pikesaku’s blog

個人的な勉強メモです。記載内容について一切の責任は持ちません。

AWS勉強メモ

[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon EC2入門 - YouTube

  • スポットインスタンスがオンデマンドより安価。ホストサーバの余剰リソースを利用する。余剰リソースが無くなると、2分前に通知が送信されインスタンスは停止される。構築中のコストを低減を実現できる。

【AWS Black Belt Online Seminar】Amazon EC2 Auto Scaling and AWS Auto Scaling - YouTube

  • 希望容量(Desired Capacity: 数量)に従いスケールアウト(増)/スケールイン(減)
  • マルチAZ構成の場合、スケールイン/アウト時にAZ毎に台数が均一になるよう調整される。
  • スケールインがある為、特定インスタンスに特別な役割は持たせない。※特定インスタンスをスケールイン対象外にする保護設定も可能。
  • スケーリングは、動的スケーリング・予測スケーリング・スケジュールスケーリングの3つがあり。
  • ①動的スケーリング
    • 1) 簡易スケーリング
      • 1メトリクスに対し1スケジューリング調整値を指定。
      • 現在は非推奨でステップの方が推奨される。
      • 例) CPUUtilization 50%以上で1台追加
    • 2) ステップスケーリング
      • 1メトリクスに対し複数スケジューリング調整値を指定
      • 例) CPUUtilization 50~60%は1台追加、60~70%は2台追加
      • スケールアウト時にインスタンスが利用可能になる時間がウォームアップ期間。
      • この期間に次のスケールアウトが動く場合は、無駄にインスタンス起動しないよう調整される。
      • CPU50%超え1台追加されてウォームアップ期間中に、60%超えた場合、2台でなく1台だけ追加される。
    • 3) ターゲット追跡スケーリング
      • 1メトリクスに対し目標値を設定|CPU平均使用率を40%にする。
      • 自動的にスケールインとアウト用の2つのアラームが設定される。
      • スケールインは発生しづらくアラームが設定される。
  • ②予測スケーリング
    • 対象はEC2のみ。任意のメトリクスのデータを機械学習で分析。
    • 24時間毎に次の48時間の需要を予測。
    • 予測に基づきキャパシティ増減をスケジュールする。
    • 予測によるインスタンス起動時間より前にインスタンス起動させることも可能。デフォルト5分前。
    • 設定を実施するときは、「予測のみ」のモードに設定すれば、オートスケールは動作させず、予測結果の確認のみが可能。
  • ③スケジュールスケーリング
    • 一度限り or 定期的なスケジュールを設定。
  • 予測スケーリング & ターゲット追跡スケーリングがベストプラクティクス
    • 予測スケーリングでケアできない部分を、 ターゲット追跡スケーリングで対応