AWS EC2 服务器弹性伸缩：基于 CPU 使用率创建伸缩组，实现资源动态调整

AWS EC2 服务器弹性伸缩：基于 CPU 使用率的伸缩组配置

1. 核心概念

• 弹性伸缩组 (Auto Scaling Group)：自动管理 EC2 实例集合，根据负载动态增减实例数量。
• 目标跟踪策略 (Target Tracking Scaling Policy)：基于指标（如 CPU 使用率）自动调整实例数量。
• CloudWatch 指标：监控 CPU 使用率，触发伸缩动作。

2. 配置步骤

(1) 创建启动模板 (Launch Template)

定义实例配置（AMI、实例类型、安全组等）：

aws ec2 create-launch-template \--launch-template-name MyTemplate \--version-description v1 \--launch-template-data '{"ImageId": "ami-0abcdef1234567890","InstanceType": "t3.micro","SecurityGroupIds": ["sg-0abcdef1234567890"]}'

(2) 创建伸缩组

设置最小/最大实例数，关联模板：

aws autoscaling create-auto-scaling-group \--auto-scaling-group-name MyScalingGroup \--min-size 2 \--max-size 10 \--desired-capacity 2 \--vpc-zone-identifier "subnet-0abcdef1,subnet-0abcdef2" \--launch-template "LaunchTemplateName=MyTemplate,Version=1"

(3) 配置 CPU 使用率策略

创建目标跟踪策略，目标 CPU 使用率设为 $70%$：

aws autoscaling put-scaling-policy \--policy-name CPU70-Policy \--auto-scaling-group-name MyScalingGroup \--policy-type TargetTrackingScaling \--target-tracking-configuration '{"PredefinedMetricSpecification": {"PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"},"TargetValue": 70.0}'

• 当平均 CPU 使用率 $> 70%$ 时自动扩容
• 当平均 CPU 使用率 $< 70%$ 时自动缩容

3. 关键算法逻辑

伸缩组通过以下公式计算所需实例数 $N$： $$ N = \frac{\text{当前总负载}}{\text{目标使用率} \times \text{单实例容量}} $$ 其中：

• 目标使用率 = $70%$
• 单实例容量 = 1 vCPU (以 t3.micro 为例)

4. 监控与优化

• CloudWatch 看板：监控 CPUUtilization 指标
• 冷却时间 (Cooldown)：建议设置 300 秒防止频繁波动
• 测试方法：
  1. 使用 stress 工具模拟高负载

  sudo amazon-linux-extras install -y epel
  sudo yum install -y stress
  stress --cpu 8 --timeout 600  # 启动 8 个 CPU 进程
  

  1. 观察自动新增实例

5. 成本优化建议

• 使用 Spot 实例降低 $40% \sim 90%$ 成本
• 设置不同时段伸缩策略（如夜间缩容）
• 启用预测性伸缩（Predictive Scaling）

注意事项：首次部署建议在非生产环境测试，确保伸缩策略不影响服务可用性。可通过修改 TargetValue 调整灵敏度（如 $60%$ 更激进，$80%$ 更保守）。