Auto scaling ใน AWS ทำงานอย่างไร?

Question

Accepted Answer

**Auto Scaling** ปรับจำนวน resources ที่รันอยู่โดยอัตโนมัติ (เช่น EC2 instances) ตามความต้องการ — เพิ่ม capacity เมื่อ load สูงขึ้น และลดลงเมื่อ load ลดลง เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างแอปพลิเคชันที่ทั้ง **เชื่อถือได้** (รับมือ traffic spikes) และ **คุ้มค่า** (ไม่ over-provision)

## auto scaling ทำอะไร

```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.
```

## EC2 Auto Scaling Groups (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)
```

## scaling policies (เมื่อใดควร scale)

```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).
```

## ทำไมจึงสำคัญ

```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)
```

## ทำไมจึงสำคัญ

การเข้าใจ auto scaling มีคุณค่าต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่ทั้งเชื่อถือได้และคุ้มค่า จึงเป็นความรู้ AWS เชิงปฏิบัติที่สำคัญ

Auto scaling แก้ปัญหาพื้นฐานของคลาวด์: การจับคู่ capacity กับ **ความต้องการที่ผันแปร** โดยอัตโนมัติ — **เพิ่ม instances เมื่อ load สูงขึ้น** (รับมือ traffic spikes โดยไม่ต้องแทรกแซงด้วยมือหรือเกิด overload เพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือ) และ **ลบออกเมื่อ load ลดลง** (หลีกเลี่ยงการจ่ายสำหรับ capacity ที่ idle เพื่อให้มั่นใจในความคุ้มค่า)

ประโยชน์สองด้านนี้ (ความน่าเชื่อถือภายใต้ load + การประหยัดต้นทุนเมื่อ idle) เป็นศูนย์กลางของการใช้ประโยชน์จาก elasticity ของคลาวด์ และดีกว่าการ provision แบบคงที่สำหรับ peak load มาก (สิ้นเปลือง) หรือสำหรับ load เฉลี่ย (ล้มเหลวเมื่อมี spikes)

การเข้าใจ **Auto Scaling Groups** (การจัดการ fleet ของ EC2 instances ด้วย min/max/desired capacity, launch templates และ health checks ที่แทนที่ instances ที่ไม่ดีโดยอัตโนมัติเพื่อ **self-healing**) และวิธีที่มันมักกระจายข้าม **หลาย AZ** (รวม scaling เข้ากับ high availability) เป็นความรู้เชิงปฏิบัติหลัก

การเข้าใจ **scaling policies** (target tracking เพื่อรักษา metric อย่าง CPU ไว้ที่เป้าหมาย — ที่ง่ายที่สุดและพบบ่อยที่สุด; step scaling บน thresholds; scheduled scaling สำหรับรูปแบบที่รู้ล่วงหน้า; predictive scaling) ที่อิงกับ CloudWatch metrics มีความจำเป็นต่อการกำหนดค่า scaling อย่างเหมาะสม

การรู้ว่า auto scaling **จับคู่กับ load balancer** (ซึ่งกระจาย traffic ข้าม instances ที่เปลี่ยนแปลงแบบ dynamic) ทำให้ภาพของสถาปัตยกรรมที่ scale ได้และทนทานสมบูรณ์

เนื่องจากการรับมือกับความต้องการที่ผันแปรอย่างน่าเชื่อถือและคุ้มค่าเป็นความต้องการหลักของคลาวด์ และเนื่องจาก auto scaling (ด้วย scaling groups, policies, health checks และ load balancing) เป็นกลไกที่ทำให้สำเร็จ การเข้าใจ auto scaling จึงเป็นความรู้ AWS ที่มีคุณค่าและสำคัญในทางปฏิบัติต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่ scale ตามความต้องการ — ความสามารถพื้นฐานสำหรับสถาปัตยกรรมคลาวด์ที่เชื่อถือได้และคุ้มค่า และเป็นหัวข้อสำคัญต่อการออกแบบระบบที่รับมือกับ traffic ที่ผันแปรในโลกจริง