Di Sini.
Dan selamat datang kembali.
Nah di video hari ini kita akan membahas tentang cara order Skilling yang mudah.
Sekarang, sebelum kita membahasnya lebih jauh, penting bagi kita untuk memahami konsep skalabilitas.
Jadi skalabilitas pada dasarnya adalah kemampuan sistem untuk mengubah ukuran tergantung pada kebutuhan.
Jadi, sangat penting bahwa infrastruktur apa pun yang Anda buat, infrastruktur itu harus
dapat digunakan untuk mendukungnya, mengubah pola lalu lintas di lingkungan Anda.
Jadi ini bisa lebih dipahami dengan diagram tahun ini.
Nah, Anda lihat bahwa pola lalu lintas pada malam hari jauh lebih sedikit jika dibandingkan dengan siang
hari.
Dan ini adalah sesuatu yang akan Anda lihat di banyak organisasi.
Bahkan, di salah satu organisasi yang saya gunakan untuk situs web berbasis V dan M commerce.
Dan pada siang hari digunakan untuk memiliki jutaan pengguna.
Namun, selama ksatria itu berarti remaja terlalu sedikit, ratusan atau beberapa ribu.
Jadi yang Anda inginkan adalah bahwa pada siang hari Anda harus memiliki kapasitas server yang cukup untuk melayani jutaan
pengguna dan pada malam hari Anda tidak menginginkan kapasitas sebesar itu.
Sehingga semua biaya dapat dilihat.
Jadi dalam kasus seperti itu, yang Anda inginkan adalah Anda ingin meluncurkan kembali dan menghapus server secara dinamis berdasarkan urutan pemuatan
dari situs Web Anda.
Jadi, misalnya, katakanlah Anda memiliki basis dua server yang membutuhkan itu.
Dua server selalu berjalan 24/7 dan Anda menentukan dua kebijakan.
Kebijakan pertama adalah jika rata-rata C. P. Pemanfaatan U dibuat dalam enam orang dan kemudian menambahkan dua
contoh lagi.
Namun, jika rata-rata pemanfaatan sepehr kurang dari 30 persen, maka hapus dua instance.
Jadi ketika Anda memiliki kebijakan seperti itu, maka venire, betapa beban lalu lintas meningkat di lingkungan Anda.
Secara otomatis server baru disediakan dan dengan cara yang serupa.
Jika jumlah lalu lintas lebih sedikit, maka server baru, ketentuan itu akan dihapus.
Sehingga kemampuan khusus dicapai dengan bantuan baik mudah untuk penskalaan otomatis.
Jadi, penskalaan pesanan Amazon yang mudah membantu Anda menjaga ketersediaan aplikasi dan memungkinkan Anda untuk secara
otomatis menambahkan atau menghapus instans sesuai dengan kondisi yang Anda tetapkan.
Jadi jika kita melihat skenario contoh ini, Anda memiliki minimal dua contoh mudah dua.
Itu berarti bahwa melakukannya seperti akan selalu berjalan.
Maka Anda memiliki maksimum 10 instans ECPA.
Jadi katakanlah jika ada banyak pengguna yang mengunjungi situs web, berapa jumlah maksimum server
yang ingin Anda luncurkan?
Tambahan.
Jadi itu akan menjadi 10 dan Anda ambang batasnya adalah 50 persen C. P. U.
Jadi bisa seperti, jika ada, jumlah C. P. U lebih tinggi dari 50 persen.
Kemudian Anda dapat naik dan meluncurkan beberapa instance yang lebih mudah.
Jadi itulah yang mudah untuk memberikan ini.
Jadi mari kita lakukan satu hal.
Ini lebih merupakan perspektif teoretis.
Yuk langsung aja ke demonya biar bisa lebih baik lagi.
Bapak..
Jadi apa yang saya miliki di video hari ini adalah saya memiliki pembunuhan otomatis yang dikonfigurasi dan Anda memiliki satu, Anda
melihat dua insiden yang telah dibuat dengan bantuan grup penskalaan otomatis.
