Bir SysOps mühendisi, bir şirketin Auto Scaling grubu içindeki EC2 örneklerinde çalışan web uygulamasının performans sorunlarını gideriyor. Gün içinde trafik artışları öngörülemeyen ve hızlı bir şekilde gerçekleşiyor. Auto Scaling grubu, ani yükselişler sırasında yeterince hızlı ölçeklenmiyor ve bu da kullanıcılar için yavaş yanıtlara neden oluyor. Şirket, hızlı ölçeklendirme sağlarken maliyetleri kontrol etmek istiyor; daha büyük trafik artışları, daha küçük artışlardan daha fazla kapasite artışına neden olmalı. Bu davranışı elde etmek için Auto Scaling grubu nasıl yapılandırılmalıdır?

Doğru cevap, bir adım ölçeklendirme politikası (step scaling policy) kullanmaktır, çünkü bu, belirli eşiklere ulaşıldığında farklı sayıda örnek ekleyerek veya kaldırarak ölçeklendirme davranışını ince ayar yapmanıza olanak tanır. Bu, öngörülemeyen ve hızlı trafik artışları sırasında daha büyük artışlar için daha fazla kapasite ekleyerek maliyetleri kontrol altında tutarken hızlı ölçeklendirme sağlar. Basit bir ölçeklendirme politikası, her tetiklendiğinde sabit bir örnek sayısı ekler veya kaldırır, bu da ani artışlar için yeterince duyarlı olmayabilir. Hedef izleme politikası (target tracking policy), belirli bir metrik hedefinin korunmasına odaklanır ve bu senaryoda istenen kademeli ölçeklendirme davranışını sağlamaz. Yaşam döngüsü kancaları (lifecycle hooks), ölçeklendirme olayları sırasında özel eylemler gerçekleştirmenize olanak tanır, ancak otomatik ölçeklendirme kararları almak için tasarlanmamıştır ve manuel müdahale gerektirir.