更新时间:2024-01-23 GMT+08:00
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配置弹性伸缩规则

功能介绍

对弹性伸缩规则进行编辑。

在创建集群并执行作业接口中也可以创建弹性伸缩规则。

接口约束

调用方法

请参见如何调用API

URI

POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id}

表1 路径参数

参数

是否必选

参数类型

描述

project_id

String

项目编号。获取方法,请参见获取项目ID

cluster_id

String

集群ID。获取方法,请参见获取集群ID

请求参数

表2 请求Body参数

参数

是否必选

参数类型

描述

node_group

String

弹性伸缩规则适用的节点类型,当前只支持task节点。

auto_scaling_policy

AutoScalingPolicy object

弹性伸缩规则。

表3 AutoScalingPolicy

参数

是否必选

参数类型

描述

auto_scaling_enable

Boolean

当前自动伸缩规则是否开启。

min_capacity

Integer

指定该节点组的最小保留节点数。

取值范围:[0~500]

max_capacity

Integer

指定该节点组的最大节点数。

取值范围:[0~500]

resources_plans

Array of ResourcesPlan objects

资源计划列表。若该参数为空表示不启用资源计划。

当启用弹性伸缩时,资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。

rules

Array of Rule objects

自动伸缩的规则列表。

当启用弹性伸缩时,资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。

exec_scripts

Array of ScaleScript objects

弹性伸缩自定义自动化脚本列表。若该参数为空表示不启用自动化脚本。

表4 ResourcesPlan

参数

是否必选

参数类型

描述

period_type

String

资源计划的周期类型,当前只允许以下类型:

daily

start_time

String

资源计划的起始时间,格式为“hour:minute”,表示时间在0:00-23:59之间。

end_time

String

资源计划的结束时间,格式与“start_time”相同,不早于start_time表示的时间,且与start_time间隔不小于30min。

min_capacity

Integer

资源计划内该节点组的最小保留节点数。

取值范围:[0~500]

max_capacity

Integer

资源计划内该节点组的最大保留节点数。

取值范围:[0~500]

表5 Rule

参数

是否必选

参数类型

描述

name

String

弹性伸缩规则的名称。

只能由字母、数字、中划线和下划线组成,并且长度为1~64个字符。

在一个节点组范围内,不允许重名。

description

String

弹性伸缩规则的说明。

最大长度为1024字符。

adjustment_type

String

弹性伸缩规则的调整类型,只允许以下类型:

枚举值:

  • scale_out:扩容

  • scale_in:缩容

cool_down_minutes

Integer

触发弹性伸缩规则后,该集群处于冷却状态(不再执行弹性伸缩操作)的时长,单位为分钟。

取值范围[0~10080],10080为一周的分钟数。

scaling_adjustment

Integer

单次调整集群节点的个数。

取值范围[1~100]

trigger

Trigger object

描述该规则触发条件。

表6 Trigger

参数

是否必选

参数类型

描述

metric_name

String

指标名称。

该触发条件会依据该名称对应指标的值来进行判断。

最大长度为64个字符。

详细指标名称内容请参见"配置MRS集群弹性伸缩"

metric_value

String

指标阈值。

触发该条件的指标阈值,只允许输入整数或者带两位小数的数。

comparison_operator

String

指标判断逻辑运算符,包括:

  • LT:小于

  • GT:大于

  • LTOE:小于等于

  • GTOE:大于等于

evaluation_periods

Integer

判断连续满足指标阈值的周期数(一个周期为5分钟)。

取值范围[1~288]

表7 ScaleScript

参数

是否必选

参数类型

描述

name

String

弹性伸缩自定义自动化脚本的名称,同一个集群的自定义自动化脚本名称不允许相同。

只能由数字、英文字符、空格、中划线和下划线组成,且不能以空格开头。

可输入的字符串长度为1~64个字符。

uri

String

自定义自动化脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。

  • OBS桶的路径:直接手动输入脚本路径。示例:s3a://XXX/scale.sh

  • 虚拟机本地的路径:用户需要输入正确的脚本路径。脚本所在的路径必须以‘/’开头,以.sh结尾。

parameters

String

自定义自动化脚本参数。

多个参数间用空格隔开。 可以传入以下系统预定义参数:

