使用 Amazon Aurora Auto Scaling 搭配 Aurora 複本 - Amazon Aurora
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本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用 Amazon Aurora Auto Scaling 搭配 Aurora 複本

為了滿足您的連線和工作負載要求，Aurora Auto Scaling 會動態調整為針對 Aurora 資料庫叢集佈建的 Aurora 複本 (讀取器資料庫執行個體) 數量。Aurora Auto Scaling 可同時適用於 Aurora MySQL 和 Aurora PostgreSQL。Aurora Auto Scaling 可讓您的 Aurora 資料庫叢集處理突然增加的連線或工作負載。當連線或工作負載減少時，Aurora Auto Scaling 會移除不必要的 Aurora 複本，讓您不需為了用不到的已佈建資料庫執行個體支付費用。

您定義並套用 Aurora 資料庫叢集的規模調整政策。擴展政策定義了 Aurora Auto Scaling 能管理的 Aurora 複本數量下限和上限。Aurora Auto Scaling 會根據該政策調整 Aurora 複本的數量，以回應實際工作負載 (透過使用 Amazon CloudWatch 指標和目標值確定)。

您可以使用 AWS Management Console 根據預先定義的量度套用資源調度政策。或者，您可以使用 AWS CLI 或 Aurora Auto Scaling API 根據預先定義或自訂指標套用擴展政策。

開始之前

在使用 Aurora Auto Scaling 擴展 Aurora 資料庫叢集前，您必須先建立一個具有主要 (寫入器) 資料庫執行個體的 Aurora 資料庫叢集。如需建立 Aurora 資料庫叢集的詳細資訊，請參閱建立 Amazon Aurora 資料庫叢集。

只有當資料庫叢集處於可使用狀態，Aurora Auto Scaling 才會擴展資料庫叢集。

當 Aurora Auto Scaling 新增 Aurora 複本時，新 Aurora 複本的資料庫執行個體會和主要執行個體所使用的相同。如需資料庫執行個體類別的詳細資訊，請參閱Aurora 資料庫執行個體類別。同時，新 Aurora 複本的提升層優先等級將設為最後 (即預設的 15)。這表示在容錯移轉期間，優先等級較高的複本 (例如手動建立的複本) 將會優先提升。如需更多詳細資訊，請參閱 Aurora 資料庫叢集的容錯能力。

此外，Aurora Auto Scaling 只會移除它建立的 Aurora 複本。

若要得益於 Aurora Auto Scaling，您的應用程式必須支援連線到新的 Aurora 複本。若要這樣做，建議使用 Aurora 讀取器端點。您可以使用驅動程序，例如 AWS JDBC 驅動程序。如需詳細資訊，請參閱 連接至 Amazon Aurora 資料庫叢集。

注意

Aurora 全域資料庫目前不支援次要資料庫叢集的 Aurora Auto Scaling。

Aurora Auto Scaling 政策

Aurora Auto Scaling 使用規模調整政策來調整 Aurora 資料庫叢集中 Aurora 複本的數量。Aurora Auto Scaling 有下列元件：

  • 服務連結角色

  • 目標指標

  • 容量下限和上限

  • 冷卻時間

服務連結角色

Aurora Auto Scaling 使用 AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_RDSCluster 服務連結角色。如需詳細資訊，請參閱《Application Auto Scaling 使用者指南》中的適用於 Application Auto Scaling 的服務連結角色。

目標指標

在這種類型的政策中，會在目標追蹤規模調整政策的設定中指定預先定義的或自訂的指標以及指標的目標值。Aurora Auto Scaling 會建立和管理 CloudWatch 警示，以觸發擴展政策，並根據指標和目標值計算縮放調整。規模調整政策會視需要新增或移除 Aurora 複本，以讓指標保持在等於或接近指定目標值。除了讓指標保持在接近目標值之外，目標追蹤規模調整政策也會配合因為變更工作負載所造成的指標波動而進行調整。這樣的政策也能將資料庫叢集可用 Aurora 複本數量的快速波動減到最低。

例如，規模調整政策使用預先定義的平均 CPU 使用率指標。這個政策可以讓 CPU 使用率維持在 (或接近) 指定的使用率百分比，像是百分之 40。

注意

在每個 Aurora 資料庫叢集上，您只能為每一個目標指標建立一個 Auto Scaling 政策。

容量下限和上限

您可以指定將由 Application Auto Scaling 管理的 Aurora 複本數量上限。此值必須介於 0 – 15，而且必須大於或等於 Aurora 複本數量下限的指定值。

