# REL 7 Comment concevoir votre charge de travail pour qu'elle s'adapte aux évolutions de la demande ?
Une charge de travail évolutive fournit l'élasticité nécessaire pour ajouter ou supprimer automatiquement des ressources de telle sorte qu'elles correspondent étroitement à tout moment à la demande en cours.
**Topics**
+ [REL07-BP01 Utiliser l'automatisation lors de l'obtention des ressources ou de leur mise à l'échelle](rel_adapt_to_changes_autoscale_adapt.md)
+ [REL07-BP02 Obtenir des ressources après la détection d'un problème sur une charge de travail](rel_adapt_to_changes_reactive_adapt_auto.md)
+ [REL07-BP03 Obtenir des ressources après avoir réalisé qu'un plus grand nombre de ressources est nécessaire pour une charge de travail](rel_adapt_to_changes_proactive_adapt_auto.md)
+ [REL07-BP04 Effectuer un test de charge de votre charge de travail](rel_adapt_to_changes_load_tested_adapt.md)
# REL07-BP01 Utiliser l'automatisation lors de l'obtention des ressources ou de leur mise à l'échelle
Lorsque vous remplacez des ressources compromises ou que vous mettez à l'échelle votre charge de travail, automatisez le processus à l'aide de services AWS gérés comme Amazon S3 et AWS Auto Scaling. Vous pouvez également utiliser des outils tiers et les kits SDK AWS pour automatiser la mise à l'échelle.
Les services AWS gérés comprennent Amazon S3, Amazon CloudFront, AWS Auto Scaling, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, AWS Fargate et Amazon Route 53.
AWS Auto Scaling vous permet de détecter et de remplacer les instances dégradées. Il offre également la possibilité de créer des plans de mise à l'échelle pour les ressources, notamment les instances [Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/) et les parcs Spot, les tâches [Amazon ECS](https://aws.amazon.com/ecs/) les tables et index [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/) et les réplicas [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/aurora/) .
Lors de la mise à l'échelle d'instances EC2, veillez à utiliser plusieurs zones de disponibilité (de préférence au moins trois) et à ajouter ou supprimer de la capacité pour maintenir l'équilibre entre ces zones de disponibilité. Les tâches ECS ou les pods Kubernetes (lors de l'utilisation d'Amazon Elastic Kubernetes Service) doivent également être répartis sur plusieurs zones de disponibilité.
Lorsque vous utilisez AWS Lambda, la mise à l'échelle est automatique. Chaque fois qu'une notification d'événement est reçue pour votre fonction, AWS Lambda localise rapidement la capacité disponible dans son parc de calcul et exécute votre code jusqu'à la simultanéité allouée. Vous devez vous assurer que la simultanéité nécessaire est configurée sur la fonction Lambda spécifique et dans Service Quotas.
Amazon S3 se met automatiquement à l'échelle pour gérer les débits de requêtes élevés. Par exemple, votre application peut obtenir au moins 3 500 demandes PUT/COPY/POST/DELETE ou 5 500 requêtes GET/HEAD par seconde et par préfixe partitionné dans un compartiment. Le nombre de préfixes dans un compartiment est illimité. Vous pouvez augmenter vos performances de lecture ou d'écriture en parallélisant les lectures. Par exemple, si vous créez 10 préfixes dans un compartiment Amazon S3 pour paralléliser les lectures, vous pouvez mettre à l'échelle vos performances de lecture sur 55 000 requêtes de lecture par seconde.
Configurez et utilisez Amazon CloudFront ou un réseau de diffusion de contenus (CDN) de confiance Un CDN fournit des temps de réponse plus rapides à l'utilisateur final et répond aux demandes de contenu à partir du cache, ce qui vous évite (dans une certaine mesure) de devoir adapter votre charge de travail.
**Anti-modèles courants :**
+ Implémentation de groupes Auto Scaling pour la réparation automatique sans implémentation de l'élasticité
+ Utilisation de la mise à l'échelle automatique pour répondre aux pics importants du trafic.
+ Déploiement d'applications hautement dynamiques avec élimination de l'option d'élasticité.
**Avantages liés au respect de cette bonne pratique :** L'automatisation élimine le risque d'erreur manuelle lors du déploiement et de la mise hors service des ressources. Elle élimine aussi le risque de dépassement de coûts et de déni de service en raison d'une réponse lente aux besoins de déploiement ou de mise hors service.
