All Products
Search
Document Center

Auto Scaling:伸缩组概述

Last Updated:Jul 11, 2026

Grup penskalaan mengelola instans yang memiliki kebutuhan aplikasi dan tipe instans yang sama. Fitur ini memungkinkan Anda melakukan skala keluar kluster secara cepat serta menyesuaikan jumlah instans secara dinamis berdasarkan permintaan bisnis, sehingga membantu mengurangi biaya.

Mengapa menggunakan grup penskalaan

  • Lakukan skala keluar cepat untuk ketersediaan tinggi

    Lakukan skala keluar kluster layanan Anda secara cepat dengan menambahkan instans guna meningkatkan kapasitas dan menangani traffic.

  • Kelola biaya

    Karena traffic tidak selalu berada di puncaknya, Auto Scaling menyelaraskan resource dengan permintaan aktual dan menghapus instans yang tidak diperlukan, sehingga mengurangi biaya.

Solusi penskalaan

Solusi 1: Mempertahankan jumlah instans tetap

  • Kasus penggunaan: Mempertahankan ketersediaan tinggi untuk kluster yang tidak memerlukan penskalaan.

  • Cara kerja: Aktifkan instance health check dan konfigurasikan Expected Number of Instances untuk grup penskalaan.

    Ketika instance health check diaktifkan, grup penskalaan secara otomatis menghapus instans yang tidak sehat. Jika jumlah instans turun di bawah jumlah yang diharapkan, Auto Scaling memicu skala keluar untuk mempertahankan jumlah instans sehat yang tetap.

  • Contoh

    Jika Anda ingin mempertahankan kluster dengan 10 instans layanan sehat, atur Expected Number of Instances menjadi 10. Grup penskalaan akan secara otomatis memicu aktivitas penskalaan untuk mempertahankan 10 instans sehat.

Solusi 2: Penskalaan terjadwal

  • Kasus penggunaan: Menangani perubahan beban kerja bisnis yang dapat diprediksi dan berulang.

  • Cara kerja: Buat Scheduled Tasks untuk grup penskalaan guna mengotomatiskan peristiwa skala keluar dan skala-masuk.

    Tugas terjadwal memicu skala keluar saat permintaan resource tinggi dan skala-masuk saat permintaan rendah. Untuk panduan lengkap, lihat Lakukan penskalaan instans ECS sesuai jadwal.

  • Contoh

    Misalnya, jika traffic meningkat pukul 19.00 dan menurun pukul 01.00 setiap hari, Anda dapat membuat dua tugas terjadwal.

    • Menangani lonjakan traffic: Atur tugas skala keluar terjadwal pukul 19.00. Setiap hari pukul 19.00, tugas tersebut menambahkan instans untuk meningkatkan kapasitas kluster.

    • Menangani penurunan traffic: Atur tugas skala-masuk terjadwal pukul 01.00. Setiap hari pukul 01.00, tugas tersebut menghapus instans untuk meningkatkan pemanfaatan resource dan mengurangi biaya.

Solusi 3: Penskalaan berbasis ambang batas (penggunaan CPU, memori, dll.)

  • Kasus penggunaan: Merespons perubahan beban kerja mendadak dan tidak terduga dengan memicu penskalaan saat metrik resource melewati ambang batas yang ditentukan.

  • Cara kerja

    Tugas berbasis peristiwa

    Anda dapat mengatur Event-triggered Tasks untuk grup penskalaan Anda. Saat metrik resource melewati ambang batas yang ditentukan, alarm akan memicu aktivitas penskalaan.

    Tambah atau hapus jumlah instans tetap

    Anda dapat mengatur Event-triggered Tasks dan menentukan Simple Scaling Rule untuk dieksekusi saat alarm dipicu. Aturan ini melakukan skala keluar atau skala-masuk grup Anda sebagai respons terhadap peristiwa tersebut.

    Efek

    Aturan penskalaan sederhana menambah atau menghapus jumlah instans tertentu atau mengatur jumlah total instans ke nilai tertentu.

    • Saat penggunaan CPU rata-rata kluster melebihi 80%, tambahkan N instans.

    • Saat penggunaan CPU rata-rata kluster turun di bawah 70%, hapus N instans.

    Untuk panduan lengkap, lihat Lakukan penskalaan instans ECS berdasarkan beban kerja.

    Tambah atau hapus instans secara bertahap berdasarkan tingkat penggunaan

    Anda dapat membuat Step Scaling Rule dan Event-triggered Tasks yang terkait. Saat alarm dipicu, sistem melakukan skala keluar atau skala-masuk berdasarkan tingkat penggunaan yang telah ditentukan sebelumnya.

    Penting

    Grup penskalaan untuk Elastic Container Instance tidak mendukung Step Scaling Rule.

    Efek

    Saat tugas berbasis peristiwa dipicu, grup penskalaan melakukan skala-masuk atau skala keluar berdasarkan tingkat penggunaan CPU rata-rata kluster.

    • Jika penggunaan CPU rata-rata berada di antara 60% dan 70%, hapus 1 instans.

    • Jika penggunaan CPU rata-rata berada di antara 30% dan 60%, hapus 3 instans.

    • Jika penggunaan CPU rata-rata di bawah 30%, hapus 5 instans.

    Aturan pelacakan target

    Anda dapat membuat Target Tracking Scaling Rule untuk menjaga metrik resource grup penskalaan Anda pada atau mendekati nilai target.

