【发布时间】:2020-04-24 23:22:54
【问题描述】:
我在这里有一个特定的用例。我需要自动扩展在 ECS Fargate 上运行的分布式 Web 应用程序。问题是所有节点都需要在内存中保存相同的数据(因此增加节点数量无助于内存压力)。因此,只有在水平扩展(添加节点)和垂直扩展(增加节点内存)时才能正确处理不断增加的负载。
水平自动缩放很简单。 AWS CDK 为负载均衡的 Fargate 任务提供了很好的高级构造,并且让添加更多任务来处理 CPU 负载变得超级容易:
service = aws_ecs_patterns.ApplicationLoadBalancedFargateService(
self,
'FargateService',
cpu=256,
memory_limit_mib=512,
...
)
scalable_target = service.service.auto_scale_task_count(max_capacity=5)
scalable_target.scale_on_cpu_utilization('CpuScaling', target_utilization_percent=60)
我正在寻找的是 垂直缩放 部分。到目前为止,我最好的想法是:
- 为集群的内存使用情况创建 CloudWatch 警报。触发率超过 60%。
- 警报向 SNS 主题发送消息,触发 lambda 函数。
- lambda 描述当前任务定义并解析出 CPU 和内存参数。然后它创建一个新版本的任务定义,增加内存(如果需要,还增加 CPU,因为 CPU 和内存在 Fargate 中不是独立的值)。
- 最后,lambda 用新的任务定义更新服务。这应该会触发滚动更新并导致集群具有相同数量的节点,但每个节点都有更大的内存。
你认为这可行吗?有没有更好的解决方案?您可以发现任何潜在问题吗?
提前感谢您的任何想法!
【问题讨论】:
标签: amazon-ecs autoscaling aws-fargate aws-cdk