您也可以指定將由 Application Auto Scaling 管理的 Aurora 複本數量下限。此值必須介於 0 – 15，而且必須小於或等於 Aurora 複本數量上限的指定值。

注意

Aurora 資料庫叢集需設定容量下限和上限。指定的值會套用至與該 Aurora 資料庫叢集相關聯的所有政策。

冷卻時間

藉由新增冷卻時間 (會影響 Aurora 資料庫叢集的擴展和縮減)，您可以調整目標追蹤規模調整政策的靈活性。冷卻時間會封鎖後續的擴展或縮減請求，直到冷卻時間到期。這些封鎖會拖慢規模縮減請求刪除 Aurora 資料庫叢集中 Aurora 複本的動作，以及拖慢規模擴展請求建立 Aurora 複本的動作。

您可以指定下列其中一種冷卻時間：

  • 縮減動作會減少 Aurora 資料庫叢集中 Aurora 複本的數量。規模縮減冷卻時間會指定在規模縮減動作完成之後，另一個規模縮減動作可以再開始執行之前的等待時間長度 (秒)。

  • 擴增動作會增加 Aurora 資料庫叢集中 Aurora 複本的數量。規模擴展冷卻時間會指定在規模擴展動作完成之後，可以再開始執行另一個規模擴展動作之前的等待時間長度 (秒)。

    注意

    如果後續橫向擴展請求的 Aurora 複本數量大於第一個請求，則會忽略橫向擴展冷卻時間。

如果您未設定縮減或橫向擴展的冷卻時間，則每個的預設值為 300 秒。

啟用或停用規模縮減活動

您可以啟用或停用政策的規模縮減動作。啟用規模縮減動作可讓規模調整政策刪除 Aurora 複本。規模縮減動作啟用時，規模調整政策中的規模縮減冷卻時間會套用至規模縮減動作。停用規模縮減動作可防止規模調整政策刪除 Aurora 複本。

注意

規模擴展動作會一律啟用，如此規模調整政策即可根據需要來建立 Aurora 複本。

將擴展政策新增至 Aurora 資料庫叢集

您可以使用 AWS Management Console、或應用程式自動調整規模 API 來新增擴展政策。 AWS CLI

注意

如需使用新增擴展政策的範例 AWS CloudFormation，請參閱《使用指南》中的〈宣告 Aurora 資料庫叢集的AWS CloudFormation 擴展政策〉。

您可以使用將擴展政策新增至 Aurora 資料庫叢集 AWS Management Console。

將自動規模調整政策新增至 Aurora 資料庫叢集

  1. 登入 AWS Management Console 並開啟 Amazon RDS 主控台，網址為 https://console.aws.amazon.com/rds/。

  2. 在導覽窗格中，選擇 Databases (資料庫)。

  3. 選擇您要新增政策的 Aurora 資料庫叢集。

  4. 選擇 Logs & events (日誌與事件) 標籤。

  5. 在 Auto scaling policies (自動調整規模政策) 區段中，選擇 Add (新增)。

    Add Auto Scaling policy (新增自動調整規模政策) 對話方塊隨即顯示。

  6. 針對 Policy Name (政策名稱)，請輸入政策名稱。

  7. 目標指標請選擇下列其中一個：

    • Average CPU utilization of Aurora Replicas (&AUR; 複本的平均 CPU 使用率)，可根據平均 CPU 使用率建立政策。

    • Average connections of Aurora Replicas (&AUR; 複本的平均連線數)，可根據連線至 Aurora 複本的平均連線數目建立政策。

  8. 目標值請輸入下列其中一個：

    • 如果在前一步驟選擇 Average CPU utilization of Aurora Replicas (&AUR; 複本的平均 CPU 使用率)，輸入您想在 Aurora 複本上維持的 CPU 使用率百分比。

