AWS Auto Scaling で実現する需要追従型インフラ - スケーリングポリシーの設計と最適化

Auto Scaling の概要

この記事は約 3 分で読めます。 Auto Scaling はリソースを需要に応じて自動的にスケーリングするサービスです。トラフィックが増加するとインスタンスを追加し、減少すると削除します。過剰プロビジョニングによるコスト浪費と、不足によるパフォーマンス低下の両方を防止します。

この分野について体系的に学びたい方は、関連書籍 (Amazon) も参考になります。

スケーリングポリシーの設計

ターゲット追跡スケーリングは最も推奨されるポリシーで、CPU 使用率 70% や ALB リクエスト数 1000/分などの目標値を設定するだけで、Auto Scaling が自動的にキャパシティを調整します。予測スケーリングは過去 14 日間のトラフィックパターンを ML で分析し、将来の需要を予測してスケジュールベースでキャパシティを事前確保します。毎朝 9 時にトラフィックが急増するパターンでは、8:50 にスケールアウトを開始します。ウォームプールは AMI からの起動とアプリケーションの初期化を事前に完了したインスタンスを待機させ、スケールアウト時に即座にサービスインさせます。

さらに詳しく知りたい方は、関連書籍 (Amazon) で理解を深められます。

まとめ

Auto Scaling はターゲット追跡と予測スケーリングで需要に自動追従するサービスです。ウォームプールでスケールアウトの応答時間を短縮し、コストとパフォーマンスを最適化します。