Auto-Scaling Infrastructure as Code – Calcul élastique sur K5 IaaS

2017-10-10

Machine-translated — the English original is authoritative.

Dans l’article d’aujourd’hui, nous allons passer en revue le déploiement et les tests de la fonctionnalité AutoScaling de l’IaaS K5 de Fujitsu.

Aperçu

Que signifie exactement la fonctionnalité d’auto-scaling de K5 ? Eh bien, imaginez que vous ayez un serveur virtuel dont la demande fluctue, avec des pics et des creux. Prenons l’exemple du serveur web de Ticket Master : 99 % du temps, le serveur est inactif avec une utilisation de 5 %. Cependant, lorsque Westlife se reforme (et ils le feront) et lance la vente de billets pour leur nouvelle tournée, le serveur de Ticket Master devient surchargé alors que tous les anciens adolescents, désormais trentenaires aisés, tentent de se connecter et d’acheter des billets en même temps. [Remplacez Westlife par le lancement de l’iPhoneX si cela est plus parlant pour vous].

L’Auto-Scaling arrive alors à la rescousse – également souvent appelé calcul élastique. Si le serveur Tick Master a été créé à l’aide de la fonctionnalité d’auto-scaling de K5, alors lorsque la charge du serveur commence à augmenter et dépasse un seuil prédéfini, K5 construit automatiquement un nouveau serveur et l’ajoute à votre pool d’instances équilibrées de charge – et tout cela sans aucun effort de votre part.

Et cela devient encore meilleur : une fois que tout le monde a ses billets et que les serveurs équilibrés de charge ne sont plus fortement sollicités, K5 réduit à nouveau l’infrastructure pour qu’elle corresponde à la demande actuelle – automatiquement.

Cela semble être beaucoup de travail – la bonne nouvelle est que K5 a déjà amélioré HEAT et utilise le Ceilometer OpenStack de K5 pour effectuer tout ce travail pour vous – ces améliorations sont documentées dans le Guide Heat de K5 qui se trouve ici.

Vous n’avez qu’à configurer et déployer une pile heat telle que celle-ci :

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K5AutoScaling.yml
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Essayons cela maintenant –

Prérequis du modèle :

az : Entrez la zone de disponibilité cible, dans mon cas uk-1b

param_image_id :

Si vous n’avez pas votre propre serveur pour tester, l’image de build que j’utilise est un simple serveur Ubuntu sur lequel Nodejs est installé avec l’application suivante /var/helloworld/helloworld.js (n’oubliez pas de faire « 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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Pour exécuter cette application en tant que service sur Ubuntu, copiez le fichier helloworld.conf suivant dans /etc/init sur le serveur. Assurez-vous d’ajuster le nom de fichier et le chemin dans le fichier ci-dessous pour qu’ils correspondent au nom et à l’emplacement où vous avez stocké le fichier ci-dessus –

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helloworld.conf
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param_flavor : taille de serveur en « t-shirt », S-1

key_name : votre clé ssh publique, j’ai utilisé LEMP-KP-AZ2

autoscale_router : il s’agit de l’id d’un routeur existant dans votre projet qui a une passerelle externe configurée.

Lancement du modèle :

Une fois que vous avez satisfait les prérequis ci-dessus et modifié le modèle avec votre configuration locale, il est temps de déployer notre infrastructure. J’utiliserai le portail K5 dans l’exemple ici, mais vous pouvez également utiliser les API natives de K5 ou même le client openstack.

Regardez le film – gratuitement ici – pour voir comment tout s’assemble.

Contenu intégré

Bonne création de piles !

Graham.

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