Jak funguje automatické škálování v AWS?

Question

Accepted Answer

**Automatické škálování** automaticky upravuje počet spuštěných zdrojů (např. instancí EC2) na základě poptávky — přidává kapacitu při zvýšení zátěže a odstraňuje ji při snížení zátěže. Je klíčové pro vytváření aplikací, které jsou jak **spolehlivé** (zvládnou nárůsty provozu), tak **nákladově efektivní** (bez nadměrného zřizování).

## Co dělá automatické škálování

```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.
```

## Skupiny automatického škálování 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)
```

## Zásady škálování (kdy škálovat)

```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).
```

## Proč na tom záleží

```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)
```

## Proč na tom záleží

Rozvržení automatického škálování je cenné pro vytváření aplikací, které jsou jak spolehlivé, tak nákladově efektivní, a proto je důležitou praktickou znalostí AWS.

Automatické škálování řeší základní cloudový problém: automatické přizpůsobování kapacity **proměnlivé poptávce** — **přidávání instancí při zvýšení zátěže** (zvládnutí nárůstů provozu bez ručního zásahu nebo přetížení, zajištění spolehlivosti) a **odstraňování jich při snížení zátěže** (neplácení za nečinné kapacity, zajištění nákladové efektivity).

Tento dvojí přínos (spolehlivost pod zátěží + úspory nákladů při nečinnosti) je ústředním prvkem využívání pružnosti cloudu a je mnohem lepší než statické zřizování na špičkové zatížení (plýtvání) nebo průměrné zatížení (selhává při nárůstech).

Rozvržení **skupin automatického škálování** (správa flotily instancí EC2 s minimální/maximální/požadovanou kapacitou, šablonami spouštění a kontrolami stavu, které automaticky nahrazují nezdravé instance pro **samouzdrávání**) a jak jsou typicky rozprostřeny přes **více zón dostupnosti** (kombinace škálování s vysokou dostupností) je základní praktickou znalostí.

Rozvržení **zásad škálování** (sledování cíle pro udržování metriky jako CPU na cílové hodnotě — nejjednoduší a nejčastější; stupňovité škálování na prahech; plánované škálování pro známé vzory; prediktivní škálování) na základě metrik CloudWatch je nutné pro odpovídající konfiguraci škálování.

Vědomí, že automatické škálování **pracuje s load balancerem** (který distribuuje provoz mezi dynamicky měnícími se instancemi) doplňuje obraz škálovatelné, odolné architektury.

Protože zvládání proměnlivé poptávky spolehlivě a nákladově efektivně je základním cloudovým požadavkem a protože automatické škálování (se skupinami škálování, zásadami, kontrolami stavu a vyrovnáváním zátěže) je mechanismem, který to dosahuje, je porozumění automatickému škálování cennou, prakticky důležitou znalostí AWS pro vytváření aplikací, které se škálují s poptávkou — základní schopností pro spolehlivou, nákladově efektivní cloudovou architekturu a klíčovým tématem pro navrhování systémů, které zvládají provoz v reálném světě.