**Niveau de risque exposé si cette bonne pratique n'est pas respectée :** Débit
## Directives d'implémentation
+ Configurer et utiliser AWS Auto Scaling. AWS Auto Scaling permet de surveiller vos applications et d'ajuster automatiquement la capacité pour maintenir des performances stables et prévisibles au coût le plus bas possible. Avec AWS Auto Scaling, vous pouvez configurer la mise à l'échelle des applications pour plusieurs ressources sur plusieurs services.
+ [Qu'est-ce qu'AWS Auto Scaling ?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/what-is-aws-auto-scaling.html)
+ Configurez Auto Scaling sur vos instances Amazon EC2 et vos parcs d'instances Spot, vos tâches Amazon ECS, vos tables et index Amazon DynamoDB, vos réplicas Amazon Aurora et vos appliances AWS Marketplace, le cas échéant.
+ [Gestion automatique de la capacité de débit avec DynamoDB Auto Scaling.](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ Utiliser les opérations d'API de service pour spécifier les alarmes, les stratégies de mise à l'échelle, ainsi que les temps de montée et de baisse de charge
+ Utiliser Elastic Load Balancing. Les équilibreurs de charge peuvent répartir la charge par chemin d'accès ou par connectivité réseau.
+ [Qu'est-ce qu'Elastic Load Balancing ?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/userguide/what-is-load-balancing.html)
+ Les Application Load Balancers peuvent répartir la charge par chemin.
+ [Qu'est-ce qu'un Application Load Balancer ?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html)
+ Configurer un Application Load Balancer pour répartir le trafic sur différentes charges de travail selon le chemin d'accès du nom de domaine
+ Les Application Load Balancers peuvent être utilisés pour répartir les charges d'une manière qui s'intègre à AWS Auto Scaling pour gérer la demande.
+ [Utiliser un équilibreur de charge avec un groupe Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/autoscaling-load-balancer.html)
+ Les Network Load Balancers peuvent répartir la charge de travail par connexion.
+ [Qu'est-ce qu'un Network Load Balancer ?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/introduction.html)
+ Configurer un Network Load Balancer pour répartir le trafic sur différentes charges de travail à l'aide du TCP ou disposer constamment d'un jeu d'adresses IP pour votre charge de travail
+ Les Network Load Balancers peuvent être utilisés pour répartir les charges d'une manière qui s'intègre à AWS Auto Scaling pour gérer la demande.
+ Utiliser un fournisseur DNS à haut niveau de disponibilité. Les noms DNS permettent à vos utilisateurs de saisir des noms plutôt que des adresses IP pour accéder à vos charges de travail et distribuer ces informations sur une portée précise, en général mondiale, pour les utilisateurs de ces charges de travail.
+ Utiliser Amazon Route 53 ou un fournisseur DNS de confiance.
+ [Qu'est-ce qu'Amazon Route 53 ?](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/Welcome.html)
+ Utilisez Route 53 pour gérer vos distributions CloudFront et vos équilibreurs de charge.
+ Déterminer les domaines et les sous-domaines que vous allez à gérer
+ Créez des jeux d'enregistrements appropriés à l'aide d'enregistrements ALIAS ou CNAME.
+ [Utilisation des enregistrements](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/rrsets-working-with.html)
+ Utilisez le réseau mondial AWS pour optimiser le chemin de vos utilisateurs vers vos applications. AWS Global Accelerator surveille en permanence l'état des points de terminaison de votre application et redirige le trafic vers des points de terminaison sains en moins de 30 secondes.
+ AWS Global Accelerator est un service qui améliore la disponibilité et les performances de vos applications auprès d'utilisateurs locaux ou internationaux. Il fournit des adresses IP statiques qui font office de point d'entrée fixe aux points de terminaison de votre application dans une ou plusieurs Régions AWS, telles que vos Application Load Balancers, vos Network Load Balancers ou vos instances Amazon EC2.
+ [Qu'est-ce qu'AWS Global Accelerator ?](https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/what-is-global-accelerator.html)
+ Configurez et utilisez Amazon CloudFront ou un réseau de diffusion de contenus (CDN) de confiance Un réseau de diffusion de contenus peut fournir des temps de réponse des utilisateurs finaux plus rapides et traiter les requêtes de contenu susceptibles de causer une mise à l'échelle inutile de vos charges de travail.
