Utilizzo del dimensionamento automatico di Amazon Aurora con le repliche Aurora - Amazon Aurora
Prima di iniziarePolicy di dimensionamento automatico AuroraAggiunta di una policy di dimensionamentoModifica di una policy di dimensionamentoEliminazione di una policy di dimensionamentoID e assegnazione di tag alle istanze databaseDimensionamento automatico Aurora e Approfondimenti sulle prestazioni

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Utilizzo del dimensionamento automatico di Amazon Aurora con le repliche Aurora

Per soddisfare i requisiti di connettività e carico di lavoro, il dimensionamento automatico Aurora modifica dinamicamente il numero di repliche Aurora (istanze database di lettura) assegnato a un cluster di database Aurora. Aurora Auto Scaling è disponibile per Aurora MySQL e Aurora PostgreSQL. Aurora Auto Scaling consente al cluster di database Aurora di gestire gli aumenti improvvisi di connettività o del carico di lavoro. Quando la connettività o il carico di lavoro diminuiscono, Aurora Auto Scaling rimuove le repliche Aurora inutili così da evitare di pagare per le istanze database non utilizzate.

Si definisce e si applica una politica di ridimensionamento a un cluster del database Aurora. La policy di dimensionamento definisce il numero minimo e massimo di repliche Aurora che Aurora Auto Scaling riesce a gestire. In base alla policy, Aurora Auto Scaling aumenta o diminuisce il numero di repliche Aurora in risposta ai carichi di lavoro effettivi, determinati utilizzando i parametri e i valori target di Amazon. CloudWatch

Puoi utilizzare il AWS Management Console per applicare una politica di scalabilità basata su una metrica predefinita. In alternativa, puoi utilizzare l'API Aurora Auto Scaling per applicare una politica di scalabilità basata su una metrica predefinita AWS CLI o personalizzata.

Prima di iniziare

Prima di poter utilizzare il dimensionamento automatico Aurora con il cluster di database Aurora è necessario creare un cluster di database Aurora con un'istanza database (di scrittura) primaria. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un cluster di database Aurora, consulta Creazione di un cluster database Amazon Aurora.

Il dimensionamento automatico Aurora dimensiona un cluster di database solo se è nello stato disponibile.

Quando Aurora Auto Scaling aggiunge una nuova replica Aurora, la nuova replica Aurora è la stessa classe di istanze database di quella utilizzata dall'istanza primaria. Per altre informazioni sulle classi di istanza database, consulta Aurora Classi di istanze database. Inoltre, il livello di promozione per le nuove repliche Aurora è impostato sull'ultima priorità, che per impostazione predefinita è 15. Ciò significa che durante un failover una replica con una priorità più alta, ad esempio una creata manualmente, sarà promossa per prima. Per ulteriori informazioni, consulta Tolleranza ai guasti di un cluster DB Aurora.

Aurora Auto Scaling rimuove solo le repliche Aurora che ha creato.

Per sfruttare Aurora Auto Scaling, le applicazioni devono supportare le connessioni a nuove repliche Aurora. Per farlo, consigliamo di utilizzare l'endpoint di lettura Aurora. È possibile utilizzare un driver come il driver JDBC. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Connessione a un cluster database Amazon Aurora.

Nota

I database globali Aurora attualmente non supportano l’Auto Scaling Aurora per i cluster di database secondari.

Policy di dimensionamento automatico Aurora

Aurora Auto Scaling utilizza una policy di dimensionamento per regolare il numero di repliche Aurora in un cluster di database Aurora. Aurora Auto Scaling ha le seguenti componenti:

  • Un ruolo collegato al servizio

  • UN parametro target

  • Capacità minima e massima

  • Un periodo di attesa

Ruolo legato al servizio

Aurora Auto Scaling utilizza il ruolo collegato al servizio AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_RDSCluster. Per ulteriori informazioni, consulta Ruoli collegati ai servizi per Application Auto Scaling nella Guida per l'utente di Application Auto Scaling.

