एडब्ल्यूएस ईएलबी उदाहरणों के ऑटो-स्केलिंग को नियंत्रित करने के लिए उपयोगकर्ता परिभाषित मानकों का उपयोग

Question

हमारे पास एक ऐसा एप्लिकेशन है जो एडब्ल्यूएस ईएलबी पर तैनात किया गया है।

वर्तमान में, ऑटो-स्केलिंग को ईएलबी उदाहरणों में स्वचालित सीपीयू को स्वचालित रूप से जोड़ने/निकालने के लिए कुल CPU का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है।

हालांकि, यह अधिक सटीक होगा अगर हम खरगोश एमक्यू उदाहरण पर कतार की लंबाई पूछताछ कर सकते हैं जिसे ईएलबी उदाहरणों द्वारा उपयोग किया जाता है। फिर कतार की लंबाई सीमा से अधिक होने पर ऊपर/नीचे स्केल करें।

क्या ईएलबी को कॉन्फ़िगर करने का कोई तरीका है जो नए पैरामीटर को पेश करने के लिए किया जा सकता है, तर्क के लिए, एक वेब सेवा कॉल, जिसे ऑटो-स्केलिंग को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है?

या, क्या हमें सिर्फ बुलेट काटने और अपना खुद का ऑटो-स्केलर विकसित करना है?

Answer 1

Auto Scaling अमेज़ॅन CloudWatch मीट्रिक पर आधारित है। क्लाउडवॉच ने शुरुआत में केवल पूर्व परिभाषित मीट्रिक प्रदान किए, लेकिन meanwhile custom metrics can be managed भी।

नतीजतन हैं कि विवादित RabbitMQ उदाहरण के लिए कतार लंबाई ट्रैकिंग publishing a custom CloudWatch metric करके अपने परिदृश्य को लागू करने और ऊपर/नीचे पैमाने पर एक संबंधित CloudWatch Alarm इस मीट्रिक की निगरानी के आधार पर मनमाने ढंग से स्केलिंग नीति के अनुसार कर सकते हैं।