Auto Scaling | Amazon Web Services ブログ

予測スケーリングを用いて Amazon ECS のコンピューティングリソースを最適化する

Amazon ECS は、新しいスケーリングポリシーである「予測スケーリング」をリリースしました。このポリシーでは、高度な機械学習アルゴリズムを用いて需要の急増を予測し、前もってタスク数を増加させることで、アプリケーションの可用性と応答性を向上させます。また、過剰なプロビジョニングを削減することで、コスト削減を実現します。この記事では、予測スケーリングの概要を説明し、この機能が役立つ場面や設定手順について解説します。

さまざまな AWS ネイティブサービスを使用して Amazon ECS をスケーリングしよう！

AWS では、Amazon ECS サービスをオートスケーリングするための複数の機能を利用できます。適切なオプションを選択することで、アプリケーション全体の信頼性が向上し、運用コストと複雑さが軽減され、エンドユーザエクスペリエンスが向上します。この投稿では、まず AWS Application Auto Scaling について学び、これを使って Amazon ECS サービスのオートスケーリングを設定する方法を説明します。次に、アプリケーションオートスケーリングに使用できる Amazon ECS Service Connect と AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) についても説明します。

AWS Wavelengthを活用した動的な5G エッジディスカバリアーキテクチャー

AWS Hybrid Cloud and Edge Computing サービスの導入は開発者に対してコンピュ […]

カスタムメトリクスに基づいた Application Auto Scaling による Amazon ECS サービスのオートスケール

Application Auto Scaling は、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービス、Amazon DynamoDB テーブル、AWS Lambda のプロビジョニングされた同時実行などのスケーラブルな AWS サービスに向けた、リソースを自動的にスケーリングするソリューションを必要とする開発者やシステム管理者向けのウェブサービスです。Application Auto Scaling では、Amazon CloudWatch のカスタムメトリクスに基づくスケーリングポリシーを使用して、このようなリソースをスケーリングできるようになりました。これらのメトリクスは、メトリクスの数学式に照らして評価されます。この記事では、この機能がどのように機能するかを、サンプルシナリオを使ってデモします。このシナリオでは、サービスが処理する HTTP リクエストの平均レートに基づいて、Amazon ECS サービスをスケーリングします。