发布于: Nov 24, 2021

通过 Amazon EC2 Auto Scaling 新的预测扩缩策略,您现在可以使用自定义指标来预测 Auto Scaling 组所需的 EC2 实例容量。预测扩缩可主动增加 Auto Scaling 组的容量,以满足预测的需求。对于经常发生急剧需求变化的工作负载,预测扩缩可以帮助提高应用程序的响应能力,而不必过度预置容量,从而降低 EC2 成本。当预定义指标(CPU 利用率、网络输入/输出和 ALB 请求计数)不足以捕获应用程序上的负载时,自定义指标将非常有用。以前,您只能将自定义指标用于步骤扩缩和目标跟踪,但现在也可以将其用于预测扩缩。

例如,现在可以将预测扩缩配置为基于来自另一个代表应用程序负载得 AWS 服务的 Amazon CloudWatch 度量(如 Amazon Simple Queue Service (SQS) 队列中的消息数量)或基于特定于应用程序的自定义 CloudWatch 指标(如服务的用户会话数)进行扩展。预测扩缩现在还支持 CloudWatch 指标数学表达式,使您能够轻松地从现有指标创建自定义指标。例如,如果 Auto Scaling 组需要处理来自多个 SQS 队列的任务,则可以使用简单的 SUM 表达式创建表示队列中消息总数的自定义指标,从而节省创建另一个 CloudWatch 指标的工作量和成本。您还可以使用指标数学表达式跨 Auto Scaling 组聚合指标,例如在蓝绿部署场景中

预测扩缩可在所有的公有 AWS 区域通过 AWS 命令行界面 (CLI)EC2 Auto Scaling 管理控制台AWS 开发工具包提供。要了解详情,请访问 EC2 Auto Scaling 文档中的预测扩缩页面。