Sdílet prostřednictvím


Přehled obecných vzorů automatického škálování

Nastavení automatického škálování vám pomůže zajistit, že máte spuštěný správný počet prostředků pro zvládnutí proměnlivého zatížení vaší aplikace. Nastavení automatického škálování můžete nakonfigurovat tak, aby se aktivovala na základě metrik, které označují zatížení nebo výkon, nebo aktivované v naplánovaném datu a čase.

Automatické škálování Azure podporuje mnoho typů prostředků. Další informace o podporovaných prostředcích najdete v tématu Automatické škálování podporovaných prostředků.

Tento článek popisuje některé běžné vzory, které můžete použít ke škálování prostředků v Azure.

Požadavky

Tento článek předpokládá, že znáte automatické škálování. Další informace najdete v tématu Začínáme se škálováním prostředku.

Škálování na základě metrik

Škálujte prostředek na základě metrik vytvořených samotným prostředkem nebo jakýmkoli jiným prostředkem. Příklad:

  • Škálovací sadu virtuálních počítačů můžete škálovat na základě využití procesoru virtuálního počítače.
  • Zajistěte minimální počet instancí.
  • Nastavte maximální limit počtu instancí.

Následující obrázek ukazuje výchozí podmínku škálování pro škálovací sadu virtuálních počítačů:

  • Karta Pravidlo škálování ukazuje, že zdrojem metriky je samotná škálovací sada a použitá metrika je Procento procesoru.
  • Minimální počet spuštěných instancí je nastaven na hodnotu 2.
  • Maximální počet instancí je nastaven na 10.
  • Při spuštění škálovací sady je výchozí počet instancí 3.

Snímek obrazovky znázorňující nastavení automatického škálování, které se škáluje podle využití procesoru %.

Škálování na základě metriky jiného prostředku

Škálujte prostředek na základě metrik z jiného prostředku. Následující obrázek ukazuje pravidlo škálování, které škálovací sadu virtuálních počítačů škáluje na základě počtu přidělených portů v nástroji pro vyrovnávání zatížení.

Snímek obrazovky znázorňující pravidlo automatického škálování na základě metrik nástroje pro vyrovnávání zatížení

Různá škálování o víkendech

Prostředky můžete škálovat různě v různých dnech v týdnu. Můžete mít například škálovací sadu virtuálních počítačů a chcete:

  • Nastavte minimálně 3 instance v pracovní dny a škálují se na základě příchozích toků.
  • Škálování na pevnou 1 instanci o víkendech, když je provoz menší.

V tomto příkladu:

  • Víkendový profil začíná v sobotu ráno v 00:01 a končí v pondělí ráno v 04:00.
  • Koncové časy zůstanou prázdné. Profil v týdnu končí, když začíná víkendový profil a naopak.
  • Výchozí profil není relevantní, protože není čas, který ostatní profily nepokrývá.

Poznámka:

Vytvoření opakovaného profilu bez koncového času se podporuje jenom prostřednictvím webu Azure Portal a šablon Azure Resource Manageru (šablon ARM). Další informace o vytváření opakovaných profilů pomocí šablon ARM najdete v tématu Přidání opakovaného profilu pomocí šablon ARM.

Pokud koncový čas není součástí příkazu rozhraní příkazového řádku, bude implementován výchozí koncový čas 23:59 vytvořením kopie výchozího profilu s konvencí "name": {\"name\": \"Auto created default scale condition\", \"for\": \"<non-default profile name>\"}pojmenování .

Snímek obrazovky znázorňující dva profily automatického škálování, jeden výchozí a druhý pro víkendy

Různá škálování během konkrétních událostí

Pravidla škálování a limity instancí můžete nastavit jinak pro konkrétní události. Příklad:

  • Ve výchozím nastavení nastavte minimálně 3 instance.

  • V týdnu černého pátku nastavte minimální počet instancí na 10 pro zpracování očekávaného provozu.

    Snímek obrazovky znázorňující dva profily automatického škálování, jeden výchozí a druhý pro konkrétní rozsah kalendářních dat

Škálování na základě vlastních metrik

Škálování podle vlastních metrik vygenerovaných vaší aplikací Můžete mít například webový front-end a vrstvu rozhraní API, která komunikuje s back-endem a chcete škálovat úroveň rozhraní API na základě vlastních událostí na front-endu.

Snímek obrazovky znázorňující profil automatického škálování a škálování pravidel podle vlastní metriky

Další kroky

Další informace o automatickém škálování najdete v následujících článcích: