Heute erm\u00f6glicht Cloud Computing die Erstellung eines skalierbaren Server-Setups. Wenn Ihre Anwendung mehr Verarbeitungsleistung ben\u00f6tigt, bietet die automatische Skalierung Benutzern die M\u00f6glichkeit, zus\u00e4tzliche Ressourcen bei Bedarf zu verwenden und zu beenden. Die automatische Skalierung bietet eine effiziente M\u00f6glichkeit, Ressourcen nur bei Bedarf zu verwenden, stellt sicher, dass Ihre Anwendung \u00fcber die Kapazit\u00e4t verf\u00fcgt, wenn die Nachfrage steigt\/verringert wird, und vor allem, dass Sie m\u00f6glicherweise mehr bezahlen k\u00f6nnen, als Ihre Organisation ben\u00f6tigt. Lassen Sie uns tiefer in die automatische Skalierung eintauchen, wie sie funktioniert und welche Vorteile sie Organisationen bietet.<\/p>\n
<\/p>\n
Warum Auto Scaling notwendig ist<\/h2>\n
Die automatische Skalierung ist sehr funktional, wenn Ihre Anwendung zus\u00e4tzliche Serverressourcen ben\u00f6tigt, um die Anzahl der Seitenanforderungen oder das Rendering<\/a> zu bew\u00e4ltigen. Es bietet Ihnen eine skalierbare M\u00f6glichkeit, automatisch zu skalieren oder zu verkleinern, um Ihre Anforderungen zu erf\u00fcllen. Die automatische Skalierung bietet folgende Vorteile:<\/p>\n <\/p>\n LoadView<\/a> ist eine webbasierte Auslastungstestl\u00f6sung, mit der alles von APIs<\/a> und Webseiten bis hin zu komplexen Benutzerszenarien in internen\/externen Webanwendungen getestet werden kann. Loadview teilt mit den Tests, die es ausf\u00fchrt, Berichte, die helfen, Probleme und St\u00f6rungen zu finden, die unser System verlangsamen oder verz\u00f6gern. Bei Auslastungstests von Webseiten k\u00f6nnen Sie beispielsweise eine bestimmte Seite mit Hunderten bis Tausenden von gleichzeitigen<\/a> Benutzern testen, um zu sehen, wie sich die Seite unter bestimmten Auslastungsstufen verh\u00e4lt.<\/p>\n Beim Testen von Benutzerpfaden verwandelt LoadView zusammen mit dem EveryStep Web Recorder<\/a>den Bildschirm in ein Skript, um Echtzeitinteraktionen mit Anwendungen zu testen, alle ausgef\u00fchrten Aktionen zu erfassen und unter Last wiedergegeben zu werden.<\/p>\n <\/p>\n F\u00fcr unser Beispiel testen wir eine interne Anwendung. Beim Testen interner Anwendungen m\u00fcssen die IP-Adressen auf die Whitelist gesetzt werden, bevor Auslastungstests f\u00fcr interne Anwendungen<\/a> durchgef\u00fchrt werden. Durch die Lastinjektoren k\u00f6nnen wir IPs auf die Whitelist setzen und Tests mit zahlreichen gleichzeitigen Benutzern durchf\u00fchren.<\/p>\n Die LoadView-Hauptseite wird ge\u00f6ffnet<\/a>, und Sie sehen verschiedene Optionen, z. B. Webanwendungen<\/em>, APIs<\/em>, Webseiten,<\/em> Streaming-Medien<\/em> usw. Wir w\u00e4hlen die Option Webseite<\/em> aus.<\/p>\n <\/p>\n Es \u00f6ffnet sich eine neue Seite, auf der wir die gew\u00fcnschte Zeit f\u00fcr die Ausf\u00fchrung des Auslastungstests hinzuf\u00fcgen, unseren internen Website-Hostnamen<\/a>, unseren Browser usw. hinzuf\u00fcgen k\u00f6nnen. Nachdem Sie Ihre Daten eingegeben haben, klicken Sie auf die Schaltfl\u00e4che Ger\u00e4t<\/em> erstellen.<\/p>\n <\/p>\n Nach dem erfolgreichen Erstellen eines Ger\u00e4ts wird der Bildschirm Testszenario angezeigt, auf dem Sie Lasttyp, Ladeinjektorpositionen usw. festlegen und definieren k\u00f6nnen. Als N\u00e4chstes w\u00e4hlen sie die Option Schrittkurve laden<\/em> aus.<\/p>\n <\/p>\n LoadView beginnt zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob Sie Zugriff auf die interne Anwendung haben. W\u00e4hlen Sie StatischeProxys aus, und f\u00fcgen Sie Ihre ipS-Liste ein, und w\u00e4hlen Sie Zonen hinzuf\u00fcgen aus, um die Regionen auszuw\u00e4hlen, in denen der generierte Datenverkehr angezeigt werden soll. Tats\u00e4chlich kann die LoadView-Plattform beim Testen von Webanwendungen, Webseiten, APIs und anderen Webdiensten helfen, die sich nur in Ihrem Netzwerk hinter der Firewall<\/a> befinden.<\/p>\n LoadView-Benutzer haben mehrere Optionen zur Auswahl, z. B. das Whitelisting von IP-Adressen oder die Installation eines lokalen Agents, wenn Organisationen ihr Netzwerk aus Sicherheitsgr\u00fcnden nicht f\u00fcr eingehenden Datenverkehr<\/a> \u00f6ffnen k\u00f6nnen. Weitere Informationen zu Auslastungstests hinter einer Firewall<\/a>finden Sie in unserer Knowledge Base.