autoscaling
时间: 2023-07-31 21:13:45 浏览: 207
autoscaling(自动缩放)是一种数据预处理技术,在机器学习中被广泛应用。它可以将数据集中的每个变量按照一定的比例缩放,使得每个变量在数值上具有相同的重要性。通常情况下,autoscaling可以使得数据集中的每个变量均值为0,标准差为1。这样做的目的是为了消除不同变量之间的尺度差异,避免某些变量的影响过大,从而提高模型的预测精度。
相关问题
aws ecs auto scaling
### 设置 AWS ECS 中的自动扩展
在 AWS Elastic Container Service (ECS) 中配置自动扩展能够确保服务根据实际需求动态调整资源分配。通过集成 Application Auto Scaling 和 CloudWatch 报警,可以实现基于多种指标(如 CPU 利用率、内存利用率或自定义度量标准)来增加或减少正在运行的任务数量。
#### 启用集群级别的自动伸缩功能
为了使 ECS 集群具备弹性伸缩的能力,首先需要创建一个可调节容量的目标跟踪策略。这可以通过 Amazon EC2 Auto Scaling 组完成,该组会依据设定的目标值自动增减 EC2 实例的数量以维持稳定性能[^1]。
```bash
aws autoscaling put-scaling-policy \
--policy-name my-cluster-scale-out-policy \
--auto-scaling-group-name my-auto-scaling-group \
--scaling-adjustment 1 \
--adjustment-type ChangeInCapacity \
--cooldown 60
```
#### 创建服务级别目标追踪扩缩容规则
对于特定的服务而言,则要利用 Application Auto Scaling 来指定期望保持的理想状态——即当某些条件满足时触发相应的动作。例如,如果平均 CPU 使用率达到75%,则应启动更多容器;反之亦然。
```json
{
"ServiceNamespace": "ecs",
"ResourceId": "service/my-cluster/my-service",
"ScalableDimension": "ecs:service:DesiredCount",
"ScalingPolicyName": "my-target-tracking-scaling-policy",
"TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
"PredefinedMetricSpecification": {
"PredefinedMetricType": "ECSServiceAverageCPUUtilization"
},
"TargetValue": 75.0,
"DisableScaleIn": false
}
}
```
此 JSON 片段展示了如何构建一条针对 ECS 服务的目标追踪型扩容政策,它将持续监控所选预定义指标并尝试将之控制在一个固定水平之上[^2]。
一旦上述设置完毕,在面对流量波动或其他可能导致资源消耗变化的情况时,系统就能自主作出响应而无需人工干预,从而提高了运维效率和服务质量的同时降低了成本支出[^3]。
terraform配置application auto scaling
要使用Terraform配置应用程序自动缩放,需要遵循以下步骤:
1. 确保已安装Terraform并配置AWS凭据。
2. 创建应用程序自动缩放资源,例如,EC2实例或ECS任务。这可以通过使用Terraform提供的AWS提供程序来实现。例如,使用EC2实例:
```
resource "aws_autoscaling_group" "example" {
name = "example-asg"
availability_zones = ["us-west-2a"]
desired_capacity = 1
max_size = 1
min_size = 1
launch_configuration = aws_launch_configuration.example.id
}
resource "aws_launch_configuration" "example" {
name = "example-lc"
image_id = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
instance_type = "t2.micro"
lifecycle {
create_before_destroy = true
}
}
```
3. 创建应用程序自动缩放策略。例如,使用CPU利用率作为指标:
```
resource "aws_appautoscaling_target" "example" {
max_capacity = 10
min_capacity = 1
resource_id = aws_autoscaling_group.example.id
scalable_dimension = "autoscaling:EC2:InstanceCount"
service_namespace = "autoscaling"
}
resource "aws_appautoscaling_policy" "example" {
name = "example-policy"
policy_type = "TargetTrackingScaling"
resource_id = aws_appautoscaling_target.example.resource_id
scalable_dimension = aws_appautoscaling_target.example.scalable_dimension
service_namespace = aws_appautoscaling_target.example.service_namespace
target_tracking_scaling_policy_configuration {
predefined_metric_specification {
predefined_metric_type = "ASGAverageCPUUtilization"
}
target_value = 50.0
}
}
```
4. 将应用程序自动缩放策略与资源关联:
```
resource "aws_appautoscaling_policy_attachment" "example" {
policy_arn = aws_appautoscaling_policy.example.arn
target_arn = aws_appautoscaling_target.example.arn
}
```
这些步骤将创建一个应用程序自动缩放资源和策略,并将它们关联。在指定的指标(例如CPU利用率)超过或低于目标值时,自动缩放策略将自动调整资源的数量。
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