    • 如果在前一步驟選擇 Average connections of Aurora Replicas (&AUR; 複本的平均連線數)，輸入您想維持的連線數目。

    系統會新增或移除 Aurora 複本，讓指標接近指定的值。

  9. (選用) 展開 Additional Configuration (其他組態) 以建立縮減或橫向擴展冷卻時間。

  10. 在 Minimum capacity (容量下限) 輸入 Aurora Auto Scaling 政策需要維持的 Aurora 複本數量下限。

  11. 在 Maximum capacity (容量上限) 輸入 Aurora Auto Scaling 政策需要維持的 Aurora 複本數量上限。

  12. 選擇 Add Policy (新增政策)。

以下對話方塊會根據平均 CPU 使用率百分之 40 來建立 Auto Scaling 政策。此政策會指定最少 5 個 Aurora 複本以及最多 15 個 Aurora 複本。

根據平均 CPU 使用率建立自動規模調整政策

以下對話方塊會根據平均連線數 100 使用率來建立自動規模調整政策。此政策會指定最少 2 個 Aurora 複本及最多 8 個 Aurora 複本。

根據平均連線數建立 Auto Scaling 政策

您可以根據預先定義的指標或自訂指標，套用規模調整政策。若要這麼做，您可以使用 AWS CLI 或應用程式自動調整規模 API。第一步是將您的 Aurora 資料庫叢集註冊到 Application Auto Scaling。

註冊 Aurora 資料庫叢集

在使用 Aurora Auto Scaling 擴展 Aurora 資料庫叢集前，您應先將您的 Aurora 資料庫叢集註冊到 Application Auto Scaling。這是為了定義要套用到叢集的擴展維度和限制。Application Auto Scaling 會隨 rds:cluster:ReadReplicaCount 代表 Aurora 複本數目的可擴展維度，動態擴展 Aurora 資料庫叢集。

若要註冊 Aurora 資料庫叢集，您可以使用 AWS CLI 或 Application Auto Scaling API。

AWS CLI

若要註冊 Aurora 資料庫叢集，請使用具有下列參數的register-scalable-target AWS CLI 命令：

  • --service-namespace – 將此值設定為 rds。

  • --resource-id– Aurora 資料庫叢集的資源識別符。這項參數的資源類型為 cluster，且唯一識別符是 Aurora 資料庫叢集的名稱，例如 cluster:myscalablecluster。

  • --scalable-dimension – 將此值設定為 rds:cluster:ReadReplicaCount。

  • --min-capacity – Application Auto Scaling 要管理的讀取者資料庫執行個體數量下限。如需了解有關 --min-capacity、--max-capacity 以及叢集中資料庫執行個體數目之間的關係資訊，請參閱 容量下限和上限。

  • --max-capacity – Application Auto Scaling 要管理的讀取者資料庫執行個體數量上限。如需了解有關 --min-capacity、--max-capacity 以及叢集中資料庫執行個體數目之間的關係資訊，請參閱 容量下限和上限。

在下列範例中，您會註冊名為 myscalablecluster 的 Aurora 資料庫叢集。註冊中表明應該動態縮放資料庫叢集，使其具有 1 到 8 個 Aurora 複本。

對於LinuxmacOS、或Unix：

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

在 Windows 中：

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

若要向 Application Auto Scaling 註冊您的 Aurora 資料庫叢集，請使用 RegisterScalableTarget Application Auto Scaling API 操作搭配下列參數：

  • ServiceNamespace – 將此值設定為 rds。

  • ResourceID– Aurora 資料庫叢集的資源識別符。這項參數的資源類型為 cluster，且唯一識別符是 Aurora 資料庫叢集的名稱，例如 cluster:myscalablecluster。

  • ScalableDimension – 將此值設定為 rds:cluster:ReadReplicaCount。

  • MinCapacity – Application Auto Scaling 要管理的讀取者資料庫執行個體數量下限。如需了解有關 MinCapacity、MaxCapacity 以及叢集中資料庫執行個體數目之間的關係資訊，請參閱 容量下限和上限。

  • MaxCapacity – Application Auto Scaling 要管理的讀取者資料庫執行個體數量上限。如需了解有關 MinCapacity、MaxCapacity 以及叢集中資料庫執行個體數目之間的關係資訊，請參閱 容量下限和上限。

在下列範例中，您會使用 Application Auto Scaling API 註冊名為 myscalablecluster 的 Aurora 資料庫叢集。此註冊中表明應該動態縮放資料庫叢集，使其具有 1 到 8 個 Aurora 複本。

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
}

定義 Aurora 資料庫叢集的擴展原則

目標追踪規模調整政策組態由 JSON 區塊表示，其中定義了指標和目標值。您可以將規模調整政策的組態設定，儲存為文字檔案中的 JSON 區塊。您可以在叫用 AWS CLI 或應用程式自動調整規模 API 時使用該文字檔案。如需政策組態語法的詳細資訊，請參閱 Application Auto Scaling API 參考中的 TargetTrackingScalingPolicyConfiguration。

