Question

为了降低成本，我想停止并在群集中间任务中启动容器实例。任务一次又一次地运行，因此保持EC2在中间运行似乎并不有效。

允许此操作的最佳方式是什么？

我已经研究过cloudwatch调度程序触发的lambda函数，并考虑过自动缩放。

Answer 1

亚马逊并没有让这个令人难以置信的直截了当（尽管他们正试图用Fargate）。现在最好的解决方案（如果你不在Fargate是一个选项的区域）是试图让你想要的任务数量与自动缩放组中你想要的实例数一致。

我们设置它的方式是通过Lambda，基于Autoscaling事件触发（非常容易设置）。关于这一点的最不重要的部分是Lambda脚本，尽管它并不难以置信。向ASG添加标签，以帮助确定与其关联的集群/服务。当缩放事件触发您的脚本时，只需让您的脚本描述触发它的ASG，查找标签中的集群/服务，并更新所需的服务计数：

asgDetail = paginator_describe_asg.paginate(
    AutoScalingGroupNames=[
        asgName,
    ]
)

# set service desired count equal to ASG desired capacity
newDesiredCount = iter(asgDetail).next()['AutoScalingGroups'][0]['DesiredCapacity']
response = client_ecs.update_service(
    cluster = <ecs cluster>,
    desiredCount = newDesiredCount,
    service = <ecs service>
)

您不应该依赖CloudWatch的原因是因为它在粒度扩展方面做得不好。我的意思是，CloudWatch在您的ASG上监控的CPU是整体组平均值（我认为）。所以我们遇到的情况如下：

CloudWatch检测到主机为90％，期望为70％
CloudWatch启动4台主机
服务检测任务为85％，期望为70％
服务启动新任务
服务检测任务为80％，期望为70％
服务启动新任务
服务检测任务为75％，期望为70％
服务启动新任务
服务检测任务为70％，无操作

虽然这是一个简单的例子，但很容易看出实例数量与实际运行的任务数量之间的不同步（也就是说，您可能最终因主机处于空闲状态而因为ECS未检测到它需要更多的能力。）

我们可以扩展3台主机吗？当然，但ECS可能仍然只放置2个任务（取决于每个任务的使用情况）。我们可以一次扩展一个主机吗？当然，但是很难解释爆发。

所有这一点，我现在推荐的最佳解决方案是使用Lambda脚本帮助保持您的ASG实例数= =您的ECS服务所需的任务数。

Answer 2

我决定创建一个启动实例的lambda函数，并在容器实例启动时运行一个任务。然后我有一个云观察事件，观察任务更改状态为STOPPED，触发另一个停止实例的lambda。

在ECS上的任务定义之间启动和停止容器实例

2 个答案: