebenarnya tetap meningkat (atau tertekan) selama beberapa menit. Algoritma pelacakan target penskalaan otomatis berupaya menjaga pemanfaatan target pada atau mendekati nilai yang Anda pilih dalam jangka panjang.

Izin IAM Diperlukan untuk Auto Scaling

ElastiCache untuk Valkey dan Redis OSS Auto Scaling dimungkinkan oleh kombinasi,, dan Application CloudWatch Auto ElastiCache Scaling. APIs Cluster dibuat dan diperbarui dengan ElastiCache, alarm dibuat dengan CloudWatch, dan kebijakan penskalaan dibuat dengan Application Auto Scaling. Selain izin IAM standar untuk membuat dan memperbarui cluster, pengguna IAM yang mengakses pengaturan Auto ElastiCache Scaling harus memiliki izin yang sesuai untuk layanan yang mendukung penskalaan dinamis. Pengguna IAM harus memiliki izin untuk menggunakan tindakan yang ditunjukkan dalam contoh kebijakan berikut:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "application-autoscaling:*",
                "elasticache:DescribeReplicationGroups",
                "elasticache:ModifyReplicationGroupShardConfiguration",
                "elasticache:IncreaseReplicaCount",
                "elasticache:DecreaseReplicaCount",
                "elasticache:DescribeCacheClusters",
                "elasticache:DescribeCacheParameters",
                "cloudwatch:DeleteAlarms",
                "cloudwatch:DescribeAlarmHistory",
                "cloudwatch:DescribeAlarms",
                "cloudwatch:DescribeAlarmsForMetric",
                "cloudwatch:GetMetricStatistics",
                "cloudwatch:ListMetrics",
                "cloudwatch:PutMetricAlarm",
                "cloudwatch:DisableAlarmActions",
                "cloudwatch:EnableAlarmActions",
                "iam:CreateServiceLinkedRole",
                "sns:CreateTopic",
                "sns:Subscribe",
                "sns:Get*",
                "sns:List*"
            ],
            "Resource": "arn:aws:iam::123456789012:role/autoscaling-roles-for-cluster"
        }
    ]
}

Peran terkait layanan

Layanan penskalaan otomatis ElastiCache untuk Valkey dan Redis OSS juga memerlukan izin untuk menggambarkan cluster CloudWatch dan alarm Anda, dan izin untuk mengubah ElastiCache kapasitas target Anda atas nama Anda. Jika Anda mengaktifkan Auto Scaling untuk klaster Anda, itu akan membuat peran terkait layanan bernama. AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_ElastiCacheRG Peran terkait layanan ini memberikan izin penskalaan ElastiCache otomatis untuk menjelaskan alarm kebijakan Anda, untuk memantau kapasitas armada saat ini, dan untuk memodifikasi kapasitas armada. Peran terkait layanan adalah peran default untuk penskalaan ElastiCache otomatis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Peran terkait layanan ElastiCache untuk penskalaan otomatis Redis OSS di Panduan Pengguna Application Auto Scaling.

Praktik Terbaik Auto Scaling

Sebelum mendaftar Auto Scaling, kami merekomendasikan hal berikut:

1. Gunakan hanya satu metrik pelacakan – Identifikasi apakah klaster Anda memiliki beban kerja yang sarat CPU atau sarat data dan gunakan metrik standar yang sesuai untuk menentukan Kebijakan Penskalaan.

   • CPU mesin: ElastiCachePrimaryEngineCPUUtilization (dimensi serpihan) atau ElastiCacheReplicaEngineCPUUtilization (dimensi replika)

   • Penggunaan basis data: ElastiCacheDatabaseCapacityUsageCountedForEvictPercentage Kebijakan penskalaan ini berfungsi paling baik dengan maxmemory-policy yang ditetapkan ke noeviction di klaster.

   Kami menyarankan Anda menghindari beberapa kebijakan per dimensi pada klaster. ElastiCache untuk Valkey dan Redis OSS Penskalaan otomatis akan menskalakan target yang dapat diskalakan jika ada kebijakan pelacakan target yang siap untuk diskalakan, tetapi akan menskalakan hanya jika semua kebijakan pelacakan target (dengan bagian penskalaan diaktifkan) siap untuk diskalakan. Jika beberapa kebijakan menginstruksikan target yang dapat diskalakan untuk menskalakan ke luar atau ke dalam pada saat yang sama, target akan diskalakan berdasarkan kebijakan yang memberikan kapasitas terbesar untuk penskalaan ke dalam dan penskalaan ke luar.