  • ${mrs_scale_node_num}:扩缩容节点数

  • ${mrs_scale_type}:扩缩容类型,扩容为scale_out,缩容为scale_in

  • ${mrs_scale_node_hostnames}:扩缩容的节点主机名称

  • ${mrs_scale_node_ips}:扩缩容的节点IP

  • ${mrs_scale_rule_name}:触发扩缩容的规则名

其他用户自定义参数使用方式与普通shell脚本相同,多个参数中间用空格隔开。

nodes

Array of strings

自定义自动化脚本所执行的节点组名称(非自定义集群也可使用节点类型,包含Master、Core和Task三种类型)。

active_master

Boolean

自定义自动化脚本是否只运行在主Master节点上。

缺省值为false,表示自定义自动化脚本可运行在所有Master节点上。

fail_action

String

自定义自动化脚本执行失败后,是否继续执行后续脚本和创建集群。

说明:

  • 建议您在调试阶段设置为“continue”,无论此自定义自动化脚本是否执行成功,则集群都能继续安装和启动。

  • 由于缩容成功无法回滚,因此缩容后执行的脚本“fail_action”必须设置为“continue”。

枚举值:

  • continue:继续执行后续脚本。

  • errorout:终止操作。

action_stage

String

脚本执行时机。

枚举值:

  • before_scale_out:扩容前

  • before_scale_in:缩容前

  • after_scale_out:扩容后

  • after_scale_in:缩容后

响应参数

请求示例

配置集群弹性伸缩规则

POST https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id}

{
  "node_group" : "task_node_analysis_group",
  "auto_scaling_policy" : {
    "auto_scaling_enable" : "true",
    "min_capacity" : "1",
    "max_capacity" : "3",
    "resources_plans" : [ {
      "period_type" : "daily",
      "start_time" : "9:50",
      "end_time" : "10:20",
      "min_capacity" : "2",
      "max_capacity" : "3"
    }, {
      "period_type" : "daily",
      "start_time" : "10:20",
      "end_time" : "12:30",
      "min_capacity" : "0",
      "max_capacity" : "2"
    } ],
    "exec_scripts" : [ {
      "name" : "before_scale_out",
      "uri" : "s3a://XXX/zeppelin_install.sh",
      "parameters" : "${mrs_scale_node_num} ${mrs_scale_type} xxx",
      "nodes" : [ "master_node_default_group", "core_node_analysis_group", "task_node_analysis_group" ],
      "active_master" : "true",
      "action_stage" : "before_scale_out",
      "fail_action" : "continue"
    }, {
      "name" : "after_scale_out",
      "uri" : "s3a://XXX/storm_rebalance.sh",
      "parameters" : "${mrs_scale_node_hostnames} ${mrs_scale_node_ips}",
      "nodes" : [ "master_node_default_group", "core_node_analysis_group", "task_node_analysis_group" ],
      "active_master" : "true",
      "action_stage" : "after_scale_out",
      "fail_action" : "continue"
    } ],
    "rules" : [ {
      "name" : "default-expand-1",
      "adjustment_type" : "scale_out",
      "cool_down_minutes" : "5",
      "scaling_adjustment" : "1",
      "trigger" : {
        "metric_name" : "YARNMemoryAvailablePercentage",
        "metric_value" : "25",
        "comparison_operator" : "LT",
        "evaluation_periods" : "10"
      }
    }, {
      "name" : "default-shrink-1",
      "adjustment_type" : "scale_in",
      "cool_down_minutes" : "5",
      "scaling_adjustment" : "1",
      "trigger" : {
        "metric_name" : "YARNMemoryAvailablePercentage",
        "metric_value" : "70",
        "comparison_operator" : "GT",
        "evaluation_periods" : "10"
      }
    } ]
  }
}

响应示例

状态码: 200

操作成功。

{
  "result" : "succeeded"
}

SDK代码示例

SDK代码示例如下。

配置集群弹性伸缩规则

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package com.huaweicloud.sdk.test;

import com.huaweicloud.sdk.core.auth.ICredential;
import com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ConnectionException;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.RequestTimeoutException;
import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ServiceResponseException;
import com.huaweicloud.sdk.mrs.v1.region.MrsRegion;
import com.huaweicloud.sdk.mrs.v1.*;
import com.huaweicloud.sdk.mrs.v1.model.*;

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

public class CreateScalingPolicySolution {

    public static void main(String[] args) {
        // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great security risks. It is recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted during use to ensure security.
        // In this example, AK and SK are stored in environment variables for authentication. Before running this example, set environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment
        String ak = System.getenv("CLOUD_SDK_AK");
        String sk = System.getenv("CLOUD_SDK_SK");

        ICredential auth = new BasicCredentials()
                .withAk(ak)
                .withSk(sk);

        MrsClient client = MrsClient.newBuilder()
                .withCredential(auth)
                .withRegion(MrsRegion.valueOf("<YOUR REGION>"))
                .build();
        CreateScalingPolicyRequest request = new CreateScalingPolicyRequest();
        AutoScalingPolicyReqV11 body = new AutoScalingPolicyReqV11();
        List<String> listExecScriptsNodes = new ArrayList<>();
        listExecScriptsNodes.add("master_node_default_group");
        listExecScriptsNodes.add("core_node_analysis_group");
        listExecScriptsNodes.add("task_node_analysis_group");
        List<String> listExecScriptsNodes1 = new ArrayList<>();
        listExecScriptsNodes1.add("master_node_default_group");
        listExecScriptsNodes1.add("core_node_analysis_group");
        listExecScriptsNodes1.add("task_node_analysis_group");
        List<ScaleScript> listAutoScalingPolicyExecScripts = new ArrayList<>();
        listAutoScalingPolicyExecScripts.add(
            new ScaleScript()
                .withName("before_scale_out")
                .withUri("s3a://XXX/zeppelin_install.sh")
                .withParameters("${mrs_scale_node_num} ${mrs_scale_type} xxx")
                .withNodes(listExecScriptsNodes1)
                .withActiveMaster(true)
                .withFailAction(ScaleScript.FailActionEnum.fromValue("continue"))
                .withActionStage(ScaleScript.ActionStageEnum.fromValue("before_scale_out"))
        );
        listAutoScalingPolicyExecScripts.add(
            new ScaleScript()
                .withName("after_scale_out")
                .withUri("s3a://XXX/storm_rebalance.sh")
                .withParameters("${mrs_scale_node_hostnames} ${mrs_scale_node_ips}")
                .withNodes(listExecScriptsNodes)
                .withActiveMaster(true)
                .withFailAction(ScaleScript.FailActionEnum.fromValue("continue"))
                .withActionStage(ScaleScript.ActionStageEnum.fromValue("after_scale_out"))
        );
        Trigger triggerRules = new Trigger();
        triggerRules.withMetricName("YARNMemoryAvailablePercentage")
            .withMetricValue("70")
            .withComparisonOperator("GT")
            .withEvaluationPeriods(10);
        Trigger triggerRules1 = new Trigger();
        triggerRules1.withMetricName("YARNMemoryAvailablePercentage")
            .withMetricValue("25")
            .withComparisonOperator("LT")
            .withEvaluationPeriods(10);
        List<Rule> listAutoScalingPolicyRules = new ArrayList<>();
        listAutoScalingPolicyRules.add(
            new Rule()
                .withName("default-expand-1")
                .withAdjustmentType(Rule.AdjustmentTypeEnum.fromValue("scale_out"))
                .withCoolDownMinutes(5)
                .withScalingAdjustment(1)
                .withTrigger(triggerRules1)
        );
        listAutoScalingPolicyRules.add(
            new Rule()
                .withName("default-shrink-1")
                .withAdjustmentType(Rule.AdjustmentTypeEnum.fromValue("scale_in"))
                .withCoolDownMinutes(5)
                .withScalingAdjustment(1)
                .withTrigger(triggerRules)
        );
        List<ResourcesPlan> listAutoScalingPolicyResourcesPlans = new ArrayList<>();
        listAutoScalingPolicyResourcesPlans.add(
            new ResourcesPlan()
                .withPeriodType("daily")
                .withStartTime("9:50")
                .withEndTime("10:20")
                .withMinCapacity(2)
                .withMaxCapacity(3)
        );
        listAutoScalingPolicyResourcesPlans.add(
            new ResourcesPlan()
                .withPeriodType("daily")
                .withStartTime("10:20")
                .withEndTime("12:30")
                .withMinCapacity(0)
                .withMaxCapacity(2)
        );
        AutoScalingPolicy autoScalingPolicybody = new AutoScalingPolicy();
        autoScalingPolicybody.withAutoScalingEnable(true)
            .withMinCapacity(1)
            .withMaxCapacity(3)
            .withResourcesPlans(listAutoScalingPolicyResourcesPlans)
            .withRules(listAutoScalingPolicyRules)
            .withExecScripts(listAutoScalingPolicyExecScripts);
        body.withAutoScalingPolicy(autoScalingPolicybody);
        body.withNodeGroup(AutoScalingPolicyReqV11.NodeGroupEnum.fromValue("task_node_analysis_group"));
        request.withBody(body);
        try {
            CreateScalingPolicyResponse response = client.createScalingPolicy(request);
            System.out.println(response.toString());
        } catch (ConnectionException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (RequestTimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ServiceResponseException e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println(e.getHttpStatusCode());
            System.out.println(e.getRequestId());
            System.out.println(e.getErrorCode());
            System.out.println(e.getErrorMsg());
        }
    }
}

配置集群弹性伸缩规则

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# coding: utf-8

from huaweicloudsdkcore.auth.credentials import BasicCredentials
from huaweicloudsdkmrs.v1.region.mrs_region import MrsRegion
from huaweicloudsdkcore.exceptions import exceptions
from huaweicloudsdkmrs.v1 import *

if __name__ == "__main__":
    # The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great security risks. It is recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted during use to ensure security.
    # In this example, AK and SK are stored in environment variables for authentication. Before running this example, set environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment
    ak = os.getenv("CLOUD_SDK_AK")
    sk = os.getenv("CLOUD_SDK_SK")

    credentials = BasicCredentials(ak, sk) \

    client = MrsClient.new_builder() \
        .with_credentials(credentials) \
        .with_region(MrsRegion.value_of("<YOUR REGION>")) \
        .build()

    try:
        request = CreateScalingPolicyRequest()
        listNodesExecScripts = [
            "master_node_default_group",
            "core_node_analysis_group",
            "task_node_analysis_group"
        ]
        listNodesExecScripts1 = [
            "master_node_default_group",
            "core_node_analysis_group",
            "task_node_analysis_group"
        ]
        listExecScriptsAutoScalingPolicy = [
            ScaleScript(
                name="before_scale_out",
                uri="s3a://XXX/zeppelin_install.sh",
                parameters="${mrs_scale_node_num} ${mrs_scale_type} xxx",
                nodes=listNodesExecScripts1,
                active_master=True,
                fail_action="continue",
                action_stage="before_scale_out"
            ),
            ScaleScript(
                name="after_scale_out",
                uri="s3a://XXX/storm_rebalance.sh",
                parameters="${mrs_scale_node_hostnames} ${mrs_scale_node_ips}",
                nodes=listNodesExecScripts,
                active_master=True,
                fail_action="continue",
                action_stage="after_scale_out"
            )
        ]
        triggerRules = Trigger(
            metric_name="YARNMemoryAvailablePercentage",
            metric_value="70",
            comparison_operator="GT",
            evaluation_periods=10
        )
        triggerRules1 = Trigger(
            metric_name="YARNMemoryAvailablePercentage",
            metric_value="25",
            comparison_operator="LT",
            evaluation_periods=10
        )
        listRulesAutoScalingPolicy = [
            Rule(
                name="default-expand-1",
                adjustment_type="scale_out",
                cool_down_minutes=5,
                scaling_adjustment=1,
                trigger=triggerRules1
            ),
            Rule(
                name="default-shrink-1",
                adjustment_type="scale_in",
                cool_down_minutes=5,
                scaling_adjustment=1,
                trigger=triggerRules
            )
        ]
        listResourcesPlansAutoScalingPolicy = [
            ResourcesPlan(
                period_type="daily",
                start_time="9:50",
                end_time="10:20",
                min_capacity=2,
                max_capacity=3
            ),
            ResourcesPlan(
                period_type="daily",
                start_time="10:20",
                end_time="12:30",
                min_capacity=0,
                max_capacity=2
            )
        ]
        autoScalingPolicybody = AutoScalingPolicy(
            auto_scaling_enable=True,
            min_capacity=1,
            max_capacity=3,
            resources_plans=listResourcesPlansAutoScalingPolicy,
            rules=listRulesAutoScalingPolicy,
            exec_scripts=listExecScriptsAutoScalingPolicy
        )
        request.body = AutoScalingPolicyReqV11(
            auto_scaling_policy=autoScalingPolicybody,
            node_group="task_node_analysis_group"
        )
        response = client.create_scaling_policy(request)
        print(response)
    except exceptions.ClientRequestException as e:
        print(e.status_code)
        print(e.request_id)
        print(e.error_code)
        print(e.error_msg)

配置集群弹性伸缩规则

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package main

import (
	"fmt"
	"github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3/core/auth/basic"
    mrs "github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3/services/mrs/v1"
	"github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3/services/mrs/v1/model"
    region "github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3/services/mrs/v1/region"
)

func main() {
    // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great security risks. It is recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted during use to ensure security.
    // In this example, AK and SK are stored in environment variables for authentication. Before running this example, set environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment
    ak := os.Getenv("CLOUD_SDK_AK")
    sk := os.Getenv("CLOUD_SDK_SK")

    auth := basic.NewCredentialsBuilder().
        WithAk(ak).
        WithSk(sk).
        Build()

    client := mrs.NewMrsClient(
        mrs.MrsClientBuilder().
            WithRegion(region.ValueOf("<YOUR REGION>")).
            WithCredential(auth).
            Build())

    request := &model.CreateScalingPolicyRequest{}
	var listNodesExecScripts = []string{
        "master_node_default_group",
	    "core_node_analysis_group",
	    "task_node_analysis_group",
    }
	var listNodesExecScripts1 = []string{
        "master_node_default_group",
	    "core_node_analysis_group",
	    "task_node_analysis_group",
    }
	parametersExecScripts:= "${mrs_scale_node_num} ${mrs_scale_type} xxx"
	activeMasterExecScripts:= true
	parametersExecScripts1:= "${mrs_scale_node_hostnames} ${mrs_scale_node_ips}"
	activeMasterExecScripts1:= true
	var listExecScriptsAutoScalingPolicy = []model.ScaleScript{
        {
            Name: "before_scale_out",
            Uri: "s3a://XXX/zeppelin_install.sh",
            Parameters: &parametersExecScripts,
            Nodes: listNodesExecScripts1,
            ActiveMaster: &activeMasterExecScripts,
            FailAction: model.GetScaleScriptFailActionEnum().CONTINUE,
            ActionStage: model.GetScaleScriptActionStageEnum().BEFORE_SCALE_OUT,
        },
        {
            Name: "after_scale_out",
            Uri: "s3a://XXX/storm_rebalance.sh",
            Parameters: &parametersExecScripts1,
            Nodes: listNodesExecScripts,
            ActiveMaster: &activeMasterExecScripts1,
            FailAction: model.GetScaleScriptFailActionEnum().CONTINUE,
            ActionStage: model.GetScaleScriptActionStageEnum().AFTER_SCALE_OUT,
        },
    }
	comparisonOperatorTrigger:= "GT"
	triggerRules := &model.Trigger{
		MetricName: "YARNMemoryAvailablePercentage",
		MetricValue: "70",
		ComparisonOperator: &comparisonOperatorTrigger,
		EvaluationPeriods: int32(10),
	}
	comparisonOperatorTrigger1:= "LT"
	triggerRules1 := &model.Trigger{
		MetricName: "YARNMemoryAvailablePercentage",
		MetricValue: "25",
		ComparisonOperator: &comparisonOperatorTrigger1,
		EvaluationPeriods: int32(10),
	}
	var listRulesAutoScalingPolicy = []model.Rule{
        {
            Name: "default-expand-1",
            AdjustmentType: model.GetRuleAdjustmentTypeEnum().SCALE_OUT,
            CoolDownMinutes: int32(5),
            ScalingAdjustment: int32(1),
            Trigger: triggerRules1,
        },
        {
            Name: "default-shrink-1",
            AdjustmentType: model.GetRuleAdjustmentTypeEnum().SCALE_IN,
            CoolDownMinutes: int32(5),
            ScalingAdjustment: int32(1),
            Trigger: triggerRules,
        },
    }
	var listResourcesPlansAutoScalingPolicy = []model.ResourcesPlan{
        {
            PeriodType: "daily",
            StartTime: "9:50",
            EndTime: "10:20",
            MinCapacity: int32(2),
            MaxCapacity: int32(3),
        },
        {
            PeriodType: "daily",
            StartTime: "10:20",
            EndTime: "12:30",
            MinCapacity: int32(0),
            MaxCapacity: int32(2),
        },
    }
	autoScalingPolicybody := &model.AutoScalingPolicy{
		AutoScalingEnable: true,
		MinCapacity: int32(1),
		MaxCapacity: int32(3),
		ResourcesPlans: &listResourcesPlansAutoScalingPolicy,
		Rules: &listRulesAutoScalingPolicy,
		ExecScripts: &listExecScriptsAutoScalingPolicy,
	}
	request.Body = &model.AutoScalingPolicyReqV11{
		AutoScalingPolicy: autoScalingPolicybody,
		NodeGroup: model.GetAutoScalingPolicyReqV11NodeGroupEnum().TASK_NODE_ANALYSIS_GROUP,
	}
	response, err := client.CreateScalingPolicy(request)
	if err == nil {
        fmt.Printf("%+v\n", response)
    } else {
        fmt.Println(err)
    }
}

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