您可使用下列的選項，來定義目標追蹤規模調整政策的組態設定。

使用預先定義的指標

使用預先定義的指標，您可以為搭配 Aurora Auto Scaling 中的目標追踪和動態擴展都運作良好的 Aurora 資料庫叢集，快速定義目標追踪規模調整政策。

目前 Aurora 在 Aurora Auto Scaling 中支援下列預先定義的指標：

  • RDS ReaderAverage CPU 使用率 — Aurora 資料庫叢集中所有 Aurora 複本之 CloudWatch 間的CPUUtilization度量平均值。

  • RDS ReaderAverageDatabaseConnections — Aurora 資料庫叢集中 CloudWatch 所有 Aurora 複本之間的DatabaseConnections度量平均值。

如需 CPUUtilization 和 DatabaseConnections 指標的詳細資訊，請參閱 Amazon 極光的亞馬遜 CloudWatch 指標。

若要在您的規模調整政策中使用預先定義的指標，請為規模調整政策建立目標追蹤組態設定。此組態設定必須加入用於預先定義指標的 PredefinedMetricSpecification，以及用於該指標目標值的 TargetValue。

範例

下列的範例描述 Aurora 資料庫叢集目標追蹤規模調整的典型政策組態設定。在此組態中，會使用 RDSReaderAverageCPUUtilization 這個預先定義的指標，根據所有 Aurora 複本平均 CPU 使用率百分之 40，來調整 Aurora 資料庫叢集。

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    }
}
使用自訂的指標

使用自訂的指標，您可以定義目標追蹤規模調整政策來滿足您的自訂需求。您可以根據與規模調整成比例變動的任何 Aurora 指標，來定義自訂的指標。

並非所有的 Aurora 指標都適用於目標追蹤。指標必須是有效的使用率指標，而且能夠表示執行個體的忙碌程度。指標的值必須與 Aurora 資料庫叢集中 Aurora 複本的數量，按比例增加或減少。對於使用指標資料按比例規模擴展或縮減 Aurora 複本數量來說，這種按比例增加或減少是必要的。

範例

下列的範例描述規模調整政策的目標追蹤組態設定。在此組態中，自訂指標會根據 Aurora 資料庫叢集 my-db-cluster 中所有 Aurora 複本平均 CPU 使用率百分之 50，來調整 Aurora 資料庫叢集。

{
    "TargetValue": 50,
    "CustomizedMetricSpecification":
    {
        "MetricName": "CPUUtilization",
        "Namespace": "AWS/RDS",
        "Dimensions": [
            {"Name": "DBClusterIdentifier","Value": "my-db-cluster"},
            {"Name": "Role","Value": "READER"}
        ],
        "Statistic": "Average",
        "Unit": "Percent"
    }
}
使用冷卻時間

您可以指定一個值 (單位為秒)，讓 ScaleOutCooldown 為您的 Aurora 資料庫叢集規模擴展新增冷卻時間。同樣的，您可以指定一個值 (單位為秒)，讓 ScaleInCooldown 為您的 Aurora 資料庫叢集規模縮減新增冷卻時間。如需 ScaleInCooldown 和 ScaleOutCooldown 的詳細資訊，請參閱《Application Auto Scaling API 參考》中的 TargetTrackingScalingPolicyConfiguration。

下列的範例描述規模調整政策的目標追蹤組態設定。在此組態中，會使用 RDSReaderAverageCPUUtilization 這個預先定義的指標，根據 Aurora 資料庫叢集中所有 Aurora 複本平均 CPU 使用率百分之 40，來調整 Aurora 資料庫叢集。這個組態設定分別提供了 10 分鐘的規模縮減冷卻時間，和 5 分鐘的規模擴展冷卻時間。

{
    "TargetValue": 40.0,
    "PredefinedMetricSpecification":
    {
        "PredefinedMetricType": "RDSReaderAverageCPUUtilization"
    },
    "ScaleInCooldown": 600,
    "ScaleOutCooldown": 300
}
停用規模縮減活動