Dan apa yang telah kami lakukan adalah setiap kali saya melihat Anda, pemanfaatan melewati ambang batas.
Scalabrine otomatis, lanjutkan dan itu akan diluncurkan.
Beberapa ingin mudah dua contoh.
Jadi sebelum kita pergi.
Dan izinkan saya dengan cepat menunjukkan kepada Anda konfigurasi Anda.
Jadi mari kita cepat pergi ke konsol baru.
Jadi saat ini Anda melihat bahwa kami memiliki grup pemberian otomatis.
Dan jika Anda melihat ke dalam kelompok pembunuh Ordo ini di bawah skiddy otomatis, Anda memiliki kebijakan yang telah
ditetapkan.
Dan di dalam polis, Anda melihat bahwa polis ini akan dieksekusi setiap kali rata-rata C. P. Utilisasi U berada
pada 50 persen pada tanggal tersebut.
Tindakannya adalah AG atau keluarkan kapasitas Yurick sesuai kebutuhan.
Jadi yang akan dilakukan adalah ini akan melanjutkan dan meluncurkan beberapa contoh lagi.
Kalau saya lihat di bawah, utilisasinya lebih tinggi dari rata-rata 50 persen.
Dan itu juga akan melanjutkan dan menghapus dua contoh mudah.
Setiap kali ada tampilan, pemanfaatannya lebih rendah.
Jadi saat ini, misalnya, jika kita melihat pemantauan, rata-rata pemanfaatan CB sangat
kurang.
Jadi apa yang kita lakukan, kita terhubung dengan itu.
Anda melihat dua contoh dan kami meningkatkan C secara manual. P. Anda memuat dan kami akan melihat bagaimana tepatnya
penskalaan otomatis berperilaku.
Jadi biarkan saya menyalin IP, alamat tangan Anda dari domain mereka.
Biarkan saya melanjutkan dan dengan cepat terhubung ke instance.
Jadi pada dasarnya kita akan terhubung ke instance dari dua ketukan.
Saya segera menunjukkan alasannya.
Jadi mari kita beralih ke tabua pertama dan beralih ke loop di tabua kedua.
Semua.
Jadi sekarang kita memiliki kemudahan instantiate lay in board yang memiliki data tersebut.
Jadi mari kita cepat membuat undang-undang.
Jadi saya katakan Dev pada nol.
Dan file output akan mati pilot malam.
Jadi apa yang akan dilakukan, lanjutkan dan menghasilkan nol dan itu akan menyimpannya ke file output dev.
Tidak ada.
Jadi begitu Gordon Brown ini pada dasarnya adalah c. P. u operasi intensif.
Dan jika Anda menjalankan bagian atas itu di sini, Anda akan melihat bahwa DEEDI ini muncul atau Anda selesai.
Lihat, keindahan dan pemanfaatannya adalah sembilan puluh sembilan koma sembilan sembilan.
Jadi ini akan maju dan meningkatkan pemanfaatan sepehr lisan.
Jadi mari kita cepat menunggu sebentar di sini.
Jadi pada dasarnya, jika Anda membuka penggunaan tampilan C sepanjang tahun, Anda melihat bahwa itu langsung melonjak terutama karena mereka terurai,
menggunakan banyak C. P. U.
Jadi mari kita cepat menghindar sejenak di sini.
Jadi sudah beberapa menit.
Mari kita lihat ke dalam C. P. U pemanfaatan lagi.
Dan sekarang Anda melihat bahwa itu telah melewati papan posting Heidrick untuk periode tertentu.
Seratus persen adalah prajurit Constanta.
Jadi seperti yang diharapkan, karena rata-rata C. P. U pemanfaatan lebih besar dari 50 persen.
Kita akan melihat dua contoh mudah baru yang seharusnya diluncurkan.
Jadi mari kita cepat menyegarkan di sini.
Dan Anda akan melihat bahwa Anda memiliki satu dua contoh mudah yang secara otomatis mendapatkan Longido di sini.
