Escalabilidade programada e preditiva

As políticas de escalabilidade dinâmica (acompanhamento de destino e escalabilidade por etapas) são reativas: respondem depois que um limite de métrica já foi ultrapassado. Para padrões de tráfego conhecidos e previsíveis, como picos durante o horário comercial, processamentos em lote no fim do mês ou vendas da Black Friday, a escalabilidade reativa é lenta demais, pois as instâncias levam minutos para ser iniciadas e aquecidas. A escalabilidade programada e a escalabilidade preditiva resolvem esse problema ajustando proativamente a capacidade antes da chegada da carga.

Uma ação de escalabilidade programada altera a capacidade mínima, máxima ou desejada do ASG em uma data e hora específicas, ou de acordo com uma programação cron recorrente. Isso é ideal quando você sabe exatamente quando a carga aumentará, por exemplo, para aquecer a capacidade antes de um evento de marketing planejado ou reduzir a capacidade durante a noite, quando o tráfego é mínimo, para economizar custos. As ações programadas substituem a capacidade desejada atual no horário especificado.

As ações programadas usam o formato cron do Unix: minute hour day-of-month month day-of-week. Todos os horários estão em UTC. Padrões comuns incluem 0 8 * * 1-5 (manhãs de dias úteis às 08:00 UTC) para aumentar a escala e 0 20 * * * (todas as noites às 20:00 UTC) para reduzir a escala. Você pode criar várias ações programadas no mesmo ASG, por exemplo, uma para aumentar a escala e outra para reduzi-la novamente todos os dias.

As ações programadas podem ser únicas (executadas uma vez em um horário de início específico) ou recorrentes (executadas de acordo com uma programação cron). Uma ação única é ideal para um evento futuro conhecido, como o lançamento de um produto. Uma ação recorrente gerencia padrões regulares, como ciclos diários ou semanais de tráfego. Você também pode definir um horário de início e um horário de término em uma ação recorrente para ativar e desativar automaticamente uma programação dentro de um intervalo de datas.

As ações programadas e as políticas de escalabilidade dinâmica podem coexistir. Uma ação programada define uma nova capacidade de referência no horário programado. Depois disso, as políticas dinâmicas (rastreamento de destino ou escalabilidade por etapas) continuam ajustando a capacidade dentro dos limites mínimo e máximo atualizados. Por exemplo: uma ação programada para a manhã define min=4, desired=8; durante o dia, o rastreamento de destino aumenta a escala para 15 sob carga; à noite, a ação programada redefine min=2, desired=2.

Predictive Scaling usa aprendizado de máquina para analisar padrões históricos de carga provenientes das métricas do CloudWatch e prever as necessidades futuras de capacidade. Ele programa proativamente ações de aumento de escala antes da chegada da carga prevista — normalmente com 5 a 60 minutos de antecedência. A escalabilidade preditiva é mais adequada para cargas de trabalho com ciclos de tráfego diários ou semanais recorrentes. A previsão é atualizada continuamente à medida que mais dados são coletados.

Você ativa a escalabilidade preditiva associando uma política PredictiveScaling ao seu ASG. Você especifica o par de métricas: uma métrica de carga (o que impulsiona a escalabilidade, como CPU ou a contagem de solicitações do ALB) e uma métrica de escalabilidade (o que você monitora em cada instância). Em seguida, AWS prevê a métrica de carga e calcula o número de instâncias necessário para manter a métrica de escalabilidade no seu valor de destino.

Predictive Scaling tem dois modos: ForecastOnly gera previsões sem alterar a capacidade — útil para revisar as previsões antes de ativar a escalabilidade automatizada. ForecastAndScale gera previsões e aplica automaticamente alterações de capacidade. Comece com ForecastOnly por algumas semanas para validar a precisão e, depois, mude para ForecastAndScale. AWS exige pelo menos 24 horas de dados de métricas antes de gerar a primeira previsão.

A escalabilidade preditiva executa ações de aumento de escala antecipadamente, mas você pode configurar um SchedulingBufferTime para preparar as instâncias ainda mais cedo. Um SchedulingBufferTime de 5 minutos significa que a capacidade será adicionada 5 minutos antes do momento em que a previsão indicar que ela será necessária. Você também pode definir um MaxCapacityBuffer para permitir que o ASG aumente a escala além da necessidade prevista por uma determinada porcentagem, fornecendo uma margem de segurança contra imprecisões da previsão.

O padrão recomendado para cargas de trabalho variáveis, mas previsíveis, é combinar ambos: a Predictive Scaling gerencia a carga cíclica esperada, posicionando a capacidade antecipadamente, enquanto a Target Tracking Scaling gerencia picos inesperados que excedem a previsão. Juntas, elas fornecem cobertura proativa e reativa. O ASG aplica com segurança a recomendação de aumento de escala mais conservadora entre as duas políticas.

Use a Scheduled Scaling quando os picos de tráfego forem totalmente previsíveis e você souber os horários exatos (padrões orientados por eventos ou pelo horário comercial). Use a Predictive Scaling quando os padrões se repetirem, mas o horário exato puder variar — o aprendizado de máquina aprende o padrão automaticamente. Use o Target Tracking como uma rede de segurança dinâmica sempre ativa para cargas inesperadas. Para cargas completamente aleatórias, use apenas o rastreamento de destino ou a escalabilidade por etapas. O exame SAA-C03 frequentemente pede que você escolha a abordagem operacionalmente mais eficiente, e a escalabilidade preditiva é a melhor opção para cargas de trabalho cíclicas recorrentes.

Teste sua compreensão dos conceitos do AWS Solutions Architect (SAA-C03) apresentados nesta lição.

Nesta lição, você aprendeu que a Scheduled Scaling usa expressões cron para alterar a capacidade do ASG em horários conhecidos, sendo ideal para eventos previsíveis ou padrões recorrentes do horário comercial; a Predictive Scaling usa aprendizado de máquina sobre dados históricos do CloudWatch para aumentar a escala proativamente antes da chegada da carga; e a combinação de Predictive + Target Tracking fornece cobertura proativa e reativa para uma estratégia de escalabilidade mais resiliente. A seguir, exploraremos o Instance Refresh e os Lifecycle Hooks para implantações controladas.