AWS Auto Scaling

パフォーマンスとコストを最適化するためのアプリケーションスケーリング

AWS Auto Scaling は、安定した予測可能なパフォーマンスを可能な限り低コストで維持するためにアプリケーションをモニタリングし、容量を自動で調整します。AWS Auto Scaling を使用すると、複数のサービスにまたがる複数のリソースのためのアプリケーションスケーリングを数分で簡単に設定できます。このサービスは、Amazon EC2 インスタンスとスポットフリート、Amazon ECS タスク、Amazon DynamoDB テーブルとインデックス、および Amazon Aurora レプリカなどのリソースのためにスケーリングプランを構築できる、シンプルで強力なユーザーインターフェイスを提供します。AWS Auto Scaling は、パフォーマンス、コスト、またはそれらのバランスを最適化できるようにする推奨事項によって、スケーリングをシンプル化します。Amazon EC2 インスタンスの動的なスケーリングのために Amazon EC2 Auto Scaling をすでにお使いの場合は、それを AWS Auto Scaling と組み合わせて AWS のその他サービスの追加リソースをスケールすることができるようになりました。AWS Auto Scaling では、アプリケーションが常に適切なリソースを適切なタイミングで取得できます。

AWS Auto Scaling は、AWS マネジメントコンソール、コマンドラインインターフェイス (CLI)、または SDK を使用して簡単に使用開始できます。AWS Auto Scaling は追加料金なしでご利用いただけます。お支払いは、アプリケーションの実行に必要な AWS リソースと、Amazon CloudWatch モニタリングに対する料金のみとなります。

Predictive Scaling のご紹介

ML テクノロジーを使用して、トラフィックが変わる前にコンピューティング性能を自動でスケーリングします。

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Amazon EC2 Auto Scaling は移動されました

AWS でのスケーリングには複数のオプションがあります。
Amazon EC2 インスタンスのみを管理するだけでよいのでしょうか?  

Amazon EC2 Auto Scaling ページをご覧ください »

メリット

スケーリングを迅速に設定する

AWS Auto Scaling では、単一の直感的なインターフェイスで複数のリソースに対するターゲット使用率レベルを設定できます。他のコンソールに移動することなく、すべてのスケーラブルリソースの平均使用率をすばやく確認できます。例えば、アプリケーションが Amazon EC2 と Amazon DynamoDB を使用している場合、AWS Auto Scaling を使用して、アプリケーション内のすべての EC2 Auto Scaling グループとデータベーステーブルのためのリソースプロビジョニングを管理できます。

スマートなスケーリング判断を行う

AWS Auto Scaling では、異なるリソースのグループが需要の変化に対応する方法を自動化するスケーリングプランを構築できます。可用性、コスト、または両方のバランスを最適化することが可能です。AWS Auto Scaling は、ユーザーの設定に基づいて、すべてのスケーリングポリシーの作成とターゲットの設定を自動的に行います。AWS Auto Scaling はアプリケーションを監視し、需要の変化に応じてリアルタイムでリソースグループの容量を自動的に追加または削除します。

パフォーマンスを自動的に維持する

ワークロードが断続的、予測不可能、または継続的に変化している場合でも、AWS Auto Scaling を使用すれば、最適なアプリケーションのパフォーマンスと可用性を維持できます。AWS Auto Scaling ではアプリケーションを継続的に監視して、アプリケーションが望ましいパフォーマンスレベルで動作することを確実にします。需要が急増するときは、優れたサービスの品質を維持できるように、AWS Auto Scaling が制約されたリソースの容量を自動的に増加させます。

必要分のみのお支払い

AWS Auto Scaling は、AWS のサービスの消費時における使用率とコスト効率性の最適化に役立ち、実際に必要なリソースの料金のみを支払うことができるようにします。需要が減少すると、AWS Auto Scaling が過剰なリソース容量を自動的に削除するので、過度の支出を避けることができます。AWS Auto Scaling の使用は無料で、AWS 環境のコストの最適化を可能にします。

仕組み

ブログ投稿と記事

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