Parametro target

In questo tipo di policy, vengono specificati una metrica personalizzata o predefinita e un valore di destinazione per la metrica in una configurazione della policy di dimensionamento di monitoraggio delle destinazioni. Aurora Auto Scaling crea e CloudWatch gestisce allarmi che attivano la politica di scalabilità e calcola la regolazione della scalabilità in base alla metrica e al valore target. La policy di dimensionamento aggiunge o rimuove le repliche Aurora come richiesto per mantenere il parametro al valore di destinazione specificato o vicino a esso. Oltre a mantenere il parametro vicino al valore di destinazione, una policy di dimensionamento del monitoraggio di destinazione si adatta anche alle oscillazioni del parametro dovute a un carico di lavoro mutevole. Tale policy riduce anche le fluttuazioni rapide nel numero di repliche Aurora disponibili per il cluster di database.

Ad esempio, prendi una policy di dimensionamento che usa la metrica di utilizzo della CPU media predefinita. Tale policy può mantenere l'utilizzo della CPU a una percentuale specifica di utilizzo, come il 40 percento, o vicino ad essa.

Nota

Per ogni cluster di database Aurora, è possibile creare solo una policy di Auto Scaling per ogni parametro di destinazione.

Capacità minima e massima

È possibile specificare il numero massimo di repliche Aurora che deve essere gestito da Application Auto Scaling. Questo valore deve essere impostato su 0–15 e deve essere uguale o maggiore rispetto al valore specificato per il numero minimo di repliche Aurora.

È anche possibile specificare il numero minimo di repliche Aurora che deve essere gestito da Application Auto Scaling. Questo valore deve essere impostato su 0–15 e deve essere uguale o minore rispetto al valore specificato per il numero massimo di repliche Aurora.

Nota

Sono impostate le capacità minima e massima per un cluster di database Aurora. I valori specificati vengono applicati a tutte le policy associate con quel cluster di database Aurora.

Periodo di attesa

È possibile sintonizzare i tempi di risposta di una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione aggiungendo dei periodi di attesa che influiscano sul ridimensionamento del cluster di database Aurora in entrata e in uscita. Un periodo di attesa blocca le richieste di riduzione o aumento ulteriori finché il periodo non scade. Questi blocchi rallentano le eliminazioni delle repliche Aurora nel cluster di database Aurora per le richieste di riduzione e la creazione di repliche Aurora per le richieste di aumento.

Puoi specificare i seguenti periodi di attesa:

  • Un'attività di riduzione riduce il numero di repliche Aurora nel cluster di database Aurora. Un periodo di attesa di riduzione specifica la quantità di tempo che deve passare, in secondi, tra il completamento di un'attività di riduzione e l'inizio di un'altra attività di questo tipo.

  • Un'attività di aumento aumenta il numero di repliche Aurora nel cluster di database Aurora. Un periodo di attesa di aumento specifica la quantità di tempo che deve passare, in secondi, tra il completamento di un'attività di aumento e l'inizio di un'altra attività di questo tipo.

    Nota

    Un tempo di raffreddamento di aumento orizzontale viene ignorato se una successiva richiesta di aumento orizzontale è relativa a un numero maggiore di repliche Aurora rispetto alla prima richiesta.

Se non si imposta un tempo di raffreddamento di riduzione orizzontale o aumento orizzontale, il valore predefinito per ciascuno è pari a 300 secondi.

Abilitazione o disabilitazione delle attività di riduzione

Puoi abilitare o disabilitare le attività di riduzione per una policy. Abilitare queste attività di riduzione consente alla policy di dimensionamento di eliminare le repliche Aurora. Quando le attività di riduzione sono abilitate, il periodo di attesa della riduzione nella policy di dimensionamento si applica alle attività di riduzione. Disabilitare le attività di riduzione evita alla policy di dimensionamento di eliminare le repliche Aurora.

Nota

Le attività di aumento sono sempre abilitate, in modo che la policy di dimensionamento possa creare repliche Aurora in base alle esigenze.

Aggiunta di una policy di dimensionamento a un cluster di database Aurora

È possibile aggiungere una politica di scalabilità utilizzando AWS Management Console l'API AWS CLI Application Auto Scaling.

Nota

Per un esempio che aggiunge una politica di scalabilità utilizzando AWS CloudFormation, consulta Dichiarazione di una politica di scalabilità per un cluster Aurora DB nella Guida per l'utente.AWS CloudFormation

È possibile aggiungere una politica di scalabilità a un cluster Aurora DB utilizzando. AWS Management Console

Per aggiungere una policy di Auto Scaling a un cluster di database Aurora

  1. Accedi AWS Management Console e apri la console Amazon RDS all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/rds/.

