Перейти к содержанию

Автоматическое масштабирование WAF‑нод: обзор

В облаке Amazon вы можете настроить автоматическое масштабирование WAF‑нод Валарм в условиях неравномерной нагрузки. В частности, внедрение такого масштабирования позволит обрабатывать входящий трафик к приложению с помощью WAF‑нод даже при существенном увеличении объема трафика.

Облако Amazon поддерживает два механизма автоматического масштабирования:

  • AWS Autoscaling:
    Новая технология автоматического масштабирования, базируется на метриках, собираемых AWS.

    При необходимости вы можете воспользоваться документацией по AWS Autoscaling;

  • EC2 Autoscaling:
    Legacy-технология автоматического масштабирования, позволяет задавать собственные переменные для определения правил масштабирования.

    При необходимости вы можете воспользоваться документацией по EC2 Autoscaling.

Информация по механизмам масштабирования

Подробный FAQ от Amazon по механизмам масштабирования доступен по ссылке.

В этом руководстве описывается использование EC2 Autoscaling, однако, при необходимости вы можете использовать и AWS Autoscaling.

Необходимые условия

Для настройки автоматического масштабирования вам потребуется образ виртуальной машины (Amazon Machine Image, AMI) с WAF‑нодой Валарм.

Подробная информация о процессе создания AMI с WAF‑нодой Валарм доступна по ссылке.

Доступ к приватному SSH-ключу

Убедитесь, что вы имеете доступ к приватному ключу в формате PEM, который используется для подключения к созданной WAF‑ноде с использованием протокола SSH.

Чтобы настроить автоматическое масштабирование WAF‑нод в облаке Amazon, необходимо выполнить следующие шаги:

  1. Настройка автоматического масштабирования WAF‑нод:

    1. Создание запускаемого шаблона (Launch Template);
    2. Создание группы автоматического масштабирования (Autoscaling Group);
  2. Настройка балансировки входящих соединений:

    1. Создание балансировщика нагрузки (Load Balancer);
    2. Настройка группы автоматического масштабирования для использования созданного балансировщика.