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Wenn Sie abgeschlossen sind, w\u00e4hlen Sie Test starten<\/em>aus. Wir m\u00fcssen statische IPs im Teil der Agentenliste auf diesem Bildschirm finden. Laden Sie Ersteller f\u00fcr den Zugriff auf interne Anwendungen, die auf die Whitelist gesetzt werden m\u00fcssen<\/a>. Die statischen IPs finden Sie in der Agentenliste<\/em> auf diesem Bildschirm f\u00fcr den Zugriff auf interne Anwendungen, die auf die Whitelist \u00fcbernommen werden m\u00fcssen.<\/p>\n <\/p>\n W\u00e4hrend der Test ausgef\u00fchrt wird, rufen die Injektoren jedes Mal neue eindeutige IP-Adressen aus der Whitelist ab. Wir k\u00f6nnen die Leistung durch Panels und Grafiken der Tests sehen, die wir in unserer Anwendung erstellt haben, indem wir die statischen IPs in die Whitelist aufnehmen. Ein Beispiel wird unten gezeigt.<\/p>\n Parallele durchschnittliche Anzahl von Benutzern mit Diagramm zur durchschnittlichen Antwortzeit.<\/p><\/div>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Mit CloudWatch k\u00f6nnen wir Statistiken \u00fcber Daten abrufen. Wir verwenden Metriken, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob unser System wie erwartet funktioniert. Sie k\u00f6nnen CloudWatch-Alarm erstellen, um eine bestimmte Metrik nachzuverfolgen und Alarmbenachrichtigungen in Ihrer E-Mail zu erhalten. Der Lastenausgleich meldet Daten nur an CloudWatch, wenn Anforderungen den Load Balancer durchlaufen und Elastic Load Balancing-Metriken jede Minute misst und an CloudWatch sendet.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Sie k\u00f6nnen die CloudWatch-Metriken Ihrer Load Balancer \u00fcber die EC2-Konsole anzeigen. Wenn der Load Balancer aktiviert ist und Anforderungen empf\u00e4ngt, k\u00f6nnen wir die Datenpunkte anzeigen.<\/p>\n <\/p>\n Durch Zugriffsprotokolle k\u00f6nnen wir den Datenverkehr analysieren und damit unsere Probleme beheben. Wir k\u00f6nnen auch Anfragen, die wir an unseren Load Balancer in Amazon S3 stellen, als Protokolldateien speichern.<\/p>\n <\/p>\n Der Load Balancer f\u00fcgt f\u00fcr jede empfangene Anforderung einen \u00dcberwachungsbezeichner hinzu, sodass Sie HTTP-Anforderungen \u00fcberwachen k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n Mit CloudTrail k\u00f6nnen Protokolle von Transaktionen, die von den Konten aller Benutzer vorgenommen werden, verfolgt werden. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie Autorisierungs- und Zugriffsanforderungen verwalten.<\/p>\n <\/p>\n Mit CloudWatch Synthetics k\u00f6nnen Sie die Benutzerleistung \u00fcberwachen. Es bietet einen besseren \u00dcberblick \u00fcber Leistung und Benutzerfreundlichkeit, sodass Sie Probleme fr\u00fcher<\/a> erkennen und schneller reagieren k\u00f6nnen, wodurch die Kundenzufriedenheit erh\u00f6ht und sichergestellt wird, dass Ihre Anwendung besser auf Anfragen reagieren kann. Kanaren werden verwendet, um uns mit Fr\u00fchwarnung zu lassen. F\u00fcr den kanarischen Einsatz klicken wir in der CloudWatch Console auf Kanarische<\/em> Inseln, wo wir den Status aller Kanarienv\u00f6gel auf einem einzigen Bildschirm beobachten k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Sehen wir uns die Leistung der Kanarienv\u00f6gel f\u00fcr die Daten an. Dazu k\u00f6nnen Sie bei der Untersuchung einzelner Datenpunkte im kanarischen Laufabschnitt sehen, dass jeder Bezugspunkt die Summe der f\u00fcr einen Kanarienvogel durchgef\u00fchrten Studien ist.<\/p>\n Im Screenshot unten k\u00f6nnen Sie sehen, dass es ein TimeoutError-Thema f\u00fcr 24 Stunden gibt. Wir k\u00f6nnen auch Screenshots sehen, die mit HAR-Dateien und -Protokollen erhalten wurden. In jedem HAR-Datensatz sehen wir die verstrichenen Zeiten f\u00fcr Antworten und Anfragen und HTTP-Anfragen f\u00fcr Canary.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Kanarenaufgaben werden mit Lambda-Funktionen erledigt. \u00dcber die Registerkarte Metriken k\u00f6nnen Sie auf die Ausf\u00fchrungsmetriken der Funktion zugreifen.<\/p>\n <\/p>\n Um einen Kanarienvogel zu erstellen, dr\u00fccken wir den Kanarienvogel, um ihn zu erstellen. Wir k\u00f6nnen aus den Kontrollk\u00e4stchen ausw\u00e4hlen, das vorhandene Skript laden oder aus Amazon S3 importieren.