Fonctionnement de Virtual Machine Scale Sets Azure
Les groupes de machines virtuelles identiques Azure vous permettent de créer et de gérer un groupe de machines virtuelles à charge équilibrée. La capacité ou le nombre d’instances de machine virtuelle peut augmenter ou diminuer automatiquement suivant une planification que vous configurez ou quand les métriques de performances que vous définissez sont atteintes. Les instances de machine virtuelle dans un groupe de machines virtuelles identiques peuvent avoir la même configuration ou des configurations différentes.
Virtual Machine Scale Sets offrent une haute disponibilité à vos applications. Virtual Machine Scale Sets vous permettent de gérer, de configurer et de mettre à jour de manière centralisée un grand nombre de machines virtuelles. Grâce aux groupes de machines virtuelles identiques, vous pouvez créer des services à grande échelle pour des zones telles que le calcul, Big Data et des charges de travail de conteneur.
Les groupes identiques sont conçus pour la rentabilité, la scalabilité et la fiabilité. Les nouvelles instances VM sont créées uniquement quand cela est nécessaire et sont supprimées quand elles ne sont plus nécessaires. Lorsque de nouvelles instances sont requises, ces instances sont générées à partir d’une image de modèle pour configurer les instances et les applications. Virtual Machine Scale Sets Azure vous permettent d’exécuter jusqu’à 1 000 machines virtuelles dans un même groupe identique.
Mise à l’échelle d’un groupe identique
Virtual Machine Scale Sets permettent de créer et gérer rapidement des machines virtuelles quand les charges de travail sont fluctuantes. Vous pouvez configurer deux types de mise à l’échelle pour un groupe identique :
Mise à l’échelle planifiée : Vous pouvez planifier de façon proactive le groupe identique afin de déployer une ou N instances supplémentaires pour faire face à un pic de trafic, puis réduire le nombre de ces instances une fois le pic terminé.
Mise à l’échelle automatique : si la charge de travail est variable et ne peut pas toujours être planifiée, vous pouvez utiliser la mise à l’échelle avec des seuils, basée sur des métriques. La mise à l’échelle automatique effectue un scale-out basé sur l’utilisation des nœuds. Elle effectue après cela un scale-in quand les ressources reviennent à une base de référence.
La mise à l’échelle automatique est basée sur un ensemble de conditions, de règles et de limites. Une condition de mise à l’échelle combine l’heure et un ensemble de règles de mise à l’échelle. Si l’heure actuelle se trouve dans la période définie dans la condition de mise à l’échelle, les règles de mise à l’échelle de la condition sont évaluées. Les résultats de cette évaluation déterminent s’il faut ajouter ou supprimer des instances dans le groupe identique.
La condition de mise à l’échelle définit également les limites de mise à l’échelle pour le nombre maximal et le nombre minimal d’instances. En limitant le nombre maximal de métriques, vous pouvez limiter le nombre de machines virtuelles qui doivent être créées et éviter les frais d’abonnement automatiques imprévus en cas d’augmentation non planifiée du trafic.
Vous pouvez baser la mise à l’échelle automatique sur :
Planification : adoptez cette approche si vous savez que votre charge de travail doit augmenter à une date ou après un laps de temps spécifié. La mise à l’échelle basée sur une planification spécifie une heure de début et une heure de fin ainsi que le nombre d’instances à ajouter au groupe identique.
Métriques : ajustez la mise à l’échelle en monitorant les métriques de performances associées au groupe identique. Quand ces métriques dépassent un seuil spécifié, le groupe identique peut démarrer automatiquement de nouvelles instances de machine virtuelle. Quand les métriques indiquent que les ressources supplémentaires ne sont plus nécessaires, le groupe identique peut arrêter les instances excédentaires.
Ces mesures sont couramment utilisées pour superviser un groupe de machines virtuelles identiques :
Pourcentage de processeur : cette métrique indique l’utilisation du processeur sur toutes les instances. Une valeur élevée indique que les instances commencent à utiliser le processeur de manière intensive, ce qui peut retarder le traitement des demandes des clients.
