Una aplicación se ejecuta en instancias de Amazon EC2 en varias zonas de disponibilidad en un grupo de Auto Scaling detrás de un Application Load Balancer. La aplicación funciona mejor cuando la utilización de la CPU de EC2 está cerca del 40%. ¿Qué debe hacer un arquitecto de soluciones para mantener este rendimiento en todas las instancias del grupo?

Una política de seguimiento de destino (Target Tracking Scaling Policy) es la opción más adecuada porque permite a Auto Scaling ajustar la capacidad del grupo para mantener una métrica específica (en este caso, la utilización de la CPU al 40%) en un valor deseado. Auto Scaling monitorea continuamente la métrica y escala automáticamente hacia arriba o hacia abajo para mantener el objetivo. Una política de escalado simple (Simple Scaling Policy) no es ideal porque reacciona a los umbrales de alarma con un ajuste de escalado fijo, lo que puede llevar a un escalado excesivo o insuficiente. Una función de AWS Lambda podría usarse, pero requeriría una lógica personalizada y un mantenimiento adicional, lo cual es más complejo que la solución nativa de seguimiento de destino. Las acciones de escalado programadas (Scheduled Scaling Actions) son para cambios de capacidad predecibles basados en el tiempo, no para mantener una métrica de rendimiento específica.