扩展计划的工作方式 - AWS Auto Scaling
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扩展计划的工作方式

扩展计划是 AWS Auto Scaling 的核心组成部分。在这里,您可以配置一组用于扩展资源的说明。如果您使用 AWS CloudFormation 或向 AWS 资源添加标签,则可以为每个应用程序针对不同的资源集设置扩展计划。AWS Auto Scaling 提供针对每个资源定制的扩展策略的建议。在创建扩展计划后,AWS Auto Scaling 将动态扩展方法和预测式扩展方法相结合以支持您的扩展策略。

什么是扩展策略?

扩展策略将告知 AWS Auto Scaling 如何在扩展计划中优化资源的利用。您可以针对可用性、成本或这两者的平衡进行优化。或者,您也可以考虑根据自己定义的指标和阈值自行创建自定义策略。您可以为每种资源或资源类型设置单独的策略。

什么是动态扩展?

动态扩展为您的扩展计划中的资源创建目标跟踪扩展策略。这些扩展策略将调整资源容量以响应资源利用率的实时变化。其目的是提供足够的容量以将利用率保持在扩展策略指定的目标值。这与恒温器保持家里温度的方式类似。您选择温度,恒温器将完成剩下的工作。

例如,您可以配置扩展计划以使 ECS 服务运行的任务数保持在 CPU 的 75%。当您的服务的 CPU 利用率上升至 75% 以上(这意味着,已使用为服务预留的 CPU 的 75% 以上)时,这将触发您的扩展策略以向您的服务添加另一个任务来帮助处理增加的负载。

什么是预测式扩展?

预测式扩展使用机器学习来分析每个资源的历史负载,并定期预测未来两天的负载。这类似于天气预报的工作方式。利用预测,预测式扩展会生成计划的扩展操作,以确保在应用程序需要之前有资源容量可用。与动态扩展相似,预测式扩展的作用是将利用率保持在扩展策略指定的目标值。

例如,您可以启用预测式扩展并配置您的扩展策略,以将 Auto Scaling 组的平均 CPU 利用率保持在 50%。您的预测要求每天早上 8 点出现流量峰值。您的扩展计划将创建未来的计划扩展操作,以确保您的 Auto Scaling 组已做好提前处理该流量的准备。这有助于使应用程序性能保持不变,目的是始终拥有所需的容量来尽可能让资源利用率保持在接近 50%。