Eine öffentliche Werbung führt zu plötzlichen, unvorhersehbaren Verkehrsspitzen bei einer Anwendung, die in einer Auto Scaling-Gruppe läuft. Der Instance-Bootvorgang beinhaltet einen langwierigen Prozess, der maschinenspezifische Caches erstellt, wodurch der Start langsam ist. Die Auto Scaling-Gruppe muss in der Lage sein, Spitzen zu bewältigen, die eine Skalierung auf 100 Instances erfordern können. Welche Lösung stellt sicher, dass die Kapazität für diese Spitzen schnell verfügbar ist?

Ein Warm Pool ermöglicht es, Instances im Voraus zu starten und ihren Bootvorgang sowie die Cache-Erstellung abzuschließen. Diese vorab initialisierten Instances können dann schnell aus dem Warm Pool in den aktiven Dienst überführt werden, um plötzliche Verkehrsspitzen sofort zu bewältigen. Die Option, 100 Instances zu starten, Caches im Instance Store zu speichern und die Instances anzuhalten, ist nicht praktikabel, da Instance Stores flüchtig sind und Daten beim Stoppen der Instance verloren gehen würden. Das Erhöhen der Instance-Warm-up-Periode verzögert lediglich die Skalierung und löst das Problem langsamer Starts nicht. Predictive Scaling ist für vorhersehbare Lasten konzipiert und nicht für plötzliche, unvorhersehbare Spitzen geeignet.