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    Auto Scaling:Function Compute を使用して ECS スケールインポリシーをカスタマイズする

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    Auto Scaling:Function Compute を使用して ECS スケールインポリシーをカスタマイズする

    最終更新日:Apr 08, 2025

    Elastic Compute Service (ECS) インスタンスのスケールインポリシー (CPU 使用率が最も低いインスタンスを優先するなど) をカスタマイズするには、Function Compute を使用できます。スケールインイベント中に、Auto Scaling は指定された条件を満たす ECS インスタンスをスケーリンググループから自動的に削除します。

    背景情報

    Auto Scaling は複数のスケールインポリシーをサポートしています。スケールイン時には、インスタンスの作成時間やスケーリング設定などの基準に基づいて、スケーリンググループからインスタンスを削除します。詳細については、「スケーリングポリシーとスケールインポリシーを組み合わせる」をご参照ください。

    スケーリングの需要が高いビジネスの場合、ニーズに合わせてカスタムスケールインポリシーを作成できます。 カスタムスケールインポリシーを実装するには、次のシナリオで Auto Scaling と Function Compute を併用することをお勧めします。

    • シナリオ 1：ビジネスへの影響を軽減するために、CPU 負荷が最も低いインスタンスを最初にスケールインします。

    • シナリオ 2：コストとリソース使用量を最適化しながらサービスの継続性を維持するために、スケジュールに基づいてアイドル状態のインスタンスを最初にスケールインします。

    前提条件

    • Function Compute が有効化されており、関連する権限付与が完了していること。詳細については、「手順 1：Function Compute を有効化する」をご参照ください。

    • Simple Log Service が有効化されており、関連する権限付与が完了していること。詳細については、「はじめに」をご参照ください。

    手順

    手順 1：関数の作成

    Alibaba Cloud は、Function Compute 2.0 と 3.0 の両方を提供しています。このトピックでは、Function Compute 2.0 を使用してカスタムスケールインポリシーを作成する方法について説明します。

    1. Function Compute コンソール にログインします。

      [Function Compute 3.0] が表示されている場合は、[Function Compute 2.0 に戻る] をクリックできます。

      函数计算2.0.jpg

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[サービスと関数] をクリックします。

    3. 上部のナビゲーションバーで、リージョンを選択します。

    4. サービスを作成します。

      1. [サービス] ページで、[サービスの作成] をクリックします。

      2. [サービスの作成] パネルで、ビジネス要件に基づいて [名前]、[説明]、[ロギング] パラメータを設定し、[OK] をクリックします。

        次の表は、この例で使用されているパラメータ設定を示しています。この表に記載されていないパラメータについては、デフォルト値を使用してください。詳細については、「サービスを作成する」をご参照ください。

        パラメータ

        例

        説明

        [名前]

        test-service

        Function Compute サービスの名前を入力します。名前は、UI に表示される形式の要件に従う必要があります。

        [説明]

        test

        Function Compute サービスの説明を入力します。

        [ロギング]

        有効

        ロギング機能を有効にするかどうかを指定します。ロギング機能を有効にすると、Function Compute は永続ストレージのために関数の実行ログを Simple Log Service に送信します。ログに基づいてコードのデバッグ、障害の分析、データの分析を行うことができます。

    5. 関数を作成します。

      1. 作成したサービスの名前をクリックして、サービス詳細ページに移動します。次に、左側のナビゲーションウィンドウで [関数] をクリックします。

      2. [関数の作成] をクリックします。

      3. [関数の作成] ページで、パラメータを設定して関数の作成を完了し、[作成] をクリックします。

        この例では、[組み込みランタイムを使用] メソッドを選択して関数を作成します。次の表は、この例で使用されているパラメータ設定を示しています。この表に記載されていないパラメータについては、デフォルト値を使用してください。詳細については、「関数を作成する」をご参照ください。

        パラメータ

        例

        説明

        [基本設定]

        [関数名]

        test-fc

        関数の名前を入力します。名前は、UI に表示される形式の要件に従う必要があります。

        [ハンドラタイプ]

        イベントハンドラ

        有効な値：

        • [イベントハンドラ]：関数はイベントリクエストを処理します。

        • [HTTP ハンドラ]：関数は HTTP または WebSocket リクエストを処理します。

        [コード]

        [ランタイム]

        Python 3.9

        コードのランタイム環境を選択します。

        [コードのアップロード方法]

        Hello, world!

