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 股东数据库 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。
5. 持续监控和调整
自动缩放并不是一个设置后就不用管的解决方案。自动扩展策略需要持续监控和调整，以适应应用程序行为、版本和用户需求的变化。根据提供商的不同，使用 AWS CloudWatch 或 Azure Monitor 等工具来记录自动扩展事件和性能数据，然后对其进行分析以改进未来的扩展决策。
结论
通过采用这些自动扩展实践，您不仅可以优化成本和资源，还可以提高应用程序的效率和对需求变化的响应能力。实施良好的自动扩展策略可确保系统自动适应流量波动，即使在要求严格的环境中也能确保一致的性能和不间断的用户体验。最终，这使您能够灵活可靠地扩展，从而在数字领域获得显著的竞争优势。