Aqui.
E bem-vindo de volta.
Agora, no vídeo de hoje, vamos discutir sobre o Skilling fácil de pedir.
Agora, antes de discutirmos mais sobre isso, é importante que entendamos o conceito de escalabilidade.
Portanto, a escalabilidade é basicamente a capacidade de um sistema de mudar de tamanho dependendo das necessidades.
Portanto, é muito importante que qualquer infraestrutura que você criar, essa infraestrutura seja
capaz de suportar isso, mudando os padrões de tráfego em seu ambiente.
Portanto, isso pode ser melhor entendido com este diagrama de ano.
Bem, você vê que o padrão de tráfego durante a noite é muito menor quando comparado ao
dia.
E isso é algo que você verá em muitos membros da organização.
Na verdade, em uma das organizações que invoquei o site comercial V e basicamente M.
E durante o dia costumava ter milhões de usuários.
No entanto, durante a cavalaria, isso significa que os adolescentes são poucos, centenas ou poucos milhares.
Então o que você quer é que durante o dia você tenha uma capacidade de servidores suficiente para atender milhões
de usuários e durante a noite você não queira essa alta capacidade.
Para que a todo custo possa ser analisada.
Portanto, nesses casos, o que você deseja é reiniciar e remover servidores dinamicamente com base no carregamento de
pedidos do seu site.
Então, por exemplo, digamos que você tenha uma base de dois servidores que precisam disso.
Dois servidores estão sempre funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana e você define duas políticas.
A primeira política é que se o C. médio P. A utilização de U é criada em seis pessoas e, em seguida, adiciona
mais duas instâncias.
No entanto, se a utilização média da série for inferior a 30 por cento, remova duas instâncias.
Então, quando você tem essa política, então, vejam, quanto aumenta a carga de tráfego em seu ambiente.
Novos servidores são provisionados automaticamente e de maneira semelhante.
Se a quantidade de tráfego for menor, os novos servidores, essa provisão, serão removidos.
Assim, essa capacidade específica é alcançada com a ajuda do escalonamento automático fácil.
Portanto, o escalonamento fácil de solicitar da Amazon ajuda você a manter a disponibilidade do aplicativo e permite que
você agende ou remova instâncias automaticamente de acordo com as condições que você definir.
Portanto, se estamos olhando para este cenário de exemplo, você tem um mínimo de duas instâncias fáceis de duas.
Isso significa que faça isso como sempre será executado.
Então você tem no máximo 10 instâncias ECPA.
Então, digamos que se houver uma grande quantidade de usuários visitando o site, qual é o número máximo de
servidores que você deseja iniciar?
Adição.
Então isso seria 10 e seu limite é 50 por cento C. P. VOCÊ.
Portanto, pode ser como, se alguma coisa, a quantidade de C. P. U é superior a 50 por cento.
Então você pode embarcar e lançar mais algumas instâncias fáceis.
Então é isso que é mais fácil de dar.
Então, vamos fazer uma coisa.
Esta é mais uma perspectiva teórica.
Vamos pular para a demonstração para que fique melhor.
Senhor..
Então, o que eu tenho no vídeo de hoje é que eu tenho um auto kill que está configurado e você vê dois
incidentes que foram criados com a ajuda do grupo de auto scaling.
E o que temos feito é sempre que vejo você, a utilização ultrapassa um limite.
O auto Scalabrine, vá em frente e ele será lançado.
Poucos querem duas instâncias fáceis.
Então, antes de irmos.
E deixe-me mostrar rapidamente a configuração que você está.
Então, vamos rapidamente para o novo console.
Então, atualmente você vê que temos um grupo de doação de automóveis.
E se você olhar para este grupo de extermínio de Ordos sob o skiddy automático, você tem uma política que
foi definida.
E dentro da política, você vê que esta política será executada sempre que o C. médio P. A utilização de U
está em 50 por cento naquela data.
A ação é AG ou remova a capacidade Yurick conforme necessário.
Então, o que isso fará é prosseguir e iniciar mais algumas instâncias.
Sempre que vejo bew, a utilização é superior à média de 50 por cento.
E também irá remover as duas instâncias fáceis.
Sempre que há uma visualização, a utilização é menor.
Então, atualmente, para facilitar a instância, se olharmos para o monitoramento, a utilização média do CB é
muito menor.
Então, o que fazemos, nos conectamos a isso.
Você vê duas instâncias e aumentamos manualmente o C. P. Carregue e veremos como se comporta exatamente
o escalonamento automático.
Deixe-me apenas copiar o IP, endereçar sua mão a partir do domínio deles.
Vou prosseguir e conectar-me rapidamente à instância.
Portanto, estaremos basicamente nos conectando à instância por meio de dois toques.
Eu rapidamente mostro o porquê.
