平衡性能与成本
当需求增加时自动增加 EC，并在负载下降时回收不必要的资源，保持系统稳定且不浪费预算。
在云服务和AI Factory支持初创企业的计划 HITECHCLOUD
总览
自动维持符合实际需求的服务器数量。
HiTechCloud Auto Scaling 为服务器资源提供高效的管理策略。企业可以设置策略的定期执行时间，或创建实时监控策略，以管理 AS 组中的 Elastic Compute 数量。
当需求增加时，AS 自动增加 EC 以保持最佳服务器性能。当需求减少时，AS 根据已设定的条件移除 EC，以节约成本并减少闲置资源。
按计划或监控的扩展策略
设置固定计划、定期周期或实时监控阈值，主动应对应用负载变化。
服务器生命周期自动化
AS 支持按照标准化运营规则进行实例创建、组群加入、负载分配、告警和 EC 回收。
功能
主动扩展基础设施，无需手动操作。
从自动创建 EC、负载均衡到事件通知，HiTechCloud Auto Scaling 帮助运维团队快速应对负载波动。
自动扩展
根据实际工作负载自动创建或移除 EC，减少对人工部署操作的依赖。
自动调整 Instance
应用计划表、定期或监控式策略在正确时刻进行扩展，例如在高峰时段之前增加容量。
负载均衡
将流量分配到自动扩展组中的EC实例，提高应用的可用性、可扩展性和性能。
自动通知
当 EC 启动、添加到组、移除或触发扩展策略时发送告警。
设置计划与周期
按小时、按天或根据既定业务周期自动调整资源，释放 IT 团队专注更高价值工作。
AS 策略
根据计划、周期或监控数据灵活扩展。
企业可对多种策略进行标准化，以应对高峰时段、周期性任务或实时负载波动。
Scheduled Scaling
根据预定计划，在可预测需求的时间段内扩展或缩减资源。
Periodic Scaling
按日、周或月周期自动重复 scale 操作，以契合运营模式。
Metric-based Scaling
根据 CPU、RAM、连接数、请求数指标或运营告警阈值触发扩展。
Use case
满足多种关键业务应用和计算任务需求。
Auto Scaling 特别适合负载变动的系统，需要快速增加处理能力，并在不再需要时立即释放资源。
流量波动的 Web 应用
当营销活动、闪购或在线事件导致负载快速上升时，AS 自动添加 EC 以维持用户体验。
计划批处理任务
在计划时间创建一个 EC 组以处理计算任务，并在工作完成时自动缩容或回收。
灵活的 Dev/Test 环境
在工作时间内为开发团队增加资源，并在工作时间外减少 EC 实例数量以控制基础设施成本。
需要高可用性的服务
结合 Auto Scaling 与负载均衡以维持最低服务器数量，降低发生故障或异常负载时的中断风险。
优势
成本优化、提高可用性和简化基础设施运维。
成本节省
保持 EC 实例数量与实际需求匹配，需要时自动增加容量，负载下降时移除冗余资源。
便捷的性能监控
观察扩展状态、性能和计算资源，追踪系统健康状况的变化趋势。
可靠运行
标准化扩缩容策略有助于应用更稳定地应对负载波动，并降低人工操作风险。
完整的Cloud生态系统
轻松与 HiTechCloud 的 Elastic Compute、Load Balancer、monitoring、network 以及其他 Cloud 服务相结合。
价格表
选择合适的Auto Scaling规格与计费周期。
价格未包含 VAT。按配置规格筛选并选择支付周期，即可查看相应费用。
部署
Auto Scaling 配置流程清晰可控。
HiTechCloud 全程协同，从应用负载评估、AS 组设计，到部署后的监控、阈值微调和成本优化。
负载评估与 SLA 目标
确定高峰流量、性能阈值、EC 配置以及最小/最大服务器数量。
设计 Auto Scaling 组
标准化 launch template、网络、security group 和健康检查，并在需要时集成负载均衡。
配置扩展策略
根据计划、周期或监控指标设置策略，以自动增减资源。
持续监控与优化
检查告警、log scale、应用性能并微调阈值，以平衡 SLA 与成本。
FAQs
关于 Auto Scaling 的常见问题。
帮助企业安全高效地开始配置 Auto Scaling 的重要信息。
为什么需要使用 Auto Scaling？
Auto Scaling 帮助系统在负载增加时自动扩容资源并在负载下降时回收资源，从而保持稳定的性能，减少中断并实现运营成本优化。
如何配置Auto Scaling？
您需要确定 EC 组、模板服务器配置、最小/最大数量、扩展策略、监控阈值、通知以及应用程序所需的负载均衡机制。
Auto Scaling 如何运作？
该服务监控已配置的条件。当满足扩容条件时，系统会创建更多 EC；当需求下降时，多余的 EC 将根据缩容策略予以移除。
有哪些 Auto Scaling 类型？
常见模式包括按计划 scale、定期 scale 以及根据 CPU、RAM、request、连接数或性能告警等监控指标进行 scale。
如何监控和控制 Auto Scaling？
您可以监控 EC 数量、scale 事件、health check、运维 log、性能告警，并在负载模型发生变化时调整策略阈值。
Auto Scaling 可与哪些应用程序协同工作？
该服务适合网页/应用服务器、API、批处理工作器、后台处理系统、开发/测试环境和任何可在负载均衡器后的多个独立 EC 实例上运行的应用。
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