Mise à l’échelle planifiée et prédictive

Les stratégies de mise à l’échelle dynamiques (suivi de cible et mise à l’échelle par paliers) sont réactives : elles interviennent après le franchissement d’un seuil de métrique. Pour les modèles de trafic connus et prévisibles, comme les pics pendant les heures ouvrées, les traitements par lots de fin de mois ou les ventes du Black Friday, la mise à l’échelle réactive est trop lente, car le lancement et le préchauffage des instances prennent plusieurs minutes. La mise à l’échelle planifiée et la mise à l’échelle prédictive répondent à ce problème en ajustant la capacité de manière proactive avant l’arrivée de la charge.

Une action de mise à l’échelle planifiée modifie la capacité minimale, maximale ou souhaitée de l’ASG à une date et une heure précises, ou selon une planification cron récurrente. Cette fonction est idéale lorsque vous savez exactement quand la charge va augmenter, par exemple pour préchauffer les instances avant un événement marketing prévu ou réduire la capacité pendant la nuit, lorsque le trafic est minimal, afin de diminuer les coûts. Les actions planifiées remplacent la capacité souhaitée actuelle à l’heure indiquée.

Les actions planifiées utilisent le format cron Unix : minute hour day-of-month month day-of-week. Toutes les heures sont exprimées en UTC. Parmi les modèles courants figurent 0 8 * * 1-5 (les matins des jours ouvrés à 08:00 UTC) pour augmenter la capacité, et 0 20 * * * (tous les soirs à 20:00 UTC) pour la réduire. Vous pouvez créer plusieurs actions planifiées sur le même ASG, par exemple une pour augmenter la capacité et une autre pour la réduire de nouveau chaque jour.

Les actions planifiées peuvent être ponctuelles (exécutées une seule fois à une heure de début précise) ou récurrentes (exécutées selon un calendrier cron). Une action ponctuelle convient parfaitement à un événement futur connu, comme le lancement d’un produit. Une action récurrente gère des schémas réguliers, comme les cycles de trafic quotidiens ou hebdomadaires. Vous pouvez également définir une heure de début et une heure de fin pour une action récurrente afin d’activer et de désactiver automatiquement un calendrier dans une plage de dates donnée.

Les actions planifiées et les politiques de mise à l’échelle dynamique peuvent coexister. Une action planifiée définit une nouvelle capacité de référence à l’heure prévue. Ensuite, les politiques dynamiques (suivi de cible ou mise à l’échelle par étapes) continuent d’ajuster la capacité dans les nouvelles limites minimale et maximale. Par exemple, une action planifiée du matin définit min=4 et desired=8 ; pendant la journée, le suivi de cible augmente la capacité jusqu’à 15 en cas de charge ; l’action planifiée du soir réinitialise ensuite min=2 et desired=2.

Predictive Scaling utilise l’apprentissage automatique pour analyser les schémas de charge historiques provenant des métriques CloudWatch et prévoir les besoins futurs en capacité. Il planifie de manière proactive les actions d’augmentation de capacité avant l’arrivée de la charge prévue, généralement 5 à 60 minutes à l’avance. La mise à l’échelle prédictive convient particulièrement aux charges de travail présentant des cycles de trafic quotidiens ou hebdomadaires répétitifs. Elle met continuellement à jour ses prévisions à mesure qu’elle recueille davantage de données.

Vous activez la mise à l’échelle prédictive en associant une politique PredictiveScaling à votre ASG. Vous indiquez la paire de métriques : une métrique de charge (ce qui déclenche la mise à l’échelle, comme le CPU ou le nombre de requêtes ALB) et une métrique de mise à l’échelle (ce que vous suivez sur chaque instance). AWS prévoit ensuite la métrique de charge et calcule le nombre d’instances nécessaires pour maintenir la métrique de mise à l’échelle à votre valeur cible.

Predictive Scaling propose deux modes : ForecastOnly génère des prévisions sans modifier réellement la capacité, ce qui est utile pour examiner les prévisions avant de s’engager dans une mise à l’échelle automatisée. ForecastAndScale génère des prévisions et applique automatiquement les changements de capacité. Commencez par ForecastOnly pendant quelques semaines afin de valider la précision, puis passez à ForecastAndScale. AWS exige au moins 24 heures de données de métriques avant de générer la première prévision.

Predictive Scaling déclenche à l’avance les actions d’augmentation de capacité, mais vous pouvez configurer un SchedulingBufferTime afin de préchauffer les instances encore plus tôt. Un SchedulingBufferTime de 5 minutes signifie que la capacité est ajoutée 5 minutes avant le moment où la prévision indique qu’elle sera nécessaire. Vous pouvez également définir un MaxCapacityBuffer pour permettre à l’ASG de dépasser d’un certain pourcentage le besoin prévu, offrant ainsi une marge de sécurité face aux inexactitudes des prévisions.

Pour les charges de travail variables mais prévisibles, l’approche recommandée consiste à combiner les deux : Predictive Scaling gère la charge cyclique attendue en positionnant la capacité à l’avance, tandis que le suivi de cible gère les pics inattendus qui dépassent les prévisions. Ensemble, ils offrent une couverture à la fois proactive et réactive. L’ASG applique de manière sûre la recommandation d’augmentation de capacité la plus prudente parmi les deux politiques.

Utilisez la mise à l’échelle planifiée lorsque les pics de trafic sont entièrement prévisibles et que vous en connaissez les horaires exacts (événements ou horaires professionnels). Utilisez Predictive Scaling lorsque les schémas se répètent, mais que leur horaire exact peut varier : l’apprentissage automatique apprend automatiquement le schéma. Utilisez le suivi de cible comme filet de sécurité dynamique actif en permanence pour les charges inattendues. Pour une charge complètement aléatoire, reposez-vous uniquement sur le suivi de cible ou la mise à l’échelle par étapes. L’examen SAA-C03 vous demande souvent de choisir l’approche la plus efficace sur le plan opérationnel, et la mise à l’échelle prédictive est la meilleure option pour les charges de travail cycliques récurrentes.

Vérifiez votre compréhension des notions AWS Solutions Architect (SAA-C03) abordées dans cette leçon.

Dans cette leçon, vous avez appris que la mise à l’échelle planifiée utilise des expressions cron pour modifier la capacité de l’ASG à des heures connues, ce qui est idéal pour les événements prévisibles ou les schémas récurrents liés aux horaires professionnels ; que Predictive Scaling utilise l’apprentissage automatique sur les données historiques de CloudWatch pour augmenter proactivement la capacité avant l’arrivée de la charge ; et que la combinaison de Predictive Scaling et du suivi de cible offre une couverture proactive et réactive, pour une stratégie de mise à l’échelle plus résiliente. Nous allons maintenant étudier Instance Refresh et les Lifecycle Hooks pour réaliser des déploiements contrôlés.