Então, vamos para a primeira tabua e também vamos mudar para o loop na segunda.
Tudo.
Portanto, agora temos a facilidade de instanciar o lay in board que possui esses dados disponíveis.
Portanto, vamos gerar uma lei rapidamente.
Então eu digo Dev em zero.
E o arquivo de saída seria piloto noturno.
Então, o que isso fará, vá em frente e gerará zeros e armazenará no arquivo de saída de dev.
Nenhum.
Assim, assim que Gordon Brown, isso é basicamente um c. p. operação intensiva u.
E se você passar aquele top aqui, você verá que este DEEDI vem ou pronto.
Veja, beleza e utilização são noventa e nove vírgula nove nove.
Portanto, isso irá em frente e aumentará a utilização de sepehr oral.
Então, vamos esperar um pouco aqui.
Então, basicamente, se você abrir a utilização da visualização C durante todo o ano, verá que ela imediatamente aumentou principalmente porque estão decompostas,
está usando muito C. P. VOCÊ.
Então, vamos fugir rapidamente por um momento aqui.
Então, já se passaram alguns minutos.
Vamos dar uma olhada no C. P. Utilização de U mais uma vez.
E agora você vê que cruzou o bloco de postagem de Heidrick por um certo período.
Cem por cento é guerreiro Constanta.
Então, como esperado, uma vez que nosso C. médio P. A utilização de U é superior a 50 por cento.
Devemos ver uma nova instância fácil de dois que deveria ter sido lançada.
Então, vamos atualizar rapidamente aqui.
E você veria que tem duas instâncias fáceis que automaticamente trouxeram Longido aqui.
Então é isso, Ordos matando defesa.
Agora de forma semelhante.
Então, isso é o que é raro como esta operação de eliminação.
Então, de forma semelhante, sempre que o C. médio P. A utilização de U diminui, então automaticamente
o novo fácil de instantâneo será encerrado.
Então, vamos examinar isso também.
Então vamos logo fazer um controle, entendeu?
E você veria isso dentro desse topo.
Você realmente não vê que BDK vem nosso advogado, principalmente porque o detivemos muito lentamente.
A média de carregamento de pedidos do sistema Linux diminuirá.
E uma vez que diminui, a escala automática irá monitorá-lo.
E então ele irá em frente e encerrará aquela instância dois fácil.
Então, vamos esperar um momento aqui.
Então, já se passaram alguns minutos.
Vamos dar uma olhada no C. P. Utilização de U.
E, como esperado, a alta utilização agora é quase zero.
Então, vamos atualizar.
E você verá que as duas instâncias fáceis agora estão encerradas.
Tudo bem.
Portanto, espero que em alto nível, todos vocês, tenham entendido o que Ordos Kitty faz no que diz respeito ao
fácil.
Agora, no nível inicial, pode parecer um serviço muito simples e direto.
Very Gordon definiu a utilização de SCDP.
E com base nisso, o escalonamento automático ao longo desse código remove o servidor.
No entanto, não é tão fácil escalonar automaticamente ou forçar muitos recursos.
Isso nos permite controlar as coisas de uma forma muito granular.
Portanto, eles sabem que você discute sobre os tubos de dimensionamento que também estão disponíveis para facilitar.
Existem muitos dados de escalonamento disponíveis.
Então, vamos dar um exemplo de três.
Então você tem um escalonamento programado.
Então, ao invés.
Tipo de escalonamento do serviço, Cade, com base em um cronograma específico.
Portanto, por exemplo, toda semana o tráfego para um aplicativo da Web começa a aumentar na quarta-feira.
Isso continua alto na quinta-feira e começa a diminuir na sexta-feira.
Portanto, se este for o número um, você pode ir em frente e definir a escala do cronograma.
Então você também tem um trabalho de valor de escala dinâmica e tem que seguir sua curva de demanda para atividades de patinação.
Portanto, isso é algo que já vimos que a utilização de suas utilizações é superior a 90 por cento.
Então você, Gordon, inicia novas instâncias.
Agora, você também tem um escalonamento interessante, patinação preditiva sem papel.
Portanto, o escalonamento preditivo basicamente usa algoritmos de aprendizado de máquina para detectar as mudanças nos padrões diários
e semanais.
E então ele ajustaria automaticamente o grupo de omissão automática com base na previsão.
Portanto, esses são alguns dos tipos de escala de amostra disponíveis que você pode fazer.
Isso é fácil de dados?
Muitos outros.
Portanto, o objetivo principal desta vida no Pacifics é verificar o quão bem eu sabia que a Idalis oferece o serviço Auto Skillings
com base em uma ampla variedade de casos de uso de clientes experientes.
Então esse é o limite muito alto ou visão sobre a facilidade de matar o automóvel.
Espero que este vídeo tenha sido informativo para você e espero vê-lo no próximo vídeo.