Ein Unternehmen betreibt eine interne browserbasierte Anwendung auf EC2-Instances hinter einem Application Load Balancer. Die Instances befinden sich in einer Auto Scaling-Gruppe, die sich über mehrere Availability Zones erstreckt. Die Gruppe skaliert während der Arbeitszeit auf bis zu 20 Instances hoch und über Nacht auf 2 Instances herunter. Die Mitarbeiter berichten, dass die Anwendung zu Beginn des Tages sehr langsam ist, obwohl sie am Vormittag gut läuft. Wie sollte die Skalierung geändert werden, um die Beschwerden zu beheben und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten?

Die Implementierung einer Target Tracking-Aktion mit einem niedrigeren CPU-Schwellenwert ist die effektivste Lösung. Target Tracking passt die Kapazität proaktiv an, um die CPU-Auslastung auf dem gewünschten Zielwert zu halten, wodurch die Skalierung schneller erfolgt, bevor Benutzer Leistungsprobleme bemerken. Eine verkürzte Cooldown-Periode ermöglicht schnellere Skalierungsaktionen. Geplante Aktionen (Optionen 1 und 4) sind weniger dynamisch und könnten zu Über- oder Unterprovisionierung führen, wenn sich das tatsächliche Benutzeraufkommen ändert. Eine Step Scaling-Aktion (Option 2) reagiert zwar auf Schwellenwerte, ist aber weniger reaktiv und proaktiv als Target Tracking, da sie nur in diskreten Schritten skaliert und nicht kontinuierlich auf ein Ziel hinarbeitet.