AWS自动缩放组如何识别EC2实例处于空闲状态并应将其终止?
创始人
2024-09-28 06:00:55
0

AWS自动缩放组可通过预定义的指标,根据收集到的云监控指标来决定何时添加或删除EC2实例。其中,“空闲状态”通常定义为在一段时间内未处理任何请求或任务。当EC2实例处于空闲状态时,可以通过配置CloudWatch指标集来监测它们的CPU和网络使用率等指标。如果这些指标非常低,那么它们可能处于空闲状态并可以终止。

下面是一个基于CloudWatch指标来判断EC2实例是否空闲并终止的Python示例脚本:

import boto3

ec2 = boto3.resource('ec2')
client = boto3.client('autoscaling')

# 获取EC2实例ID列表
def get_instance_ids():
    instances = ec2.instances.filter(
        Filters=[{'Name': 'instance-state-name', 'Values': ['running']}])
    instance_ids = []
    for instance in instances:
        instance_ids.append(instance.id)
    return instance_ids

# 依据CloudWatch指标停止空闲的EC2实例
def stop_idle_instances():
    instance_ids = get_instance_ids()
    for instance_id in instance_ids:
        metric_data_query = {
            'Id': 'cpuIdle',
            'MetricStat': {
                'Metric': {
                    'Namespace': 'AWS/EC2',
                    'MetricName': 'CPUUtilization',
                    'Dimensions': [
                        {
                            'Name': 'InstanceId',
                            'Value': instance_id
                        },
                    ]
                },
                'Period': 300,
                'Stat': 'Average',
            },
            'ReturnData': True,
        }
        cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
        response = cloudwatch.get_metric_data(
            MetricDataQueries=[metric_data_query],
            StartTime=datetime.utcnow() - timedelta(minutes=5),
            EndTime=datetime.utcnow()
        )
        datapoints = response['MetricDataResults'][0]['Values']
        if all

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