Aperçu
AWS Auto Scaling est une fonctionnalité qui vous permet d'ajuster automatiquement le nombre de ressources utilisées en fonction de conditions prédéfinies ou en réponse à une demande changeante.
L'objectif principal de l'Auto Scaling est de s'assurer que vous disposez du bon nombre de ressources disponibles pour gérer la charge de travail actuelle de manière efficace et rentable.
Les sous-titres sont disponibles en anglais, français et espagnol. Cliquez ici pour obtenir la masterclass complète.
Avantages
Scalabilité : L'Auto Scaling vous aide à étendre (ajouter des ressources) pour gérer une charge accrue et réduire (retirer des ressources) lorsque la demande diminue.
Haute disponibilité : En remplaçant automatiquement les instances non saines, l'Auto Scaling aide à maintenir la disponibilité de votre application.
Efficacité des coûts : L'Auto Scaling aide à optimiser les coûts en s'assurant que vous ne payez que pour les ressources dont vous avez besoin. Cela réduit le besoin de surdimensionnement des ressources pour gérer les charges de pointe.
Gestion automatique : L'Auto Scaling peut être configuré pour gérer automatiquement le cycle de vie de vos ressources, y compris le lancement, la terminaison et le maintien d'un nombre spécifié d'instances.
Exemple : Couvrir la demande variable
Considérons une application web de base fonctionnant sur AWS.
Au début et à la fin de la semaine, l'utilisation de cette application est minimale.
Au milieu de la semaine, la demande sur l'application augmente considérablement.
Option 1 : Ajouter suffisamment de serveurs pour que l'application ait toujours suffisamment de capacité pour répondre à la demande.
Option 2 : Avoir suffisamment de capacité pour gérer la demande moyenne sur l'application.
Option 3 : Ajouter de nouvelles instances à l'application uniquement lorsque c'est nécessaire, et les terminer lorsqu'elles ne sont plus nécessaires.
Stratégie de mise à l'échelle : Mise à l'échelle dynamique
La mise à l'échelle dynamique crée des politiques de mise à l'échelle de suivi des cibles pour les ressources de votre plan de mise à l'échelle.
L'intention est de fournir suffisamment de capacité pour maintenir l'utilisation au niveau de la valeur cible spécifiée.
Ex. :Vous pouvez configurer votre plan de mise à l'échelle pour maintenir le nombre de tâches que votre service ECS exécute à 75 % de CPU.
Lorsque l'utilisation du CPU de votre service dépasse 75 %, alors votre politique de mise à l'échelle ajoute une autre tâche pour aider à gérer la charge accrue.
Stratégie de mise à l'échelle : Mise à l'échelle prédictive
La mise à l'échelle prédictive utilise l'apprentissage automatique pour analyser la charge de travail historique de chaque ressource et prévoit régulièrement la charge future.
En utilisant la prévision, la mise à l'échelle prédictive génère des actions de mise à l'échelle programmées pour s'assurer que la capacité de la ressource est disponible avant que votre application en ait besoin.
Par exemple : Vous pouvez activer la mise à l'échelle prédictive et configurer votre stratégie de mise à l'échelle pour maintenir le taux d'utilisation moyen du CPU de votre groupe de mise à l'échelle automatique à 50 %.
Votre prévision prévoit des pics de trafic tous les jours à 8h00.
Votre plan de mise à l'échelle crée les futures actions de mise à l'échelle programmées pour s'assurer que votre groupe de mise à l'échelle automatique est prêt à gérer ce trafic à l'avance.
Services impactés
Instances EC2
ECS
EKS
RDS
DynamoDB
SQS
Lambda
SageMaker
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