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AutoScaling 目标追踪伸缩规则概述「建议收藏」

简单伸缩规则定义了具体的扩缩容动作,其定义不感知监控指标的实际状态,因此用户只能够根据经验来设置一个固定的伸缩规则,其调整过程粒度无法实现动态调整。 当用户期望将监控指标值维持在某区间时,通常是针对同一指标值设置一扩容规则和一缩容规则,不合理的设置将可能导致伸缩实例个数来回震荡。 目标追踪规则将为您创建2云监控报警规则,分别用于扩容过程和缩容过程,我们采用了相对激进的扩容策略和相对保守的缩容策略。 例如,您可能会遇到作用于缩容过程的报警规则一直处于报警状态,却没有缩容活动发生的情况。这种情况主要是由于缩容过程计算得到的缩容实例数量少于一个,因此不会产生实际的伸缩活动。 通过该功能,您可以使用其他方式控制伸缩的缩容过程,例如,您可以通过报警规则监控其他指标,触发一简单的伸缩规则用于缩容。

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怎么创建一个伸缩磁盘呢?

还是那个话要准...

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    《云安全最佳实践-创作者计划》火热征稿中

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    KEDA发布2.0(Beta)|来一个伸缩测试

    今天,我们很高兴地与大家分享,我们的第一个KEDA 2.0的测试版已经发布了!? 亮点 在这个版本中,我们发布了大部分计划中的特性。 以下是一些亮点: 使伸缩功能更加强大 引入ScaledJob 引入Azure Log Analytics scaler 支持扩展Deployments、Stateful Sets和/或任何Custom Resources 支持扩展标准资源指标(CPU/内存) 支持在单个ScaledObject中使用多个触发器 支持删除ScaledObject后缩放到原始副本计数 支持控制底层HPA的伸缩行为 易于操作的 KEDA附带一个指标服务器,而Kubernetes只允许你在集群中运行其中一个。 在我们的文档了解更多关于KEDA是如何构建的。

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    通过一个实际例子理解Kubernetes里pod的自动scale - 水平自动伸缩

    命令行创建一个deployment: kubectl run jerry-nginx --image=nginx:1.12.2 ? True” type: Progressing observedGeneration: 1 readyReplicas: 1 replicas: 1 updatedReplicas: 1 另一个有用的命令 选中一个才创建的pod,查看其事件记录: kubectl describe pod jerry-nginx-69fd9f6c4-8dpvb ? 即使手动删除一个pod实例,replication set又会很快自动创建一个新的: !

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    通过一个实际例子理解Kubernetes里pod的自动scale - 水平自动伸缩

    命令行创建一个deployment: kubectl run jerry-nginx --image=nginx:1.12.2 [1240] kubectl get deploy查看刚刚创建的deployment : "True" type: Progressing observedGeneration: 1 readyReplicas: 1 replicas: 1 updatedReplicas: 1 另一个有用的命令 [1240] 选中一个才创建的pod,查看其事件记录: kubectl describe pod jerry-nginx-69fd9f6c4-8dpvb [1240] kubectl get replicaset 即使手动删除一个pod实例,replication set又会很快自动创建一个新的: [1240] 自动创建的新pod: [1240] 要获取更多Jerry的原创文章,请关注公众号"汪子熙": [1240

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    课堂中的极性:一个利用同伴情绪进行可伸缩评估的案例研究

    在这项工作中,我们详细描述了创建领域相关词汇和方面信息评论表单的过程,以及整个情感分析算法,该算法仅从文本中提供一个细粒度的情感得分。 课堂中的极性 一个利用同伴情绪进行可伸缩评估的案例研究.pdf

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    控制、生成、扩充:一个伸缩的多属性文本生成框架(CS.CL)

    我们介绍了CGA,一个可变的自动编码器的架构,以控制,产生,并扩大文本。通过将对抗性学习与上下文感知损失相结合,CGA能够生成具有多种控制属性的自然语句。 我们的方法的可伸缩性是通过一个独立于属性数量的鉴别器建立的。作为我们工作的主要应用程序,我们在一个数据扩展用例中测试了这个新模型的潜力。 在一个下游的NLP任务中,我们的CGA模型生成的句子不仅比强基线有显著的改进,而且分类性能与真实数据非常相似。此外,通过一系列的自动和人工评价,我们能够在生成的句子中表现出高质量、多样性和属性控制。 Russo, Nora Hollenstein, Claudiu Musat, Ce Zhang 原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.14983 控制、生成、扩充_一个伸缩的多属性文本生成框架

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    如何打造一个高并发,处理海量数据,高性能,易扩展,可伸缩,高可用的网站?

