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应用场景

场景1:计划式扩展
根据您定义的日程,依据业务特性的负载变化规律和时间,按可预见的方式扩展。 在需求增加时自动无缝扩展计算资源,在需求降低时自动减少多余的计算资源。 比如,Web 应用程序的流量在每周星期三开始增加,星期四仍然保持较高水平,星期五开始减少,可以结合Web 应用程序的已知流量模式,以指定策略手动规划扩展资源。

场景2:动态式扩展
您可以通过Cloudwatch Agent对本地应用程序的性能需求曲线进行追踪,启用目标跟踪扩展策略,依据如 CPU 、磁盘使用率等应用程序的负载指标,自动调整在公有云环境扩展实例。满足客户对具有Windows / Linux操作系统和应用程序的利益相关者的实时通知要求。该解决方案在混合环境中利用CloudWatch和Systems Manager服务。

场景3:预测式扩展
您可以使用AWS Auto Scaling的Predictive Scaling 功能,预测未来流量,包括定期出现的峰值,来预置较为正确数量的 EC2 实例。 Predictive Scaling 的机器学习算法可检测每日和每周模式的变化,自动调整预测结果,无需随时间手动调整扩展参数。

特点&优势

1、可以根据自定义条件自动扩展或缩减资源,大幅降低成本。

2、可通过 API 或命令行界面,使用AWS Auto Scaling,自动扩展应用程序的可扩展资源,如Amazon EC2、Amazon DynamoDB、Amazon Aurora等服务。

3、AWS Auto Scaling会自动为扩展计划中的所有资源创建目标跟踪扩展策略,按照您选择的扩展策略,为每个指标设置目标值,并且可以创建和管理Amazon CloudWatch警报,以触发调整资源扩展状态。

4、通过预测式扩展,可以更快、更简单、更准确地预置资源,从而降低成本、提高应用程序响应速度。

技术架构

计费模式

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