Um engenheiro de SysOps está solucionando problemas de desempenho para o aplicativo web de uma empresa que roda em instâncias EC2 dentro de um grupo do Auto Scaling. Picos de tráfego acontecem de forma imprevisível e rápida durante o dia. O grupo do Auto Scaling não está escalando horizontalmente rápido o suficiente durante picos acentuados, causando respostas lentas para os usuários. A empresa quer controlar custos enquanto garante um escalonamento rápido — picos de tráfego maiores devem causar aumentos de capacidade maiores do que picos menores. Como o grupo do Auto Scaling deve ser configurado para alcançar esse comportamento?

A política de escalonamento por etapas (step scaling) é a escolha correta porque permite definir diferentes ajustes de capacidade (número de instâncias) com base na magnitude da violação de uma métrica. Isso significa que picos de tráfego maiores (maior violação da métrica) podem disparar um aumento maior no número de instâncias, atendendo ao requisito de escalonamento rápido e proporcional. Uma política de escalonamento simples não oferece a granularidade necessária para ajustar a capacidade de forma diferente para picos de carga de tamanhos variados. Uma política de rastreamento de destino tenta manter uma métrica em um valor alvo, o que é bom para escalonamento suave, mas não é otimizado para aumentos de capacidade proporcionais à magnitude do pico. Confiar em lifecycle hooks e ajustes manuais não é uma solução automatizada nem escalável para picos imprevisíveis e rápidos.