Amazon EC2 Auto Scaling

添加或删除计算容量以应对需求变化

使用 Amazon EC2 Auto Scaling,您可以维持应用程序的可用性,并且根据您定义的条件自动添加或删除 EC2 实例。您可以使用 EC2 Auto Scaling 的队列管理功能维护队列的运行状况和可用性。您还可以使用 EC2 Auto Scaling 的动态和预测扩展功能添加或删除 EC2 实例。动态扩展响应不断变化的需求,预测扩展会根据预测的需求自动安排正确数量的 EC2 实例。动态扩展和预测扩展可结合使用,以实现更快的扩展。 

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通过 Predictive Scaling 主动响应不断变化的流量。阅读博客>>

优势

改进容错能力

Amazon EC2 Auto Scaling 能够检测到运行状况不佳的实例,将该实例终止并替换为新实例。 

提高应用程序可用性

Amazon EC2 Auto Scaling 确保您的应用程序始终具备合适的计算容量,并通过 Predictive Scaling 主动预置容量。

降低成本

Amazon EC2 Auto Scaling 仅在需要时添加实例,并且可以扩展购买选项以优化性能和成本。

工作原理

队列管理

不论您运行多少个 Amazon EC2 实例,都可以使用 Amazon EC2 Auto Scaling 来检测有问题的 Amazon EC2 实例和运行状况不佳的应用程序,而且不用您的介入就能完成实例的替换工作。这样可确保您的应用程序获得预期的计算容量。Amazon EC2 Auto Scaling 将执行三个主要函数来自动执行 EC2 实例的队列管理:

  • 监控正在运行的实例的运行状况
    Amazon EC2 Auto Scaling 可确保您的应用程序能够接收流量,以及该 EC2 实例本身正常运行。Amazon EC2 Auto Scaling 定期执行运行状况检查以识别运行状况不佳的实例。
  • 自动替换受损实例
    如果受损实例未通过运行状况检查,Amazon EC2 Auto Scaling 会自动将其终止并替换为新实例。这意味着在实例需要替换时无需您手动操作。
  • 均衡可用区之间的容量
    Amazon EC2 Auto Scaling 可跨区域自动均衡实例,并始终启动新实例以便它们跨整个队列尽可能均匀地分布在各个区域。
Automating Management of EC2 Instances

计划的扩展

根据计划进行扩展允许您在已知负载变化之前扩展应用程序。例如,每周 Web 应用程序的流量在星期三开始增加,星期四仍然保持较高水平,然后在星期五开始减少。您可以根据 Web 应用程序的已知流量模式规划扩展活动。

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动态扩展

Amazon EC2 Auto Scaling 让您能够密切关注应用程序的需求曲线,减少提前手动预置 Amazon EC2 容量的需要。例如,您可以使用目标跟踪扩展策略来选择应用程序的负载指标,如 CPU 使用率。或者,您可以使用 Application Load Balancer 中的新“每个目标的请求计数”指标 (即一种适用于 Elastic Load Balancing 服务的负载均衡选项),来设置目标值。然后,Amazon EC2 Auto Scaling 将根据需要自动调整 EC2 实例的数量以维持目标。

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Predictive Scaling

Predictive Scaling 是 AWS Auto Scaling 的一项功能,它使用机器学习来安排正确数量的 EC2 实例,以预测即将出现的流量变化。Predictive Scaling 预测未来流量,包括定期出现的峰值,并提前预置正确数量的 EC2 实例。Predictive Scaling 的机器学习算法可检测每日和每周模式的变化,自动调整预测结果。如此一来,便无需手动调整 Auto Scaling 参数,因为周期性会随着时间的推移变化,使 Auto Scaling 更易于配置。通过 Predictive Scaling 增强的 Auto Scaling 可提供更快、更简单、更准确的容量预置,从而降低成本并产生更多的响应式应用程序。

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