Une entreprise exécute une application web à trois niveaux dans un VPC, répartie sur plusieurs zones de disponibilité. Des instances Amazon EC2 dans un groupe Auto Scaling hébergent le niveau application. L'entreprise a besoin d'un plan de mise à l'échelle automatisé qui analyse les tendances historiques quotidiennes et hebdomadaires de la charge de travail de chaque ressource, et met à l'échelle les ressources de manière appropriée en fonction des changements d'utilisation prévus et en direct. Quelle stratégie de mise à l'échelle un architecte de solutions devrait-il recommander ?

L'activation de la mise à l'échelle prédictive est la meilleure solution car elle analyse les données historiques pour prévoir la charge future et met à l'échelle de manière proactive les ressources avant que la demande n'augmente. La mise à l'échelle dynamique avec suivi de cible complète cela en ajustant les ressources en temps réel pour maintenir une métrique spécifique (par exemple, l'utilisation du CPU) à un niveau cible. La mise à l'échelle par étapes est moins efficace pour les tendances complexes car elle réagit à des seuils fixes. Les actions planifiées sont utiles pour les événements connus mais ne gèrent pas les changements imprévus. Les politiques de mise à l'échelle simples avec une période de temporisation élevée peuvent entraîner une sur-approvisionnement ou un sous-approvisionnement, car elles ne sont pas assez réactives ou prédictives.