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AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) · Lección

Auto Scaling y balanceo de carga

Haga que su backend basado en EC2 sea resiliente y elástico combinando Auto Scaling Groups con un Application Load Balancer para gestionar los cambios del tráfico.

Auto Scaling y balanceo de carga es una lección gratuita de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda), y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) incluye 4 lecciones en total.

Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.

From One Server to Many

One EC2 instance is a single point of failure. Backends run an Auto Scaling Group of instances behind a load balancer that spreads requests across them.

The Launch Template

An ASG needs a recipe for the instances it spins up. A launch template defines the AMI, instance type, and startup configuration.

Anatomy of an Auto Scaling Group

An Auto Scaling Group holds a minimum, desired, and maximum count. It keeps the desired number running and replaces unhealthy instances on its own.

Health Checks

The ASG runs health checks: when an instance fails, it terminates that one and launches a replacement, holding the fleet at the desired size.

Why a Load Balancer?

A load balancer gives clients one stable endpoint while spreading requests across healthy instances. The ALB works at HTTP and routes by path or host.

Listeners and Target Groups

Two ALB pieces: a listener watches a port (like 80) for connections, and a target group is the pool of instances it forwards to.

Connecting the ASG to the ALB

The ASG auto-registers its instances with the target group, so new instances start getting traffic and terminated ones are removed — no manual wiring.

Scaling Policies

A scaling policy adjusts the desired count by metric. Target tracking is simplest: hold average CPU near, say, 50% and AWS adds or removes instances to keep it.

A Python Scaling Simulation

This snippet models target tracking — comparing current CPU to the target to compute the new instance count.

current_cpu = 80
target_cpu = 50
current_count = 4

desired = round(current_count * current_cpu / target_cpu)
print('Scale to', desired, 'instances')

Multi-AZ for High Availability

Spread the ASG across multiple Availability Zones. If one AZ goes down, instances in the others keep serving and the ALB stops routing to the failed zone.

Cost and Cooldowns

Scaling out costs money, and rapid up-down thrashing wastes it. A cooldown pauses further scaling so the fleet stabilizes before reacting again.

Quick Check

A traffic spike hits your fleet — what does target tracking do, and how does the ALB keep responses flowing?

Recap: Elastic, Resilient Backends

Recap: launch templates define instances, Auto Scaling Groups self-heal around min/desired/max, and an ALB with target-tracking and multi-AZ adds elasticity and resilience.

Preguntas frecuentes

¿La lección «Auto Scaling y balanceo de carga» es gratis?

Sí — el texto completo de «Auto Scaling y balanceo de carga» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda), actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Auto Scaling y balanceo de carga»?

Haga que su backend basado en EC2 sea resiliente y elástico combinando Auto Scaling Groups con un Application Load Balancer para gestionar los cambios del tráfico. Practicas AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)?

No se requiere experiencia previa. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Auto Scaling y balanceo de carga»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)?

Sí. Cada lección de AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Introducción a AWS para backend
  2. Lanzamiento de su primera instancia EC2
  3. Conexión y gestión básica de EC2
  4. Auto Scaling y balanceo de carga
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