        関数コードを Function Compute にアップロードする方法を選択します。

    6. 関数コードをコンパイルしてデプロイします。

      1. 関数名をクリックして、関数詳細ページに移動します。

      2. [コード] タブで、コードエディタに index.py という名前のファイルを作成し、[デプロイ] をクリックします。

        関数コードでは、vCPU 使用率の低下やスケジューリングのシステム要件など、ビジネスニーズに基づいてカスタム削除条件を設定できます。

        この例では、ECS インスタンスの数 (Capacity) と指定されたインスタンス ID の順序 (InstanceId) をスケールイン条件として使用しています。サンプルコード：

        # -*- coding: utf-8 -*-
import logging
import json


def handler(event, context):
    evt = json.loads(event)
    logger = logging.getLogger()
    logger.info(evt)
    removeCount = 0
    if "CapacityToRemove" in evt:
        for cp in evt["CapacityToRemove"]:
            logger.info(cp["Capacity"])
            removeCount += int(cp["Capacity"])
    instances_to_terminate = []
    if "Instances" in evt:
        for i in evt["Instances"]:
            instances_to_terminate.append(i["InstanceId"])
    response = {
        'InstanceIds': instances_to_terminate[:removeCount]
    }
    logger.info(response)
    return response

    7. (オプション) 関数をテストします。

      1. [コード] タブで、图标[関数のテスト] の横にある [テスト パラメーターの構成] アイコンをクリックし、ドロップダウンリストから を選択します。

      2. テストコードを入力し、[OK] をクリックします。

        この例では、次のコードをテストします。コードでは、ScalingGroupId は管理するスケーリンググループの ID を指定します。CapacityToRemove は、Auto Scaling が cn-beijing-g ゾーンから ECS インスタンスを 1 つ削除することを指定します。Instances は、スケールインできる ECS インスタンスの ID を指定します。

        {
	"ScalingGroupARN": "acs:ess:cn-beijing:160998252992****.scalinggroup/asg-2zei8mzn72rb115k****",
	"ScalingGroupId": "asg-2zei8mzn72rb115k****",
	"CapacityToRemove": [{
		"ZoneId": "cn-beijing-g",
		"Capacity": 1
	}],
	"Instances": [{
			"InstanceId": "i-2zeinb37ovdsx6l0****",
			"ZoneId": "cn-beijing-g",
			"InstanceType": "ecs.g7.xlarge",
			"ChargeType": "PostPaid"
		},
		{
			"InstanceId": "i-2zeinb37ovdsx6l0****",
			"ZoneId": "cn-beijing-g",
			"InstanceType": "ecs.g7.xlarge",
			"ChargeType": "PostPaid"
		},
		{
			"InstanceId": "i-2zeinb37ovdsx6l0****",
			"ZoneId": "cn-beijing-g",
			"InstanceType": "ecs.g7.xlarge",
			"ChargeType": "PostPaid"
		}
	],
	"AdjustmentType": "SystemScaleIn"
}

      3. [コード] タブで [関数のテスト] をクリックします。

      4. [結果] タブで、テスト結果を表示します。

        出力が次のコードのようになっている場合、Auto Scaling はスケールインイベント中に ID が最初にランク付けされた ECS インスタンスを削除します。

        {
    "InstanceIds": [
        "i-2zeinb37ovdsx6l0****"
    ]
}

    8. 表示されるページの上部で、[バージョンの公開] をクリックし、次に [OK] をクリックします。

    手順 2：インスタンス削除ポリシーの設定

    このセクションでは、スケーリンググループの作成時にインスタンス削除ポリシーを設定する方法について説明します。既存のスケーリンググループの場合は、必要に応じてポリシーを変更できます。

    1. Auto Scaling コンソール にログインします。

    2. スケーリンググループを作成します。

      1. [スケーリンググループ] ページで、[スケーリンググループの作成] をクリックします。

      2. パラメータを設定してグループの作成を完了し、[作成] をクリックします。

        次の表は、この例で使用されているパラメータ設定を示しています。この表に記載されていないパラメータについては、デフォルト値を使用してください。詳細については、「スケーリンググループを管理する」をご参照ください。

        实例移出策略.png

        パラメータ

        例

        説明

        [スケーリンググループ名]

        test

        スケーリンググループの名前を入力します。名前は、UI に表示される形式の要件に従う必要があります。

        [タイプ]

