Automatische Skalierung und App Service-Umgebung v1

Azure App Service-Umgebungen unterstützen die automatische Skalierung. Sie können einzelne Workerpools basierend auf Metriken oder nach einem Zeitplan automatisch skalieren.

Durch die automatische Skalierung wird die Ressourcenverwendung optimiert, indem Sie eine App Service-Umgebung automatisch vergrößern und verkleinern, sodass sie zu Ihrem Budget und Lastprofil passt.

Konfigurieren der automatischen Skalierung für Workerpools

Sie können auf die Funktionalität für die automatische Skalierung über die Registerkarte Einstellungen des Workerpools zugreifen.

Die Oberfläche sollte Ihnen vertraut vorkommen, da sie der Oberfläche beim Skalieren eines App Service-Plans stark ähnelt.

Sie können auch ein Profil für die automatische Skalierung konfigurieren.

Profile für die automatische Skalierung sind nützlich, um Grenzwerte für die Skalierung festzulegen. Auf diese Weise erreichen Sie eine einheitliche Leistung, indem Sie einen unteren Grenzwert der Skalierung (1) festlegen, sowie vorhersagbare Kosten, indem Sie eine Obergrenze (2) festlegen.

Nach dem Definieren eines Profils können Sie Regeln für die automatische Skalierung hinzufügen, um die Anzahl von Instanzen im Workerpool innerhalb der Grenzen des Profils hoch- oder herunterzuskalieren. Die automatische Skalierung basiert auf Metriken.

Alle Workerpool- oder Front-End-Metriken können zum Definieren von Regeln für die automatische Skalierung verwendet werden. Hierbei handelt es sich um die gleichen Metriken, die Sie in den Diagrammen des Ressourcenblatts überwachen oder für die Sie Warnungen festlegen können.

Beispiel für die automatische Skalierung

Die automatische Skalierung einer App Service-Umgebung kann am besten anhand eines Szenarios dargestellt werden.

In diesem Artikel werden alle erforderlichen Aspekte für die Einrichtung der automatischen Skalierung beschrieben. Es werden die einzelnen Interaktionen beschrieben, die relevant sind, wenn Sie die automatische Skalierung von App Service-Umgebungen beim Hosten in einer App Service-Umgebung verwenden.

Einführung in das Szenario

Frank ist Systemadministrator in einem Unternehmen. Er hat einen Teil der Workloads, die er verwaltet, in eine App Service-Umgebung migriert.

Die App Service-Umgebung ist wie folgt für die manuelle Skalierung konfiguriert:

• Front-Ends: 3
• Workerpool 1: 10
• Workerpool 2: 5
• Workerpool 3: 5

Workerpool 1 wird für Produktionsworkloads verwendet, und Workerpool 2 und Workerpool 3 werden für Workloads der Qualitätssicherung (QA) und der Entwicklung verwendet.

Die App Service-Pläne für die Qualitätskontrolle und die Entwicklung sind für manuelles Skalieren konfiguriert. Der App Service-Plan für die Produktion ist dagegen auf automatisches Skalieren festgelegt, um Schwankungen bei Last und Datenverkehr zu bewältigen.

Frank ist mit der Anwendung gut vertraut. Er weiß, dass die Spitzenzeiten mit der höchsten Auslastung zwischen 9:00 und 18:00 Uhr liegen, da es sich um eine Branchenanwendung handelt, die von den Mitarbeitern während der Geschäftszeiten genutzt wird. Die Nutzung fällt ab, sobald die Benutzer Feierabend machen. Außerhalb der Spitzenzeiten ist immer noch eine geringe Auslastung vorhanden, da die Benutzer die App per Remotezugriff mit mobilen Geräten oder PCs zu Hause nutzen können. Der App Service-Plan für die Produktion ist bereits konfiguriert, um eine automatische Skalierung basierend auf der CPU-Auslastung mit den folgenden Regeln vorzunehmen:

Inflationsrate für den App Service-Plan

App Service-Pläne, die für die automatische Skalierung konfiguriert sind, nutzen dafür eine maximale Rate pro Stunde. Diese Rate kann basierend auf den Werten berechnet werden, die in der Regel für die automatische Skalierung bereitgestellt werden.

