Application Auto Scaling のターゲット追跡スケーリングポリシー - Application Auto Scaling

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Application Auto Scaling のターゲット追跡スケーリングポリシー

ターゲット追跡スケーリングポリシーは、ターゲットメトリクス値に基づいてアプリケーションを自動的にスケールします。これにより、手動で操作しなくても、アプリケーションは最適なパフォーマンスとコスト効率を維持できます。

ターゲット追跡を使用することで、アプリケーションの理想的な平均使用率またはスループットレベルを表すメトリクスとターゲット値を選択します。Application Auto Scaling は、メトリクスが CloudWatchターゲットから逸脱したときにスケーリングイベントをトリガーするアラームを作成および管理します。これは、サーモスタットがターゲット温度を維持する仕組みと似ています。

例えば、現在スポットフリートで実行されているアプリケーションがあり、アプリケーションの負荷が変化してもフリートの CPU 使用率を約 50% に維持する必要があるとします。これにより、過剰な数のアイドルリソースを維持することなくトラフィックのスパイクを処理するための追加のキャパシティが得られます。

このニーズを満たすには、50% の平均 CPU 使用率をターゲットとする、ターゲット追跡スケーリングポリシーを作成します。次に、CPU が 50% を超えると、Application Auto Scaling がスケールアウト (容量を増やし) して負荷の増加に対応します。CPU が 50% を下回るとスケールイン (容量が減少) し、使用率が低い期間のコストを最適化します。

ターゲット追跡ポリシーにより、 CloudWatch アラームとスケーリング調整を手動で定義する必要がなくなります。Application Auto Scaling は、設定したターゲットに基づいてこれを自動的に処理します。

事前定義されたメトリクスまたはカスタムメトリクスのいずれかを使用して、ターゲット追跡スケーリングポリシーをベースにできます。

  • 事前定義メトリクス — Application Auto Scaling によって提供されるメトリクス (ターゲットごとの平均 CPU 使用率や平均リクエスト数など)。

  • カスタムメトリクス — メトリクスの数学を使用して、メトリクスを組み合わせたり、既存のメトリクスを活用したり、 に公開された独自のカスタムメトリクスを使用したりできます CloudWatch。

スケーラブルなターゲット容量の変化に反比例して変化するメトリクスを選択してください。したがって、容量を 2 倍にすると、メトリクスは 50% 減少します。これにより、メトリクスデータが比例スケーリングイベントを正確にトリガーできます。