藉由停用規模縮減動作，您可以防止目標追蹤規模調整政策的組態設定，對您的 Aurora 資料庫叢集進行規模調整。停用規模縮減的動作，可防止規模調整政策刪除 Aurora 複本，同時讓規模調整政策仍然能夠視需要來建立 &AUR; 複本。

您可以為 DisableScaleIn 指定布林值，來啟用或停用 Aurora 資料庫叢集的規模縮減活動。如需 DisableScaleIn 的詳細資訊，請參閱《Application Auto Scaling API 參考》中的 TargetTrackingScalingPolicyConfiguration。

下列的範例描述規模調整政策的目標追蹤組態設定。在此組態中，RDSReaderAverageCPUUtilization 這個預先定義的指標會根據 Aurora 資料庫叢集中所有 Aurora 複本平均 CPU 使用率百分之 40，來調整 Aurora 資料庫叢集。此組態設定停用了規模調整政策的規模縮減動作。

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

將擴展原則套用至 Aurora 資料庫叢集

向 Application Auto Scaling 註冊您的 Aurora 資料庫叢集，並定義擴展政策之後，請將擴展政策套用到已註冊的 Aurora 資料庫叢集。若要將擴展政策套用至 Aurora 資料庫叢集，您可以使用 AWS CLI 或應用程式自動調整 API。

若要將擴展政策套用至 Aurora 資料庫叢集，請搭配下列參數使用put-scaling-policy AWS CLI 命令：

  • --policy-name – 擴展政策的名稱。

  • --policy-type – 將此值設定為 TargetTrackingScaling。

  • --resource-id– Aurora 資料庫叢集的資源識別符。這項參數的資源類型為 cluster，且唯一識別符是 Aurora 資料庫叢集的名稱，例如 cluster:myscalablecluster。

  • --service-namespace – 將此值設定為 rds。

  • --scalable-dimension – 將此值設定為 rds:cluster:ReadReplicaCount。

  • --target-tracking-scaling-policy-configuration – 要用於 Aurora 資料庫叢集的目標追蹤擴展政策組態。

在下列範例中，您會使用 Application Auto Scaling 將名為 myscalablepolicy 的目標追蹤擴展政策，套用到名為 myscalablecluster 的 Aurora 資料庫叢集。做法是使用儲存於 config.json 檔案中的政策組態設定。

對於LinuxmacOS、或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

在 Windows 中：


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

若要使用 Application Auto Scaling API 將擴展政策套用到您的 Aurora 資料庫叢集，請使用 PutScalingPolicy Application Auto Scaling API 操作搭配下列參數：

  • PolicyName – 擴展政策的名稱。

  • ServiceNamespace – 將此值設定為 rds。

  • ResourceID– Aurora 資料庫叢集的資源識別符。這項參數的資源類型為 cluster，且唯一識別符是 Aurora 資料庫叢集的名稱，例如 cluster:myscalablecluster。

  • ScalableDimension – 將此值設定為 rds:cluster:ReadReplicaCount。

  • PolicyType – 將此值設定為 TargetTrackingScaling。

  • TargetTrackingScalingPolicyConfiguration – 要用於 Aurora 資料庫叢集的目標追蹤擴展政策組態。

在下列範例中，您會使用 Application Auto Scaling 將名為 myscalablepolicy 的目標追蹤擴展政策，套用到名為 myscalablecluster 的 Aurora 資料庫叢集。您使用的政策組態設定，是以 RDSReaderAverageCPUUtilization 這個預先定義的指標為根據。


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"
        }
    }
}

編輯擴展原則

您可以使用 AWS Management Console、或應用程式自動調整規模 API 來編輯擴展政策。 AWS CLI

您可以使用編輯擴展政策 AWS Management Console。

編輯 Aurora 資料庫叢集的自動規模調整政策

  1. 登入 AWS Management Console 並開啟 Amazon RDS 主控台，網址為 https://console.aws.amazon.com/rds/。

  2. 在導覽窗格中，選擇 Databases (資料庫)。

  3. 選擇您要編輯其自動規模調整政策的 Aurora 資料庫叢集。

  4. 選擇 Logs & events (日誌與事件) 標籤。

  5. 在 Auto Scaling Policies (自動規模調整政策) 區段中，選擇一個自動規模調整政策，然後選擇 Edit (編輯)。

  6. 對政策進行變更。

  7. 選擇 Save (儲存)。

以下是 Edit Auto Scaling policy (編輯 Auto Scaling 政策) 對話方塊的範例。

根據平均 CPU 使用率編輯自動規模調整政策

您可以使用 AWS CLI 或應用程式 Auto Scaling API，以與套用資源調整政策相同的方式編輯擴展政策：

  • 使用時 AWS CLI，請在參數中指定要編輯的原則名--policy-name稱。針對您想要變更的參數指定新的參數值。

  • 使用 Application Auto Scaling API 時，請在 PolicyName 參數中指定您所要編輯之政策的名稱。針對您想要變更的參數指定新的參數值。