    Contoh

    Untuk grup penskalaan ECS, Anda dapat membuat aturan penskalaan pelacakan target yang menetapkan target penggunaan CPU rata-rata sebesar 80%. Auto Scaling akan secara otomatis menambah atau menghapus instans agar penggunaan CPU rata-rata grup tetap pada atau mendekati 80%.

  • Membandingkan kedua metode

    • Tugas berbasis peristiwa menawarkan fleksibilitas dan kustomisasi yang lebih besar. Anda dapat mengontrol secara tepat berapa banyak instans yang ditambah atau dihapus saat alarm dipicu, serta menentukan respons penskalaan berbeda untuk berbagai tingkat penggunaan resource.

    • Aturan penskalaan pelacakan target lebih mudah dikonfigurasi. Anda hanya perlu menentukan nilai target untuk suatu metrik, dan Auto Scaling akan menangani sisanya.

Solusi 4: Penskalaan kustom (penskalaan manual)

Jika solusi-solusi ini tidak memenuhi kebutuhan Anda, Anda dapat membuat solusi penskalaan kustom.

Anda dapat memicu aktivitas penskalaan dengan mengeksekusi aturan penskalaan secara manual atau dengan mengubah jumlah instans dalam grup penskalaan. Untuk panduan lengkap, lihat Lakukan penskalaan instans ECS secara manual dengan satu klik.

Catatan

Penskalaan manual mendukung panggilan API. Anda dapat menulis program sendiri untuk memanggil API dan membangun solusi penskalaan kustom yang disesuaikan dengan bisnis Anda.

Solusi 5: Penskalaan prediktif

Grup penskalaan dapat memperkirakan permintaan resource di masa depan dan melakukan penskalaan secara otomatis.

Konfigurasikan aturan prediksi dan jalankan dalam mode hanya-prakiraan untuk menilai akurasi. Jika prakiraan memenuhi kebutuhan Anda, aktifkan Predict and Scale. Aturan prediksi tersebut kemudian secara otomatis membuat tugas terjadwal berdasarkan prakiraan untuk melakukan penskalaan grup. Untuk detailnya, lihat Lihat efek aturan penskalaan prediktif.

Catatan penggunaan

Sebelum menggunakan grup penskalaan, pastikan aplikasi Anda mendukung skala keluar.

Pertimbangkan apakah penambahan instans memengaruhi operasi bisnis kluster Anda.

  • Konsistensi data

    Jika database dijalankan pada instans yang diskalakan, skala keluar dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data. Untuk menghindarinya, deploy database Anda secara independen sehingga semua instans berbagi satu database yang sama, sehingga layanan Anda menjadi tanpa status.

  • Keamanan data

    Instans dalam grup penskalaan dibuat dan dilepas secara otomatis. Backup data apa pun yang disimpan pada instans tersebut untuk memastikan keamanannya.

Menggunakan grup penskalaan

Mulai

Kasus penggunaan lanjutan

Penerapan aplikasi

  • Gunakan gambar dengan perangkat lunak yang telah dikemas untuk penyebaran otomatis

    • Grup penskalaan ECS.

      Buat custom image yang mencakup paket aplikasi Anda, lalu atur gambar ini sebagai sumber dalam konfigurasi instans.

    • Grup penskalaan untuk Elastic Container Instance.

      Buat Docker image untuk aplikasi Anda, lalu atur gambar ini sebagai sumber dalam konfigurasi instans.

  • Jalankan skrip penyebaran secara otomatis saat instans dimulai

Pembaruan bergulir

Anda dapat menggunakan fitur Rolling Update untuk memperbarui gambar instans dalam grup penskalaan atau menjalankan skrip pada beberapa instans secara batch. Untuk detailnya, lihat Rolling Update.

Asosiasikan database cloud

Anda dapat menetapkan security group yang sama ke grup penskalaan atau secara otomatis menambahkan instans baru ke Daftar putih alamat IP database cloud. Hal ini memastikan bahwa instans baru dapat mengakses database.

Referensi

Asosiasikan load balancer

Jika kluster instans dalam grup penskalaan Anda menggunakan load balancer sebagai titik akses, Anda dapat mengasosiasikan load balancer tersebut dengan grup penskalaan. Setelah diasosiasikan, instans baru secara otomatis ditambahkan ke backend server group dari load balancer.

Referensi

Operasi kustom

Anda dapat menggunakan lifecycle hook untuk melakukan operasi kustom, seperti memasang sistem file NAS, mengikat EIP, atau menjalankan skrip kustom, sebelum instans ditambahkan ke atau dihapus dari grup penskalaan.

Referensi

Rancang kebijakan skala-masuk

Saat beban kerja bisnis menurun, grup penskalaan memicu aktivitas skala-masuk berdasarkan kebijakan Anda untuk mengurangi resource dan mencegah pemborosan. Anda mungkin perlu mengontrol frekuensi, melakukan skala-masuk yang graceful, atau memilih instans mana yang akan dihapus.

Referensi

Optimalkan biaya resource

Setelah mengatur grup penskalaan, Anda dapat lebih mengurangi biaya dengan memasukkan spot instans dan menggunakan kebijakan optimasi biaya.

Referensi

Pemulihan bencana dan ketersediaan

Aktivitas skala keluar mungkin gagal karena persediaan instans yang tidak mencukupi di zona ketersediaan tertentu. Anda dapat mengurangi risiko ini dengan mengonfigurasi beberapa zona ketersediaan dan tipe instans. Anda juga dapat menerapkan Balanced Distribution Policy untuk pemulihan bencana multi-zona.

Referensi

Lakukan penskalaan node Kubernetes

Gunakan Kubernetes untuk menerapkan skalabilitas elastis pada node.

Referensi