自动扩展是现代应用程序必不可少的工具，这些应用程序需要根据需求动态调整资源，从而优化性能和成本。这种技术允许组织无需人工干预即可处理流量变化，从而确保服务始终可用且高效。
下面我根据我们最近遇到的一些实际案例，与大家分享实现自动扩展的一些关键实践，您可以在下面阅读：
使用 Node.js 解决 AWS Elastic Beanstalk 部署问题：案例研究
尽管该过程最初很简单，但经常会遇到可能阻碍部署或导致性能问题的错误。
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奇亚娜·西蒙斯
1. 选择正确的扩展策略
实现自动缩放的主要方法有两种：
垂直扩展，增加或减少实例大小。这种方法可能会造成更大的破坏， 股东数据库 因为它通常需要停机，因此不太适合实时调整。
水平扩展，根据需要添加或删除实例。这种方法允许系统不间断地处理增加的工作负载，并且由于其灵活性和对用户体验的影响较小，非常适合在云中设计的应用程序。
2. 使用相关指标和阈值
自动扩展的成功取决于监控正确的指标，例如 CPU、内存使用情况和响应时间。这些指标应该与您的应用程序的特定需求相一致。例如，对于 CPU 密集型应用程序，CPU 使用率是主要指标，而对于依赖后台处理的应用程序，队列长度更为相关。设置适当的阈值是避免快速和持续的扩展行为（称为“抖动”）的关键，这会导致不稳定并增加成本。
3. 实施冷静期
扩展后，应用程序通常需要时间来稳定下来。冷却期可防止立即触发新的扩展操作，从而允许系统吸收增加的容量，而不会对需求的瞬时峰值做出过度反应。通常，冷却期为 5 到 10 分钟，但这可能因应用程序的启动时间和特定需求而异。
4. 使用竞价实例和计划扩展来优化成本
对于成本敏感的应用程序，使用 Spot 实例可以以较低的费率利用备用云容量，从而显著降低费用。但是，这些实例可以在很少通知的情况下终止，这使得它们非常适合在保持可靠性的灵活配置中与按需实例一起使用。此外，计划扩展允许您预测高峰时间（例如在工作时间），并主动分配资源，帮助您管理可预测的流量而无需过度配置。