  2. Nel riquadro di navigazione, scegliere Databases (Database).

  3. Scegliere il cluster di database Aurora a cui si desidera aggiungere una policy.

  4. Scegliere la scheda Logs & events (Log ed eventi).

  5. Nella sezione Auto scaling policies (Policy di Auto Scaling), scegliere Add (Aggiungi).

    Appare la finestra di dialogo Add Auto Scaling policy (Aggiungi policy di Auto Scaling).

  6. Per Policy name (Nome policy), digitare il nome della policy.

  7. Per il parametro di destinazione, scegliere in uno dei seguenti modi:

    • Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilizzo medio della CPU delle repliche Aurora) per creare una policy basata sull'utilizzo medio della CPU.

    • Average connections of Aurora Replicas (Connessioni medie delle repliche Aurora) per creare una policy basata sul numero medio di connessioni alle repliche Aurora.

  8. Per il valore di destinazione, digitare uno dei seguenti modi:

    • Se si sceglie Average CPU utilization of Aurora Replicas (Utilizzo medio della CPU delle repliche Aurora), digitare la percentuale di utilizzo della CPU da mantenere sulle repliche Aurora.

    • Se si sceglie Average connections of Aurora Replicas (Connessioni medie delle repliche Aurora), digitare il numero di connessioni da mantenere.

    Le repliche Aurora vengono aggiunte o rimosse per tenere il parametro vicino al valore specificato.

  9. (Facoltativo) Espandere Configurazione aggiuntiva per creare un tempo di raffreddamento di riduzione orizzontale o aumento orizzontale.

  10. Per Minimum capacity (Capacità minima), digitare il numero minimo di repliche Aurora che la policy di Aurora Auto Scaling deve mantenere.

  11. Per Maximum capacity (Capacità massima), digitare il numero massimo di repliche Aurora che la policy di Aurora Auto Scaling deve mantenere.

  12. Scegliere Add policy (Aggiungi policy).

La seguente finestra di dialogo crea una politica di Auto Scaling basata su un utilizzo medio della CPU del 40 percento. La policy specifica un minimo di 5 repliche Aurora e un massimo di 15 repliche Aurora.

Creazione di una policy di Auto Scaling basata su un utilizzo medio della CPU

La seguente finestra di dialogo crea una policy di Auto Scaling basata su un numero di connessioni pari a 100. La policy specifica un minimo di due repliche Aurora e un massimo di otto repliche Aurora.

Creazione di una policy di Auto Scaling basata su connessioni medie

Puoi applicare una policy di dimensionamento basata un parametro di default o personalizzato. A tale scopo, puoi utilizzare AWS CLI o l'API Application Auto Scaling. La prima fase consiste nel registrare il cluster di database Aurora con Application Auto Scaling.

Registrazione di un cluster di database Aurora

Prima di poter utilizzare Aurora Auto Scaling con un cluster di database Aurora, registrare il cluster di database Aurora con Application Auto Scaling. Questa operazione consente di definire la dimensione e i limiti di dimensionamento da applicare al cluster. Application Auto Scaling ridimensiona dinamicamente il cluster di database Aurora lungo la dimensione scalabile rds:cluster:ReadReplicaCount, che rappresenta il numero di repliche Aurora.

Per registrare il cluster Aurora DB, puoi utilizzare l'API Application Auto Scaling AWS CLI o l'API Application Auto Scaling.

AWS CLI

Per registrare il tuo cluster Aurora DB, usa il register-scalable-target AWS CLI comando con i seguenti parametri:

  • --service-namespace – Impostare questo valore su rds.

  • --resource-id – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è cluster e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio cluster:myscalablecluster.

  • --scalable-dimension – Impostare questo valore su rds:cluster:ReadReplicaCount.

  • --min-capacity – Il numero minimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra --min-capacity, --max-capacity e il numero di istanze database nel cluster, consulta Capacità minima e massima.

  • --max-capacity – Il numero massimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra --min-capacity, --max-capacity e il numero di istanze database nel cluster, consulta Capacità minima e massima.