        ECS

        スケーリンググループによって管理されるインスタンスのタイプを指定します。

        この例では、このパラメータは [ECS] に設定されています。

        [インスタンス設定ソース]

        新規作成

        Auto Scaling が ECS インスタンスを作成できるテンプレートを選択します。

        この例では、このパラメータは [新規作成] に設定されています。この値は、スケーリンググループの作成時にテンプレートが指定されていないことを示します。スケーリンググループを作成した後、スケーリング設定を作成します。

        [スケールインポリシー]

        カスタムポリシー

        • サービス：test-service

        • バージョン：LATEST

        • 関数：test-fc

        インスタンススケールインポリシーを指定します。

        この例では、[カスタムポリシー] を選択し、次に作成した関数を選択します。

        [最小インスタンス数]

        0

        最小インスタンス制限を指定します。スケーリンググループ内のインスタンス数がこのパラメータの値よりも少ない場合、Auto Scaling はスケーリンググループ内の ECS インスタンス数が最小制限に達するまで ECS インスタンスをスケーリンググループに追加します。

        [最大インスタンス数]

        5

        最大インスタンス制限を指定します。スケーリンググループ内のインスタンス数がこのパラメータの値よりも多い場合、Auto Scaling はスケーリンググループ内の ECS インスタンス数が最大制限に減少するまで ECS インスタンスをスケーリンググループから削除します。

        [予想インスタンス数を有効にする] および [予想インスタンス数]

        有効および 3

        [予想インスタンス数] 機能を有効にし、予想インスタンス数を指定します。Auto Scaling は、スケーリンググループ内の予想される ECS インスタンス数を自動的に維持します。

    3. スケーリング設定を作成します。詳細については、「ECS タイプのスケーリング設定を作成する」をご参照ください。

    4. スケーリンググループを有効にします。詳細については、「スケーリンググループを有効または無効にする」をご参照ください。

      この例では、[予想インスタンス数] の値は 3 です。したがって、Auto Scaling はスケーリンググループに 3 つの ECS インスタンスを自動的に作成します。

    手順 3：スケールイン効果の確認

    1. スケールインイベントをトリガーし、スケールインされた ECS インスタンスに関する情報をチェックします。

      1. スケールインイベントをトリガーするには、予想インスタンス数パラメータを変更します。詳細については、「スケーリンググループを表示または変更する」をご参照ください。

        重要

        スケジュールされたタスク、イベントトリガーされたタスク、またはスケーリングルールのman手動実行によってスケールインイベントをトリガーできます。ただし、[最小インスタンス数] および [最大インスタンス数] パラメータを変更してスケールインする場合、Function Compute 経由で作成されたカスタムスケールインポリシーは有効になりません。

        この例では、カスタムスケールイン効果をテストするために、[予想インスタンス数] パラメータを 2 に設定します。スケーリンググループには最初に 3 つの ECS インスタンスがあったため、この調整によりスケールインイベントがトリガーされ、1 つのインスタンスが削除されます。

      2. スケールインイベントの詳細を表示し、スケールインされた ECS インスタンスに関する情報をチェックします。詳細については、「スケーリングアクティビティの詳細を表示する」をご参照ください。

        この例では、スケールインされた ECS インスタンスの ID は i-2ze2qdthrkpf****tldq です。

        自定义缩容.png

    2. 関数の呼び出しログを表示して、関数の呼び出しレコードを確認します。

      1. Function Compute コンソール の [サービス] ページで、サービスの名前をクリックします。

      2. [関数] ページで、関数の名前をクリックします。

      3. 関数詳細ページで、[ログ] タブをクリックします。

      4. [リクエスト] タブの [リクエストリスト] タブで、スケールインイベントをトリガーしたリクエストを見つけ、リクエスト ID をクリックします。

      5. リクエスト詳細ページで、[ログの詳細] をクリックして、スケールインイベントによってトリガーされた関数の呼び出しのログを表示します。

        この図は、Auto Scaling が Function Compute にスケールインする ECS インスタンスの目標数とその ID をどのように提供するかを示しています。次に、Function Compute は関数を実行し、スケールインされたインスタンスの ID を返します。この例では、返された ID (i-2ze2qdthrkpf****tldq) は実際にスケールインされたインスタンスと一致します。

        函数计算日志.png