Amazon EC2 Auto Scaling とは - Amazon EC2 Auto Scaling
Amazon EC2 Auto Scaling は、アプリケーションの負荷を処理するために適切な数の Amazon EC2 インスタンスを利用できるようにします。Auto Scaling グループと呼ばれる EC2 インスタンスの集合を作成します。各 Auto Scaling グループ内のインスタンスの最小数を指定することができ、Amazon EC2 Auto Scaling グループはこのサイズよりも小さくなることはありません。各 Auto Scaling グループ内のインスタンスの最大数を指定することができ、Amazon EC2 Auto Scaling グループはこのサイズよりも大きくなることはありません。グループの作成時、またはそれ以降の任意の時点で、希望するキャパシティーを指定した場合、Amazon EC2 Auto Scaling によって、グループのインスタンス数はこの数に設
DynamoDB Auto Scaling によるスループットキャパシティの自動管理 - Amazon DynamoDB
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 DynamoDB Auto Scaling によるスループットキャパシティの自動管理 多くのデータベースワークロードは本質的に循環的なものであり、前もって予測することが困難なものもあります。例えば、日中の時間帯に大部分のユーザーがアクティブなソーシャルネットワーキングアプリがあるとします。データベースは日中のアクティビティを処理できる必要がありますが、夜間のスループットに同じレベルは必要ありません。別の例としては、予想以上に急速に普及した新しいモバイルゲームアプリが挙げられます。ゲームがあまりに人気になると、利用可能なデータベースリソースを超過し、パフォーマンスが低下して顧客が不満を感じるようになります。この種のワークロードでは多くの場合、手動介入によってデータベー
同時実行スケーリングキューの設定 - Amazon Redshift
クエリを同時実行スケーリングクラスターにルーティングするには、ワークロードマネージャ (WLM) キューを同時実行スケーリングキューとして有効化します。キューの同時実行スケーリングを有効にするには、[同時実行スケーリングモード] の値に [自動] を設定します。 同時実行スケーリングキューにルーティングされたクエリの数がキューに設定された同時実行数を超えると、対象クエリが同時実行スケーリングクラスターに送信されます。スロットが使用可能になると、クエリはメインクラスターで実行されます。キューの数は、クラスターごとに許可されているキューの数によってのみ制限されます。他の WLM キューと同様に、ユーザーグループに基づいて、またはクエリグループラベルをクエリに付けることで、クエリを同時実行スケーリングキューにルーティングします。WLM クエリモニタリングルール を定義してクエリをルーティングする
同時実行スケーリングを使用する - Amazon Redshift
同時実行スケーリング機能を使用すると、一貫した高速のクエリパフォーマンスで、数千の同時ユーザーと同時クエリをサポートできます。同時実行スケーリングが有効になっている場合、Amazon Redshift は自動的に新たなクラスターキャパシティーを追加し、読み取りと書き込み両方でクエリの増加に対応します。クエリをメインクラスターと同時実行スケーリングクラスターのどちらで実行しても、ユーザーには最新のデータが表示されます。 WLM キューを設定することで、どのクエリを同時実行スケーリングクラスターに送信するかを管理できます。同時実行スケーリングを有効にすると、対象となるクエリはキュー内に待機することなく、同時実行スケーリングクラスターに送信されるようになります。 同時実行スケーリングクラスターは、実際に実行した時間分のみ課金されます。料金の発生する仕組みや最低料金など、料金の詳細については、「同
オートスケーリング - Horizontal Pod Autoscaler(HPA) | 豆蔵デベロッパーサイト
商用環境で実際にサービスが運用されると、時間帯やイベント等、様々な要因によってトラフィックが変動し、それに合わせてシステム負荷も増減します。 コンテナ以前の従来のシステムでは、あらかじめ最大のスループットを見積もり、それに合わせてサーバーのサイジングをすることが一般的でした。 ただ、これはほとんどのケースでオーバースペックとなり、費用対効果が良いとは言えない状況でした。 また、いざサーバーを増やすとなると調達やセットアップ等のリードタイムがかかり、変化の激しいビジネス要求に追従していくのが難しい状況でした。 この状況はコンテナ技術の登場で大きく変わりました。 軽量なコンテナは、必要な実行環境がイメージとして含まれていますので、コンテナランタイム環境があればすぐにデプロイ可能で、高価なサーバーは不要です。 このような特性は負荷に応じた即時のオートスケールを容易にし、Kubernetesを始め
