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Mise à l’échelle automatique et environnement App Service v1

Important

Cet article traite de l’environnement App Service Environment v1. App Service Environment v1 et v2 ont été mis hors service le 31 août 2024. Il existe une nouvelle version d’App Service Environment, plus facile à utiliser et qui s’exécute sur des infrastructures plus puissantes. Pour en savoir plus sur la nouvelle version, commencez par consulter Présentation de l’environnement App Service Environment. Si vous utilisez actuellement App Service Environment v1, suivez les étapes de cet article pour migrer vers la nouvelle version.

À compter du 31 août 2024, le Contrat de niveau de service (SLA) et les crédits de service ne s’appliquent plus aux charges de travail App Service Environment v1 et v2 qui sont toujours en production depuis que ce sont des produits mis hors service. La mise hors service du matériel App Service Environment v1 et v2 a commencé, ce qui risque d’avoir une incidence sur la disponibilité et les performances de vos applications et de vos données.

Vous devez effectuer la migration vers App Service Environment v3 immédiatement, sans quoi vos applications et ressources risquent d’être supprimées. Nous ferons tout notre possible pour migrer automatiquement les charges de travail App Service v1 et v2 restantes à l’aide de la fonctionnalité de migration sur place, mais Microsoft ne garantit nullement ni n’affirme que les applications seront disponibles après la migration automatique. Vous serez peut-être amené à effectuer une configuration manuelle pour finaliser la migration et choisir la référence SKU du plan App Service la mieux adaptée à vos besoins. Si la migration automatique n’est pas possible, vos ressources et les données d’application associées seront supprimées. Nous vous recommandons vivement d’agir dès maintenant pour éviter l’un ou l’autre de ces scénarios extrêmes.

Si vous avez besoin de plus de temps, nous pouvons offrir une seule période de grâce de 30 jours pour vous permettre d’effectuer votre migration. Pour plus d’informations et pour demander cette période de grâce, passez en revue la vue d’ensemble de la période de grâce, puis accédez au portail Azure et au panneau Migration pour chacun de vos environnements App Service.

Pour obtenir les informations les plus à jour sur la mise hors service d’App Service Environment v1/v2, consultez la Mise à jour sur la mise hors service d’App Service Environment v1 et v2.

Les environnements Azure App Service prennent en charge la mise à l’échelle automatique. Vous pouvez mettre à l’échelle automatiquement des pools de Workers individuels en fonction de mesures ou de la planification.

Options de mise à l’échelle automatique d’un pool de Workers.

La mise à l’échelle automatique permet d’optimiser l’utilisation de vos ressources en agrandissant et en réduisant automatiquement un environnement App Service afin de l’adapter à votre budget et/ou à votre profil de charge.

Configurer la mise à l’échelle automatique du pool de Workers

Vous pouvez accéder à la fonctionnalité de mise à l’échelle automatique à partir de l’onglet Paramètres du pool de Workers.

Onglet Paramètres du pool de Workers.

À partir de là, l’interface doit vous paraître assez familière, car elle est similaire à celle de la mise à l’échelle d’un plan App Service.

Paramètres de mise à l’échelle manuelle.

Vous pouvez également configurer un profil de mise à l’échelle automatique.

Paramètres de mise à l’échelle automatique.

Les profils de mise à l’échelle automatique sont utiles pour définir des limites à votre mise à l’échelle. Ainsi, vous pouvez obtenir des résultats satisfaisants en définissant une valeur de mise à l’échelle limite inférieure (1) et une valeur de plafonnement prévisible en définissant une limite supérieure (2).

Paramètres de mise à l’échelle dans le profil.

Une fois qu’un profil est défini, vous pouvez ajouter des règles de mise à l’échelle automatique pour augmenter ou réduire le nombre d’instances dans le pool de Workers dans les limites définies par le profil. Les règles de mise à l’échelle automatique sont basées sur les mesures.

Règle de mise à l’échelle.

Toutes les règles de mesure du pool de workers ou du frontend peuvent être utilisées pour définir des règles de mise à l’échelle automatique. Ces mesures sont les mêmes que celles que vous pouvez surveiller dans les graphiques de panneau de ressource ou pour lesquelles vous pouvez définir une alerte.

Exemple de mise à l’échelle automatique

La mise à l’échelle automatique d’un environnement App Service est mieux illustrée par un scénario.

Cet article décrit tous les éléments à prendre en compte lorsque vous configurez la mise à l’échelle. L’article vous guide tout au long des interactions qui ont lieu lorsque vous réalisez une mise à l’échelle automatique d’environnements App Service hébergés dans un environnement App Service.

Présentation du scénario

Frank est administrateur système pour une entreprise. Il a migré une partie des charges de travail qu’il gère vers un environnement App Service.

L’environnement App Service est configuré sur mise à l’échelle manuelle, comme suit :

  • Serveurs frontaux : 3
  • Pool de Workers 1 : 10
  • Pool de Workers 2 : 5
  • Pool de Workers 3 : 5

Le pool de Workers 1 est utilisé pour les charges de travail, tandis que le pool de Workers 2 et le pool de Workers 3 sont utilisés pour les charges de travail de développement et d’assurance qualité.

