Publicado: Aug 16, 2018
O Auto Scaling do Amazon Aurora adiciona e remove automaticamente réplicas do Aurora como resposta a alterações nas métricas de performance que você especificou. Esse recurso já está disponível na edição do Aurora compatível com PostgreSQL.
As réplicas do Aurora compartilham o mesmo volume de armazenamento subjacente que a instância primária, e são ideais para escalabilidade de leitura. Com o Auto Scaling do Aurora, você pode especificar um valor desejado para métricas predefinidas de réplicas do Aurora, como a média de utilização de CPU ou a média das conexões ativas. Você também pode criar uma métrica personalizada para réplicas do Aurora e utilizá-la com o Auto Scaling do Aurora.
O Auto Scaling do Aurora ajusta o número de réplicas do Aurora para manter a métrica selecionada o mais perto possível do valor especificado. Por exemplo, um crescimento de tráfego poderia fazer com que a média de utilização de CPU pelas réplicas do Aurora aumente e exceda o valor especificado. Nesse caso, novas réplicas do Aurora seriam adicionadas para absorver o aumento de tráfego. Do mesmo modo, quando a utilização da CPU ficar abaixo do valor definido, réplicas do Aurora serão encerradas para que você não pague por instâncias não utilizadas.
O Auto Scaling do Aurora trabalha com o Amazon CloudWatch para monitorar continuamente as métricas de performance das réplicas do Aurora. Você pode criar uma política de Auto Scaling do Aurora para qualquer cluster de banco de dados do Aurora novo ou já existente. Para começar a usar, acesse o console de gerenciamento do Amazon RDS e crie uma política de Auto Scaling do Aurora com apenas alguns cliques. Como alternativa, faça download da ILC ou dos SDKs mais recentes para criar políticas de forma programática. Consulte a documentação para obter mais informações.
A utilização do Auto Scaling do Aurora não incorre em custos adicionais além daquilo que você já paga pelo Aurora e pelos alarmes do CloudWatch. Consulte Definição de preço do Amazon Aurora para obter informações sobre disponibilidade regional.