腾讯云国际站：怎样利用弹性伸缩应对波动？

评估业务负载波动规律

• 分析历史数据：查看业务在不同时间段（如小时、天、周、月）的负载情况，包括 Web 流量、API 调用次数、数据库查询量等，找出负载高峰和低谷出现的规律。例如，电商平台可能在促销活动期间（如“双 11”“618”）出现流量洪峰，而工作日的晚上和周末的白天可能是日常访问的高峰期。
• 考虑业务特点：根据业务的性质，预估可能导致负载波动的业务活动。如视频直播平台在热门赛事或大型活动直播时，观众访问量会剧增；在线教育平台可能在课程开讲时段迎来访问高峰。

确定弹性伸缩的触发条件

• 关键性能指标（KPI）选择：选择与业务负载密切相关的性能指标作为弹性伸缩的触发条件，常见的如 CPU 使用率、内存使用率、网络流量、队列长度、请求响应时间等。
• 设置合理的阈值：根据业务需求和系统性能表现，为选定的 KPI 设置合理的伸缩阈值。例如，当 CPU 使用率持续 5 分钟超过 80%，触发伸缩组增加服务器实例；当 CPU 使用率低于 30% 且持续 10 分钟，触发缩容操作。

规划弹性伸缩的策略

• 确定伸缩模式：可以选择手动伸缩、自动伸缩或混合伸缩模式。自动伸缩是主要方式，系统依据预设规则自动调整资源；手动伸缩用于特殊时期或系统自动调整不足时的人工干预；混合伸缩则结合两者优势。
• 设置伸缩步长和频率：定义每次伸缩操作增加或减少的服务器实例数量（伸缩步长），以及两次伸缩操作之间的最小时间间隔（伸缩频率）。例如，设置伸缩步长为 2，伸缩频率为 5 分钟，当满足伸缩条件时，系统每 5 分钟自动增加或减少 2 个实例。

选择合适的弹性伸缩工具和服务

• 云服务提供商的弹性伸缩服务：如阿里云弹性伸缩（ESS）、腾讯云弹性伸缩（Auto Scaling）、AWS Auto Scaling 等。这些服务提供了便捷的配置界面、丰富的伸缩策略和良好的与云资源集成性，可根据业务需求自动调整云服务器数量。
• 容器编排平台的弹性伸缩功能：如 Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler（HPA），能够基于容器的 CPU 使用率、自定义指标等自动调整容器副本数量，实现容器应用的弹性伸缩，适合微服务架构的应用场景。

实施弹性伸缩并持续监控

• 配置弹性伸缩组：在选定的弹性伸缩工具中，创建伸缩组并配置相关参数。包括指定用于伸缩的服务器镜像、实例类型、最大和最小实例数、伸缩规则等。
• 关联存储和网络资源：确保弹性伸缩的服务器实例能够自动挂载所需的存储资源和正确配置网络环境。如在云平台上，伸缩组可配置关联的云硬盘、安全组规则、虚拟私有云（VPC）设置等，保证新创建的实例具备完整的运行环境。
• 启动弹性伸缩服务：完成配置后，启动弹性伸缩服务，使其开始根据设定的规则自动管理服务器实例数量。
• 持续监控和优化：在业务运行过程中，持续监控弹性伸缩的效果和业务指标变化，分析伸缩操作是否及时、准确地应对了负载波动，根据实际情况调整伸缩策略、触发条件和伸缩组配置，不断优化弹性伸缩的效果。