Optimizando la Escalabilidad del Clúster de ECS: La Métrica Clave para Mantener el Rendimiento frente a las Cargas Variables

Pregunta

Tiene un cubo S3 que recibe las fotos cargadas por los clientes.

Cuando se carga un objeto, se envía una notificación de evento a una cola de SQS con los detalles del objeto.

También tiene un clúster de ECS que obtiene mensajes de la cola para realizar el procesamiento por lotes.

Cada uno de los trabajos de procesamiento por lotes tarda la misma cantidad de tiempo en ejecutarse.

El tamaño de la cola puede cambiar mucho según la cantidad de mensajes entrantes y la velocidad de procesamiento del servidor.

¿Qué métrica usaría para escalar hacia arriba o hacia abajo la capacidad del clúster de ECS?

Respuestas

A. La cantidad de mensajes en la cola de SQS.

B. Uso de memoria del clúster de ECS.

C. Número de objetos en el depósito S3.

D. Número de contenedores en el clúster de ECS.

Respuesta Correcta

A.BCD

Respuesta correcta - A.

En este escenario, la cola SQS se usa para almacenar los detalles del objeto, que es un servicio altamente escalable y confiable.

ECS es ideal para realizar el procesamiento por lotes y debe escalarse hacia arriba o hacia abajo según la cantidad de mensajes en la cola.

Si utiliza una política de escalado de seguimiento de destino basada en una métrica de cola personalizada de Amazon SQS, el escalado dinámico puede ajustarse a la curva de demanda de su aplicación de manera más efectiva.

La opción A es CORRECTA: los usuarios pueden configurar una alarma de CloudWatch en función de la cantidad de mensajes en la cola de SQS y notificar al clúster de ECS para ampliar o reducir el uso de la alarma.

La opción B es incorrecta: porque es posible que el uso de la memoria no refleje la carga de trabajo.

La opción C es incorrecta: porque la cantidad de objetos en S3 no puede determinar si el clúster de ECS debe cambiar su capacidad.

La opción D es incorrecta: porque la cantidad de contenedores no se puede usar como métrica para activar un evento de escalado automático.

Un grupo de Auto Scaling para administrar instancias EC2 con el fin de procesar mensajes de una cola de SQS.

Una métrica personalizada para enviar a Amazon CloudWatch que mide la cantidad de mensajes en la cola por instancia EC2 en el grupo de Auto Scaling.

Una política de seguimiento de destino que configura su grupo de Auto Scaling para escalar en función de la métrica personalizada y un valor de destino establecido.

Las alarmas de CloudWatch invocan la política de escalado.

Para obtener más información, consulte

https://github.com/aws-samples/ecs-refarch-batch-processing.