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AWS Auto Scaling基础知识

article 2025/1/8 15:35:57

Auto Scaling概念

知识点：Auto Scaling可根据定义的条件自动扩展或缩减Amazon EC2容量，确保运行适量的EC2实例处理应用程序的流量或负载。关键组件包括Auto Scaling Group（作为一个逻辑组进行扩展的EC2实例集合）、Launch Configuration/Template（定义如何在Auto Scaling组中启动EC2实例）和Scaling Policies（确定何时以及如何扩展）。
注意事项：要明确各组件的作用及相互关系，理解它们是配置Auto Scaling的基础。

Auto Scaling with CloudWatch Alarms

知识点：CloudWatch Alarms用于监控指标并根据阈值触发Auto Scaling操作，常与Scaling policies结合，依据监控指标自动扩展或缩减Auto Scaling组中的EC2实例数量。
注意事项：需合理设置监控指标的阈值和触发条件，避免因设置不当导致频繁或错误的缩放操作。

Scaling Policies

知识点：Dynamic Scaling基于实时指标自动缩放EC2实例数量；Scheduled Scaling可根据特定时间定义缩放操作，如在工作时间扩展，夜间缩减。
注意事项：根据业务的流量特点和需求选择合适的缩放策略，对于流量波动大且难以预测的业务，可优先考虑Dynamic Scaling；对于有规律的流量变化，Scheduled Scaling更合适。

Scaling Policies Types

知识点：Target Tracking Scaling Policy自动调整实例数量以维持所需的指标值；Step Scaling Policy根据条件的严重程度按定义的步骤调整实例数量；Simple Scaling Policy基于单个条件进行缩放。
注意事项：根据业务对资源的需求特点选择策略，若要精确控制某个指标稳定，可选用Target Tracking Scaling Policy；若希望根据不同负载情况有梯度地缩放，Step Scaling Policy更合适。

Health Checks and Instance Termination

Scaling with Load Balancer

Auto Scaling Best Practices

知识点：定义Auto Scaling组的最小和最大容量，防止资源过度或不足配置；设置Scaling Cooldowns，防止Auto Scaling过快地启动或终止实例，确保缩放操作不过于激进。
注意事项：合理设置最小和最大容量，避免资源浪费或服务性能不足，根据业务特点和资源响应时间等因素确定合适的冷却时间。

Advanced Auto Scaling

知识点：Predictive Scaling利用历史数据预测未来需求并提前扩展；Multi - AZ Auto Scaling将EC2实例分布在多个可用区，确保高可用性和容错能力。
注意事项：Predictive Scaling需有足够且准确的历史数据支持，Multi - AZ Auto Scaling要考虑不同可用区的资源成本和网络延迟等问题。

Auto Scaling 组（ASG）：
- Auto Scaling 组用于根据需求自动扩展或缩减 EC2 实例。
- 了解 Auto Scaling 组的生命周期（例如启动和终止实例、扩展策略和实例运行状况检查）非常重要。
扩展策略：
- 目标跟踪扩展：根据特定指标（例如 CPU 利用率、请求计数）自动调整 Auto Scaling 组中的 EC2 实例数量。
- Step Scaling：根据 CloudWatch 指标的一组阈值调整实例数。
- 简单扩展：一种基本的扩展策略，其中的扩展操作在触发特定 CloudWatch 警报时发生。
健康检查：
- EC2 Auto Scaling 对实例执行运行状况检查。如果某个实例被视为运行状况不佳，Auto Scaling 可以将其替换为运行状况良好的实例。
- 与 ELB （Elastic Load Balancer）** 运行状况检查集成也很重要。
实例分发：
- 使用 可用区 分发实例以实现高可用性。
启动配置和启动模板：
- 启动配置 是一种用于定义实例设置（如 AMI、实例类型、密钥对和安全组）的旧方法。
- Launch 模板 提供比 Launch 配置更大的灵活性，例如支持版本控制、参数覆盖和其他实例配置选项。

与 Auto Scaling 集成：
- 当 Auto Scaling 启动或终止实例时，Elastic Load Balancer 会自动将流量分配到新实例。
了解 ELB 和 Auto Scaling 之间的关系是确保负载均衡和扩展协同工作的关键。
- 负载均衡器的类型：
  - Classic Load Balancer （CLB）：传统、简单，但目前不太常用。
  - Application Load Balancer （ALB）**：最适合 HTTP/HTTPS 流量，基于 URL 路径、主机或其他条件的路由。
  - 网络负载均衡器（NLB）：最适合每秒处理数百万个请求和低延迟，尤其是 TCP 流量。

弹性豆茎：
- 在后台自动管理使用 Elastic Beanstalk 部署的应用程序的 Auto Scaling 组。
- 了解如何通过 Elastic Beanstalk 控制台、CLI 或 API 配置和监控 Auto Scaling 非常重要。

全局弹性伸缩：
- AWS Global Accelerator 可以根据运行状况、地理位置或邻近性将流量定向到多个区域。
- Elastic Load Balancer （ELB）** 还可以与 Auto Scaling 结合使用，用于跨区域扩展，以保持高可用性。

适用于 Amazon ECS 的 Auto Scaling：
- ECS 与 EC2 Auto Scaling 集成，用于扩展用于容器化工作负载的 EC2 实例。
- ECS 中的 Service Auto Scaling 会根据指标自动调整所需的运行任务数。
- 集群 Auto Scaling：根据集群中运行的任务的资源需求调整 ECS 集群内的 EC2 实例容量。