Een bedrijf runt een drielaagse webapplicatie in een VPC over meerdere Availability Zones. Amazon EC2-instances in een Auto Scaling-groep hosten de applicatielaag. Het bedrijf heeft een geautomatiseerd schaalplan nodig dat de dagelijkse en wekelijkse historische workloadtrends van elke resource analyseert en resources op de juiste manier schaalt op basis van zowel voorspelde als live wijzigingen in het gebruik. Welke schaalstrategie moet een solutions architect aanbevelen?

De juiste optie is om predictive scaling in te schakelen en dynamische schaling met target tracking te configureren. Predictive scaling analyseert historische gegevens om toekomstige vraag te voorspellen, waardoor Auto Scaling proactief resources kan schalen voordat de vraag toeneemt. Dit is essentieel voor het aanpakken van dagelijkse en wekelijkse historische workloadtrends. Target tracking zorgt ervoor dat de Auto Scaling-groep een gespecificeerde metrische waarde (bijvoorbeeld CPU-gebruik) op een bepaald doel handhaaft, wat effectief reageert op live wijzigingen in het gebruik. Dynamische schaling met step scaling reageert reactief op metrische drempels en is minder geschikt voor proactieve schaling op basis van voorspelde trends. Geplande schaalacties zijn effectief voor bekende, vaste patronen, maar missen de flexibiliteit om te reageren op onverwachte of live wijzigingen. Een eenvoudig schaalbeleid met een verhoogde cooldown-periode is te rudimentair en reageert niet adequaat op complexe workloadpatronen of voorspelde vraag.