Aquí.
Y bienvenido de nuevo.
Ahora, en el video de hoy, discutiremos sobre la facilidad de ordenar Skilling.
Ahora, antes de discutir más sobre esto, es importante que comprendamos el concepto de escalabilidad.
Entonces, la escalabilidad es básicamente la capacidad de un sistema para cambiar de tamaño según las necesidades.
Por lo tanto, es muy importante que sea cual sea la infraestructura que cree, esa infraestructura
debería poder esquiar para soportar eso, cambiando los patrones de tráfico dentro de su entorno.
Entonces esto se puede entender mejor con este año del diagrama.
Bueno, verá que el patrón de tráfico durante la noche es mucho menor en comparación con el
día.
Y esto es algo que verá en muchos miembros de la organización.
De hecho, en una de las organizaciones que tengo invocando el sitio Web basado en comercio V y básicamente M.
Y durante el día solía tener millones de usuarios.
Sin embargo, durante la caballería eso significa que los adolescentes son muy pocos, cientos o pocos miles.
Entonces, lo que desea es que durante el día tenga suficiente capacidad de servidores para servir a millones
de usuarios y durante la noche no desea esa alta capacidad.
Para que se pueda investigar a toda costa.
Entonces, en tales casos, lo que desea es reiniciar y eliminar servidores dinámicamente según el orden de carga
de su sitio web.
Entonces, por ejemplo, digamos que tiene una base de dos servidores que lo necesita.
Dos servidores siempre funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana y usted define dos políticas.
La primera política es que si el C. pag. La utilización de U se crea en seis personas y luego se agregan
dos instancias más.
Sin embargo, si la utilización media de sepehr es inferior al 30 por ciento, elimine dos instancias.
Entonces, cuando tenga tal política, entonces venire, qué carga de tráfico aumenta en su entorno.
Automáticamente se aprovisionan nuevos servidores y de manera similar.
Si la cantidad de tráfico es menor, entonces los nuevos servidores, esa disposición se eliminaría.
De modo que esa capacidad específica se logra con la ayuda de ambos fáciles de escalar automáticamente.
Por lo tanto, el escalado fácil de ordenar de Amazon lo ayuda a mantener la disponibilidad de la aplicación y
le permite agregar o eliminar instancias automáticamente de acuerdo con las condiciones que usted defina.
Entonces, si estamos viendo este escenario de ejemplo, tiene un mínimo de dos instancias fáciles de dos.
Eso significa que hazlo como siempre se ejecutará.
Entonces tienes un máximo de 10 instancias ECPA.
Entonces, digamos que si hay una gran cantidad de usuarios que visitan el sitio web, ¿cuál es la cantidad máxima
de servidor que desea iniciar?
Adición.
Entonces eso sería 10 y el umbral es 50 por ciento C. pag. U.
Entonces puede ser como, en todo caso, la cantidad de C. pag. U es superior al 50 por ciento.
Luego, puede abordar y lanzar algunas instancias más fáciles de usar.
Así que eso es lo fácil de dar.
Así que hagamos una cosa.
Esta es más una perspectiva teórica.
Pasemos a la demostración para que sea mejor.
Señor..
Entonces, lo que tengo en el video de hoy es que tengo una matanza de automóviles que está configurada y usted tiene una, ve
dos incidentes que se crearon con la ayuda del grupo de escala automática.
Y lo que hemos hecho es que cada vez que lo veo, la utilización cruza un umbral.
El Scalabrine automático, adelante, se iniciará.
Pocos quieren dos instancias fáciles.
Así que antes de irnos.
Y déjame mostrarte rápidamente la configuración que tienes.
Así que vayamos rápidamente a la nueva consola.
Así que actualmente ves que tenemos un grupo de donaciones de automóviles.
Y si miras a este grupo de asesinatos de Ordos bajo el derrape automático, tienes una política que ha
sido definida.
Y dentro de la política, ve que esta política se ejecutará siempre que el promedio de C. pag. La utilización de U
es del 50 por ciento en esa fecha.
La acción es AG o eliminar la capacidad de Yurick según sea necesario.
Entonces, lo que esto hará es continuar y lanzar algunas instancias más.
Siempre que veo algo, la utilización es más alta que el promedio del 50 por ciento.
Y también seguirá adelante y eliminará las dos instancias fáciles.
Siempre que hay una vista, la utilización es menor.
Así que actualmente, por ejemplo, si nos fijamos en el seguimiento, la utilización media de CB es
muy inferior.
Entonces, lo que hacemos, nos conectamos con eso.
Ves dos instancias y aumentamos manualmente la C. pag. U cargue y veremos cómo se comporta exactamente
el escalado automático.
Así que déjame copiar la IP, dirigir tu mano desde su dominio.
Déjame seguir adelante y conectarme rápidamente a la instancia.
Así que básicamente nos conectaremos a la instancia con dos toques.
