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スケーリングプランの仕組み

AWS Auto Scaling スケーリングプランを使用して、リソースをスケーリングするための一連の指示を設定できます。 AWS CloudFormation スケーラブルリソースを操作したりタグを追加したりする場合、アプリケーションごとに異なるリソースセットのスケーリングプランを設定できます。 AWS Auto Scaling コンソールには、各リソースに合わせてカスタマイズされたスケーリング戦略の推奨事項が表示されます。スケーリングプランを作成した後、同プランは動的スケーリングと予測スケーリング方法を組み合わせてスケーリング戦略をサポートします。

スケーリング戦略とは

スケーリング戦略は、 AWS Auto Scaling スケーリングプラン内のリソースの使用を最適化する方法を示しています。可用性優先、コスト優先、または両方のバランスを取って最適化できます。または、定義したメトリクスとしきい値に従って、独自のカスタム戦略を作成することもできます。リソースまたはリソースタイプごとに、別の戦略を設定できます。

動的スケーリングとは

動的スケーリングは、スケーリング計画で、リソースに対するターゲットの追跡スケーリングポリシーを作成します。これらのスケーリングポリシーにより、リソース使用率のリアルタイムの変化に応じてリソースキャパシティが調整されます。これは、スケーリング戦略で指定されたターゲット値に維持するために十分なキャパシティを提供するためです。これはサーモスタットが家の温度を維持する方法に似ています。温度を選択すれば、後はサーモスタットがすべてを実行します。

たとえば、スケーリングプランを設定してAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービスが CPU の 75% で実行するタスク数を維持できます。サービスの CPU 使用率が 75%を上回る場合 (サービスに割り当てられた CPU が 75%を上回って使用されること)、スケーリング ポリシーが増加したロードに対処してサービスに別なタスクを追加します。

予測スケーリングとは

予測スケーリングは機械学習によって各リソースのワークロード履歴を分析し、今後のワークロードを定期的に予測します。これは、天気予報の仕組みに似ています。予測スケーリングでは予測を使用して、スケジュールされたスケーリングアクションが生成され、アプリケーションが必要とする前にリソースのキャパシティが準備されます。予測スケーリングは動的なスケーリングのように機能し、スケーリング戦略によって指定されたターゲット値に使用率を維持します。

例えば、予測スケーリングを有効にしてスケーリング戦略を設定し、Auto Scaling グループの平均 CPU 使用率を 50 パーセントに維持できます。お客様の予測は、毎日午前 8 時に通信量のスパイクが発生が想定されます。スケーリングプランによって今後のスケジュールされたスケーリングアクションが作成され、Auto Scaling グループがトラフィックを処理する準備が事前に行われます。これにより、アプリケーションのパフォーマンスを一定に保ち、可能な限り常に 50 パーセントに近い一定のリソース使用率を維持するために必要なキャパシティを確保します。

予測スケーリングを理解するキーコンセプトは次の通りです。