Ein App Service-Plan hostet eine Web-API, die während der Geschäftszeiten unvorhersehbare Verkehrsspitzen erlebt. Sie müssen die Kosten über Nacht minimieren und gleichzeitig sicherstellen, dass die API schnell hochskaliert wird, wenn entweder die CPU 10 Minuten lang 70 % überschreitet oder der Arbeitsspeicher 10 Minuten lang 75 % überschreitet. Während der Geschäftszeiten (8:00–18:00 Uhr) müssen mindestens 3 Instanzen beibehalten werden; außerhalb der Geschäftszeiten 1 Instanz; und niemals 10 Instanzen überschreiten. Welche Konfigurationen sollten Sie implementieren?
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Richtige Antwort: Erstellen Sie eine Autoskalierungseinstellung für den App Service-Plan mit zwei geplanten Profilen: Geschäftszeiten (min. 3, max. 10, Standard 3) und außerhalb der Geschäftszeiten (min. 1, max. 10, Standard 1)., Fügen Sie eine Autoskalierungs-Hochskalierungsregel hinzu: Wenn der durchschnittliche CPU-Prozentsatz 10 Minuten lang > 70 % beträgt, erhöhen Sie die Instanzenanzahl um 2; fügen Sie eine entsprechende Herunterskalierungsregel hinzu, wenn die CPU 10 Minuten lang < 50 % beträgt., Fügen Sie eine Autoskalierungs-Hochskalierungsregel hinzu: Wenn der durchschnittliche Arbeitsspeicherprozentsatz 10 Minuten lang > 75 % beträgt, erhöhen Sie die Instanzenanzahl um 2; fügen Sie eine entsprechende Herunterskalierungsregel hinzu, wenn der Arbeitsspeicher 10 Minuten lang < 60 % beträgt..
Warum dies die Antwort ist
Die korrekten Optionen beschreiben die Einrichtung der Azure Monitor Autoskalierung. Das Erstellen von zwei geplanten Profilen (Geschäftszeiten und außerhalb der Geschäftszeiten) mit den angegebenen Mindest-, Höchst- und Standardinstanzen erfüllt die Anforderungen für die Instanzenanzahl zu bestimmten Zeiten und minimiert die Kosten über Nacht. Das Hinzufügen von Hochskalierungsregeln basierend auf CPU- und Arbeitsspeicherauslastung mit den entsprechenden Herunterskalierungsregeln stellt sicher, dass die API bei Bedarf schnell skaliert und die Ressourcen effizient genutzt werden. Die Schwellenwerte und die Dauer von 10 Minuten entsprechen den Anforderungen für schnelles Hochskalieren. Manuelles Skalieren ist ineffizient und nicht dynamisch. Das Hochskalieren auf eine größere SKU würde die Kosten erhöhen, ohne die dynamische Reaktion auf unvorhersehbare Spitzen zu bieten.
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