Nell'esempio seguente viene registrato un cluster di database Aurora denominato myscalablecluster. La registrazione indica che il cluster di database deve essere dimensionato dinamicamente per avere da uno a otto repliche Aurora.

Per LinuxmacOS, oUnix:

aws application-autoscaling register-scalable-target \
    --service-namespace rds \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
    --min-capacity 1 \
    --max-capacity 8 \

Per Windows:

aws application-autoscaling register-scalable-target ^
    --service-namespace rds ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
    --min-capacity 1 ^
    --max-capacity 8 ^
API Application Auto Scaling

Per registrare il cluster di database Aurora con Application Auto Scaling, utilizzare l'operazione API RegisterScalableTarget Application Auto Scaling con i parametri seguenti:

  • ServiceNamespace – Impostare questo valore su rds.

  • ResourceID – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è cluster e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio cluster:myscalablecluster.

  • ScalableDimension – Impostare questo valore su rds:cluster:ReadReplicaCount.

  • MinCapacity – Il numero minimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra MinCapacity, MaxCapacity e il numero di istanze database nel cluster, consulta Capacità minima e massima.

  • MaxCapacity – Il numero massimo di istanze database del lettore da gestire con Application Auto Scaling. Per informazioni sulla relazione tra MinCapacity, MaxCapacity e il numero di istanze database nel cluster, consulta Capacità minima e massima.

Nell'esempio seguente viene registrato un cluster di database Aurora denominato myscalablecluster con l'API Application Auto Scaling. Questa registrazione indica che il cluster di database deve essere dimensionato dinamicamente per avere da uno a otto repliche Aurora.

POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.RegisterScalableTarget
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount",
    "MinCapacity": 1,
    "MaxCapacity": 8
}

Definizione di una politica di dimensionamento per un cluster di database Aurora

Una configurazione della policy di dimensionamento di monitoraggio degli obiettivi è rappresentata da un blocco JSON in cui sono definiti i valori dei parametri e della destinazione. Puoi salvare una configurazione della policy di dimensionamento come un blocco JSON in un file di testo. Si utilizza quel file di testo quando si richiama l'API AWS CLI Application Auto Scaling. Per ulteriori informazioni sulla sintassi della configurazione della policy, consulta TargetTrackingScalingPolicyConfiguration in Application Auto Scaling API Reference.

Le seguenti opzioni sono disponibili per definire una configurazione di una policy di dimensionamento di monitoraggio dei target.

Utilizzo di un parametro predefinito

Utilizzando dei parametri predefiniti, si può definire rapidamente una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione per un cluster di database Aurora che funziona bene sia con il monitoraggio della destinazione sia con il dimensionamento dinamico in Aurora Auto Scaling.

Attualmente, Aurora supporta i seguenti parametri predefiniti in Aurora Auto Scaling:

  • ReaderAverageUtilizzo della CPU RDS: il valore medio della CPUUtilization metrica in CloudWatch tutte le repliche Aurora nel cluster Aurora DB.

  • RDS ReaderAverageDatabaseConnections: il valore medio della DatabaseConnections metrica in CloudWatch tutte le repliche Aurora nel cluster Aurora DB.

Per ulteriori informazioni sui parametri CPUUtilization e DatabaseConnections, consultare CloudWatch Parametri Amazon per Amazon Aurora.

Per utilizzare un parametro di default nella policy di dimensionamento, crea una configurazione di monitoraggio degli obiettivi per la policy di dimensionamento. La configurazione deve includere un PredefinedMetricSpecification per il parametro predefinito e un TargetValue per il valore di destinazione del parametro.

Esempio

L'esempio seguente descrive una tipica configurazione di policy per il dimensionamento di monitoraggio della destinazione per un cluster di database Aurora. In questa configurazione, il parametro predefinito RDSReaderAverageCPUUtilization viene utilizzato per regolare un cluster di database Aurora in base a un utilizzo medio della CPU del 40 per cento in tutte le repliche Aurora.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    }
}
Utilizzo di un parametro personalizzato

Utilizzando dei parametri personalizzati, è possibile definire una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione che soddisfi i requisiti personalizzati. È possibile definire un parametro personalizzato in base a qualsiasi parametro Aurora che si modifichi in proporzione al dimensionamento.

Non tutti i parametri Aurora funzionano per il monitoraggio della destinazione. Il parametro deve essere un parametro di utilizzo valido e deve descrivere quanto è impegnata un'istanza. Il valore del parametro deve aumentare o diminuire in proporzione al numero di repliche Aurora nel cluster di database Aurora. Questo aumento o riduzione proporzionale è necessario per utilizzare i dati del parametro per aumentare o diminuire in modo proporzionale il numero di repliche Aurora.

Esempio

Il seguente esempio descrive una configurazione di monitoraggio della destinazione per una policy di dimensionamento. In questa configurazione, un parametro personalizzato regola un cluster di database Aurora in base a un utilizzo medio della CPU del 50 per cento in tutte le repliche Aurora in un cluster di database Aurora denominato my-db-cluster.

{
    "TargetValue": 50,
    "CustomizedMetricSpecification":
    {
        "MetricName": "CPUUtilization",
        "Namespace": "AWS/RDS",
        "Dimensions": [
            {"Name": "DBClusterIdentifier","Value": "my-db-cluster"},
            {"Name": "Role","Value": "READER"}
        ],
        "Statistic": "Average",
        "Unit": "Percent"
    }
}
Utilizzo di periodi di attesa

È possibile specificare un valore, in secondi, per ScaleOutCooldown per aggiungere un periodo di attesa per l'aumento del cluster di database Aurora. Allo stesso modo, è possibile aggiungere un valore, in secondi, per ScaleInCooldown per aggiungere un periodo di attesa per la riduzione del cluster di database Aurora. Per ulteriori informazioni su ScaleInCooldown e ScaleOutCooldown, consulta TargetTrackingScalingPolicyConfiguration in Riferimento API Auto Scaling dell'applicazione.

Il seguente esempio descrive una configurazione di monitoraggio della destinazione per una policy di dimensionamento. In questa configurazione, il parametro predefinito RDSReaderAverageCPUUtilization viene utilizzato per regolare un cluster di database Aurora; in base a un utilizzo medio della CPU del 40 per cento in tutte le repliche Aurora; in quel cluster di database Aurora. La configurazione fornisce un periodo di attesa di riduzione di 10 minuti e un periodo di attesa di aumento di 5 minuti.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "ScaleInCooldown": 600,
    "ScaleOutCooldown": 300
}
Disabilitazione dell'attività di riduzione

Puoi prevenire la configurazione della policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione riducendo il cluster di database Aurora disabilitando l'attività di riduzione. La disabilitazione delle attività di riduzione impedisce alla policy di dimensionamento di eliminare le repliche Aurora, consentendo tuttavia alla policy di dimensionamento di crearle in base alle esigenze.

È possibile specificare un valore booleano per DisableScaleIn per abilitare o disabilitare l'attività di riduzione per il cluster di database Aurora. Per ulteriori informazioni su DisableScaleIn, consulta TargetTrackingScalingPolicyConfiguration in Riferimento API Auto Scaling dell'applicazione.

Il seguente esempio descrive una configurazione di monitoraggio della destinazione per una policy di dimensionamento. In questa configurazione, il parametro predefinito RDSReaderAverageCPUUtilization regola un cluster di database Aurora in base a un utilizzo medio della CPU del 40 per cento in tutte le repliche Aurora in quel cluster di database Aurora. La configurazione disabilita l'attività di riduzione per la policy di dimensionamento.

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "DisableScaleIn": true
}

Applicazione di una policy di dimensionamento a un cluster di database Aurora

Dopo la registrazione del cluster di database Aurora con Application Auto Scaling e la definizione di una policy di dimensionamento, applicare la policy di dimensionamento al cluster di database Aurora registrato. Per applicare una policy di scalabilità a un cluster Aurora DB, puoi utilizzare o AWS CLI l'API Application Auto Scaling.

Per applicare una politica di scalabilità al cluster Aurora DB, usa put-scaling-policy AWS CLI il comando con i seguenti parametri:

  • --policy-name – Il nome della policy di dimensionamento.

  • --policy-type – Impostare questo valore su TargetTrackingScaling.