Rápidamente te muestro por qué.
Así que vayamos a la primera tabua y cambiemos también al bucle en la segunda.
Todos.
Así que ahora tenemos la posibilidad de crear instancias de lay in board que tienen esos datos disponibles.
Entonces generemos rápidamente una ley.
Entonces digo Dev en cero.
Y el archivo de salida estaría muerto como piloto nocturno.
Entonces, ¿qué hará esto? Continúe y genere ceros y lo almacenará en el archivo de salida de dev.
Ninguno.
Tan pronto como Gordon Brown, esto es básicamente un c. pag. u operación intensiva.
Y si pasa esa parte superior por aquí, debería ver que este DEEDI se enciende o ya está.
Ver, beaute y utilización es noventa y nueve coma nueve nueve.
Así que esto seguirá adelante y aumentará la utilización del sepehr oral.
Así que esperemos rápidamente un momento aquí.
Básicamente, si abre la utilización de la vista C durante todo el año, verá que inmediatamente aumentó principalmente porque están descompuestos, está usando una
gran cantidad de C. pag. U.
Así que evadámonos rápidamente por un momento aquí.
Así que han pasado unos minutos.
Echemos un vistazo a C. pag. Utilización de U una vez más.
Y ahora ves que ha cruzado la plataforma de publicación de Heidrick durante cierto período.
El cien por ciento es guerrero de Constanta.
Entonces, como era de esperar, dado que nuestro C. pag. La utilización de U es superior al 50 por ciento.
Deberíamos ver una nueva instancia fácil de dos que debería haberse lanzado.
Actualicemos rápidamente aquí.
Y verá que tiene dos instancias fáciles que automáticamente llevaron a Longido aquí.
Así que esto es lo que, Ordos asesina a la defensa.
Ahora de forma similar.
Entonces esto es lo que es raro en esta operación de eliminación.
Entonces, en una línea similar, siempre que el promedio de C. pag. La utilización de U disminuye, luego automáticamente
se terminará el nuevo Easy to Instant.
Así que veamos también eso.
Así que sigamos adelante y hagamos un control rápido, ¿ves?
Y verías eso dentro de esa parte superior.
Realmente no ves que BDK venga nuestro abogado, principalmente porque lo hemos detenido tan lentamente.
El promedio de carga de pedidos del sistema Linux disminuirá.
Y una vez que disminuya, el escalado automático lo controlará.
Y luego continuará y terminará esa fácil instancia de dos.
Así que esperemos rápidamente un momento aquí.
Así que han pasado unos minutos.
Echemos un vistazo a C. pag. Utilización de U.
Y, como se esperaba, la alta utilización ahora es casi nula.
Así que sigamos adelante y hagamos una actualización.
Y debería ver que las dos instancias fáciles ahora están terminadas.
Está bien.
Así que espero que, en un alto nivel, todos ustedes hayan entendido lo que hace Ordos Kitty en lo que a fácil se
refiere.
Ahora, en el nivel inicial, podría parecer un servicio muy simple y directo.
Very Gordon definió la utilización de SCDP.
Y en base a eso, el escalado automático a lo largo de este código elimina el servidor.
Sin embargo, no es tan fácil escalar automáticamente ni forzar muchas funciones.
Esto nos permite controlar las cosas de forma muy granular.
Para que sepan que usted habla sobre las tuberías de escalado que también están disponibles para facilitar.
Hay muchos datos de escala disponibles.
Tomemos un ejemplo de tres.
Entonces tienes un escalado programado.
Así que en vez.
Tipo de escalado del servicio, Cade, en función de un horario específico.
Entonces, por ejemplo, cada semana el tráfico a una aplicación web comienza a aumentar el miércoles.
Eso sigue siendo alto el jueves y comienza a disminuir el viernes.
Entonces, si este es el número uno, puede continuar y definir la escala de programación.
Entonces también tienes un trabajo de valor de escala dinámica y tienes que seguir su curva de demanda para las actividades de patinaje.
Así que esto es algo que ya hemos visto que su utilización es superior al 90 por ciento.
Entonces tú, Gordon, lanza nuevas instancias.
Ahora, también tiene un patinaje predictivo sin papel a escala interesante.
Por lo tanto, el escalado predictivo básicamente utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar los cambios en los patrones
diarios y semanales.
Y luego ajustaría automáticamente el grupo de omisión automática según el pronóstico.
Estos son algunos de los tipos de escalado de muestra disponibles que puede realizar.
¿Es tan fácil de datos?
Muchos otros.
Entonces, el objetivo principal de esta vida de Pacifics es investigar qué tan bien sabía que Idalis ofrece el servicio Auto
Skillings basado en una amplia variedad de casos de uso de clientes profundos.
Así que ese es el límite o punto de vista muy alto sobre lo fácil que es matar a los automóviles.
Espero que este video haya sido informativo para ti y espero verte en el próximo video.