+ [Qu'est-ce que Amazon CloudFront ?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html)
+ Configurez les distributions Amazon CloudFront pour vos charges de travail ou utilisez un CDN tiers.
+ Vous pouvez limiter l'accès à vos charges de travail de sorte qu'elles ne soient accessibles qu'à partir de CloudFront. Pour ce faire, vous pouvez utiliser les plages d'adresses IP pour CloudFront dans vos groupes de sécurité ou vos politiques d'accès des points de terminaison.
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [Partenaire APN : partenaires pouvant vous aider à créer des solutions de calcul automatisées](https://aws.amazon.com/partners/find/results/?facets=%27Product%20:%20Compute%27)
+ [AWS Auto Scaling : Fonctionnement des plans de mise à l'échelle](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ [AWS Marketplace : produits utilisables avec Auto Scaling](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Auto+Scaling)
+ [Gestion automatique de la capacité de débit avec DynamoDB Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ [Utiliser un équilibreur de charge avec un groupe Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/autoscaling-load-balancer.html)
+ [Qu'est-ce qu'AWS Global Accelerator ?](https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/what-is-global-accelerator.html)
+ [Qu'est-ce que Amazon EC2 Auto Scaling ?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
+ [Qu'est-ce qu'AWS Auto Scaling ?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/what-is-aws-auto-scaling.html)
+ [Qu'est-ce que Amazon CloudFront ?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html?ref=wellarchitected)
+ [Qu'est-ce qu'Amazon Route 53 ?](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/Welcome.html)
+ [Qu'est-ce qu'Elastic Load Balancing ?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/userguide/what-is-load-balancing.html)
+ [Qu'est-ce qu'un Network Load Balancer ?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/introduction.html)
+ [Qu'est-ce qu'un Application Load Balancer ?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html)
+ [Utilisation des enregistrements](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/rrsets-working-with.html)
# REL07-BP02 Obtenir des ressources après la détection d'un problème sur une charge de travail
Si la disponibilité est affectée, mettez à l'échelle les ressources de manière réactive si nécessaire, afin de restaurer la disponibilité de la charge de travail.
Vous devez commencer par configurer les vérifications de l'état et les critères de ces vérifications pour indiquer quand la disponibilité est affectée par le manque de ressources. Informez ensuite le personnel approprié qu’il doit mettre à l’échelle manuellement la ressource ou déclenchez l'automatisation pour procéder à une mise à l'échelle automatique.
La mise à l'échelle peut être ajustée manuellement en fonction de votre charge de travail. Par exemple, vous pouvez modifier le nombre d'instances EC2 dans un groupe Auto Scaling ou le débit d'une table DynamoDB via AWS Management Console ou l'interface AWS CLI. Toutefois, l'automatisation doit être utilisée à chaque fois que cela est possible (voir **Utiliser l'automatisation lors de l'obtention des ressources ou de leur mise à l'échelle**).
**Niveau de risque exposé si cette bonne pratique n'est pas respectée :** Moyenne entreprise
## Directives d'implémentation
+ Obtenir des ressources après la détection d'un problème sur une charge de travail. Si la disponibilité est affectée, mettez à l'échelle les ressources de manière réactive si nécessaire, afin de restaurer la disponibilité de la charge de travail.
+ Utilisez des plans de mise à l'échelle, qui sont le composant principal d'AWS Auto Scaling, pour configurer un ensemble d'instructions pour la mise à l'échelle de vos ressources. Si vous travaillez avec AWS CloudFormation ou que vous ajoutez des balises aux ressources AWS, vous pouvez configurer des plans de mise à l'échelle pour différents ensembles de ressources, par application. AWS Auto Scaling offre des recommandations de stratégies de mise à l'échelle personnalisées pour chaque ressource. Une fois que vous avez créé votre plan de mise à l'échelle, AWS Auto Scaling combine les méthodes de mise à l'échelle dynamique et prédictive pour prendre en charge votre stratégie de mise à l'échelle.
