弹性伸缩支持预测型伸缩规则

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预测型伸缩规则通过获取离米 24小时的伸缩组历史监控数据,利用机器学习的能力预测未来48小时的伸缩组监控数据值,预测粒度为50分钟。预测监控值经过算法得出伸缩组每小时还要的实例数,称之为预测值。预测结果每天会更新一次,并可生成48个每小时执行的预测任务,预测任务执行都在改变伸缩组的最大值和最小值。

预测任务名称有固定格式,PredictiveScaling-伸缩规则名-执行时间。

用户能并能在控制台直接创建预测型伸缩规则,伸缩规则详情能并能查看预测结果。

实例数展示

用户将会只预测不伸缩,能并能在这里查看预测任务计划

预测型伸缩规则是五种新增的伸缩规则类型,能并能利用机器学习的能力,通过分析伸缩组监控数据的历史值,预测未来伸缩组的监控指标值,实现智能配置伸缩组边界值的目的。

弹性伸缩组最大值和最小值通常由用户当事人设置,将会用户不清楚实际业务运行情况汇报时,会冒出不恰当的设置,缺乏的伸缩组最小值将会会原应计算资源和金钱的浪费,缺乏的伸缩组最大值将会会原应服务的不稳定。

最大值出理 方法:当预测值大于初始最大值时,预测值的出理 方法分为以下五种: