：伸縮規則概述

伸縮規則類型

Auto Scaling支援的伸縮規則類型包括簡單規則、步進規則、目標追蹤規則和預測規則。其中，簡單規則、步進規則和目標追蹤規則用於觸發伸縮活動，而預測規則用於智能設定伸縮組邊界值。按照使用用途不同，具體說明如下：

• 用於觸發伸縮活動的伸縮規則

  伸縮規則類型	說明
  簡單規則	定義了伸縮組擴縮容的行為，即支援增加或減少指定數量的執行個體，或者將執行個體數量調整至指定值。相比目標追蹤規則和預測規則，執行簡單規則後只能觸發擴容活動，或者只能觸發縮容活動，而不能同時觸發擴容和縮容活動。 說明 如果簡單規則由警示任務觸發時，則需要等待冷卻時間結束後才可觸發成功。
  步進規則	雲端式監控警示服務的分段擴縮容策略，在簡單規則的基礎上增加了分步定義，可以通過一組策略集合精細地控制擴縮容。
  目標追蹤規則	您需要選擇一項CloudMonitor指標，並指定目標值。Auto Scaling會自動計算所需的執行個體數量並進行擴縮容，從而將CloudMonitor指標維持在目標值附近。更多資訊，請參見目標追蹤規則。 說明 建立目標追蹤規則後，伸縮組會自動建立關聯的警示任務。當伸縮組的資料指標達到您設定的目標時，觸發此警示任務執行關聯的目標追蹤規則。如果您不再需要此警示任務，您必須刪除關聯的目標追蹤規則，伸縮組會同步刪除警示任務。

• 用於智能設定伸縮組邊界值的伸縮規則

  • 預測規則

    預測規則指系統可以通過分析伸縮組在至少24小時內的歷史監控資料，利用機器學習能力預測未來48小時的監控指標值，然後計算出伸縮組每小時需要的執行個體數（即預測值），並支援自動建立定時任務，智能設定伸縮組邊界值。預測結果每天更新一次，並為未來48小時建立48個預測任務。

  • 優點

    在建立伸縮組時，如果您並不瞭解業務運行情況，設定的伸縮組邊界值可能與實際需求存在偏差，而採用預測規則智能設定伸縮組邊界值時，會避免出現如下情況：

    • 當伸縮組內最小執行個體數過高時，會導致系統購入過多計算資源，浪費成本。

    • 當伸縮組內最大執行個體數過低時，會導致系統計算資源不足，影響服務的穩定性。

  • 注意事項

    建立伸縮規則時，如果您選擇了預測規則類型，請注意以下事項：

    • 預測規則需要至少24小時的監控資料才會有預測結果產生。

    • 如果您修改了預測規則的目標值，當前的預測任務會被清空，新的預測任務會在1小時內自動產生。

    • 預測規則會自動調整伸縮組的邊界值，即伸縮組最大執行個體數和伸縮組最小執行個體數，不能直接擴縮容執行個體。

    • 預測規則可以與其他伸縮規則同時使用。當與目標追蹤規則同時使用時，推薦您設定相同的指標類型和目標值，防止因為指標差異造成伸縮組執行個體數抖動。

    • 建議您先選擇預測模式為只預測不伸縮，查看預測效果符合預期時，再將預測模式修改為預測並伸縮。更多資訊，請參見查看預測規則效果。

使用限制

Auto Scaling的伸縮規則有如下限制條件：

• 一個伸縮組內可以建立的伸縮規則數量有限，和Auto Scaling使用方式有關，請前往配額中心查看配額值。

• 如果執行伸縮規則後，伸縮組內服務中狀態的執行個體數將大於伸縮最大執行個體數或者小於伸縮最小執行個體數，Auto Scaling服務會自動調整擴張或收縮的執行個體數量，保證Auto Scaling結果不會超過數量限制。例如：

  • 您擁有一個伸縮組（例如asg-bp19ik2u5w7esjcu****），伸縮組的最大執行個體數為3，設定伸縮規則add3目的是為伸縮組增加3台執行個體。如果當前伸縮組內服務中狀態的執行個體數為2，執行伸縮規則add3時，僅會增加1台執行個體。

  • 您擁有一個伸縮組（例如asg-bp19ik2u5w7esjcu****），伸縮組的最小執行個體數為2，設定伸縮規則reduce2目的為伸縮組減少2台執行個體。如果當前伸縮組內服務中狀態的執行個體數為3，執行伸縮規則reduce2時，僅會減少1台執行個體。

• 如果您的帳號欠費，所有伸縮規則都會執行失敗。

  重要

  為正常使用Auto Scaling，請確保帳號可用額度充足。

如何配置伸縮規則

配置伸縮規則的相關文檔如下所示：