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

Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme

Değişen trafiği yönetmek için EC2 tabanlı arka ucunuzu Auto Scaling Groups ile Application Load Balancer’ı birleştirerek dayanıklı ve esnek hâle getirin.

4. ders / 413 adım

Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme, CoddyKit'te ücretsiz bir AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

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.

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar
12
Dersler
48

Sıkça Sorulan Sorular

“Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme” dersinde ne öğreneceğim?

Değişen trafiği yönetmek için EC2 tabanlı arka ucunuzu Auto Scaling Groups ile Application Load Balancer’ı birleştirerek dayanıklı ve esnek hâle getirin. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda), başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Arka Uç için AWS'ye Giriş
  2. İlk EC2 Örneğinizi Başlatma
  3. Bağlanma ve Temel EC2 Yönetimi
  4. Otomatik Ölçeklendirme ve Yük Dengeleme
← AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) Sayfasına Dön