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Amazon EC2 Auto Scaling の予測スケーリング
予測スケーリングは、過去のロードデータを分析して、トラフィックフローの日次または週次のパターンを検出します。この情報を使用して将来の容量ニーズを予測し、Amazon EC2 Auto Scaling が予想される負荷に合わせて Auto Scaling グループの容量を事前に増やすことができます。
予測スケーリングは、次のような状況に適しています。
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通常の営業時間にはリソースの使用率が高く、夜間や週末はリソースの使用率が低いといったサイクルがあるトラフィック
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バッチ処理、テスト、定期的なデータ分析などの反復的な on-and-off ワークロードパターン
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初期化に時間がかかり、スケールアウトイベント中のアプリケーションのパフォーマンスにレイテンシーが顕著な影響を与えるアプリケーション
一般に、トラフィックが増加する規則的なパターンがあり、アプリケーションの初期化に長い時間がかかる場合は、予測スケーリングの使用を検討する必要があります。反応的な性質を持つ動的スケーリングのみを使用する場合と比較して、予測スケーリングを使用すると、予測される負荷に先立ってキャパシティーを起動することで、より迅速にスケーリングできます。予測スケーリングは、容量を過剰にプロビジョニングする必要がなくなるため、EC2 請求書のコストを節約できる可能性もあります。
例えば、営業時間中の使用率が高く、夜間の使用量が少ないアプリケーションを考えてみましょう。各営業日の開始時に、予測スケーリングにより、トラフィックが最初に流入する前にキャパシティーを追加できます。これにより、使用率の低い期間から高い使用率の期間に移行するときに、アプリケーションの高可用性とパフォーマンスを維持するのに役立ちます。トラフィックの変化に動的スケーリングが反応するのを待つ必要はありません。また、アプリケーションの負荷パターンを確認し、スケジュールされたスケーリングを使用して適切なキャパシティーをスケジュールしようと時間を費やす必要はありません。
