投稿日: Nov 24, 2021
Amazon EC2 Auto Scaling の新しい予測スケーリングポリシーにより、カスタムメトリクスを使用して、Auto Scaling グループによって必要とされる EC2 インスタンスの容量を予測できるようになりました。予測スケーリングは、予測される需要に対応するために Auto Scaling グループの容量をプロアクティブに増やします。繰り返し発生する急激な需要の変化が発生するワークロードの場合、予測スケーリングは、容量を過剰にプロビジョンすることなくアプリケーションの応答性を改善するのに役立ちます。これにより、EC2 コストを削減できます。カスタムメトリクスは、事前定義されたメトリクス (CPU 使用率、ネットワーク I/O、および ALB リクエスト数) がアプリケーションのロードをキャプチャするのに十分でない場合に役立ちます。これまでは、ステップスケーリングとターゲット追跡でのみカスタムメトリクスを使用できましたが、今後は予測スケーリングでも使用できるようになりました。
例えば、予測スケーリングは、アプリケーションのロードを表す別の AWS のサービスからの Amazon CloudWatch メトリクス (Amazon Simple Queue Service (SQS) キュー内のメッセージ数など) に基づいて、または、提供されたユーザーセッションの数など、アプリケーションに固有のカスタム CloudWatch メトリクスに基づいて、スケールするよう設定できるようになりました。予測スケーリングでは CloudWatch Metric Math Expressions もサポートされるようになりました。これにより、既存のメトリクスからカスタムメトリクスを簡単に作成できるようになりました。例えば、Auto Scaling グループが複数の SQS キューからのタスクを処理する場合、単純な SUM 式を使用してキュー全体のメッセージの合計を表すカスタムメトリクスを作成でき、別の CloudWatch メトリクスを作成する労力とコストを節約できます。Metric Math Expressions を使用して、例えばブルーグリーンデプロイのシナリオにおいて、Auto Scaling グループ全体のメトリクスを集計することもできます。
予測スケーリングは、すべてのパブリック AWS リージョンの AWS Command Line Interface (CLI)、EC2 Auto Scaling マネジメントコンソール、および AWS SDK で利用できるようになりました。詳細については、EC2 Auto Scaling ドキュメントの予測スケーリングのページを参照してください。