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Tag: Auto Scaling

使用“运行命令”管理一组实例

Emily Freebairn,亚马逊AWS软件开发工程师 翻译 Ye Zhou | 原文链接 通常,工程师希望在一组实例中执行操作任务。 但是,这些任务中的许多任务需要以受控的速度进行,并在出现问题时获得反馈。 此外,管理员还通常希望确保工程师只能执行指定的操作。 “运行命令”是Amazon EC2系统管理器(SSM)的一部分,旨在让您远程和安全地管理实例。 “运行命令”提供了一种简单的方法来自动执行常见的管理任务,如运行shell脚本、安装软件或修补程序等等。 “运行命令”允许您在多个实例上执行命令,并提供对结果的可见性。通过与AWS身份和访问管理(IAM)的集成,您可以精确控制用户可以在实例上执行的操作权限。 “运行命令”执行的所有操作均由AWS CloudTrail记录,允许您审核对系统的更改。 在本文中,演示了如何执行命令来收集实例的诊断信息。 由于系统容量是按需添加,系统的容量会随时变化。为了减少实例出现意外的可能性,命令可以以受控的速度运行。 如果出现失败,您将收到通知以进行事后分析。 要确保您不会意外运行其他命令,请使用具有锁定权限的自定义操作来执行指定任务。 演练 在本节中,我将向您展示如何使用Auto Scaling设置实例,创建自定义SSM文档,然后在Auto Scaling组中的所有实例上运行命令。 同时展示了如何设置Amazon CloudWatch事件,以便在遇到问题时收到通知。 步骤1:使用Auto Scaling组启动实例 要使用“运行命令”,实例需要以下内容: 安装并运行Amazon SSM代理 出站互联网连接 附加适当的IAM角色 SSM代理与“运行命令”服务通信以接收命令并发送输出,并使用IAM角色授予调用服务的权限。 对于这篇文章,使用Auto Scaling组来创建一组正确配置的实例。 有关分步说明,请参阅Auto Scaling入门。 这里是一个使用了五个实例的Auto Scaling组的示例。 步骤2:创建自定义文档 “运行命令”使用文档来指定要在实例上执行的操作。文档是由JSON定义的AWS资源,它们包括您指定的步骤和参数。 AWS提供了一组执行常见任务的文档,例如运行shell脚本,配置CloudWatch,安装应用程序等。 此外,您可以为自己的文档编写特定任务。 因为IAM策略允许您控制用户被授权使用哪些文档,因此可以通过将一个指定用户限制到某个文档子集来锁定该用户可以执行的操作。 这里是一个文档的例子,它找出最消耗内存的进程。 { “schemaVersion”: “2.0”, “description”: “Instance Diagnostics”, “parameters”: { }, […]

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使用AWS CodeDeploy和Auto Scaling组实现蓝绿部署

原文: https://aws.amazon.com/blogs/devops/performing-bluegreen-deployments-with-aws-codedeploy-and-auto-scaling-groups/ 作者:Jeff Levine,Amazon Web Services解决方案架构师 AWS提供的服务能够帮助大家利用云的力量来满足开发和部署的需求。AWS CodeDeploy可自动将代码部署到Amazon EC2或本地实例,并支持蓝绿部署方式。在这篇博文中,将讨论蓝绿部署的好处,并展示如何实现。 蓝绿部署的好处 蓝绿部署涉及两个生产环境: 蓝色环境指代正在使用的生产环境。 绿色环境则将发布一个新版本。 以下是蓝绿部署的一些优点: 可在绿色环境下进行测试,而不会中断蓝色环境。 切换到绿色环境不需要停机,只需要重定向用户流量。 问题发生时,可很方便地从绿色环境回滚到蓝色环境,只要将流量重定向回蓝色环境即可,而无需重新构建。 需要变更时,利用不可变基础设施原则初始化新的实例,避免实例配置产生不一致性。 AWS CodeDeploy提供了两种蓝绿部署的方式: 第一种,AWS CodeDeploy为Auto Scaling组创建了副本,启用新的Amazon EC2实例,将应用程序部署到这些新实例,然后重定向用户流量重定到新部署的代码。 第二种,可使用实例标签或Auto Scaling组来选择用于绿色环境的实例。AWS CodeDeploy会将代码部署到标记的实例上。 那么,如何设置你的第一个蓝色环境?最佳做法,当然是采用AWS CodeDeploy的in-place部署方式。当然也可以从已有的空白Auto Scaling组开始。 蓝绿部署的示例 我们来看一下如何使用Auto Scaling组来实现蓝绿部署。 概述 下图中,示例环境包括一组Amazon EC2实例,可作为AWS CodeDeploy的工作站。服务发布管理员或开发人员可以使用此工作站部署新版本的代码。蓝色环境包含一个Auto Scaling组,其中另有两个实例用作Web服务器。 Web服务器,最初将包含应用程序的第一个版本和AWS CodeDeploy客户端。负载均衡器以轮转的方式,将流量引导到两个Web服务器。 服务发布管理员使用工作站实例,将新版本的应用程序推送到AWS CodeDeploy,并启动蓝绿部署。 AWS CodeDeploy会创建Auto Scaling组的副本,启动两个新的Web服务器实例,并安装新版本的应用程序,然后将负载均衡器重定向到新实例。 原实例仍然是原Auto Scaling组的一部分。 如果需要,均可重新关联到负载均衡器中。 构建该示例的先决条件 以下是需要的准备工作。 具有使用Amazon EC2,Amazon S3,Amazon VPC,AWS CodeDeploy和AWS CloudFormation权限的IAM用户。 选定构建示例环境的AWS区域和可用区域。 Amazon EC2密钥对。 […]

