Mise à l'Échelle Automatique

Auto Scaling dans AWS est une fonctionnalité qui ajuste dynamiquement le nombre d'instances EC2 en réponse à la demande de l'application, assurant une haute disponibilité et une efficacité des coûts.

Configuration des Groupes Auto Scaling

Pour configurer un groupe Auto Scaling, vous devez définir une Configuration/Modèle de Lancement, qui sert de modèle pour les instances, y compris le type d'instance et l'AMI.

De plus, vous devez spécifier les Paramètres de Capacité pour déterminer le nombre minimum, maximum et désiré d'instances. Le groupe s'ajustera automatiquement dans ces limites en fonction des politiques définies.

Politiques de Mise à l'Échelle

Mise à l'Échelle Simple fonctionne sur la base d'une seule alarme CloudWatch, incorporant souvent une période de refroidissement pour éviter les fluctuations rapides.

Mise à l'Échelle par Étapes ajuste le nombre d'instances en fonction de la gravité de l'alarme, permettant une mise à l'échelle plus précise.

Mise à l'Échelle par Suivi de Cible ajuste continuellement les instances pour maintenir un indicateur cible, comme l'utilisation du CPU, assurant une performance stable.

Surveillance et Gestion

AWS CloudWatch fournit des métriques pour surveiller les groupes de mise à l'échelle automatique et peut déclencher des alarmes qui initient des actions de mise à l'échelle.

Analyse des Données Historiques vous permet d'utiliser les activités de mise à l'échelle passées pour affiner les politiques, ajustant les seuils ou les périodes de refroidissement pour une meilleure performance et gestion des coûts.

Points Clés

• Les groupes de mise à l'échelle automatique gèrent dynamiquement le nombre d'instances EC2 pour une performance optimale des applications et des coûts.
• Différentes politiques de mise à l'échelle répondent à des besoins variés, des seuils simples au suivi sophistiqué.
• La surveillance continue via CloudWatch et l'analyse de l'historique de mise à l'échelle sont cruciales pour affiner les stratégies de mise à l'échelle.