发布于: Nov 24, 2021
借助 Amazon EC2 Auto Scaling 的新预测性扩缩策略，您现在可以使用自定义指标来预测 Auto Scaling 组所需的 EC2 实例容量。预测性扩缩可主动提高 Auto Scaling 组的容量，以满足预测的需求。对于需求反复发生急剧变化的工作负载，预测性扩缩可以帮助提高应用程序的响应能力，避免了过度预置容量的情况，从而降低 EC2 成本。当预定义的指标（CPU 利用率、网络输入/输出和 ALB 请求计数）不足以捕获应用程序的负载时，自定义指标非常有用。以前，您只能将自定义指标与逐步扩缩和目标跟踪结合使用，但现在也可以将它们与预测性扩缩搭配使用。
例如，现在可以将预测性扩缩配置为根据来自另一项 Amazon Web Services 服务的 Amazon CloudWatch 指标（该指标表示应用程序的负载，例如 Amazon Simple Queue Service（SQS）队列中的消息数量）或根据特定于您应用程序的自定义 CloudWatch 指标（例如提供的用户会话数）进行扩缩。预测性扩展现在还支持 CloudWatch 指标数学表达式，使您能够轻松地根据现有指标创建自定义指标。例如，如果 Auto Scaling 组处理来自多个 SQS 队列的任务，则您可以使用简单的 SUM 表达式创建一个自定义指标来表示队列中的消息总数，从而节省创建另一个 CloudWatch 指标的工作量和成本。您还可以使用指标数学表达式来聚合 Auto Scaling 组中的指标，例如在蓝绿部署方案中。
预测性扩缩现已在由光环新网运营的 Amazon Web Services 中国（北京）区域和由西云数据运营的 Amazon Web Services 中国（宁夏）区域，通过 Amazon Command Line Interface（CLI）、EC2 Auto Scaling 管理控制台和 Amazon SDK 中作为扩缩策略类型提供。要了解详情，请访问文档。