Auto-escalado de Infraestructura como Código – Computación Elástica en K5 IaaS

2017-10-10

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En el artículo de hoy, recorreremos cómo implementar y probar la función de Autoescalado de Fujitsu K5 IaaS.

Resumen

Bueno, ¿a qué me refiero con la función de autoescalado de K5? Bueno, imagina que tienes un servidor virtual que tiene picos y valles en la demanda. Toma el ejemplo del servidor web de Ticket Master, el 99% del tiempo el servidor está allí inactivo al 5% de utilización. Sin embargo, cuando Westlife se reagrupa (y lo harán) y lanzan las ventas de entradas para su nueva gira, el servidor de Ticket Master se sobrecarga mientras todos los antiguos adolescentes, ahora treintañeros con dinero, intentan iniciar sesión y comprar entradas al mismo tiempo. [Reemplaza Westlife con el lanzamiento del iPhoneX si eso tiene más sentido para ti].

Llega el Autoescalado al rescate, también conocido a menudo como computación elástica. Si el servidor Tick Master se creó utilizando la función de autoescalado de K5, cuando la carga en el servidor comienza a subir y cruza un umbral predefinido, K5 construye mágicamente un nuevo servidor y lo agrega a tu grupo de instancias con balanceo de carga, todo con cero esfuerzo por tu parte.

Y aún es mejor, una vez que todos tienen sus entradas y los servidores con balanceo de carga ya no están altamente utilizados, K5 volverá a reducir la infraestructura para coincidir con la demanda actual, automáticamente.

Suena como mucho trabajo, pero la buena noticia es que K5 ya ha mejorado HEAT y aprovecha el Ceilometer de OpenStack de K5 para hacer todo este trabajo por ti, estas mejoras están documentadas en la Guía de Heat de K5 que se encuentra aquí.

Todo lo que necesitas hacer es configurar e implementar una pila de heat como esta:

Este archivo contiene texto Unicode oculto o bidireccional que puede ser interpretado o compilado de manera diferente a lo que aparece a continuación. Para revisarlo, abre el archivo en un editor que revele caracteres Unicode ocultos.
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K5AutoScaling.yml
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Así que probemos esto ahora –

Prerrequisitos de la Plantilla:

az: Ingresa la zona de disponibilidad objetivo, en mi caso uk-1b

param_image_id:

Si no tienes tu propio servidor para probar, la imagen de compilación que estoy usando es un servidor Ubuntu simple que tiene Nodejs instalado con la siguiente aplicación /var/helloworld/helloworld.js (no olvides "npm install –save express") –

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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')
	})

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helloworld.js
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Para ejecutar esta aplicación como un servicio en Ubuntu, copia el siguiente archivo helloworld.conf a /etc/init en el servidor. Asegúrate de ajustar el nombre del archivo y la ruta en el archivo a continuación para que coincidan tanto con el nombre como con la ubicación donde guardaste el archivo anterior –

Este archivo contiene texto Unicode oculto o bidireccional que puede ser interpretado o compilado de manera diferente a lo que aparece a continuación. Para revisarlo, abre el archivo en un editor que revele caracteres Unicode ocultos.
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helloworld.conf
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param_flavor: tamaño de servidor de camiseta, S-1

key_name: tu clave ssh pública, he usado LEMP-KP-AZ2

autoscale_router: este es el id de un enrutador existente en tu proyecto que tiene una puerta de enlace externa configurada.

Plantilla de Lanzamiento:

Una vez que hayas satisfecho los prerrequisitos anteriores y modificado la plantilla con tu configuración local, es momento de implementar nuestra infraestructura. Usaré el portal K5 en el ejemplo aquí, sin embargo, también podrías usar las APIs nativas de K5 o incluso el cliente de openstack.

Mira la Película – gratis aquí – para ver cómo todo se une.

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¡Feliz Apilamiento!

Graham.

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