新機能 – AWS ECS Cluster Auto ScalingによるECSクラスターの自動スケーリング | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新機能 – AWS ECS Cluster Auto ScalingによるECSクラスターの自動スケーリング 本日、AWS ECS Cluster Auto Scalingを発表します。この機能は、スケールアウトを高速化し信頼性を向上させる、クラスター内の空きキャパシティ管理の提供と、スケールイン時に終了されるインスタンスの自動管理を提供し、クラスターの自動スケーリングをより使いやすいものにします。 ECS Cluster Auto Scalingを有効にするには、Capacity Providerと呼ばれる新たな項目を設定する必要があります。1つのCapacity Providerは1つのEC2 Auto Scaling Groupに関連づきます。あるAuto Scaling GroupにECS Capacity Providerを関連付け
AWS Auto Scaling（需要に合わせて複数のリソースをスケール）| AWS
AWS Auto Scaling は、安定した予測可能なパフォーマンスを可能な限り低コストで維持するためにアプリケーションをモニタリングし、容量を自動で調整します。AWS Auto Scaling を使用すると、複数のサービスにまたがる複数のリソースのためのアプリケーションスケーリングを数分で簡単に設定できます。このサービスは、Amazon EC2 インスタンスとスポットフリート、Amazon ECS タスク、Amazon DynamoDB テーブルとインデックス、および Amazon Aurora レプリカなどのリソースのためにスケーリングプランを構築できる、シンプルで強力なユーザーインターフェイスを提供します。AWS Auto Scaling は、パフォーマンス、コスト、またはそれらのバランスを最適化できるようにする推奨事項によって、スケーリングをシンプル化します。Amazon EC2
爆速でFargateをスケールさせる「aws-fargate-fast-autoscaler」を試してみた | DevelopersIO
CloudWatchだけでは実現できない超高速なFargateのスケール処理をCDKをつかったStep Functionsで実装しているリポジトリです。是非参考にしてみてください。 「Fargateをいかに早くスケールさせるか、そこに命をかけた男がいた…」 先日参加したセミナー（コンテナ好き4名がコンテナの魅力を喋り倒すJAWS-UGコンテナ支部に行ってきた）にそんな男がいたわけですが、その仕組を改めて動かす機会があったので、紹介します。 CloudWatchを利用しないStep Functionsを利用した爆速スケールの仕組み CDKによる環境一式のデプロイ という両面で非常に参考になるリポジトリです。そのあたり興味があるかたは是非一度この記事を読んでいただきながら皆さんの環境でためしていただきつつ、今後のStep Functionsの使い方やCDKのサンプルとして活用いただければと思い
インスタンスのグループの自動スケーリング | Compute Engine Documentation | Google Cloud
フィードバックを送信 インスタンスのグループの自動スケーリング コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 マネージド インスタンス グループ（MIG）には、負荷の増減に基づいて、MIG から仮想マシン（VM）インスタンスを自動的に追加または削除できる自動スケーリング機能が備わっています。自動スケーリングによって、トラフィックの増加をアプリで適切に処理できると同時に、リソースの必要性が低下した場合は費用を削減できます。自動スケーリング ポリシーを定義すると、測定された負荷と構成したオプションに基づいてオートスケーラーが自動スケーリングを実行します。 自動スケーリングでは、負荷が大きくなると MIG に VM が追加され（スケールアウト）、VM の必要性が低下すると VM が削除されます（スケールイン）。 前提条件 オートスケーラーは、Compute E
Autoscaling AWS Elastic Beanstalk worker tier based on SQS queue length
We are deploying a Rails application (for the Hydra-in-a-Box project) to AWS Elastic Beanstalk. Elastic Beanstalk offers us easy deployment, monitoring, and simple auto-scaling with a built-in dashboard and management interface. Our application uses several potentially long-running background jobs to characterize, checksum, and create derivates for uploaded content. Since we’re deploying this appl
AWS Management Console と DynamoDB Auto Scaling の使用 - Amazon DynamoDB