  • --resource-id – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è cluster e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio cluster:myscalablecluster.

  • --service-namespace – Impostare questo valore su rds.

  • --scalable-dimension – Impostare questo valore su rds:cluster:ReadReplicaCount.

  • --target-tracking-scaling-policy-configuration – La configurazione di una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione da utilizzare per il cluster di database Aurora.

Nell'esempio seguente si applica una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata myscalablepolicy a un cluster di database Aurora denominato myscalablecluster con Application Auto Scaling. Per fare ciò, usa la configurazione della policy salvata in un file denominato config.json.

PerLinux, omacOS: Unix


aws application-autoscaling put-scaling-policy \
    --policy-name myscalablepolicy \
    --policy-type TargetTrackingScaling \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --service-namespace rds \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

Per Windows:


aws application-autoscaling put-scaling-policy ^
    --policy-name myscalablepolicy ^
    --policy-type TargetTrackingScaling ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --service-namespace rds ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

Per applicare una policy di dimensionamento al cluster di database Aurora con l'API Application Auto Scaling, utilizzare l'operazione API Application Auto Scaling PutScalingPolicy con i parametri seguenti:

  • PolicyName – Il nome della policy di dimensionamento.

  • ServiceNamespace – Impostare questo valore su rds.

  • ResourceID – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è cluster e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio cluster:myscalablecluster.

  • ScalableDimension – Impostare questo valore su rds:cluster:ReadReplicaCount.

  • PolicyType – Impostare questo valore su TargetTrackingScaling.

  • TargetTrackingScalingPolicyConfiguration – La configurazione di una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione da utilizzare per il cluster di database Aurora.

Nell'esempio seguente si applica una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata myscalablepolicy a un cluster di database Aurora denominato myscalablecluster con Application Auto Scaling. Si utilizza una policy di configurazione in base al parametro predefinito RDSReaderAverageCPUUtilization.


POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.PutScalingPolicy
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "PolicyName": "myscalablepolicy",
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount",
    "PolicyType": "TargetTrackingScaling",
    "TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
        "TargetValue": 40.0,
        "PredefinedMetricSpecification":
        {
            "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
        }
    }
}

Modifica di una policy di dimensionamento

È possibile modificare una politica di scalabilità utilizzando AWS Management Console l'API AWS CLI Application Auto Scaling.

È possibile modificare una politica di ridimensionamento utilizzando. AWS Management Console

Per modificare una policy di Auto Scaling per un cluster di database Aurora

  1. Accedi AWS Management Console e apri la console Amazon RDS all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/rds/.

  2. Nel riquadro di navigazione, scegliere Databases (Database).

  3. Scegliere il cluster di database Aurora di cui si desidera modificare la policy di Auto Scaling.

  4. Scegliere la scheda Logs & events (Log ed eventi).

  5. Nella sezione Auto Scaling Policies (Policy di Auto Scaling), scegliere la policy di Auto Scaling e successivamente Edit (Modifica).

  6. Apportare modifiche alla policy.

  7. Scegliere Save (Salva).

Quella che segue è una finestra di dialogo di esempio Edit Scaling policy (Modifica policy di dimensionamento).

Modifica di una policy di Auto Scaling basata su un utilizzo medio della CPU

È possibile utilizzare l'API Application Auto Scaling AWS CLI o l'API Application Auto Scaling per modificare una policy di scaling nello stesso modo in cui si applica una policy di scaling:

  • Quando si utilizza il AWS CLI, specificare il nome della politica che si desidera modificare nel parametro. --policy-name Specifica i nuovi valori per i parametri che desideri modificare.

  • Quando si utilizza l'API Application Auto Scaling, specificare il nome della policy da modificare nel parametro PolicyName. Specifica i nuovi valori per i parametri che desideri modificare.

Per ulteriori informazioni, consulta Applicazione di una policy di dimensionamento a un cluster di database Aurora.

Eliminazione di una policy di dimensionamento

È possibile eliminare una politica di scalabilità utilizzando AWS Management Console l'API AWS CLI Application Auto Scaling.

Puoi eliminare una policy di dimensionamento usando la AWS Management Console.