<\/p>\n <\/p>\n Als Ergebnis der von uns erstellten Methoden<\/a> wird ein einmaliges oder periodisches Ausf\u00fchren des Skripts erstellt. Wir k\u00f6nnen die GET- oder PUT-Methoden verwenden, angeforderte HTTP-Header beim Erstellen von Kanarienf\u00fcrden f\u00fcr API-Endpunkte. Wir k\u00f6nnen auch unseren Kanarienvogel-Build-Prozess \u00fcber GUI erstellen. Wir k\u00f6nnen unsere kanarienden Eigenschaften leicht geben. Canary-Skripte verwenden die syn-1.0-Betriebszeit. Sie k\u00f6nnen das Beispielskript unten sehen.<\/p>\n <\/p>\n Innerhalb der Skripts k\u00f6nnen erfolgreiche Ergebnisse und Fehler als Ausnahmen angezeigt werden. Wir erstellen die Aufbewahrungsfrist f\u00fcr das Skript. Wir w\u00e4hlen S3 Eimer f\u00fcr die Strukturen, die nach jeder Arbeit unseres Kanarienvogels gebildet werden. W\u00e4hrend der Erstellung unseres Kanarienvogels k\u00f6nnen wir auch einige der Funktionen wie IAM(Identity and Access Management) Rolle, CloudWatch Alarms, VPC (Virtual Private Cloud) Einstellungen und Tags festlegen.<\/p>\n <\/p>\n Um zu verhindern, dass unsere Benutzer durch Diedegradation beeintr\u00e4chtigt werden, k\u00f6nnen wir Canary verwenden, um die m\u00f6glichen Probleme zu erkennen, bevor Benutzer sie protokollieren und in einem fr\u00fcheren Stadium eingreifen und schneller reagieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen wir dank der Alarme in unseren Kanarienb\u00fcchern die Quellen bei Bedarf erh\u00f6hen, was auch verhindert, dass die Benutzer negativ beeinflusst werden.<\/p>\n Um die Kundenzufriedenheit zu maximieren und sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen besser auf Anforderungen reagieren k\u00f6nnen, kann CloudWatch Synthetics in Kombination mit der LoadView-Plattform Ihnen helfen, einen besseren \u00dcberblick \u00fcber Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu erhalten und sicherzustellen, dass die automatische Skalierung bei Auslastungstests wie vorgesehen funktioniert.<\/p>\n Melden Sie sich f\u00fcr die kostenlose Testversion von LoadView<\/a> an und beginnen Sie noch heute mit Leistungstests<\/a> f\u00fcr alle Ihre Webseiten, Anwendungen und APIs.<\/p>\n\n
Verwenden von LoadView, um sicherzustellen, dass die automatische Skalierung ordnungsgem\u00e4\u00df funktioniert<\/h2>\n
LoadView-Setup<\/h3>\n
![\"Web](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Web-Page-Test-1024x455.png\")
<\/p>\n![\"Interner](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Internal-Application-Load-Test-1024x670.png\")
<\/p>\n![\"Interne](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Internal-Application-Load-Test-Load-Curves-1024x900.png\")
<\/p>\n![\"Statischer](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Static-Proxy.png\")
<\/p>\n![\"Interne](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Internal-Application-Load-Test-Summary.png\")
<\/p>\n![\"Durchschnittliche](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Average-number-of-users-average-response-time.png\")
\u00dcberwachen zus\u00e4tzlicher Ressourcen in AWS bei erh\u00f6hter Auslastung<\/h2>\n
CloudWatch-Metriken<\/h3>\n
![\"CloudWatch-Metriken\"](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/CloudWatch-Metrics.png\")
<\/p>\nAnzeigen von CloudWatch-Metriken f\u00fcr Ihren Load Balancer<\/h4>\n
Zugriffsprotokolle<\/h4>\n
Anforderungsverfolgung<\/h4>\n
CloudTrail-Protokolle<\/h4>\n
Sicherstellen, dass keine Verschlechterung der Benutzererfahrung durch automatische Skalierung entsch\u00e4rt wird<\/h2>\n
![\"CloudWatch-Kanaren\"](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/CloudWatch-Canaries.png\")
<\/p>\n![\"CloudWatch](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/CloudWatch-HAR-File.png\")
<\/p>\nSchl\u00fcpfen eines Kanarienvogels<\/h3>\n
![\"CloudWatch](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/CloudWatch-Create-Canary-e1599581104356.png\")
<\/p>\n![\"Canary](\"https:\/\/www.loadview-testing.com\/wp-content\/uploads\/Canary-Script-1024x706.png\")
<\/p>\nFazit: Testen der automatischen Skalierung in AWS<\/h2>\n