    对于应用服务器,可以通过nginx负载均衡实现设备组成一个集群,如果有服务器宕机,就需要把请求切换到其他服务器上,这样级可以实现高可用,但是,在应用服务器上不能保存请求的会话信息,服务器宕机,会话丢失, 集群:可伸缩伸缩性是指可以动态的向集群服务器中添加一个节点或者减少一个节点。 访问和负载很小的服务也必须部署至少两台服务器构成的一个集群,其目的就是通过冗余实现高可用。

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    腾讯云-云主机弹性伸缩

    本文提供视频讲解,详细见地址:https://www.bilibili.com/video/BV1iv411v7xm 背景介绍 弹性伸缩经常用于有波峰和波谷的业务,最典型的就是电商网站在出现购物高峰的时间就需要用到弹性伸缩这个功能 弹性伸缩 我们可以在腾讯云的cvm中( https://console.cloud.tencent.com/autoscaling/group? rid=4 ) image.png 弹性伸缩需要两步配置分别为: 启动配置 伸缩 启动配置 填写“启动配置名称”-> 确定服务器购买可用区->选择购买机型-> 选择镜像->自定义数据 image.png 选择镜像 image.png 自定义数据,主要用于拉取业务数据或业务初始化 image.png 伸缩 填写名称->选择伸缩配置->支持网络 -> 子网->负载均衡->迁出策略 image.png image.png image.png 弹性伸缩 根据两个规则进行弹性伸缩,分别为: 告警出发策略(策略与策略是“或”的关系即相互独立) 定时任务 当规则触发后,还会根据系统配置通知指定用户。

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    Auto Scaling 弹性伸缩(运维释放人力)

    弹性伸缩(Auto Scaling,以下简称AS)是根据用户的业务需求,通过设置伸缩规则来自动增加/缩减业务资源。 实例分配在不同区 弹性伸缩尝试在为伸缩使用的可用区之间均匀分配实例。弹性伸缩通过尝试向实例最少的可用区中移入新实例来实现此目标。 弹性伸缩和负载均衡结合使用可以解决这个问题。 使用负载均衡后,伸缩会自动地将加入伸缩的实例绑定负载均衡监听器。访问流量将通过负载均衡监听器自动分发到伸缩内的所有实例,提高了应用系统的可用性。 若伸缩中的实例上部署了多个业务,还可以添加多个负载均衡监听器到伸缩,同时监听多个业务,从而提高业务的可扩展性。 但是还没有办法自动的进行弹性扩容 我们可以手动扩容一个看一下是否正常: 将期望副本数改为1就行; 然后我们就可以请求ELB地址来请求后端服务来,如果需要自动伸缩,那我们就需要配置一下伸缩策略。

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    RabbitMQ与Kafka之间的差异

    Kafka的发布/订阅模式 生产者向一个具体的主题发送消息,然后多个消费者可以消费相同的消息。每一个消费者都可以独立的伸缩去处理相应的负载。 所有来自相同流的消息都会被放到相同的分区中,这样消费者就可以按照顺序处理它们。在同一个消费者中,每个分区都是由一个消费者的一个线程来处理。结果就是我们没法伸缩(scale)单个分区的处理能力。 当某个消费者在重试处理某消息时,作为一个整体的消息处理逻辑不会被阻塞。所以,一个消费者可以同步地去重试处理一消息,不管花费多长时间都不会影响整个系统的运行。 另外,当我们有一个低负载时,单个消费者需要处理并且并行的管理多个分区,这在消费者端会消耗更多的资源。 随着负载增加,我们只需要伸缩消费者使其消费者的数量等于主题中分区的数量。 Kafka分区没法移除,向下伸缩后消费者会做更多的工作 结论 首先是在不考虑一些非功能性限制(如运营成本,开发人员对两个平台的了解等)的情况下: 优先选择RabbitMQ的条件 高级灵活的路由规则

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    【腾讯云的1001种玩法】利用 Auto Scaling 节省30%成本

    如果复杂的网站,会有应用服务器集群、前端服务器集群、缓存服务器集群等,每个集群都可进行类似操作,每个集群对应一个伸缩。 step 1. 登录 弹性伸缩控制台,点击导航中的【启动配置】。 选择项目和地域,这里要注意选择 Web 应用 所在的项目和地域。 接下来的操作与购买机器类似,您可跟着指引完成启动配置创建。 为机器创建伸缩 在弹性伸缩控制台,点击【新建】,按如下填写集群的管理信息: 名称:按需起一个名字。比如这里填“应用服务器集群” 最小伸缩数:集群服务器数量的下限。示例这里填 0 即可。 起始实例数:伸缩刚创建时,自动创建的机器数量。一般不会刚创建伸缩就自动创建机器,建议这里填 0。 最大伸缩数:集群服务器数量的上限,这里按需填写。这里以 5 为例,即伸缩最多有 5 台机器。 添加现有机器进伸缩 在 控制台点击伸缩名字,进入管理页,在页面下方点击【添加云主机】。 在弹出的对话框中,选择集群已有的服务器加入伸缩

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    IoT前沿|纽约出租车数据交给Pravega分析,会怎么样?

    一个具有N个读客户端的读者可以以最大为N的并行读来消费同一个Stream。 深入剖析 Pravega根据一致性散列算法将路由键散列至“键空间”,该键空间被划分为多个分区,分区数量和Segment数量相一致,同时保证每一个Segment保存着一路由键落入同一区间的事件。 根据路由键,我们将一个Stream拆分成了若干个Segment,每一个Segment保存着一路由键落入同一区间的事件,并且拥有着相同的SLO。 在上述的规则2和3中,即使输入负载达到了定义的阈值,Pravega也不会立即触发scale-up/down的事件,而是需要负载在一段足够长的时间内超越策略阈值,这也避免了过于频繁的伸缩策略影响读写性能。 我们将Stream的伸缩规则配置为上述规则2(基于大小的伸缩规则)。 相对应地,Stream的Segment热点图如图4所示动态变化: ?

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    主流 PaaS 平台架构:谷歌GAE、AEB、Cloud Foundry、Heroku

    在创建一个 Enviroment 时,AWS Elastic Beanstalk 规定了运行应用所需的资源,下图的资源包括负载均衡器(Elastic Load Balancer)、一个自动伸缩功能和多个 负载均衡的后面是一 Amazon EC2 实例,它们组成了一个自动伸缩功能。自动伸缩功能将自动依据当前的负载情况启动冗余的 EC2 实例。 随着负载的减少,自动伸缩功能会减少实例,但它会保持一个最小运行实例数目。 HM(Host Manager)是一个运行态的容器,在这个容器中包含了由用户定义的一软件栈,例如我们定义了一个 Apache Tomcat 容器,这个容器使用 RedHat Linux 作为操作系统 而 Heroku 将日志看作一的流式信息,它将这些输出发送到远端,集中管理、预警。 一个 PaaS 平台会提供大量的后端服务组件,包括持久化数据库、邮件 SMTP 服务、消息队列、缓存等。

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    .NET开发框架(八)-服务器集群之网络负载平衡(视频)

    NLB工作原理是使用两台或更多台一起工作的主机(服务器)组成群集,客户端使用一个IP地址或一地址访问群集。 NLB 有什么优点与作用? 可伸缩性 可伸缩性是度量计算机、服务或应用程序如何更好地改进以满足持续增长的性能需求的标准。对于 NLB 群集而言,可伸缩性是指当群集的全部负载超过其能力时逐步将一个或多个系统添加到现有群集中的功能。 为支持可伸缩性,NLB 可执行以下操作: 平衡 NLB 群集上对各个 TCP/IP 服务的负载请求。 在一个群集中最多支持 32 台计算机。 使用端口管理规则,可以为单个 IP 端口或一端口指定负载平衡行为。 可以为每个网站定义不同的端口规则。 如果您对多个应用程序或网站使用相同的一负载平衡服务器,则端口规则基于目标虚拟 IP 地址(使用虚拟群集)。 使用可选的单主机规则,可以将所有客户端请求引导至单个主机。

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    kubernetes 中的弹性伸缩

    HorizontalPodAutoscaler 中采用的副本数计算方法较为简单,其认为当 pod 数量增长一倍时,单个 pod 的负载也会降低一半,实际的业务程序很难满足这个需求,因此在实际使用中需要配合自身对业务程序的预估设置动态扩容规则 pod 纵向扩容(VerticalPodAutoscaler) VerticalPodAutoscaler 实现了 pod 的纵向伸缩,即request的伸缩。 ClusterAutoscaler 会周期性的检测是否有 Pending 的 pod,当发现有 pod 由于资源问题导致 Pending 时,ClusterAutoscaler 会尝试按照设置的相关伸缩的节点模板信息 ,尝试调度 Pending 的 pod,当 ClusterAutoscaler 发现依据某个节点的模板创建此节点之后,pod 即可被调度时,即会触发相应伸缩的扩容操作。 同时,ClusterAutoscaler 提供了 --expander 参数,通过此参数即可指定不同的选择算法,从而影响当存在多个伸缩模板时,实际去扩容哪一个伸缩

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