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在I版本中,Heat中添加了对于AutoScaling资源的支持,github上也提供了对应的AutoScaling的模板(https://github.com/openstack/hea ... ot/autoscaling.yaml),同时也支持使用ceilometer的alarm来触发Scaling Policy,但是在实践的过程中可能会碰到一些问题,本文就该特性以及问题做一个简单的总结
AutoScaling定义的流程
- 首先定义一个Auto Scaling Group,该Group 定义了可以持有资源的类型以及的最大、最小资源数
- 根据需求定义Alarm的触发条件,例如当CPU利用率在一分钟内平均值超过50%时触发警报,支持的的指标可以通过ceilometer meter-list命令查询
- 针对某个具体的Alarm,定义Policy,例如CPU利用率长时间偏高时,就在AutoScalingGroup中重新初始化一个相同实例,该Policy需要与 步骤一 中定义的Group绑定
- 为了更好的提高资源利用率,在定义自动收缩机制的同时可以定义负载均衡(Neutron LBAAS)。
定义AutoScaling的过程中涉及到的资源如下图:AutoScaling的工作流程- Ceilometer通过获取实例的监控参数,发现实例的某项指标出现异常,且符合已经定义的Alarm触发规则
- 触发Policy.在生成Policy和Alarm时,Alarm会设置其alarm_actions属性,该属性的值可以理解为调用特定Policy服务的URL,此时该URL被调用
- Policy被调用,根据配置,决定增加还是减少实例
工作流程大概如下:AutoScaing实战为了简单,下载https://github.com/openstack/hea ... ot/autoscaling.yaml,以此为基础进行调整模板文件没什么好说,用到了HOT模板的一些资源。主要说下在创建的过程中碰到的问题下图为相关的资源列表
下图为Alarm的列表
下图为某个Alarm的history
IceHouse中的alarm是一个监控特定指标的对象。alarm的状态包括:
1、OK。表示指标正常
2、ALARM。表示指标异常。如果连续几个周期都处于ALARM状态,那么就会触发一个或多个policy,进而触发scaling group的扩缩。
3、INSUFFICIENT_DATA。表示数据不可用。出现这个状态主要是因为 缺少监控指标的数据,处于这个状态的Alarm也不会被触发。如果为了测试目的,可以通过修改/etc/ceilometer/pipeline.yaml文件中的interval参数来调整收集数据的间隔
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