+ [AWS Auto Scaling : Fonctionnement des plans de mise à l'échelle](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ Amazon EC2 Auto Scaling vous permet de vous assurer que vous disposez du nombre adéquat d'instances Amazon EC2 disponibles pour gérer la charge de votre application. Vous créez des collections d'instances EC2 appelées groupes Auto Scaling. Vous pouvez spécifier le nombre minimal d'instances dans chaque groupe Auto Scaling. Amazon EC2 Auto Scaling garantit alors que votre groupe ne passe jamais en dessous de cette taille. Vous pouvez spécifier le nombre maximal d'instances dans chaque groupe Auto Scaling. Amazon EC2 Auto Scaling garantit alors que votre groupe ne passe jamais au-dessus de cette taille.
+ [Qu'est-ce que Amazon EC2 Auto Scaling ?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
+ La mise à l'échelle automatique d'Amazon DynamoDB utilise le service AWS Application Auto Scaling pour ajuster de manière dynamique la capacité de débit alloué en votre nom, en fonction des modèles de trafic réels. Cela permet à une table ou à un index secondaire global d'augmenter sa capacité de lecture et d'écriture allouée afin de gérer sans limitations les augmentations soudaines du trafic.
+ [Gestion automatique de la capacité de débit avec DynamoDB Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [Partenaire APN : partenaires pouvant vous aider à créer des solutions de calcul automatisées](https://aws.amazon.com/partners/find/results/?facets=%27Product%20:%20Compute%27)
+ [AWS Auto Scaling : Fonctionnement des plans de mise à l'échelle](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ [AWS Marketplace : produits utilisables avec Auto Scaling](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Auto+Scaling)
+ [Gestion automatique de la capacité de débit avec DynamoDB Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ [Qu'est-ce que Amazon EC2 Auto Scaling ?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
# REL07-BP03 Obtenir des ressources après avoir réalisé qu'un plus grand nombre de ressources est nécessaire pour une charge de travail
Mettez à l'échelle les ressources de manière proactive pour répondre à la demande et éviter l'impact sur la disponibilité.
De nombreux services AWS sont automatiquement mis à l'échelle pour répondre à la demande. Si vous utilisez des instances Amazon EC2 ou des clusters Amazon ECS, vous pouvez configurer la mise à l'échelle automatique de ces instances pour qu'elle intervienne en fonction des métriques d'utilisation qui correspondent à la demande de votre charge de travail. Pour Amazon EC2, l'utilisation moyenne du CPU, le nombre de requêtes de l'équilibreur de charge ou la bande passante du réseau peuvent être utilisés pour augmenter (ou diminuer) les instances EC2. Pour Amazon ECS, l'utilisation moyenne du CPU, le nombre de requêtes de l'équilibreur de charge et l'utilisation de la mémoire peuvent être utilisés pour augmenter (ou diminuer) les tâches ECS. En utilisant Target Auto Scaling sur AWS, l'Autoscaler agit comme un thermostat domestique, en ajoutant ou en supprimant des ressources pour maintenir la valeur cible (par exemple, 70 % d'utilisation du CPU) que vous spécifiez.
AWS Auto Scaling peut également exécuter [Predictive Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/), qui s'appuie sur le machine learning pour analyser la charge de travail historique de chaque ressource et anticipe régulièrement la charge future des deux prochains jours.
Little's Law permet de calculer le nombre d'instances de calcul (instances EC2, fonctions Lambda simultanées, etc.) dont vous avez besoin.
*L* = *λW*
L = nombre d'instances (ou simultanéité moyenne dans le système)
λ = vitesse moyenne à laquelle les requêtes arrivent (demande/s.)
W = temps moyen que chaque requête passe dans le système (s.)
Par exemple, à 100 rps, si le traitement de chaque requête prend 0,5 seconde, vous aurez besoin de 50 instances pour prendre en charge la requête.
**Niveau de risque exposé si cette bonne pratique n'est pas respectée :** Moyenne entreprise
## Directives d'implémentation
+ Obtenir des ressources après avoir réalisé qu'un plus grand nombre de ressources est nécessaire pour une charge de travail. Mettez à l'échelle les ressources de manière proactive pour répondre à la demande et éviter l'impact sur la disponibilité.
+ Déterminez le nombre de ressources de calcul dont vous aurez besoin (simultanéité de calcul) pour gérer un débit de demandes donné.
+ [Telling Stories About Little's Law](https://brooker.co.za/blog/2018/06/20/littles-law.html)
+ Configurez la mise à l'échelle planifiée pour Amazon EC2 Auto Scaling lorsque vous disposez d'un modèle d'utilisation historique.
