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# Application Auto Scaling 的目标跟踪扩缩策略
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目标跟踪扩缩策略根据目标指标值扩缩您的应用程序。这使您的应用程序无需人工干预即可保持最佳性能和成本效益。

通过目标跟踪，您可以选择一个指标和一个目标值，目标值用来表示应用程序的理想平均利用率或吞吐量水平。Application Auto Scaling 创建并管理在指标偏离目标时触发扩展事件的 CloudWatch警报。这与恒温器保持目标温度的方式类似。

例如，假设您当前有一个在竞价型实例集上运行的应用程序，并希望在应用程序负载变化时将该实例集的 CPU 利用率保持在 50% 左右。这为您提供额外容量以处理流量高峰，而无需维护过多的空闲资源。

创建一个将目标平均 CPU 利用率设置为 50% 的目标跟踪扩缩策略即可满足此需求。然后，当 CPU 使用率超过 50% 时，Application Auto Scaling 将横向扩展（增加容量），以处理增加的负载。当 CPU 利用率降至 50% 以下时，Application Auto Scaling 将横向缩减（减少容量），以便在利用率低的时期优化成本。

目标跟踪策略无需手动定义 CloudWatch 警报和缩放调整。Application Auto Scaling 会根据您设定的目标自动处理这个问题。

您可以使用预定义的指标或自定义指标，设定目标跟踪策略：
+ **预定义指标**：Application Auto Scaling 提供的指标，例如平均 CPU 利用率或每个目标的平均请求数。
+ **自定义指标**-您可以使用指标数学来组合指标、利用现有指标或使用自己发布到 CloudWatch的自定义指标。

选择一个与可扩展目标容量的变化成反比的指标。因此，如果您将容量增加一倍，则指标值将减少 50%。这使指标数据能够准确触发按比例扩缩事件。

**Topics**
+ [目标跟踪的工作原理](target-tracking-scaling-policy-overview.md)
+ [创建目标跟踪扩缩策略](create-target-tracking-policy-cli.md)
+ [删除目标跟踪扩缩策略](delete-target-tracking-policy.md)
+ [使用指标数学](application-auto-scaling-target-tracking-metric-math.md)