Jadi begini, Ordo membunuh pertahanan.
Sekarang dengan cara yang serupa.
Jadi inilah yang jarang terjadi karena operasi pembunuhan ini.
Jadi dalam nada yang sama, setiap kali rata-rata C. P. Utilisasi U berkurang, maka secara otomatis easy
to instant yang baru akan dihentikan.
Jadi mari kita lihat juga itu.
Jadi mari kita lanjutkan dan cepat lakukan kontrol, lihat?
Dan Anda akan melihatnya di dalam bagian atas itu.
Anda tidak benar-benar melihat bahwa BDK datang sebagai pengacara kami, terutama karena kami telah menghentikannya dengan sangat lambat.
Rata-rata beban pesanan sistem Linux akan berkurang.
Dan setelah berkurang, penskalaan otomatis akan memantaunya.
Dan kemudian itu akan melanjutkan dan mengakhiri dua contoh mudah itu.
Jadi mari kita cepat menunggu sebentar di sini.
Jadi sudah beberapa menit.
Mari kita lihat ke dalam C. P. U pemanfaatan.
Dan seperti yang diharapkan, pemanfaatan tinggi sekarang hampir nol.
Jadi mari kita lanjutkan dan lakukan penyegaran.
Dan Anda akan melihat bahwa dua contoh mudah sekarang dihentikan.
Baiklah.
Jadi saya harap pada tingkat tinggi, Anda semua, Anda mengerti apa yang dilakukan Ordos Kitty sejauh yang
bersangkutan.
Sekarang, pada tingkat awal, ini mungkin terlihat seperti layanan yang sangat sederhana dan mudah.
Sangat Gordon mendefinisikan pemanfaatan SCDP.
Dan berdasarkan itu, penskalaan otomatis di sepanjang kode ini menghapus server.
Namun, tidak mudah untuk melakukan penskalaan otomatis atau memaksakan banyak fitur.
Hal ini memungkinkan kita untuk mengontrol hal-hal yang sangat rinci.
Jadi mereka tahu Anda mendiskusikan tentang pipa penskalaan yang tersedia dengan mudah juga.
Ada banyak data penskalaan yang tersedia.
Jadi mari kita ambil contoh tiga.
Jadi, Anda memiliki penskalaan terjadwal.
Jadi sebagai gantinya.
Jenis penskalaan layanan, Cade, berdasarkan jadwal tertentu.
Jadi, misalnya, setiap minggu lalu lintas ke aplikasi Web mulai meningkat pada hari Rabu.
Itu tetap tinggi pada hari Kamis dan mulai menurun pada hari Jumat.
Jadi, jika ini adalah nomor satu, Anda dapat melanjutkan dan menentukan penskalaan jadwal.
Kemudian Anda juga memiliki nilai penskalaan yang dinamis dan harus mengikuti kurva permintaan mereka untuk aktivitas skating.
Jadi ini adalah sesuatu yang telah kita lihat bahwa pemanfaatannya lebih tinggi dari 90 persen.
Kemudian Anda, Gordon, meluncurkan instance baru.
Sekarang, Anda juga memiliki penskalaan yang menarik, skating prediktif tanpa kertas.
Jadi penskalaan prediktif pada dasarnya menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mendeteksi perubahan pola harian
dan mingguan.
Dan kemudian secara otomatis akan menyesuaikan grup skipping otomatis berdasarkan perkiraan.
Jadi ini adalah beberapa contoh jenis penskalaan yang tersedia yang dapat Anda buat.
Apakah itu mudah untuk data?
Banyak lainnya.
Jadi tujuan utama dari kehidupan Pasifik ini adalah untuk melihat seberapa baik saya tahu bahwa Idalis menawarkan
layanan Keterampilan otomatis berdasarkan berbagai kasus penggunaan pelanggan yang mendalam.
Jadi itulah batas atau pandangan yang sangat tinggi tentang pembunuhan otomatis yang mudah.
Semoga video ini bermanfaat untuk kalian, dan sampai jumpa di video selanjutnya.