リソースのメトリック（メモリ、CPUなど）私は、自動スケーリングの目的のためにされているはずです

Question

何クラウドリソースのメトリック（メモリ、CPU、ディスクIOなど）私は、自動スケーリングの目的のために見てすべきですか？ FYI、この測定基準は自動スケーリングの目的に厳密に使用されています。私は地元だけでなく、クラウドに設定さkubernetesクラスタを持っている（監視・スクレイピングメトリックの）kubernetesアーキテクチャとプロメテウス

を持っています。私はプロメテウスツール（https://prometheus.io/）を使用して、システムレベルのメトリクスを削るように設定しています。今、自分のシステムで自動スケーリング機能を使いたいと思っています。私はこのようなメトリクスを節約するためにプロメテウスを使用してきました。 "使用されたメモリとCPU、最後の24時間の合計。"私はより多くの指標を保存したい。これは、私がプロメテウスから得ているメトリクスのリストです：http://demo.robustperception.io:9100/metrics私は自動スケーリングの目的に必要なメトリックをさらに決定できません。誰もこの目的のためにいくつかの指標を提案することができますか？ TIA。

Answer 1

通常、一般的なボトルネックはメモリ階層ではなく、CPUの使用率です。アプリケーションの要求が多くなればなるほど、メモリ不足エラーが発生する可能性が高くなります。さらに、アプリケーションがHPCでない場合、CPUを集中的に使用する必要はない可能性があります。メモリ階層で

、ディスクI/Oが劇的にパフォーマンスに影響を与えることができます。アプリケーションがどのようにディスクI/Oに集中しているかを確認する必要があります。この意味で、ディスクハードウェアの変更は、より多くのインスタンスをスピンアップするよりも、より良い解決策になる可能性があります。しかし、それはアプリケーションに依存します。いずれの場合においても

あなたは平均応答時間を測定し、それに応じて決定を取ることができれば、それは興味深いものになるだろう。