Natuurlijk! Hier is een gids om je te helpen bij het ontwikkelen van een Terraform-module voor automatische schaalvergroting op basis van realtime gebruiksstatistieken: 1. Bepaal je cloudprovider en autoscaling-mogelijkheden - Bijvoorbeeld AWS Auto Scaling Groups (ASG), Azure VMSS, of GCP Managed Instance Groups. 2. Configureer monitoring en metrics - Gebruik monitoringtools zoals AWS CloudWatch, Azure Monitor of Google Cloud Monitoring. - Zorg dat je de benodigde metrieken (CPU, geheugen) verzamelt en beschikbaar hebt. 3. Creëer een autoscaling-beleid - Stel drempels in: - Schaal omhoog als CPU > 80% - Schaal omlaag als CPU < 50% (bijvoorbeeld) - Gebruik “scaling policies” die automatisch de capaciteit aanpassen. 4. Integratie met monitoring en triggers - In AWS: Maak gebruik van CloudWatch alarms die triggers activeren voor autoscaling. - In Terraform: definieer resources zoals `aws_autoscaling_policy`, `aws_cloudwatch_metric_alarm`. 5. Implementatie in Terraform - Voor AWS: - Maak een `aws_launch_configuration` of `aws_launch_template`. - Definieer een `aws_autoscaling_group`. - Voeg alarms en policies toe: ```hcl resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "cpu_high" { alarm_name = "cpu_high" comparison_operator = "GreaterThanThreshold" evaluation_periods = 2 metric_name = "CPUUtilization" namespace = "AWS/EC2" period = 300 statistic = "Average" threshold = 80 alarm_actions = [aws_autoscaling_policy.scale_up.arn] } resource "aws_autoscaling_policy" "scale_up" { name = "scale_up_policy" autoscaling_group_name = aws_autoscaling_group.my_asg.name adjustment_type = "ChangeInCapacity" scaling_adjustment = 1 } ``` - Voor andere providers vergelijkbare resources gebruiken. 6. Kostenbesparing en efficiëntie - Stel minimum en maximum capaciteit in (`min_size`, `max_size`). - Kies voor “cooldown” periodes om overactieve schaling te voorkomen. - Monitor je kosten en pas de schaaldrempels aan indien nodig. 7. Automatisering en validatie - Test je setup in een staging-omgeving. - Gebruik Terraform state management en versiebeheer. 8. Optimalisatie - Overweeg gebruik van predictive autoscaling als je provider dat ondersteunt. - Gebruik meerdere metrics (bijvoorbeeld geheugengebruik) door aangepaste alarms te definiëren. 9. Documentatie en onderhoud - Documenteer je schaalbeleid en configuraties. - Houd je modules up-to-date met de nieuwste best practices. Door deze stappen te volgen, kun je een efficiënte en kostenbewuste autoscaling-module bouwen die reageert op realtime gebruiksstatistieken. Mocht je hulp nodig hebben bij het schrijven van concrete codevoorbeelden of het integreren met specifieke cloudproviders, laat het gerust weten!

Zeker! Ik help je bij het ontwikkelen van een Terraform-module voor automatische schaling op basis van gebruikersstatistieken. Hier is een stapsgewijze handleiding in het Nederlands: --- ### **1. Autoscaling-beleid implementeren** Gebruik de `aws_autoscaling_policy` resource in Terraform om schaalbeleid te definiëren. **Voorbeeld voor CPU-gebaseerde schaling:** ```hcl resource "aws_autoscaling_policy" "scale_up_cpu" { name = "scale-up-cpu" scaling_adjustment = 1 # Aantal instances om toe te voegen adjustment_type = "ChangeInCapacity" cooldown = 300 # Wachtijd tussen schaling (seconden) autoscaling_group_name = aws_autoscaling_group.web.name } resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "high_cpu" { alarm_name = "high-cpu-usage" comparison_operator = "GreaterThanThreshold" evaluation_periods = "2" metric_name = "CPUUtilization" namespace = "AWS/EC2" period = "120" statistic = "Average" threshold = "80" # Jouw drempel van 80% alarm_actions = [aws_autoscaling_policy.scale_up_cpu.arn] dimensions = { AutoScalingGroupName = aws_autoscaling_group.web.name } } ``` **Voor geheugengebruik (>80%):** Gebruik een aangepaste CloudWatch-metriek (bijv. via de AWS CLI of een monitoringagent op je instances). --- ### **2. Integratie met monitoringtools** - **CloudWatch:** Standaard voor AWS-bronnen. Voeg aangepaste metrieken toe voor geheugen. - **Datadog/Prometheus:** Gebruik Terraform-providers om deze tools te integreren: ```hcl resource "datadog_monitor" "memory_usage" { name = "Hoog geheugengebruik" type = "metric alert" query = "avg(last_5m):avg:system.mem.pct_usage{*} > 0.8" message = "Geheugengebruik overschrijdt 80%" } ``` --- ### **3. Kosten-efficiëntie waarborgen** - **Schalen naar beneden:** Voeg een `scale_down`-beleid toe om instances te verminderen bij laag gebruik: ```hcl resource "aws_autoscaling_policy" "scale_down" { scaling_adjustment = -1 adjustment_type = "ChangeInCapacity" cooldown = 600 # Langere cooldown om fluctuaties te voorkomen autoscaling_group_name = aws_autoscaling_group.web.name } ``` - **Reserved Instances:** Combineer autoscaling met reserved instances voor voorspelbare workloads. - **Spot Instances:** Gebruik een gemengde ASG-configuratie voor kostenbesparing: ```hcl mixed_instances_policy { instances_distribution { on_demand_percentage_above_base_capacity = 20 spot_instance_pools = 3 } } ``` --- ### **4. Aanbevolen praktijken** - **Stapsgewijs schalen:** Vermijd agressieve schaling door `scaling_adjustment` klein te houden. - **Cooldown-periodes:** Voorkom "flapping" (te frequente schaling) met cooldowns van 5-10 minuten. - **Testen:** Simuleer belasting om schaalgedrag te valideren vóór productie-implementatie. --- ### **5. Volledige module-structuur** ```hcl module "autoscaling" { source = "./modules/autoscaling" # Variabelen doorgeven cpu_threshold_up = 80 memory_threshold = 80 min_size = 2 max_size = 10 } ``` Laat het weten als je hulp nodig hebt bij specifieke onderdelen zoals IAM-rollen, monitoringagents of het testen van je configuratie! 🚀