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全新推出 – Auto Scaling for Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB 拥有十万多的客户,客户身处各种行业,使用案例也各不相同。这些客户依赖于 DynamoDB 在任何规模下都能提供的一致性能和覆盖全球 16 个地理区域的服务网络。最近我们注意到一个趋势,客户正在使用 DynamoDB 来为他们的无服务器应用程序提供支持。这是一个很好的搭配:使用 DynamoDB,您无需考虑配置服务器、执行操作系统和数据库软件修补或跨可用区配置复制以确保高可用性之类的事情 – 您只需创建一些表,然后开始添加数据,其他的交给 DynamoDB 处理。 DynamoDB 提供预置容量模式,可以让您设定您的应用程序所需的读取和写入容量。尽管这让您无需考虑服务器,在 AWS管理控制台中进行简单的 API 调用或按钮单击就可以对表的配置进行更改,但客户已经在询问我们,有没有方法让管理 DynamoDB 容量变得更加轻松。 现在,我们推出了 Auto Scaling for DynamoDB,可帮助您实现表和全局二级索引容量管理的自动化。您只要指定所需的目标使用率,并提供读取和写入容量的上限和下限。之后,DynamoDB 将利用 Amazon Cloudwatch 警报来监控吞吐量占用情况,并根据需要上调或下调预置容量。Auto Scaling 对于所有新表和索引默认启用,您还可以对现有表和索引配置此功能。即使您不在左右,DynamoDB Auto Scaling 也将监控您的表和索引,并根据应用程序流量的变化自动调整吞吐量。这使您可以更加轻松地管理 DynamoDB 数据,帮助您最大程度地提高应用程序的可用性,并帮助您降低 DynamoDB 成本。我们来看看它是如何工作的…… 使用 Auto Scaling 现在当您创建新表时,DynamoDB 控制台会提出一组适宜的默认参数。您可以原样接受它们,也可以取消选中“Use default settings”,然后输入您自己的参数: 以下是您输入自己的参数的方式: 目标使用率以占用容量与预置容量的比值来表示。以上参数将允许提供足够的空间,使占用容量能够在读取或写入请求突增时倍增 (请参阅容量单位计算,了解更多有关 DynamoDB 读取和写入操作与预置容量之间关系的信息)。预置容量的变化是在后台发生的。 Auto Scaling 的实际操作 为了了解这项重要的新功能的实际操作,我按照入门指南中的指示进行了操作。我启动了一个全新的 […]

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新增 – EC2 Auto Scaling 的目标跟踪策略

最近我介绍过 DynamoDB Auto Scaling,并演示了它如何使用多个 CloudWatch 警报来实现 DynamoDB 表的自动容量管理。此功能在后台使用了一种更为通用的 Application Auto Scaling 模型,我们计划以后逐渐在多项不同 AWS 服务中投入使用该模型。 这一新的 Auto Scaling 模型包括一项重要的新功能,我们称之为目标跟踪。在创建使用目标跟踪的 Auto Scaling 策略时,需要为特定 CloudWatch 指标选择一个目标值。然后,Auto Scaling 旋转相应的旋钮 (打个比方) 推动指标趋向于目标,同时调整相关的 CloudWatch 警报。比起使用初始步进扩展策略类型来手动设置范围和阈值而言,采用对应用程序有意义的任何指标驱动的单元来指定期望的目标,通常来说要更简单,也更为直接。不过,您可以结合使用目标跟踪和步进扩展来实现高级扩展策略。例如,您可以使用目标跟踪实现扩展操作,使用步进扩展实现缩减操作。 现在面向 EC2 现在我们为 EC2 Auto Scaling 增加了目标跟踪支持。您现在可以创建应用程序负载均衡器请求计数、CPU 负载、网络流量或自定义指标 (Request Count per Target 是新指标,也是在今天发布) 驱动的扩展策略: 这些指标都具有同一个重要的特性:添加额外的 EC2 实例会推动指标下降 (但不会改变总体负载),反之亦然。 要创建使用目标跟踪的 Auto Scaling 组,只需输入策略名称、选择一个指标,然后设置所需的目标值: 您可以选择禁用策略的缩减功能。如果禁用,您可以手动缩减,也可以使用独立的策略。您可以使用 AWS Management Console, […]

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