如何有效地使用 AWS Autoscaling

Question

请让我知道以下问题的答案：

在查看您的应用程序的自动缩放事件时，您注意到应用程序在同一小时内多次向上和向下扩展。您采用什么设计来优化成本同时保持弹性？

A.Modify Autoscaling group termination polict to terminate old Oldinstance    first
B..Modify Autoscaling group termination polict to terminate old new instance first
C.Modify Cloud watch alarm period that triggers Autoscaling down policy
D.Modify auto scaling group cool down timers.
E.Modify the Autoscaling policy to use scheduled scaling Actions.

我猜 D&E ..请建议！！

Answer 1

这是来自许多“成为 AWS 认证！ ”网站的问题。此类问题的目的是确定您是否足够了解 AWS 以通过认证获得官方认可。如果您只是要求人们提供正确答案，那么您只是在学习答案……而不是实际知识！

如果您真正研究过 Auto Scaling 并考虑过它，这里有一些您应该考虑的事情。我提供这些信息是希望您能真正了解 AWS，而不仅仅是记住答案（这在现实世界中对您没有帮助）。

放大/缩小与向上/向下缩放

Auto Scaling 就是在需要时（例如在负载高峰期）启动额外的 Amazon EC2 实例，并在不再需要时终止它们，从而节省资金。

由于正在添加和删除实例，因此这称为Scaling Out和Scaling In。尽量避免使用诸如Scaling Up和Scaling Down 之类的术语，因为它们表明实例正在变得越来越小（事实并非如此）。

每小时多次向外和向内

此陈述中的假设是不需要这种缩放，这是真的。Amazon EC2 按小时收费，因此添加实例并在短时间内删除它们是浪费金钱。这被称为颠簸。

通常，快速扩展和缓慢扩展是一个好主意。当系统需要额外容量（横向扩展）时，它会希望它能够很快满足需求。当它不再需要那么多容量时，可能值得在 Scaling In 之前等待，因为此后需求可能会很快再次增加。

因此，获得正确的警报以触​​发缩放操作并在尝试再次缩放之前等待一段时间非常重要。

在保持弹性的同时优化成本

当考题对优化做出陈述时，它暗示您的主要目标应该是成本最小化，即使其他选择可能更有意义。因此，您希望在可能的情况下解决Scale In，同时避免 thrashing。

终止政策

当触发 Auto Scaling 策略以删除实例时，Auto Scaling 使用终止策略来确定要删除的实例。因此，这与问题无关，因为在保持弹性的同时优化成本仅受实例数量的影响，而与实际终止的实例无关。

CloudWatch 警报

Auto Scaling 操作可由 CloudWatch 警报触发，例如“平均 CPU < 70% 持续 15 分钟”。具有较长时间段的规则意味着它将对长期变化而不是临时变化做出反应，这当然有助于避免颠簸。但是，这也意味着 Auto Scaling 将需要更长的时间来响应需求的变化。

冷却时间

从Auto Scaling 文档中：

该自动缩放冷却时间为您自动缩放组可配置的设置，有助于确保自动缩放不会启动或终止其他实例以前的缩放活动才能生效。在 Auto Scaling 组使用简单的扩展策略动态扩展后，Auto Scaling会等待冷却时间结束，然后再恢复扩展活动。

这非常有用，因为新启动的实例需要一些时间（例如启动、配置）才能承担一些应用程序工作负载。如果冷却时间太短，则 Auto Scaling 可能会在第一个实例准备好之前启动其他实例。结果是将启动太多实例，这意味着有些实例将需要在不久之后进行缩减，从而导致更多的颠簸。

预定操作

Auto Scaling 可以配置为使用 Schedules 操作，而不是根据指标触发 Scale In 和 Scale Out 操作。例如，在预期高峰之前的早上 8 点增加最小实例数，并在使用量开始下降时在下午 6 点减少最小实例数。

计划操作不太可能导致颠簸，因为扩展是基于计划而不是频繁更改的指标。

正确答案

正确答案是……我不告诉你！然而，通过阅读上述信息，并试图神交自动缩放如何工作的，你会希望来更好地理解这个问题，并在合适的得出答案。

这样，您将学到一些东西，而不仅仅是记住答案。