如需更多詳細資訊，請參閱 將擴展原則套用至 Aurora 資料庫叢集。

刪除擴展原則

您可以使用 AWS Management Console、或應用程式自動調整 API 刪除擴展政策。 AWS CLI

您可以使用 AWS Management Console刪除規模調整政策。

刪除 Aurora 資料庫叢集的自動規模調整政策

  1. 登入 AWS Management Console 並開啟 Amazon RDS 主控台，網址為 https://console.aws.amazon.com/rds/。

  2. 在導覽窗格中，選擇 Databases (資料庫)。

  3. 選擇您要刪除其自動規模調整政策的 Aurora 資料庫叢集。

  4. 選擇 Logs & events (日誌與事件) 標籤。

  5. 在 Auto Scaling Policies (自動規模調整政策) 區段中，選擇 Auto Scaling 政策，然後選擇 Delete (刪除)。

若要從 Aurora 資料庫叢集刪除擴展政策，請使用具有下列參數的delete-scaling-policy AWS CLI 命令：

  • --policy-name – 擴展政策的名稱。

  • --resource-id– Aurora 資料庫叢集的資源識別符。這項參數的資源類型為 cluster，且唯一識別符是 Aurora 資料庫叢集的名稱，例如 cluster:myscalablecluster。

  • --service-namespace – 將此值設定為 rds。

  • --scalable-dimension – 將此值設定為 rds:cluster:ReadReplicaCount。

在下列範例中，您會將名為 myscalablepolicy 的目標追蹤擴展政策，從名為 myscalablecluster 的 Aurora 資料庫叢集中刪除。

對於LinuxmacOS、或Unix：


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

在 Windows 中：


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

若要從 Aurora 資料庫叢集刪除擴展政策，請使用 DeleteScalingPolicy Application Auto Scaling API 操作搭配下列參數：

  • PolicyName – 擴展政策的名稱。

  • ServiceNamespace – 將此值設定為 rds。

  • ResourceID– Aurora 資料庫叢集的資源識別符。這項參數的資源類型為 cluster，且唯一識別符是 Aurora 資料庫叢集的名稱，例如 cluster:myscalablecluster。

  • ScalableDimension – 將此值設定為 rds:cluster:ReadReplicaCount。

在下列範例中，您會使用 Application Auto Scaling API 將名為 myscalablepolicy 的目標追蹤擴展政策，從名為 myscalablecluster 的 Aurora 資料庫叢集中刪除。


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"
}

資料庫執行個體 ID 和標記

當 Aurora Auto Scaling 新增複本時，其資料庫執行個體 ID 會以 application-autoscaling- 為前綴，例如 application-autoscaling-61aabbcc-4e2f-4c65-b620-ab7421abc123。

下列標籤會自動新增至資料庫執行個體。您可以在資料庫執行個體詳細資訊頁面的 Tags (標籤) 頁籤上檢視。

標籤 Value
application-autoscaling:resourceId cluster:mynewcluster-cluster

如需 Amazon RDS 資源標籤的詳細資訊，請參閱標記 Amazon RDS 資源。

Aurora Auto Scaling 和績效詳情

和任何 Aurora 讀取器資料庫執行個體一樣，您可以使用績效詳情來監控 Aurora Auto Scaling 新增的複本。

您無法開啟 Aurora 資料庫叢集的績效詳情。您可以手動開啟資料庫叢集中各資料庫執行個體的績效詳情

當您在 Aurora 資料庫叢集中開啟寫入器資料庫執行個體的績效詳情時，讀取器資料庫執行個體的績效詳情並不會自動開啟。現有讀取器資料庫執行個體與 Aurora Auto Scaling 新增複本的績效詳情必須手動開啟。

如需了解如何使用績效詳情來監控 Aurora 資料庫叢集，請參閱 在 Amazon Aurora 上使用績效詳情監控資料庫負載。