Auto Scalingを用いたダイナミックなスケール戦略

AWS Auto Scalingは、アプリケーションの負荷に応じてインスタンスやリソースを自動でスケール調整する機能 です。本記事では、Auto Scalingの基本概念、実装方法、最適なスケール戦略について解説します。

1. AWS Auto Scalingとは？

AWS Auto Scalingは、負荷状況に応じてEC2インスタンスやECSタスクなどのAWSリソースの数を自動で増減させるサービス です。

Auto Scalingの主な特徴

✅ スケーリングを自動化し、コスト最適化を実現

✅ 急激な負荷の変化に対応し、システムの安定性を確保

✅ スケールイン（縮小）・スケールアウト（拡張）を柔軟に制御

✅ EC2、ECS、DynamoDB、RDSなど幅広いAWSサービスに対応

主なユースケース

Webアプリのアクセス負荷に応じたEC2のスケール
コンテナ環境（ECS, EKS）のタスク数を動的に調整
DynamoDBのスループットキャパシティを自動管理
RDSのリードレプリカ数を調整し、データベース負荷を分散

2. Auto Scalingの基本構成

AWS Auto Scalingは、以下の3つのコンポーネントで構成されます。

1. Auto Scaling Group（ASG）

EC2インスタンスを管理し、スケーリングを自動化する単位
最小・最大・希望インスタンス数を設定可能
EC2インスタンスが異常終了した場合、自動で置き換え

2. スケーリングポリシー（Scaling Policy）

負荷に応じてインスタンス数を増減させるルールを設定
CPU使用率、メモリ使用率、リクエスト数などの指標を元にスケール調整

3. スケール対象のAWSリソース

サービス	スケーリングの目的
EC2 Auto Scaling	WebサーバーやAPIサーバーの負荷分散
ECS Auto Scaling	コンテナのタスク数を自動調整
DynamoDB Auto Scaling	読み書きスループットを動的に調整
RDS Auto Scaling	リードレプリカの数を調整

3. Auto Scalingの設定手順

1. EC2 Auto Scaling Groupの作成（AWSマネジメントコンソール）

AWSコンソールで「EC2」→「Auto Scaling グループ」を開く
「Auto Scaling グループの作成」をクリック
起動テンプレートを選択（または作成）
最小・最大・希望インスタンス数を設定
スケーリングポリシーを選択（ターゲット追跡、ステップスケーリングなど）
ロードバランサー（ALB）との統合を設定（任意）
確認して作成

2. EC2 Auto Scalingの設定（AWS CLI）

aws autoscaling create-auto-scaling-group \\
  --auto-scaling-group-name MyAutoScalingGroup \\
  --launch-template "LaunchTemplateName=MyTemplate,Version=1" \\
  --min-size 2 --max-size 10 --desired-capacity 3 \\
  --availability-zones us-east-1a us-east-1b

3. スケーリングポリシーの設定（CPU使用率ベースのスケールアウト）

aws autoscaling put-scaling-policy \\
  --auto-scaling-group-name MyAutoScalingGroup \\
  --policy-name ScaleOutPolicy \\
  --adjustment-type ChangeInCapacity \\
  --scaling-adjustment 1 \\
  --cooldown 300

4. Auto Scalingの最適なスケール戦略

1. 動的スケーリング（Dynamic Scaling）

CloudWatchのメトリクスを基に自動スケール
例：CPU使用率が80%を超えたらインスタンスを追加

aws cloudwatch put-metric-alarm \\
  --alarm-name HighCPUUsage \\
  --metric-name CPUUtilization \\
  --namespace AWS/EC2 \\
  --statistic Average \\
  --period 60 \\
  --threshold 80 \\
  --comparison-operator GreaterThanThreshold \\
  --dimensions Name=AutoScalingGroupName,Value=MyAutoScalingGroup \\
  --evaluation-periods 2 \\
  --alarm-actions arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:MyAlarmTopic

2. スケジュールベースのスケーリング（Scheduled Scaling）

時間帯や曜日に応じてスケール調整
例：ピークタイムにEC2インスタンスを増加、夜間は縮小

aws autoscaling put-scheduled-update-group-action \\
  --auto-scaling-group-name MyAutoScalingGroup \\
  --scheduled-action-name ScaleUpAtDaytime \\
  --start-time "2024-07-01T09:00:00Z" \\
  --desired-capacity 5

3. 予測スケーリング（Predictive Scaling）

機械学習を活用し、過去のトラフィックデータからスケールを予測
AWS Auto Scalingの「予測スケーリング」機能を活用

aws autoscaling start-predictive-scaling \\
  --auto-scaling-group-name MyAutoScalingGroup

5. Auto Scalingのベストプラクティス

✅ ターゲット追跡スケーリングを活用し、最適なリソース管理を実現

✅ スケジュールベースと動的スケーリングを組み合わせ、リソース効率を最大化

✅ 適切なクールダウン期間を設定し、不要なスケールイベントを防ぐ

✅ CloudWatchメトリクスを監視し、異常値を即座に検知

✅ ロードバランサー（ALB）と統合し、トラフィック分散を最適化

6. まとめ

AWS Auto Scalingを活用することで、システムの安定性を維持しながら、コストを最適化し、アプリケーションのパフォーマンスを向上 させることができます。

✅ 動的スケーリングで負荷に応じたスケール調整を自動化

✅ スケジュールベースのスケーリングを設定し、リソース利用を最適化

✅ ロードバランサーと組み合わせ、可用性を向上

次のステップでは、「Amazon Aurora（高可用性DB）の実践」について詳しく解説していきます！