Een applicatie draait op Amazon EC2-instances in meerdere Availability Zones in een Auto Scaling-groep achter een Application Load Balancer. De applicatie presteert het beste wanneer het CPU-gebruik van de EC2-instances rond de 40% ligt. Wat moet een solutions architect doen om deze prestatie te handhaven voor alle instances in de groep?

Een target tracking policy is de meest geschikte methode omdat het de Auto Scaling-groep dynamisch aanpast om een specifiek metrisch doel te handhaven, in dit geval 40% CPU-gebruik. Dit zorgt voor optimale prestaties en kostenbeheersing door automatisch instances toe te voegen of te verwijderen wanneer de CPU-belasting afwijkt van het doel. Een eenvoudig schaalbeleid (simple scaling policy) reageert op drempels, maar past niet automatisch aan om een specifiek doel te behouden. Een AWS Lambda-functie zou over-engineering zijn voor deze taak, die standaard door Auto Scaling kan worden afgehandeld. Geplande schaalacties (scheduled scaling actions) zijn nuttig voor voorspelbare verkeerspatronen, maar reageren niet op onverwachte schommelingen in CPU-gebruik.