さくらのクラウドでAuto Scaling ~ Docker活用編 ~ - Qiita
うーん、そんなにちゃんとしたやつじゃなくていいから、もうちょい安くできないか、、 ということで今回、Docker、DockerMachineとさくらのクラウドの GSLB(広域負荷分散)を用いることで安価なAutoScalingする構成を考えてみました。 安価なAutoScalingの方法/構成 デモプログラムを以下で公開しています。 https://github.com/yamamoto-febc/sakura-auto-scaling-with-docker 概要 以下のような構成を考えてみました。 さくらのクラウドのGSLB(広域負荷分散)でDNSラウンドロビン さくらのクラウドAPIでサーバのCPU負荷を測定 サーバーは1台常に起動させておく(基本サーバ) CPU負荷に応じてスケールアウト/スケールインを行う。 サーバの追加/削除にはDockerMachine + さくらのクラウド
PostgreSQLスケールアウトパターン Instagram way - Qiita
アンチパターンばかり書いてきましたけど、たまにはアンチじゃないものも出しましょう。 PGConf.Asia2016 で Tantan の Victor Blomqvistさんもやってた、Instagram方式です。 元ネタ Instagram Engineering Blog PGConf.Asia2016公開資料：TantanでのPostgreSQL事例 – 2年で0から350billion rowへ Victor Blomqvist DBのスケールアウト Webサービスが順調に成長すると、顧客当たりのデータ量が徐々に増える、顧客が増えるで、DBのデータ量も増えていきます。 Apache/Tomcatの能力不足は、セッション管理だけ最初に注意して構成しておけば10や20に台数増やしていくのは容易な話で、問題はDBをどうするかです。 1台のDBServerでは処理能力が追いつかなくなってき
AWSのAutoScalingを利用して、td-agentクラスタを準備する - Qiita
検証を思いついた経緯 appサーバ側のforward設定で複数の<server>タグを管理したくない td-agentのconfigに影響されず、AWSメンテナンスやインスタンス障害の対応を行いたい アプリケーションが乗るappサーバと違い、td-agentクラスタは純粋に負荷を見極めやすいため、AutoScalingに適している fluentdのコミュニティで「TCPロードバランシングはユーザ側で試して欲しい」という状況で更新が止まっていた https://groups.google.com/forum/#!topic/fluentd/3ZuG_1dPovE td-agentクラスタ環境準備 1.環境構成 今回、VPC,SecutityGroup,AMIの作成方法は割愛。 以下の環境を準備する。 2.appインスタンスのtd-agent設定 <source> type forward <
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