Как я могу автоматически масштабировать экземпляры EC2 с системными данными, собранными средой Sensu?

Question

Я хочу масштабировать свои экземпляры EC2 на AWS. Для этого мне предложили использовать каркас Sensu .

Я хочу масштабировать экземпляр на основе его загрузки процессора. Для тестирования я настроил Sensu как в Windows, так и в Ubuntu (V.Box), я запускаю клиент в Ubuntu, следуя этому примеру . Данные моего процессора успешно переданы в RabbitMQ.

Теперь мне интересно, как я могу использовать эти данные на сервере Sensu, чтобы я мог увеличивать или уменьшать масштаб? Любое предложение будет оценено.

В случае, если это имеет значение, я буду использовать это с Opscode Chef.

Answer 1

Самый простой способ достичь вашей цели - соединить доступные компоненты вместе (что все еще потребует написания некоторого кода, см. Ниже) и воздержаться от добавления пользовательских решений в максимально возможной степени:

Amazon EC2 предлагает автоматическое масштабирование , которое, в свою очередь, определяется метриками , полученными с помощью Amazon CloudWatch .Так что метрики являются ключевыми здесь, и это именно то, о чем Sensu это все, см., Например, Sensu и Graphite , который охватывает два подхода для выталкивания метрик изSensu to Graphite :

Помните: думайте о Sensu как о «маршрутизаторе мониторинга».В то время как мы собираемся показать, как перенести метрики в Graphite, точно так же легко перенести метрики в любую другую систему - Librato, Cube, OpenTSDB и т. Д. На самом деле это будет совсем не сложно.выдвигать метрики в несколько графических бэкэндов в режиме разветвления. [выделение мое]

Ваши метрики уже доступны на сервере Sensu, поэтому вам нужно будет перенести их в CloudWatch сейчас (как описано для Graphite в статье выше).) и присоединить к ним соответствующие политики автоматического масштабирования.

Доступные в настоящее время обработчики метрик для Sensu нацелены на Graphite и Librato действительно,поэтому вам нужно будет реализовать такой Sensu Handler для публикации пользовательских метрик в CloudWatch (не забудьте поделиться им, он обязательно будет широко использоваться со временем:)

Удачи!