كيف يعمل التوسع التلقائي (Auto Scaling) في AWS؟

Question

Accepted Answer

**التوسع التلقائي (Auto Scaling)** يعدّل تلقائياً عدد الموارد قيد التشغيل (مثل مثيلات EC2) بناءً على الطلب — إضافة السعة عند زيادة الحمل وإزالتها عند انخفاضه. وهو مفتاح لبناء تطبيقات **موثوقة** (تتعامل مع ارتفاعات حركة المرور) و**فعّالة من حيث التكلفة** (لا تفرط في توفير الموارد).

## ما يفعله التوسع التلقائي

```text
Auto Scaling adjusts capacity AUTOMATICALLY based on demand:
  → load INCREASES (traffic spike) → add instances (scale OUT) → handle the load
  → load DECREASES → remove instances (scale IN) → save money
→ Match capacity to demand automatically: reliable under load, cheap when idle.
```

## مجموعات التوسع التلقائي لـ EC2 (ASG)

```text
An AUTO SCALING GROUP manages a fleet of EC2 instances:
  MIN / MAX / DESIRED capacity → bounds and target number of instances
  LAUNCH TEMPLATE → how to launch new instances (AMI, type, config)
  SCALING POLICIES → rules for when to scale (see below)
  HEALTH CHECKS → replace unhealthy instances automatically (self-healing!)
  → typically spread across multiple AZs (high availability)
```

## سياسات التوسع (متى يتم التوسع)

```text
TARGET TRACKING → keep a metric at a target (e.g. "keep average CPU at 50%") — simplest
STEP / SIMPLE SCALING → add/remove N instances when a metric crosses a threshold
SCHEDULED → scale at known times (e.g. more capacity during business hours)
PREDICTIVE → ML-based, anticipating load
→ Usually based on CloudWatch metrics (CPU, request count, custom metrics).
```

## أهميته

```text
✓ RELIABILITY — handle traffic spikes automatically (no manual intervention, no overload)
✓ COST-EFFICIENCY — scale IN during low demand → don't pay for idle capacity
✓ SELF-HEALING — auto-replace failed instances (combined with health checks)
✓ Pairs with a LOAD BALANCER (distributes traffic across the scaled instances)
```

## أهميته

فهم التوسع التلقائي مهم لبناء تطبيقات موثوقة وفعّالة من حيث التكلفة، وبالتالي هو معرفة عملية مهمة في AWS.

التوسع التلقائي يحل تحدياً أساسياً في السحابة: مطابقة السعة مع **الطلب المتغير** تلقائياً — **إضافة مثيلات عند زيادة الحمل** (التعامل مع ارتفاعات حركة المرور دون تدخل يدوي أو حمل زائد، مما يضمن الموثوقية) و**إزالتها عند انخفاض الحمل** (تجنب دفع تكاليف للسعة غير المستخدمة، مما يضمن كفاءة التكلفة).

هذه الفائدة المزدوجة (الموثوقية تحت الحمل + توفير التكاليف عند عدم الاستخدام) هي جوهر الاستفادة من مرونة السحابة، وهي أفضل بكثير من توفير السعة بشكل ثابت لحد الذروة (مهدر) أو للحمل المتوسط (يفشل عند الارتفاعات).

فهم **مجموعات التوسع التلقائي** (إدارة أسطول من مثيلات EC2 بحد أدنى/أقصى/سعة مطلوبة، قوالب الإطلاق، وفحوصات الصحة التي تستبدل تلقائياً المثيلات غير الصحية من أجل **الشفاء الذاتي**) وكيفية توزيعها عادة عبر **مناطق التوفر المتعددة (AZs)** (دمج التوسع مع عالية التوفر) هو المعرفة العملية الأساسية.

فهم **سياسات التوسع** (تتبع الهدف للحفاظ على مقياس مثل CPU عند هدف — الأبسط والأكثر شيوعاً؛ التوسع بناءً على الخطوات عند الحدود؛ التوسع المجدول للأنماط المعروفة؛ التوسع التنبؤي) بناءً على مقاييس CloudWatch ضروري لتكوين التوسع بشكل مناسب.

معرفة أن التوسع التلقائي **يعمل مع موازن الحمل** (الذي يوزع حركة المرور عبر المثيلات المتغيرة ديناميكياً) يكمل صورة بنية معمارية قابلة للتوسع والمرنة.

بما أن التعامل مع الطلب المتغير بموثوقية وفعالية من حيث التكلفة هو متطلب أساسي في السحابة، وبما أن التوسع التلقائي (مع مجموعات التوسع والسياسات وفحوصات الصحة وموازنة الحمل) هو الآلية التي تحققه، فإن فهم التوسع التلقائي معرفة AWS عملية وقيّمة لبناء تطبيقات تتوسع مع الطلب — وهي قدرة أساسية للبنية المعمارية للسحابة الموثوقة والفعّالة من حيث التكلفة وموضوع رئيسي لتصميم الأنظمة التي تتعامل مع حركة مرور متغيرة في العالم الحقيقي.