AWS Management Console を使用して新しいテーブルを作成すると、Amazon DynamoDB Auto Scaling はデフォルトでそのテーブルに対して有効になります。コンソールを使用して、既存テーブルの Auto Scaling の有効化、Auto Scaling 設定の変更、Auto Scaling の無効化を行うこともできます。 スケールインおよびスケールアウトのクールダウン時間の設定など、より高度な特徴については、AWS Command Line Interface (AWS CLI) を使用して DynamoDB Auto Scaling を管理します。詳細については、「AWS CLI を使用した DynamoDB Auto Scaling の管理」を参照してください。 開始する前に: DynamoDB Auto Scaling のアクセス許可をユーザーに
AutoScaling時にAnsibleで環境構築を行う | DevelopersIO
渡辺です。 自動化にはロマンがありますが、ロマンを求めすぎると現実に凹みます。 今回はAuto ScalingとAnsibleを混ぜてみました。 Auto Scalingとは？ Auto Scalingは、一言で言えばEC2インスタンスを自動拡張/縮退を実現する機能です。 Auto Scalingを活用する事で耐障害性や耐障害性を高めることができます。 また、処理能力を必要に応じて増加させることもできるのも魅力のひとつです。 Auto Scalingは非常に便利で強力な機能ですが、どんなシステムでも簡単に利用できるとは限りません。 インスタンスが自動的に起動したり破棄されたりするため、インスタンスが有効になるまでの手順が自動化することが必要です。 また、インスタンスは使い捨てできるような状態、すなわちステートレスに設計・構築しなければなりません。 これらの注意点については、AutoScal
HireFire: Autoscaling for Heroku Dynos
Autoscaling for Heroku Dynos Lower your Heroku bill without compromising performance. Customers report savings of 35-90% with minimal effort. Autoscaling Heroku Dynos Since 2011 Since 2011, over 1,000 companies have trusted HireFire to autoscale more than 5,000 applications, managing over 10,000 web and worker dynos. No Cost-Performance Compromise Avoid unnecessary expenses due to over-allocation
[AWS]Auto Scalingをタグベースで一括設定する | DevelopersIO
コンニチハ、千葉です。 Auto Scalingが複数ある環境だと、どのリソースがどれくらい起動しているかとか、設定なんかも複数しないといけなくなるので大変です。そんな方への味方、Auto Scalingダッシュボードです。Auto Scalingダッシュボードを利用するとAuto Scalingのリソースや設定を集中管理できます。 【新サービス】AutoScalingの新ダッシュボードが発表されました！ 今まではAuto ScalingダッシュボードはCloudFormationベースでターゲットを指定可能でしたが、タグでも指定できるようになっていましたのでご紹介です。 現在対応しているリソースは以下です。 EC2 EC2 ポットフリート DynamoDBテーブル DynamoDB Global Secondary Indexes (GSIs) Amazon Aurora Replica
AWS再入門2018 Amazon EC2 Auto Scaling編 | DevelopersIO
Amazon EC2 Auto Scalingを利用すると、需要に合わせてEC2の台数を増減できます。 これにより、コストとパフォーマンスのバランスをとれます。 Auto Scalingは素晴らしい機能ですが、よく理解して利用する必要があります。 Auto Scalingの基本的な内容と、マスターEC2を使ったAuto Scalingの運用方法をご紹介します。 Auto Scalingを構成する要素 Auto Scaling グループ Auto Scaling グループは、Auto Scalingの管理単位です。 グループを作成する際に、EC2の最小数、最大数、希望する数を指定します。 EC2の最小数と最大数の間で、インスタンス数が増減または維持されます。 ヘルスチェックのタイプ Auto Scalingは起動したインスタンスに対して、定期的なヘルスチェックを実行します。 インスタンスが正
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REST Resource: autoscalers | Compute Engine Documentation | Google Cloud
http://awsdocs.s3.amazonaws.com/AutoScaling/latest/as-qrc.pdf
https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/
GitHub - hjacobs/kube-downscaler: Scale down Kubernetes deployments after work hours
autoscaler/cluster-autoscaler at master · kubernetes/autoscaler
