Cómo aplicar autoescalamiento
Curso de Introducción a AWS: Redes, Gobernanza y Machine Learning
Contenido del curso
Redes
Crear componentes básicos de una VPC
Gobernanza
Machine Learning
Próximos pasos
Cómo aplicar autoescalamiento
Cómo aplicar autoescalamiento
Curso de Introducción a AWS: Redes, Gobernanza y Machine Learning
Contenido del curso
Platzi Team
Jeisson Espinosa
Mario Alexander Vargas Celis
Victor Rodriguez
Jhon Freddy Tavera Blandon
ANDRES ALFONSO MIRA MEJIA
Arturo Cerecero
Victor Rodriguez
Jose Luis Barboza Gonzales
Mis apuntes:
Auto Escalamiento
Nos permite escalar la capacidad de nuestra instacia automaticamente de acuerdo con nuetras condiciones definidad
<aside> Podemos aumentar la cantidad de instacia que tenemos en ejcucion durantes los picos de demanda y disminuirlos cuando no los necesitemos </aside>Para definir nuestro auto escalamiento
Load Balancerpermite distribuir automaticamente las conexiones a medida que aparece y desaparecen estos servidores
Nos permitira
Información resumida de esta clase #EstudiantesDePlatzi
El Auto Escalamiento aumenta la capacidad de la instancia automaticamente
Esto nos ayuda con los costos y es buena idea tenerlos
si queremos usar el escalamiento debemos crear un grupo en donde tendremos las instancias que queremos Auto escalar
Podemos usar Cloudwatch para tener alarmas de capacidad
Balanceo de carga = Load Balancer
Load balancer distribuye automáticamente las conexiones a los servidores
Con Auto Scaling tenemos alta disponibilidad y mejora de costos
📌 Autoescalamiento en AWS (Auto Scaling)
El Auto Scaling en AWS permite aumentar o reducir automáticamente los recursos informáticos en función de la demanda. Esto ayuda a optimizar el rendimiento y los costos, asegurando que siempre haya suficiente capacidad disponible sin desperdiciar recursos.
📌 Servicios que Soportan Auto Scaling
✅ Amazon EC2 Auto Scaling (para instancias EC2). ✅ AWS Fargate Auto Scaling (para contenedores en ECS/EKS). ✅ Amazon DynamoDB Auto Scaling (para bases de datos NoSQL). ✅ Amazon Aurora Auto Scaling (para bases de datos relacionales).
📌 Tipos de Autoescalamiento
1️⃣ Escalado Vertical ⬆️⬇️
2️⃣ Escalado Horizontal ➡️⬅️
📌 Pasos para Configurar Auto Scaling en EC2
1️⃣ Crear un Grupo de Auto Scaling
2️⃣ Configurar una Política de Escalado
3️⃣ Asociar un Balanceador de Carga (opcional pero recomendado)
📌 Beneficios del Auto Scaling
✅ Alta disponibilidad: Mantiene suficientes instancias activas según la demanda. ✅ Optimización de costos: Reduce instancias cuando la carga es baja. ✅ Flexibilidad: Se adapta automáticamente a picos de tráfico. ✅ Menos intervención manual: Reduce la necesidad de ajustes manuales.
📌 Ejemplo de Política de Escalado Basado en CloudWatch
Supongamos que queremos escalar si el uso de CPU supera el 80%:
De manera similar, puedes crear otra política para reducir instancias cuando el uso sea bajo.
📌 Conclusión
Auto Scaling en AWS es una herramienta poderosa para administrar cargas de trabajo de manera eficiente. Permite ajustar los recursos automáticamente, mejorando la disponibilidad y optimizando costos. 🚀
Hola, esto de Auto Scaling como se maneja los precios?
¿Qué es el Autoescalamiento?
El autoescalamiento, o "Auto Scaling" en inglés, es una característica que permite ajustar automáticamente el número de instancias de computación en un grupo de recursos para mantener un rendimiento constante y optimizar los costos. En AWS, Auto Scaling se refiere específicamente al servicio que gestiona este proceso para los recursos de AWS, como instancias de EC2, contenedores en ECS, y más.
¿Cómo Funciona el Autoescalamiento en AWS?
AWS Auto Scaling permite definir políticas que determinan cuándo y cómo escalar los recursos. Puede escalar horizontalmente (añadiendo o eliminando instancias) y verticalmente (cambiando el tamaño de las instancias).
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Pero como podria calcular el escalamiento de servidores antes habia areas de trabajo dedicadas a estimar la capacidad de los servidores
Cloud watch, el servicio que vimos en clase anterior, parecería que puede proporcionarte ese dato y no lo tengas que calcular. Ojo, estoy intuyendo.
cambiar la cantidad de servidores automaticamente según los datos del uso de cpu/ram que nos proporciona cloud watch