Stratégies de mise à l’échelle : suivi de cible et mise à l’échelle par étapes

Une capacité souhaitée statique convient lorsque la charge est constante, mais le trafic réel fluctue. Les stratégies de mise à l’échelle permettent à un groupe Auto Scaling d’ajuster automatiquement la capacité souhaitée en fonction de métriques. AWS propose trois principaux types de stratégies dynamiques : Target Tracking, Step Scaling et Simple Scaling. Pour l’examen SAA-C03, il est particulièrement important de comprendre le suivi de cible et la mise à l’échelle par paliers.

La mise à l’échelle par suivi de cible fonctionne comme un thermostat : vous indiquez une métrique et une valeur cible, puis AWS calcule automatiquement le nombre d’instances à ajouter ou à supprimer pour maintenir la métrique à cette valeur. Par exemple, si vous ciblez une utilisation moyenne du CPU de 50 % et que l’utilisation atteint 80 %, ASG ajoute suffisamment d’instances pour ramener le CPU à 50 %. AWS gère pour vous les actions d’augmentation et de réduction de capacité.

Le suivi de cible prend en charge plusieurs métriques prédéfinies immédiatement : ASGAverageCPUUtilization, ASGAverageNetworkIn, ASGAverageNetworkOut et la métrique spécifique à l’ALB ALBRequestCountPerTarget. Pour les indicateurs clés propres à l’application (profondeur d’une file d’attente, connexions actives, métriques métier personnalisées), vous pouvez fournir une métrique CloudWatch personnalisée. Les métriques personnalisées vous offrent un contrôle beaucoup plus précis sur les éléments qui déterminent vos décisions de mise à l’échelle.

Après un événement d’augmentation de capacité, l’ASG attend une période de stabilisation (300 secondes par défaut) avant d’évaluer une nouvelle augmentation. Les instances nouvellement lancées ont ainsi le temps de commencer à traiter le trafic, afin que la métrique puisse se stabiliser. De même, une période de stabilisation après une réduction de capacité empêche une terminaison prématurée immédiatement après l’ajout de capacité. Pour le suivi de cible, AWS recommande également d’utiliser une période de préchauffage afin que les nouvelles instances ne faussent pas la métrique avant leur initialisation complète.

La mise à l’échelle par paliers réagit aux alarmes CloudWatch en ajoutant ou en supprimant un nombre précis d’instances selon l’écart entre la métrique et un seuil. Vous définissez plusieurs ajustements par paliers ; chaque palier couvre une plage de métrique et indique une modification de capacité. Par exemple : si le CPU est compris entre 60 et 70 %, ajoutez 1 instance ; s’il est compris entre 70 et 90 %, ajoutez 3 instances ; s’il dépasse 90 %, ajoutez 5 instances. Vous obtenez ainsi des réponses progressives et proportionnelles aux différents niveaux de charge.

La mise à l’échelle par paliers nécessite une alarme CloudWatch préexistante. L’alarme surveille une métrique et passe à l’état ALARM lorsqu’un seuil est franchi. La stratégie de mise à l’échelle utilise ensuite les ajustements par paliers en fonction de la valeur de la métrique par rapport au seuil de l’alarme. Vous pouvez configurer le type d’ajustement : ChangeInCapacity (ajouter N), ExactCapacity (définir à N) ou PercentChangeInCapacity (mettre à l’échelle de N %).

Chaque ajustement par paliers possède un MetricIntervalLowerBound et, facultativement, un MetricIntervalUpperBound. Les limites sont relatives au seuil de l’alarme. Si le seuil de l’alarme est un CPU à 60 % : LowerBound=0, UpperBound=10 se déclenche lorsque le CPU est compris entre 60 et 70 % ; LowerBound=10, UpperBound=null se déclenche lorsque le CPU dépasse 70 %. Cette approche par couches garantit que les fortes pointes de trafic entraînent immédiatement un ajout important de capacité, au lieu d’attendre plusieurs cycles d’alarme.

La mise à l’échelle simple est le prédécesseur de la mise à l’échelle par paliers. Comme cette dernière, elle nécessite une alarme CloudWatch, mais lorsqu’elle se déclenche, elle ajoute ou supprime un nombre fixe d’instances, puis attend l’expiration de toute la période de stabilisation avant de procéder à une nouvelle évaluation. Elle est donc lente lorsque la charge évolue rapidement. La mise à l’échelle par paliers est privilégiée, car elle peut continuer à se déclencher lorsque la situation s’aggrave sans attendre la fin de la période de stabilisation, et ses réponses sont proportionnelles.

Vous pouvez parfois vouloir empêcher la terminaison de certaines instances lors d’une réduction de capacité, par exemple une instance exécutant un traitement par lots de longue durée. Vous pouvez activer la protection d’instance contre la réduction de capacité sur des instances individuelles via la console ou la CLI. Lorsque l’ASG sélectionne les candidates à la terminaison, il ignore les instances protégées. Pensez à supprimer la protection une fois le traitement terminé ; sinon, l’ASG risque de ne plus pouvoir réduire sa capacité si toutes les instances sont protégées.

Vous pouvez associer plusieurs stratégies de mise à l’échelle à un même ASG. Lorsqu’une stratégie de suivi de cible et une stratégie de mise à l’échelle par paliers sont toutes deux présentes, l’ASG utilise la stratégie qui recommande l’action d’augmentation de capacité la plus importante (la plus prudente). Pour la réduction de capacité, la stratégie qui recommande de supprimer le moins d’instances l’emporte. Cela empêche le système d’osciller entre un surdimensionnement et un sous-dimensionnement. Un modèle courant consiste à utiliser une stratégie de suivi de cible en régime normal et une stratégie par paliers pour protéger contre les pics d’urgence.

Pour la plupart des applications Web, commencez par le suivi de cible fondé sur le CPU ou le nombre de requêtes par cible : la configuration est minimale et AWS effectue les calculs. Utilisez la mise à l’échelle par paliers lorsque vous avez besoin de réponses progressives et proportionnelles aux différentes intensités de charge. Définissez toujours une capacité minimale suffisamment élevée pour gérer le trafic de référence sans dépendre d’une augmentation de capacité, car la mise à l’échelle prend du temps. Surveillez les métriques CloudWatch GroupDesiredCapacity et GroupInServiceInstances pour vérifier que vos stratégies fonctionnent comme prévu.

Évaluez votre compréhension des concepts AWS Solutions Architect (SAA-C03) abordés dans cette leçon.

Dans cette leçon, vous avez appris que la mise à l’échelle par suivi de cible calcule et applique automatiquement les actions d’augmentation ou de réduction de capacité pour maintenir une métrique à une valeur souhaitée (comme un CPU à 50 %) ; que la mise à l’échelle par paliers déclenche des réponses proportionnellement plus importantes lorsqu’une métrique franchit des seuils supérieurs, au moyen d’ajustements fondés sur des alarmes CloudWatch ; et que la combinaison de stratégies sur un même ASG est sûre : ASG utilise la recommandation d’augmentation de capacité la plus prudente et la recommandation de réduction la moins agressive. Nous allons maintenant étudier la mise à l’échelle planifiée et prédictive pour les modèles de trafic connus.