Per eliminare una policy di Auto Scaling per un cluster di database Aurora

  1. Accedi AWS Management Console e apri la console Amazon RDS all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/rds/.

  2. Nel riquadro di navigazione, scegliere Databases (Database).

  3. Scegliere il cluster di database Aurora con la policy di Auto Scaling che si desidera eliminare.

  4. Scegliere la scheda Logs & events (Log ed eventi).

  5. Nella sezione Auto Scaling Policies (Policy di Auto Scaling), scegliere la policy di Auto Scaling e successivamente Delete (Elimina).

Per eliminare una politica di scalabilità dal cluster Aurora DB, usa delete-scaling-policy AWS CLI il comando con i seguenti parametri:

  • --policy-name – Il nome della policy di dimensionamento.

  • --resource-id – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è cluster e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio cluster:myscalablecluster.

  • --service-namespace – Impostare questo valore su rds.

  • --scalable-dimension – Impostare questo valore su rds:cluster:ReadReplicaCount.

Nell'esempio seguente, eliminare una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata myscalablepolicy da un cluster di database Aurora denominato myscalablecluster.

PerLinux, omacOS: Unix


aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
    --policy-name myscalablepolicy \
    --resource-id cluster:myscalablecluster \
    --service-namespace rds \
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount \

Per Windows:


aws application-autoscaling delete-scaling-policy ^
    --policy-name myscalablepolicy ^
    --resource-id cluster:myscalablecluster ^
    --service-namespace rds ^
    --scalable-dimension rds:cluster:ReadReplicaCount ^

Per eliminare una policy di dimensionamento dal cluster di database Aurora, utilizzare l'operazione API Application Auto Scaling DeleteScalingPolicy con i parametri seguenti:

  • PolicyName – Il nome della policy di dimensionamento.

  • ServiceNamespace – Impostare questo valore su rds.

  • ResourceID – L'identificatore della risorsa per il cluster di database Aurora. Per questo parametro, il tipo di risorsa è cluster e l'identificatore univoco è il nome del cluster di database Aurora, ad esempio cluster:myscalablecluster.

  • ScalableDimension – Impostare questo valore su rds:cluster:ReadReplicaCount.

Nell'esempio seguente, eliminare una policy di dimensionamento per il monitoraggio della destinazione denominata myscalablepolicy da un cluster di database Aurora denominato myscalablecluster con l'API Application Auto Scaling.


POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
Content-Length: 219
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.DeleteScalingPolicy
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "PolicyName": "myscalablepolicy",
    "ServiceNamespace": "rds",
    "ResourceId": "cluster:myscalablecluster",
    "ScalableDimension": "rds:cluster:ReadReplicaCount"
}

ID e assegnazione di tag alle istanze database

Quando una replica viene aggiunta da Aurora Auto Scaling, il relativo ID istanza database è preceduto da application-autoscaling-, ad esempio application-autoscaling-61aabbcc-4e2f-4c65-b620-ab7421abc123.

Il tag seguente viene aggiunto automaticamente all'istanza di database. È possibile visualizzarlo nella scheda Tag della pagina dei dettagli dell'istanza di database.

Tag Valore
application-autoscaling:resourceId cluster:mynewcluster-cluster

Per ulteriori informazioni sui tag delle risorse di Amazon RDS, consulta Tagging delle risorse Amazon RDS.

Dimensionamento automatico Aurora e Approfondimenti sulle prestazioni

È possibile utilizzare Approfondimenti sulle prestazioni per monitorare le repliche aggiunte da Dimensionamento automatico Aurora, come con qualsiasi istanza database di lettura Aurora.

Non è possibile attivare Performance Insights per un cluster database Aurora. È possibile attivare Performance Insights manualmente ogni istanza database nel cluster di database.

Quando Performance Insights viene attivato per l'istanza database di scrittura nel cluster database Aurora, Performance Insights non viene attivato automaticamente per le istanze database di lettura. È necessario attivare Performance Insights manualmente per le istanze database di lettura esistenti e le nuove repliche aggiunte dalla funzionalità Aurora di dimensionamento automatico.

Per ulteriori informazioni sull'Approfondimenti sulle prestazioni per monitorare i cluster di database Aurora, consulta Monitoraggio del carico DB con Performance Insights su Amazon Aurora.