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App引擎弹性 - 自动适应扩容

以下是一个使用App引擎弹性自动适应扩容的示例解决方案

  1. 配置文件

首先,创建一个名为app.yaml的配置文件,用于配置App引擎的设置。在配置文件中,可以指定应用程序的运行环境、资源配置和扩容设置等。

runtime: python37
instance_class: F2

automatic_scaling:
  target_cpu_utilization: 0.65
  min_instances: 1
  max_instances: 10

在上面的示例中,使用Python 3.7作为应用程序的运行环境,并将实例类别设置为F2。automatic_scaling部分指定了自动扩容的相关设置,包括目标CPU利用率、最小实例数和最大实例数等。

  1. 代码示例

下面是一个简单的Python代码示例,用于演示如何在App引擎中使用自动扩容。

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    # 模拟一个耗时的计算任务
    for _ in range(10**7):
        pass
    
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在上面的示例中,我们创建了一个使用Flask框架的简单Web应用程序。在根路由'/'下,模拟了一个耗时的计算任务。当应用程序收到请求时,会执行这个计算任务。这样可以模拟一个需要大量计算资源的应用程序。

  1. 部署应用程序

在完成配置文件和代码示例后,可以将应用程序部署到App引擎中。可以使用Google Cloud SDK提供的gcloud命令行工具进行部署。

gcloud app deploy

这将会根据配置文件中的设置,自动创建和管理实例。当应用程序的CPU利用率超过目标利用率时,将会自动增加实例数量,以提供更多的计算资源。

综上所述,这个示例解决方案演示了如何在App引擎中使用自动扩容功能。通过配置文件和代码示例,可以实现根据应用程序的负载情况自动调整实例数量,以提供更好的性能和可伸缩性。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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