Auto Scaling グループのサイズをスケールする - Amazon EC2 Auto Scaling

Auto Scaling グループのサイズをスケールする

スケーリングは、アプリケーションのコンピューティングキャパシティーを増減する機能です。スケーリングは、Auto Scaling グループに Amazon EC2 インスタンスの起動または終了を指示するイベント (スケーリングアクション) で始まります。

Amazon EC2 Auto Scaling では、アプリケーションのニーズを最大限に満たすようにさまざまな方法でスケーリングを調整できます。そのため、アプリケーションを十分に理解していることが重要です。次の考慮事項に注意が必要です。

  • どのような役割を Amazon EC2 Auto Scaling がアプリケーションのアーキテクチャで果たすか。自動スケーリングはキャパシティーの増減手段として考えるのが一般的ですが、一定数のサーバーを維持する場合にも便利です。

  • どのようなコストの制約がお客様にとって重要か。Amazon EC2 Auto Scaling は EC2 インスタンスを使用するため、ユーザーがリソースを使用した分に対してのみ支払いが発生します。コストの制約を知ることは、アプリケーションをスケーリングするタイミングと量を決定するときに役立ちます。

  • アプリケーションにとって重要なメトリクスは何ですか? Amazon CloudWatch は、Auto Scaling グループで使用できるさまざまなメトリクスをサポートします。

スケーリングのオプション

Amazon EC2 Auto Scaling では、Auto Scaling グループをスケーリングする方法を用意しています。

現在のインスタンスレベルの常時維持

実行中のインスタンスの指定された数を常に維持するように Auto Scaling グループを設定できます。現在のインスタンスレベルを維持するために、Amazon EC2 Auto Scaling は、Auto Scaling グループ内で実行中のインスタンスで定期的なヘルスチェックを実行します。Amazon EC2 Auto Scaling は、インスタンスに異常があると判断すると、そのインスタンスを終了して新しいインスタンスを起動します。詳細については、「Auto Scaling グループで固定数のインスタンスを維持する」を参照してください。

手動でスケールする

手動スケーリングは、リソースをスケーリングする最も基本的な方法です。ここでは、Auto Scaling グループの最大キャパシティー、最小キャパシティー、または Auto Scaling グループにおける希望するキャパシティーの変更のみを指定します。Amazon EC2 Auto Scaling は、更新されたキャパシティーを維持するためにインスタンスを作成または終了するプロセスを管理します。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scaling の手動スケーリング」を参照してください。

スケジュールに基づくスケーリング

スケジュールに基づくスケーリングとは、日付と時刻に基づいて自動的に実行されるスケーリングアクションのことです。グループのインスタンスの数を増減しなければならない状況が予測可能なスケジュールで発生するため、いつその数を増減すべきかが正確にわかっている場合に、このスケーリング方法は便利です。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scaling のスケジュールされたスケーリング」を参照してください。

需要に基づくスケーリング

動的なスケーリングを使用して、リソースをスケーリングする高度な方法では、需要の変化に応じて Auto Scaling グループを動的にサイズ変更するスケーリングポリシーを定義できます。たとえば、現在 2 つのインスタンスで実行されているウェブ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 Auto Scaling グループの CPU 使用率を約 50% に維持する必要があるとします。この方法は、いつ条件が変化するかが不明である場合に、変化する条件に応じてスケールするために役立ちます。Amazon EC2 Auto Scaling をユーザーに対応するようにセットアップできます。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scaling の動的スケーリング」を参照してください。

予測スケーリングの使用

また、予測スケーリングと動的スケーリング (それぞれ予防的アプローチと対処的アプローチ) を組み合わせて EC2 のキャパシティを高速スケールできます。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scaling の予測スケーリング」を参照してください。