Flux entrants et flux sortants : ces métriques indiquent la vitesse à laquelle le trafic réseau circule à destination et en provenance des machines virtuelles du groupe identique.
Opérations de lecture sur disque/s et opérations d’écriture sur disque/s : Ces métriques indiquent le volume d’E/S disque sur le groupe identique.
Longueur de file d’attente de disque de données : cette métrique indique le nombre de demandes d’E/S en attente de traitement uniquement sur les disques de données des machines virtuelles.
Un groupe de machines virtuelles identiques peut contenir de nombreuses conditions de mise à l’échelle. Chaque condition de mise à l’échelle satisfaite est traitée. Un groupe identique contient également une condition de mise à l’échelle par défaut qui est utilisée si aucune autre condition n’est satisfaite pour l’heure actuelle et pour les métriques de performances.
La condition de mise à l’échelle par défaut est toujours active. Elle ne contient pas de règles de mise à l'échelle, agissant efficacement comme une condition de mise à l’échelle nulle qui n’effectue pas de scale-in ou de scale-out. Cependant, vous pouvez modifier la condition de mise à l’échelle par défaut pour définir un nombre d’instances par défaut, ou vous pouvez ajouter une paire de règles de mise à l'échelle qui effectuent un scale-out et un scale-in.
Groupes identiques avec des instances Azure Spot
Un groupe de machines virtuelles identiques constitué de machines virtuelles d’instance Azure Spot vous permet d’utiliser des ressources de calcul Azure avec des économies pouvant atteindre jusqu’à 80 %. Dans l’infrastructure Azure mondiale, des ressources de calcul sous-utilisées deviennent souvent disponibles. Un groupe identique qui utilise des instances spot vous permet de réaliser des économies en utilisant la capacité de calcul sous-utilisée.
Notes
Quand vous utilisez ces machines virtuelles, gardez à l’esprit qu’elles sont temporaires. La disponibilité dépend de la taille, de la région, du moment dans la journée, etc. Ces machines virtuelles n’ont pas de contrat de niveau de service (SLA).
Quand Azure a de nouveau besoin de la puissance de calcul, vous recevez une notification indiquant que la machine virtuelle a été supprimée de votre groupe identique. L’utilisation d’instances spot dans les groupes identiques est utile pour les charges de travail qui s’exécutent avec des interruptions ou quand vous avez besoin de machines virtuelles plus grandes à un coût nettement réduit. Gardez simplement à l’esprit que vous ne pouvez pas contrôler quand une machine virtuelle est supprimée.
Différences entre Virtual Machine Scale Sets et les pools de machines virtuelles manuels
Les groupes identiques sont conçus à partir de machines virtuelles. Avec les groupes identiques, les couches d’automatisation et de gestion sont fournies pour exécuter et faire évoluer vos applications. Avant que les groupes de machines virtuelles identiques ne soient disponibles, les organisations créaient et géraient souvent manuellement des machines virtuelles individuelles ou intégraient des outils existants pour obtenir un niveau d’automatisation similaire.
Ce tableau décrit les avantages des groupes identiques comparés à la gestion manuelle de plusieurs instances VM.
| Scénario | Groupe manuelle de machines virtuelles | Virtual Machine Scale Sets |
|---|---|---|
| Ajout des instances de machines virtuelles supplémentaires | Processus manuel permettant de créer, configurer et d’assurer la conformité | Créer automatiquement à partir d’une configuration centrale |
| Équilibrage et distribution du trafic | Processus manuel pour créer et configurer un équilibreur de charge Azure ou une passerelle applicative | Peut automatiquement créer et intégrer un équilibreur de charge Azure ou une passerelle applicative |
| Haute disponibilité et redondance | Créer manuellement un groupe à haute disponibilité ou distribuer et suivre des machines virtuelles entre des zones de disponibilité | Distribution automatique des instances de machine virtuelle entre des zones de disponibilité ou des groupes à haute disponibilité |
| Mise à l’échelle de machines virtuelles | Surveillance manuelle et Azure Automation | Mise à l’échelle basée sur des mesures d’hôte, des mesures d’invité, Application Insights ou une planification |