Auto-Scaling-Infrastruktur als Code – Elastische Compute-Ressourcen auf K5 IaaS

2017-10-10

Machine-translated — the English original is authoritative.

In diesem Artikel werden wir durchgehen, wie man die AutoScaling-Funktion von Fujitsu’s K5 IaaS bereitstellt und testet.

Überblick

Was meine ich also mit der K5 AutoScaling-Funktion? Stellen Sie sich vor, Sie haben einen virtuellen Server, der Schwankungen in der Nachfrage aufweist. Nehmen wir das Beispiel des Ticket-Master-Webservers: 99 % der Zeit brütet der Server vor sich hin und hat eine Auslastung von nur 5 %. Wenn jedoch Westlife sich wieder zusammenfinden (und das werden sie) und den Ticketverkauf für ihre neue Tour starten, wird der Ticket-Master-Server überlastet, während all die einstigen Teenies, heute dreißigjährige mit viel Geld, gleichzeitig versuchen, sich einzuloggen und Tickets zu kaufen. [Ersetzen Sie Westlife durch den iPhoneX-Launch, wenn das für Sie verständlicher ist].

Da kommt Auto-Scaling zur Rettung – auch oft als elastische Compute-Ressourcen bezeichnet. Wenn der Ticket-Master-Server mit der AutoScaling-Funktion von K5 erstellt wurde, baut K5 automatisch einen neuen Server, sobald die Last auf dem Server steigt und einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, und fügt ihn in Ihren Lastenausgleichs-Instanzpool ein – und das alles ohne jeglichen Aufwand Ihrerseits.

Und es wird noch besser: Sobald alle ihre Tickets haben und die Lastenausgleichs-Server nicht mehr stark ausgelastet sind, fährt K5 die Infrastruktur automatisch wieder herunter, um sie an die aktuelle Nachfrage anzupassen.

Klingt nach viel Arbeit – die gute Nachricht ist, dass K5 HEAT bereits erweitert hat und K5’s OpenStack Ceilometer nutzt, um all diese Arbeit für Sie zu erledigen – diese Erweiterungen sind im K5 Heat Guide dokumentiert, der hier zu finden ist.

Alles, was Sie tun müssen, ist, einen Heat-Stack wie diesen zu konfigurieren und bereitzustellen:

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K5AutoScaling.yml
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Versuchen wir das also jetzt –

Voraussetzungen für das Template:

az: Geben Sie die Ziel-Verfügbarkeitszone ein, in meinem Fall uk-1b

param_image_id:

Wenn Sie keinen eigenen Server zum Testen haben, ist das Build-Image, das ich verwende, ein einfacher Ubuntu-Server, auf dem Nodejs mit der folgenden Anwendung installiert ist: /var/helloworld/helloworld.js (vergessen Sie nicht, „npm install –save express“ auszuführen) –

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	const express = require('express')
	const app = express()
	const serverName = require('os').hostname();
	const messageTop = ' \
	https://www.fujitsu.com/uk/Images/K5-climber-580x224_tcm23-2619235.jpg" alt="K5 Autoscale">\
	Hello from '
	const messageTail = '\
	\
	\
	'
	app.get('/', function (req, res) {
	res.send(messageTop + serverName + messageTail)
	})
	app.listen(80, function () {
	console.log('Example app listening on port 80')
	})

Rohansicht
helloworld.js
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Um diese Anwendung als Dienst unter Ubuntu auszuführen, kopieren Sie die folgende helloworld.conf-Datei nach /etc/init auf dem Server. Stellen Sie sicher, dass Sie den Dateinamen und den Pfad in der unten stehenden Datei anpassen, um sowohl den Namen als auch den Speicherort der oben genannten Datei zu entsprechen –

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Rohansicht
helloworld.conf
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param_flavor: T-Shirt-Servergröße, S-1

key_name: Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel, ich habe LEMP-KP-AZ2 verwendet

autoscale_router: Dies ist die ID eines vorhandenen Routers in Ihrem Projekt, der über ein konfiguriertes externes Gateway verfügt.

Template starten:

Sobald Sie die oben genannten Voraussetzungen erfüllt und das Template mit Ihrer lokalen Konfiguration angepasst haben, ist es an der Zeit, unsere Infrastruktur bereitzustellen. Ich werde hier im Beispiel das K5-Portal verwenden, Sie könnten jedoch auch die nativen K5-APIs oder sogar den OpenStack-Client verwenden.

Sehen Sie sich den Film – kostenlos hier – an, um zu sehen, wie alles zusammenkommt.

Eingebetteter Inhalt

Viel Spaß beim Stacking!

Graham.

Originally published on allthingscloud.eu (2017-10-10).