使用含有多項信號的自動調度資源政策

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建立含有多項信號的自動調度資源政策時，自動配置器會根據信號調度資源，以在受管理的執行個體群組 (MIG) 中提供最多數量的虛擬機器 (VM) 執行個體。這可確保隨時都有足夠的 VM 來處理您的應用程式工作負載，並能讓您針對多個潛在瓶頸調度應用程式資源。

如要進一步瞭解不同類型的自動調度資源信號，請參閱「自動調度資源政策」。

事前準備

• 請參閱 自動配置器的基礎知識。
• 如果尚未設定，請先設定驗證機制。驗證是指驗證身分，以便存取 Google Cloud 服務和 API 的程序。如要在本機開發環境中執行程式碼或範例，您可以選取下列任一選項，向 Compute Engine 進行驗證：
  

  Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

  Console

  When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

  gcloud

  1. After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

     gcloud init

     If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  2. Set a default region and zone.

  REST

  To use the REST API samples on this page in a local development environment, you use the credentials you provide to the gcloud CLI.

  After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

  gcloud init

  If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  For more information, see Authenticate for using REST in the Google Cloud authentication documentation.

自動配置器如何處理多個信號

自動配置器處理多個信號的方法如下：為每個信號計算建議的 VM 數量，然後挑選會讓 MIG 中的 VM 數量達到最大值的信號。

自動配置器可以為每一指標類型處理一項信號，但 Cloud Monitoring 指標和調度時間表為例外。您最多可以為 Cloud Monitoring 指標選擇 5 個自動調度資源信號，並為每個 MIG 建立最多 128 個時間表。例如，您可以建立一個自動配置器，最多使用 1 個 CPU 使用率信號、1 個負載平衡信號、5 個自訂指標信號，以及最多 128 個調度資源調度表。

舉例來說，您可以使用下列所有信號定義自動配置器：

• cpuUtilization：目標為 0.8
• loadBalancingUtilization：目標為 0.6
• customMetricUtilization：針對指標 1，目標為 1000
• customMetricUtilization：針對指標 2，目標為 2000
• scalingSchedules
  • 每週末凌晨 12 點起，至少有 6 部虛擬機運作 24 小時
  • 每週一至週五上午 9:00 開始，至少 15 部虛擬機，持續 8 小時

在這個範例中，假設自動配置器為含有 10 個 VM 的 MIG 測量所得到的平均使用率值如下：

• CPU 使用率 0.5
• 負載平衡使用率 0.4
• 指標 1：1100
• 指標 2：2700。

自動配置器會使用上述值，根據每個信號計算建議的 VM 數量：

• 根據 CPU 使用率，為 7 個 VM
• 7 部 VM (根據負載平衡使用率)
• 根據指標 1 的 11 個 VM
• 根據指標 2，為 14 個 VM
• 根據第一個調整時程，每週六和週日全天使用 6 部虛擬機
• 根據第二個調整大小排程，每週一至週五上午 9 點到下午 5 點有 15 部虛擬機

自動配置器會挑選會在 MIG 中產生最多 VM 的信號，並將 MIG 的建議大小設為該值。在這種情況下，如果目前是第二個時間表生效，自動調整器會將 MIG 的大小調整為 15 個 VM，否則則會調整為 14 個 VM。

建立具有多項信號的自動配置器

視您使用的 Google Cloud 控制台、gcloud 指令列介面或 REST 為何，具有多個信號的自動配置器建立程序會略有差異。

gcloud compute instance-groups managed set-autoscaling MIG_NAME \
   --target-cpu-utilization=0.8 \
   --target-load-balancing-utilization=0.6 \
   --custom-metric-utilization metric=PATH_TO_CUSTOM_METRIC_1,utilization-target=1000.0,utilization-target-type=GAUGE \
   --custom-metric-utilization metric=PATH_TO_CUSTOM_METRIC_2,utilization-target=2000.0,utilization-target-type=DELTA_PER_SECOND \
   --set-schedule=workday-capacity \
   --schedule-cron="30 8 * * Mon-Fri" \
   --schedule-duration-sec=30600 \
   --schedule-min-required-replicas=10 \
   --schedule-description="Have at least 10 VMs every Monday through Friday from 8:30 AM to 5 PM UTC" \
   --min-num-replicas=1 \
   --max-num-replicas=50

POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT/zones/ZONE/autoscalers

{
  "autoscalingPolicy" : {
    "cpuUtilization":{
      "utilizationTarget": 0.8
    },
    "loadBalancingUtilization":{
      "utilizationTarget": 0.6
    },
    "customMetricUtilizations":[
      {
        "metric": "PATH_TO_CUSTOM_METRIC_1",
        "utilizationTarget": 1000,
        "utilizationTargetType":"GAUGE"
      },
      {
        "metric": "PATH_TO_CUSTOM_METRIC_2",
        "utilizationTarget": 2000,
        "utilizationTargetType": "DELTA_PER_SECOND"
      }
    ],
    "scalingSchedules": {
      "workday-capacity": {
        "minRequiredReplicas": 10,
        "schedule": "30 8 * * Mon-Fri",
        "durationSec": 30600,
        "description": "Have at least 10 VMs every Monday through Friday from 8:30 AM to 5 PM UTC"
      },
      "january-30-2030-schedule": {
        "minRequiredReplicas": 30,
        "schedule": "0 0 30 1 * 2030",
        "timeZone": "America/New_York",
        "durationSec": 86400,
        "description": "Schedule a minimum of 30 VMs all day for January 30, 2030"
      }
    },
    "maxNumReplicas": 50,
    "minNumReplicas": 1
  },
  "target": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/myproject/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/MIG_NAME",
  "name": "MIG_NAME"
}