+ [Mise à l'échelle planifiée pour Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/schedule_time.html)
+ Utilisez la mise à l'échelle prédictive AWS.
+ [Scalabilité prédictive pour EC2 alimentée par le machine learning](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [AWS Auto Scaling : Fonctionnement des plans de mise à l'échelle](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ [AWS Marketplace : produits utilisables avec Auto Scaling](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Auto+Scaling)
+ [Gestion automatique de la capacité de débit avec DynamoDB Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ [Scalabilité prédictive pour EC2 alimentée par le machine learning](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
+ [Mise à l'échelle planifiée pour Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/schedule_time.html)
+ [Telling Stories About Little's Law](https://brooker.co.za/blog/2018/06/20/littles-law.html)
+ [Qu'est-ce que Amazon EC2 Auto Scaling ?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
# REL07-BP04 Effectuer un test de charge de votre charge de travail
Adoptez une méthodologie de test de charge pour déterminer si la mise à l'échelle répond aux exigences de la charge de travail.
Il est important d'exécuter régulièrement des tests de charge. Les tests de charge devraient découvrir le point de rupture et tester les performances de votre charge de travail. AWS facilite la configuration d'environnements de test temporaires qui modélisent l'échelle de votre charge de travail de production. Dans le Cloud, vous pouvez créer un environnement d'essai à l'échelle de la production et à la demande, exécuter les tests, puis désactiver les ressources. Puisque vous ne payez l'environnement de test que lorsqu'il s'exécute, vous pouvez simuler votre environnement réel pour une fraction du coût d'un test sur site.
Les tests de charge en production doivent également être intégrés aux tests de simulation de pannes, lors desquels le système de production est mis sous tension pendant les périodes où le client est moins utilisé et tout le personnel est disponible pour interpréter les résultats et résoudre les problèmes qui surviennent.
**Anti-modèles courants :**
+ Exécution de tests de charge sur des déploiements qui ne n'ont pas la même configuration que votre production.
+ Effectuer un test de charge uniquement sur des éléments individuels de votre charge de travail, et non sur l'ensemble de la charge de travail.
+ Exécution de tests de charge avec un sous-ensemble de demandes et non un ensemble représentatif de demandes réelles.
+ Exécution de tests de charge avec un faible facteur de sécurité au-dessus de la charge prévue.
**Avantages liés au respect de cette bonne pratique :** Vous savez quels composants de votre architecture échouent sous charge et vous pouvez identifier les métriques à surveiller qui indiquent suffisamment à temps que vous approchez de cette charge pour que vous résolviez le problème et empêchiez ainsi l'impact de cette défaillance.
**Niveau de risque exposé si cette bonne pratique n'est pas respectée :** Moyenne entreprise
## Directives d'implémentation
+ Exécutez des tests de charge pour identifier l'aspect de votre charge de travail qui indique que vous devez ajouter ou supprimer de la capacité. Les tests de charge doivent avoir un trafic représentatif similaire à ce que vous recevez en production. Augmentez la charge tout en surveillant les métriques que vous avez instrumentées pour déterminer quelle métrique indique quand vous devez ajouter ou supprimer des ressources.
+ [Test de charge distribuée sur AWS : simulation de milliers d'utilisateurs connectés](https://aws.amazon.com/solutions/distributed-load-testing-on-aws/)
+ Identifiez le mélange de demandes. Comme vous pouvez avoir divers mélanges de demandes, vous devez examiner les différentes périodes lors de l'identification de la combinaison de trafic.
+ Implémentez un pilote de charge. Vous pouvez utiliser un code personnalisé, un logiciel open source ou un logiciel commercial pour implémenter un pilote de charge.
+ Effectuez un test de charge initial avec une faible capacité. Vous constatez des effets immédiats en entraînant une charge moindre, éventuellement aussi petite qu'une instance ou un conteneur.
+ Effectuez un test de charge par rapport à une capacité plus importante. Étant donné que les effets seront différents sur une charge distribuée, vous devez procéder à des essais dans un environnement aussi proche que possible de celui du produit.
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [Test de charge distribuée sur AWS : simulation de milliers d'utilisateurs connectés](https://aws.amazon.com/solutions/distributed-load-testing-on-aws/)