2. Metrik yang Disesuaikan untuk Pelacakan Target – Berhati-hatilah saat menggunakan metrik yang disesuaikan untuk Pelacakan Target karena Penskalaan otomatis paling cocok untuk penskalaan ke luar/ke dalam secara berbanding lurus dengan perubahan metrik yang dipilih untuk kebijakan. Jika metrik tersebut tidak berubah secara proporsional dengan tindakan penskalaan yang digunakan untuk pembuatan kebijakan, hal tersebut dapat menyebabkan tindakan penskalaan ke luar atau penskalaan ke dalam berkelanjutan yang dapat memengaruhi ketersediaan atau biaya.

   Untuk klaster tingkatan data (jenis instans keluarga r6gd), hindari penggunaan metrik berbasis memori untuk penskalaan.

3. Penskalaan Terjadwal – Jika Anda mengidentifikasi bahwa beban kerja Anda bersifat deterministik (mencapai tinggi/rendah pada waktu tertentu), sebaiknya gunakan Penskalaan Terjadwal dan konfigurasikan kapasitas target Anda sesuai dengan kebutuhan. Pelacakan Target paling cocok untuk beban kerja non-deterministik dan agar klaster beroperasi pada metrik target yang diperlukan dengan penskalaan ke luar saat Anda membutuhkan lebih banyak sumber daya dan penskalaan ke dalam saat Anda membutuhkan lebih sedikit sumber daya.

4. Nonaktifkan Scale-In — Penskalaan otomatis pada Pelacakan Target paling cocok untuk cluster dengan osilasi bertahap. increase/decrease of workloads as spikes/dip in metrics can trigger consecutive scale-out/in Untuk menghindari pergantian tersebut, Anda dapat memulai dengan menonaktifkan penskalaan ke luar, dan melakukan penskalaan ke dalam secara manual sesuai kebutuhan Anda kapan saja.

5. Uji aplikasi Anda — Kami menyarankan Anda menguji aplikasi Anda dengan perkiraan yang Min/Max workloads to determine absolute Min,Max shards/replicas diperlukan untuk klaster sambil membuat kebijakan Penskalaan untuk menghindari masalah ketersediaan. Penskalaan otomatis dapat menskalakan ke luar hingga Maks dan menskalakan ke dalam hingga ambang batas Min yang dikonfigurasi untuk target.

6. Mendefinisikan Nilai Target — Anda dapat menganalisis CloudWatch metrik yang sesuai untuk pemanfaatan klaster selama periode empat minggu untuk menentukan ambang nilai target. Jika Anda masih tidak yakin nilai apa yang harus dipilih, sebaiknya mulai dengan nilai metrik standar minimum yang didukung.

7. AutoScaling pada Pelacakan Target paling cocok untuk cluster dengan distribusi beban kerja yang seragam di seluruh dimensi pecahan/replika. Memiliki distribusi yang tidak seragam dapat menyebabkan:

   • Penskalaan saat tidak diperlukan karena beban kerjaspike/dip on a few hot shards/replicas.

   • Tidak ada penskalaan saat diperlukan karena nilai rata-rata keseluruhan mendekati target meskipun memiliki serpihan/replika "hot".

catatan

Saat menskalakan cluster Anda, secara otomatis ElastiCache akan mereplikasi Fungsi yang dimuat di salah satu node yang ada (dipilih secara acak) ke node baru. Jika klaster Anda memiliki Valkey atau Redis OSS 7.0 atau lebih tinggi dan aplikasi Anda menggunakan Fungsi, kami sarankan memuat semua fungsi Anda ke semua pecahan sebelum penskalaan sehingga cluster Anda tidak berakhir dengan fungsi yang berbeda pada pecahan yang berbeda.

Setelah mendaftar AutoScaling, perhatikan hal berikut:

• Ada batasan pada Konfigurasi yang Didukung Auto Scaling. Jadi, kami menyarankan Anda untuk tidak mengubah konfigurasi grup replikasi yang terdaftar untuk Auto Scaling. Berikut ini adalah beberapa contohnya:

  • Mengubah jenis Instans secara manual ke jenis yang tidak didukung.

  • Mengaitkan grup replikasi ke penyimpanan data Global.

  • Mengubah parameter ReservedMemoryPercent.

  • increasing/decreasing shards/replicas beyond the Min/MaxKapasitas secara manual dikonfigurasi selama pembuatan kebijakan.