Bir şirket, Application Load Balancer arkasındaki EC2 örneklerinde tarayıcı tabanlı dahili bir uygulama çalıştırmaktadır. Örnekler, birden çok Erişilebilirlik Alanında bir Auto Scaling grubundadır. Grup, mesai saatleri içinde 20 örneğe kadar ölçeklenirken, gece boyunca 2 örneğe düşer. Çalışanlar, sabahın erken saatlerinde uygulamanın çok yavaş olduğunu, ancak sabah ortasına doğru iyi çalıştığını belirtiyorlar. Maliyetleri düşük tutarken şikayetleri gidermek için ölçeklendirme nasıl değiştirilmelidir?

Doğru cevap, daha düşük bir CPU eşiğinde tetiklenen bir hedef izleme eylemi uygulayarak ve bekleme süresini azaltarak ölçeklendirme sorununu çözmektir. Hedef izleme politikaları, belirtilen bir metriği (örneğin, CPU kullanımı) belirli bir hedef değerde tutmaya çalışarak otomatik olarak ölçeklenir. Daha düşük bir CPU eşiği belirlemek, örneklerin daha az yük altında bile ölçeklenmesini sağlayarak sabah yoğunluğundan önce daha fazla kapasite eklenmesine yardımcı olur. Bekleme süresini azaltmak, Auto Scaling grubunun ölçeklendirme olaylarına daha hızlı yanıt vermesini sağlar. Yanlış seçenekler: "Ofis açılmadan kısa bir süre önce desired capacity'yi 20'ye ayarlayan zamanlanmış bir eylem uygulayın": Bu, her gün belirli bir zamanda 20 örneğe ölçeklenmeyi garantiler ancak gerçek talebi karşılamayabilir ve gereksiz maliyetlere yol açabilir. "Daha düşük bir CPU eşiğinde tetiklenen bir step scaling eylemi uygulayın ve cooldown period'u azaltın": Adım ölçeklendirme, belirli eşiklere ulaşıldığında örnekleri artırır veya azaltır, ancak hedef izleme kadar dinamik ve optimize değildir. "Ofis açılmadan kısa bir süre önce minimum ve maksimum capacity'yi 20'ye ayarlayan zamanlanmış bir eylem uygulayın": Bu, minimum kapasiteyi gereksiz yere artırarak maliyetleri yükseltir ve esnekliği azaltır.