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# スケーリングプランの仕組み
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AWS Auto Scaling では、スケーリングプランを使用して、リソースをスケーリングするための一連の手順を設定できます。で作業したり、スケーラブルなリソースにタグ CloudFormation を追加したりすると、アプリケーションごとにさまざまなリソースセットのスケーリングプランを設定できます。 AWS Auto Scaling コンソールには、各リソースに合わせてカスタマイズされたスケーリング戦略に関する推奨事項が表示されます。スケーリングプランを作成した後、同プランは動的スケーリングと予測スケーリング方法を組み合わせてスケーリング戦略をサポートします。

**スケーリング戦略とは**  
スケーリング戦略は、スケーリングプラン内のリソースの使用率を最適化 AWS Auto Scaling する方法を示します。可用性優先、コスト優先、または両方のバランスを取って最適化できます。または、定義したメトリクスとしきい値に従って、独自のカスタム戦略を作成することもできます。リソースまたはリソースタイプごとに、別の戦略を設定できます。

![\[スケーリング戦略には、可用性とコストの最適化、またはそれらの間のバランスが含まれます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/autoscaling/plans/userguide/images/strategies.png)


**動的スケーリングとは**  
動的スケーリングは、スケーリング計画で、リソースに対するターゲットの追跡スケーリングポリシーを作成します。これらのスケーリングポリシーにより、リソース使用率のリアルタイムの変化に応じてリソースキャパシティが調整されます。これは、スケーリング戦略で指定されたターゲット値に維持するために十分なキャパシティを提供するためです。これはサーモスタットが家の温度を維持する方法に似ています。温度を選択すれば、後はサーモスタットがすべてを実行します。

![\[動的スケーリングの有無にかかわらず、使用率と容量を比較するグラフ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/autoscaling/plans/userguide/images/dynamic-scaling.png)


たとえば、スケーリングプランを設定してAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービスが CPU の 75% で実行するタスク数を維持できます。サービスの CPU 使用率が 75%を上回る場合 (サービスに割り当てられた CPU が 75%を上回って使用されること)、スケーリング ポリシーが増加したロードに対処してサービスに別なタスクを追加します。

**予測スケーリングとは**  
予測スケーリングは機械学習によって各リソースのワークロード履歴を分析し、今後のワークロードを定期的に予測します。これは、天気予報の仕組みに似ています。予測スケーリングでは予測を使用して、スケジュールされたスケーリングアクションが生成され、アプリケーションが必要とする前にリソースのキャパシティが準備されます。予測スケーリングは動的なスケーリングのように機能し、スケーリング戦略によって指定されたターゲット値に使用率を維持します。

**重要**  
スケーリングプランを予測スケーリングにのみ使用する場合は、代わりに Auto Scaling リソースに直接予測スケーリングポリシーを設定することを強くお勧めします。このオプションは、メトリクス集約を使用して新しいカスタムメトリクスを作成したり、ブルー/グリーンデプロイ全体で履歴メトリクスデータを保持したりするなど、より多くの機能を提供します。Amazon EC2 Auto Scaling の詳細については、[Amazon EC2 Auto Scaling ユーザーガイド」の「Amazon EC2 Auto Scaling の予測](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/ec2-auto-scaling-predictive-scaling.html)スケーリング」を参照してください。 *Amazon EC2 Auto Scaling * Application Auto Scaling の詳細については、Application [ Auto Scaling ユーザーガイドの「Application Auto Scaling の予測スケーリング](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-predictive-scaling.html)」を参照してください。 * Auto Scaling *   
スケーリングプランから Amazon EC2 Auto Scaling 予測スケーリングポリシーへの移行ガイドについては、「」を参照してください[スケーリングプランを移行する](migrate-scaling-plan.md)。

![\[過去の負荷、生成された予測、実行されたスケーリングアクションを示すグラフ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/autoscaling/plans/userguide/images/predictive-scaling.png)


例えば、予測スケーリングを有効にしてスケーリング戦略を設定し、Auto Scaling グループの平均 CPU 使用率を 50 パーセントに維持できます。お客様の予測は、毎日午前 8 時に通信量のスパイクが発生が想定されます。スケーリングプランによって今後のスケジュールされたスケーリングアクションが作成され、Auto Scaling グループがトラフィックを処理する準備が事前に行われます。これにより、アプリケーションのパフォーマンスを一定に保ち、可能な限り常に 50 パーセントに近い一定のリソース使用率を維持するために必要なキャパシティを確保します。

予測スケーリングを理解するキーコンセプトは次の通りです。
+ **負荷予測**: 指定された負荷メトリクスの最大 14 日間の履歴 AWS Auto Scaling を分析し、次の 2 日間の将来の需要を予測します。このデータは 1 時間間隔で利用可能であり、毎日更新されます。
+ **スケジュールされたスケーリングアクション**: 負荷予測に合わせて容量をプロアクティブに増減するスケーリングアクションを AWS Auto Scaling スケジュールします。スケジュールされた時刻に、 はスケジュールされたスケーリングアクションで指定された値で最小容量 AWS Auto Scaling を更新します。これは、リソースの使用率をスケーリング戦略で指定されたターゲット値に維持するためです。アプリケーションが予測よりも多くの容量を必要とする場合は、動的スケーリングを使用して追加のキャパシティを追加できます。
+ **最大容量動作**：Auto Scaling の最小と最大容量制限は各リソースに適用されます。ただし、予測容量が最大容量を上回った場合、アプリケーションが最大容量を超えて増加できるかどうかについて制御できます。