Application Auto Scaling の概念

スケールするリソースを指定するために作成するエンティティです。各スケーラブルターゲットは、サービス名前空間、リソース ID、およびスケーラブルディメンションによって一意に識別されます。これは、基盤となるサービスの容量ディメンションを表します。例えば、Amazon ECS サービスはそのタスク数のオートスケーリングをサポートし、DynamoDB テーブルはテーブルとそのグローバルセカンダリインデックスの読み込みキャパシティーと書き込みキャパシティーのオートスケーリングをサポートし、Aurora クラスターはそのレプリカ数のスケーリングをサポートします。

Application Auto Scaling がスケーラブルターゲットの容量を自動的に減少させると、スケーラブルターゲットがスケールインします。スケーリングポリシーが設定されている場合、スケーラブルなターゲットを最小キャパシティよりも小さくスケールインすることはできません。

Application Auto Scaling がスケーラブルターゲットの容量を自動的に増加させると、スケーラブルターゲットがスケールアウトします。スケーリングポリシーが設定されている場合、スケーラブルなターゲットを最大キャパシティよりも大きくスケールアウトすることはできません。

スケーリングポリシーは、Application Auto Scaling に対して、特定の CloudWatch メトリクスを追跡するように指示します。その後、メトリクスが特定のしきい値よりも高い、または低いときに実行するスケーリングアクションを決定します。例えば、クラスター全体の CPU 使用率が上昇し始めた場合はスケールアウトし、再び低下した場合はスケールインすることができます。

オートスケーリングに使用されるメトリクスはターゲットサービスによって発行されますが、独自のメトリクスを CloudWatch に発行して、それをスケーリングポリシーで使用することもできます。

スケーリングアクティビティ間のクールダウン期間は、別のスケーリングアクティビティが開始される前にリソースを安定させます。Application Auto Scaling は、クールダウン期間中も引き続きメトリクスを評価します。クールダウン期間が終了すると、スケーリングポリシーが、必要に応じて別のスケーリングアクティビティを開始します。クールダウン期間の実施中、現行のメトリクス値に基づいてより大きなスケールアウトが必要になった場合は、スケーリングポリシーが直ちにスケールアウトします。

スケジュールされたアクションは、特定の日付けと時刻にリソースを自動的にスケールします。これらは、スケーラブルターゲットの最小容量と最大容量を変更することによって機能するため、最小容量を高く、または最大容量を低く設定することで、スケジュールに従ってスケールインおよびスケールアウトするために使用できます。例えば、スケジュールされたアクションを使用して、金曜日の容量を減らし、翌週月曜日の容量を増やすことによって、週末にリソースを消費しないアプリケーションをスケールすることができます。

また、最小値と最大値を経時的に最適化するスケジュールされたアクションを使用して、マーケティングキャンペーンや季節的な変動など、通常よりも多いトラフィックが予想される状況に適応することも可能です。そうすることにより、使用量の増加に合わせてスケールアウトする必要があるときにはパフォーマンスを向上させ、使用するリソースが少ないときにはコストを削減することができます。