Praktik terbaik untuk rencana penskalaan

Saat Anda membuat templat peluncuran atau konfigurasi peluncuran, aktifkan pemantauan terperinci untuk mendapatkan data CloudWatch metrik untuk instans EC2 pada frekuensi satu menit karena hal itu memastikan respons yang lebih cepat terhadap perubahan pemuatan. Penskalaan pada metrik dengan frekuensi lima menit dapat menghasilkan waktu respons yang lebih lambat dan penskalaan pada data metrik basi. Secara default, instans EC2 diaktifkan untuk pemantauan dasar, yang berarti data metrik untuk instans tersedia pada interval lima menit. Dengan biaya tambahan, Anda dapat mengaktifkan pemantauan terperinci untuk mendapatkan data metrik untuk instans pada frekuensi satu menit. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Konfigurasi pemantauan untuk instans Auto Scaling dalam Panduan Pengguna Amazon EC2 Auto Scaling.

Kami juga merekomendasikan Anda untuk mengaktifkan metrik grup Auto Scaling. Jika tidak, data kapasitas aktual tidak ditampilkan dalam grafik prakiraan kapasitas yang tersedia pada saat penyelesaian wizard Pembuatan Rencana Skala. Untuk informasi selengkapnya, lihat CloudWatch Metrik pemantauan untuk grup dan instans Auto Scaling di Panduan Pengguna Auto Scaling Amazon EC2.

Periksa jenis instans mana yang digunakan grup Auto Scaling Anda dan waspadai penggunaan jenis instans performa yang dapat dibobol. Instans Amazon EC2 dengan kinerja burstable, seperti instans T3 dan T2, dirancang untuk memberikan tingkat kinerja CPU dasar dengan kemampuan untuk meledak ke tingkat yang lebih tinggi bila diperlukan oleh beban kerja Anda. Bergantung pada pemanfaatan target yang ditentukan oleh rencana penyekalaan, Anda dapat menjalankan risiko melebihi data awal dan kemudian kehabisan kredit CPU, yang membatasi kinerja. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kredit CPU dan kinerja dasar untuk instans kinerja yang dapat pecah. Untuk mengonfigurasi instance ini sebagaiunlimited, lihat Menggunakan grup Auto Scaling untuk meluncurkan instans performa burstable sebagai Unlimited di Panduan Pengguna Amazon EC2.

Penskalaan prediktif menggunakan prakiraan beban untuk menjadwalkan kapasitas di masa depan. Kualitas prakiraan bervariasi berdasarkan seberapa siklus beban dan penerapan model peramalan terlatih. Skala prediktif dapat dijalankan dalam mode hanya prakiraan untuk menilai kualitas prakiraan dan tindakan penyekalaan yang dibuat oleh prakiraan. Anda dapat mengatur mode penyekalaan prediktif ke Hanya prakiraan saat Anda membuat rencana penyekalaan dan kemudian mengubahnya menjadi Prakiraan dan skala setelah selesai menilai kualitas prakiraan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Pengaturan penyekalaan prediktif dan Memantau dan mengevaluasi prakiraan.

Jika Anda memilih untuk menentukan metrik yang berbeda untuk penyekalaan prediktif, Anda harus memastikan bahwa metrik pennyekalaan dan metrik beban sangat terkorelasi. Nilai metrik harus meningkat dan menurun secara proporsional terhadap jumlah kasus dalam kelompok Auto Scaling. Ini memastikan bahwa data metrik dapat digunakan untuk menyekalakan atau dalam jumlah kejadian secara proporsional. Misalnya, metrik beban adalah jumlah permintaan total dan metrik penyekalaan adalah pemanfaatan CPU rata-rata. Jika jumlah permintaan total meningkat sebesar 50 persen, utilisasi CPU rata-rata juga harus meningkat sebesar 50 persen, asalkan kapasitas tidak berubah.

Sebelum membuat rencana penskalaan Anda, Anda harus menghapus tindakan penskalaan yang dijadwalkan sebelumnya yang tidak lagi Anda perlukan dengan mengakses konsol tempat mereka dibuat. AWS Auto Scaling tidak membuat tindakan penskalaan prediktif yang tumpang tindih dengan tindakan penskalaan terjadwal yang ada.

Pengaturan yang disesuaikan untuk kapasitas minimum dan maksimum, serta pengaturan lain yang digunakan untuk penyekalaan dinamis, muncul di konsol lainnya. Namun, kami menyarankan agar setelah Anda membuat rencana penyekalaan, Anda tidak mengubah pengaturan ini dari konsol lain karena rencana penyekalaan Anda tidak menerima pembaruan dari konsol lain.

Rencana penyekalaan Anda dapat berisi sumber daya dari berbagai layanan, tetapi setiap sumber daya hanya dapat berada dalam satu rencana penyekalaan pada satu waktu.