Les plans App Service pour l’assurance qualité et le développement sont configurés pour la mise à l’échelle manuelle. Le plan App Service de production est configuré pour la mise à l’échelle automatique afin de gérer les variations de charge et de trafic.

Frank connaît bien l’application. Il sait que les heures de pointe de charge se situent entre 9 h et 18 h, car il s’agit d’une application métier (LOB) utilisée par les employés lorsqu’ils sont au bureau. Le taux d’utilisation chute une fois que les utilisateurs ont fini leur journée de travail. En dehors des heures de pointe, il existe toujours une charge, car les utilisateurs peuvent accéder à distance à l’application via leurs appareils mobiles ou leurs ordinateurs personnels. Le plan App Service de production est déjà configuré sur la mise à l’échelle automatique basée sur le taux d’utilisation du processeur avec les règles suivantes :

Paramètres spécifiques pour une application métier.

Profil de la mise à l’échelle automatique – Jours de semaine – Plan App Service Profil de la mise à l’échelle automatique – Week-ends – Plan App Service
Nom : Profil jour de semaine Nom : Profil week-end
Mise à l’échelle par : Règles de planification et de performance Mise à l’échelle par : Règles de planification et de performance
Profil : Jours de la semaine Profil : Week-end
Type : Périodicité Type : Périodicité
Plage cible : Entre 5 et 20 instances Plage cible : Entre 3 et 10 instances
Jours : Lundi, mardi, mercredi, jeudi, vendredi Jours : Samedi, dimanche
Heure de début : 9 h 00 Heure de début : 9 h 00
Fuseau horaire : UTC-08 Fuseau horaire : UTC-08
Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle supérieure) Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle supérieure)
Ressource : Production (App Service Environment) Ressource : Production (App Service Environment)
Mesure : % d’UC Mesure : % d’UC
Opération : Supérieur à 60 % Opération : Supérieur à 80 %
Durée : 5 minutes Durée : 10 minutes
Agrégation de temps : Average Agrégation de temps : Average
Action : Augmenter le nombre de 2 Action : Augmenter le nombre de 1
Refroidissement (minutes) : 15 Refroidissement (minutes) : 20
Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle inférieure) Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle inférieure)
Ressource : Production (App Service Environment) Ressource : Production (App Service Environment)
Mesure : % d’UC Mesure : % d’UC
Opération : Inférieur à 30 % Opération : Inférieur à 20 %
Durée : 10 minutes Durée : 15 minutes
Agrégation de temps : Average Agrégation de temps : Average
Action : Diminuer le nombre de 1 Action : Diminuer le nombre de 1
Refroidissement (minutes) : 20 Refroidissement (minutes) : 10

Taux d’inflation du plan App Service

Les plans App Service sont configurés pour une mise à l’échelle automatique, et fonctionnent ainsi au taux maximal par heure. Cette vitesse peut être calculée en fonction des valeurs fournies sur la règle de mise à l’échelle automatique.

La compréhension et le calcul du taux d’inflation du plan App Service sont importants pour la mise à l’échelle du pool de Workers de l’environnement App Service, car les modifications d’un pool de Workers ne sont pas instantanées.

Le taux d’inflation du plan App Service est calculé comme suit :

Calcul du taux d’inflation du plan App Service.

Si l’on prend la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle supérieure du profil Jour de semaine pour le plan App Service de production :

Taux d’inflation du plan App Service pour les jours de la semaine selon la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle supérieure.

Dans le cas de la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle supérieure pour le profil Week-end, la formule du plan App Service de production se présentera ainsi :

Taux d’inflation du plan App Service pour les week-ends selon la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle supérieure.

Cette valeur peut également être calculée pour les opérations de réduction.

Selon la règle Mise à l’échelle automatique - Mise à l’échelle inférieure pour le profil Jour de semaine, le plan App Service de production se présente comme suit :

Taux d’inflation du plan App Service pour les jours de la semaine selon la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle inférieure.

Dans le cas de la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle inférieure pour le profil Week-end, la formule du plan App Service de production se présentera ainsi :

Taux d’inflation du plan App Service pour les week-ends selon la règle Mise à l’échelle automatique – Mise à l’échelle inférieure.

Le plan App Service de production peut augmenter d’un taux maximal de huit instances/heure durant la semaine et de quatre instances/heure durant le week-end. Il peut libérer des instances à un taux maximal de quatre instances/heure durant la semaine et de six instances/heure durant les week-ends.

Si plusieurs plans App Service sont hébergés dans un pool de workers, vous devez calculer le taux total d’inflation en fonction de la somme du taux d’inflation de tous les plans App Service hébergés dans ce pool de workers.

Calcul du taux d’inflation total pour plusieurs plans App Service hébergés dans un pool de workers.