Das Verstehen und Berechnen der Inflationsrate für den App Service-Plan ist wichtig für die automatische Skalierung in einer App-Service-Umgebung, da Größenänderungen bei einem Workerpool erst nach einiger Zeit wirksam werden.

Die Inflationsrate für den App Service-Plan wird wie folgt berechnet:

Basierend auf der „Regel für die automatische Skalierung (Hochskalieren)“ für das Profil „Werktage“ des App Service-Plans für die Produktion:

Für die „Regel für die automatische Skalierung (Hochskalieren)“ für das Profil „Wochenenden“ des App Service-Plans für die Produktion würde die Formel wie folgt aufgelöst werden:

Dieser Wert kann auch für Vorgänge zum zentralen Herunterskalieren berechnet werden:

Basierend auf der „Regel für die automatische Skalierung (Zentral herunterskalieren)“ für das Profil „Werktage“ des App Service-Plans für die Produktion würde dies wie folgt aussehen:

Für die „Regel für die automatische Skalierung (Zentral herunterskalieren)“ für das Profil „Wochenenden“ des App Service-Plans für die Produktion würde die Formel wie folgt aufgelöst werden:

Der App Service-Plan kann für die Produktion mit einer maximalen Rate von acht Instanzen pro Stunde während der Woche und vier Instanzen pro Stunde an Wochenenden vergrößert werden. Instanzen können mit einer maximalen Rate von vier Instanzen pro Stunde während der Woche und sechs Instanzen pro Stunde an Wochenenden freigegeben werden.

Wenn mehrere App Service-Pläne in einem Workerpool gehostet werden, müssen Sie die Gesamtinflationsrate als Summe der Inflationsraten für alle App Service-Pläne berechnen, die in diesem Workerpool gehostet werden.

Verwenden der Inflationsrate für den App Service-Plan zum Definieren von Regeln für die automatische Skalierung für Workerpools

Workerpools, von denen App Service-Pläne gehostet werden, die für die automatische Skalierung konfiguriert sind, muss ein Kapazitätspuffer zugeordnet werden. Der Puffer ermöglicht, dass die Vorgänge der automatischen Skalierung den App Service-Plan je nach Bedarf erhöhen oder verringern. Die Mindestgröße des Puffers wäre die berechnete Gesamtinflationsrate für den App Service-Plan.

Da Skalierungsvorgänge in der App Service-Umgebung einige Zeit dauern, sollten bei jeder Änderung weitere Bedarfsänderungen berücksichtigt werden, die stattfinden können, während eine Skalierung ausgeführt wird. Zur Berücksichtigung dieser Latenz empfehlen wir Ihnen, die berechnete Gesamtinflationsrate für den App Service-Plan als Mindestanzahl von Instanzen zu verwenden, die der automatischen Skalierung für jeden Vorgang hinzugefügt werden.

Mit diesen Informationen kann Frank die folgenden Profile und Regeln für die automatische Skalierung definieren:

Der im Profil definierte Zielbereich wird anhand der minimalen Instanzen, die im Profil für den App Service-Plan definiert sind, plus dem Puffer berechnet.

Der maximale Bereich wäre die Summe aller maximalen Bereiche für alle App Service-Pläne, die im Workerpool gehostet werden.

Bei den Regeln für das Hochskalieren sollte die Anzahl, um die erhöht wird, mindestens auf den einfachen Wert der Inflationsrate für den App Service-Plan für das Hochskalieren festgelegt werden.

Die Anzahl, um die verringert wird, kann zwischen dem 0,5- und 1-Fachen der Inflationsrate für den App Service-Plan für das zentrale Herunterskalieren liegen.

Automatische Skalierung für Front-End-Pool

Regeln für die automatische Front-End-Skalierung sind einfacher als für Workerpools. In erster Linie
sollten Sie sicherstellen, dass für die Dauer der Messung und die Abkühltimer berücksichtigt wird, dass Skalierungsvorgänge eines App Service-Plans nicht sofort wirksam werden.

In diesem Szenario weiß Frank, dass sich die Fehlerrate erhöht, sobald Front-Ends eine CPU-Auslastung von 80% erreichen. Er legt die Regel für die automatische Skalierung zum Erhöhen von Instanzen wie folgt fest: