Amazon EC2 Auto Scaling est un service qui aide à maintenir la disponibilité des applications en ajustant automatiquement la capacité des instances Amazon EC2 pour répondre à la demande changeante. Il permet aux utilisateurs de définir des politiques de mise à l'échelle qui ajoutent ou suppriment dynamiquement des instances en fonction de métriques en temps réel ou de calendriers prévisibles, garantissant ainsi des performances optimales et une efficacité des coûts. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Mise à l'échelle automatique : Lance sans interruption de nouvelles instances EC2 lorsque la demande augmente et termine les instances inutiles lorsque la demande diminue, optimisant ainsi l'utilisation des ressources. - Mise à l'échelle dynamique et prédictive : Ajuste la capacité en fonction des métriques Amazon CloudWatch ou de calendriers prédéfinis, permettant une mise à l'échelle proactive en prévision des changements de trafic. - Surveillance de la santé et remplacement : Surveille en continu la santé des instances et remplace automatiquement les instances défectueuses pour maintenir la capacité souhaitée et la disponibilité des applications. - Déploiement multi-AZ : Distribue les instances à travers plusieurs zones de disponibilité pour améliorer la tolérance aux pannes et la résilience contre les défaillances localisées. - Support pour plusieurs types d'instances et options d'achat : Permet l'approvisionnement de divers types d'instances et options d'achat, y compris les instances à la demande et Spot, pour optimiser les performances et les coûts. - Intégration avec l'équilibrage de charge : Fonctionne avec Elastic Load Balancing pour distribuer le trafic entrant de manière uniforme à travers les instances saines, assurant ainsi des performances d'application cohérentes. Valeur principale et problème résolu : Amazon EC2 Auto Scaling répond au défi de la demande fluctuante des applications en ajustant automatiquement la capacité de calcul, garantissant que les applications restent réactives et rentables. En automatisant le processus de mise à l'échelle, il réduit le besoin d'intervention manuelle, minimise le risque de surprovisionnement ou de sous-provisionnement des ressources, et améliore la fiabilité et les performances globales des applications.