Utilisation du taux d’inflation du plan App Service pour définir des règles de mise à l’échelle automatique du pool de workers

Les pools de workers qui hébergent des plans App Service configurés pour la mise à l’échelle automatique doivent disposer d’une mémoire tampon adaptée. La mémoire tampon permet aux opérations de mise à l’échelle automatique d’augmenter et de réduire le plan App Service en fonction des besoins. La mémoire tampon minimale correspond au taux total d’inflation du plan App Service calculé.

Comme les opérations de mise à l’échelle de l’environnement App Service prennent un certain temps, toute modification doit tenir compte des demandes de modification pouvant se produire lorsqu’une opération de mise à l’échelle est en cours. Pour ce faire, nous recommandons l’utilisation du taux d’inflation du plan App Service total calculé en tant que nombre minimal d’instances ajoutées pour chaque opération de mise à l’échelle automatique.

Grâce à ces informations, Frank peut définir le profil et les règles de mise à l’échelle automatique suivants :

Règles de profil de mise à l’échelle automatique pour un exemple d’application métier.

Profil de mise à l’échelle automatique – Jours de la semaine Profil de mise à l’échelle automatique – Week-ends
Nom : Profil jour de semaine Nom : Profil week-end
Mise à l’échelle par : Règles de planification et de performance Mise à l’échelle par : Règles de planification et de performance
Profil : Jours de la semaine Profil : Week-end
Type : Périodicité Type : Périodicité
Plage cible : Entre 13 et 25 instances Plage cible : Entre 6 et 15 instances
Jours : Lundi, mardi, mercredi, jeudi, vendredi Jours : Samedi, dimanche
Heure de début : 7 h 00 Heure de début : 9 h 00
Fuseau horaire : UTC-08 Fuseau horaire : UTC-08
Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle supérieure) Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle supérieure)
Ressource : Pool de Workers 1 Ressource : Pool de Workers 1
Mesure : WorkersAvailable Mesure : WorkersAvailable
Opération : Inférieur à 8 Opération : Inférieur à 3
Durée : 20 minutes Durée : 30 minutes
Agrégation de temps : Average Agrégation de temps : Average
Action : Augmenter le nombre de 8 Action : Augmenter le nombre de 3
Refroidissement (minutes) : 180 Refroidissement (minutes) : 180
Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle inférieure) Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle inférieure)
Ressource : Pool de Workers 1 Ressource : Pool de Workers 1
Mesure : WorkersAvailable Mesure : WorkersAvailable
Opération : Supérieur à 8 Opération : Supérieur à 3
Durée : 20 minutes Durée : 15 minutes
Agrégation de temps : Average Agrégation de temps : Average
Action : Diminuer le nombre de 2 Action : Diminuer le nombre de 3
Refroidissement (minutes) : 120 Refroidissement (minutes) : 120

La plage cible définie dans le profil est calculée par le nombre d’instances minimales du profil pour le plan App Service + la mémoire tampon.

La plage maximale est la somme du maximum de toutes les plages pour tous les plans App Service hébergés dans le pool de workers.

L’augmentation correspondant aux règles de mise à l’échelle doit être définie comme au moins 1 fois le taux d’inflation du plan App Service pour la mise à l’échelle supérieure.

La réduction correspondant aux règles de mise à l’échelle doit être définie sur un chiffre compris entre 1/2 fois et 1 fois le taux d’inflation du plan App Service pour une mise à l’échelle inférieure.

Mise à l’échelle automatique du pool frontend

Les règles de mise à l’échelle automatique des frontends sont plus simples que pour les pools de workers. Le plus important est de
vous assurer que la durée de la mesure et des temps de recharge prend en compte le fait que les opérations de mise à l’échelle sur un plan App Service ne sont pas instantanées.

Pour ce scénario, Frank sait que le taux d’erreur augmente après que les frontends ont atteint un taux d’utilisation du processeur de 80 %, et il définit la règle de mise à l’échelle automatique pour augmenter le nombre d’instances comme suit :

Paramètres de mise à l’échelle automatique du pool frontend.

Profil de l’échelle automatique : serveurs frontaux
Nom : Mise à l’échelle automatique – Serveurs frontaux
Mise à l’échelle par : Règles de planification et de performance
Profil : Tous les jours
Type : Périodicité
Plage cible : Entre 3 et 10 instances
Jours : Tous les jours
Heure de début : 9 h 00
Fuseau horaire : UTC-08
Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle supérieure)
Ressource : Nom du pool frontal
Mesure : % d’UC
Opération : Supérieur à 60 %
Durée : 20 minutes
Agrégation de temps : Average
Action : Augmenter le nombre de 3
Refroidissement (minutes) : 120
Règle de mise à l’échelle automatique (mise à l’échelle inférieure)
Ressource : Pool de Workers 1
Mesure : % d’UC
Opération : Inférieur à 30 %
Durée : 20 minutes
Agrégation de temps : Average
Action : Diminuer le nombre de 3
Refroidissement (minutes) : 120