# SUS02-BP01 ユーザーの負荷に合わせてインフラストラクチャをスケールする
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 使用率が低い、または使用されていない期間を特定し、リソースをスケールダウンして余分な容量を排除し効率性を改善します。 

**一般的なアンチパターン:**
+ ユーザーの負荷に合わせてインフラストラクチャをスケールしない。
+ 常に手動でインフラストラクチャをスケールする。
+ スケーリングイベントの後、スケールダウンして元に戻すのではなく、キャパシティーを増加させたままにする。

 **このベストプラクティスを活用するメリット:** ワークロードの伸縮性を設定してテストすることで、ワークロードの環境への影響を削減し、費用を節減し、パフォーマンスベンチマークを維持できます。クラウドの伸縮性を活用して、ユーザーの負荷の急増時や急増後にキャパシティを自動的にスケールして、お客様のニーズを満たすために必要なリソースのみを正確に使用できるようにすることができます。

 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** ミディアム 

## 実装のガイダンス
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+  伸縮性は、持っているリソースの供給を、それらのリソースに対する需要と一致させます。インスタンス、コンテナ、機能には、伸縮性のためのメカニズムがあり、自動スケーリングと組み合わせて、またはサービスの機能として提供されます。アーキテクチャの伸縮性を使用して、ユーザーの負荷が低い時間帯にワークロードを迅速かつ容易にスケールダウンできるようにします。 
  +  予想されるコストと使用状況に合わせたカスタムの予算を設定するには、 [Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html) を使用して、アプリケーションのユーザー負荷を処理するための適切な数の Amazon EC2 インスタンスがあることを確認できます。 
  +  予想されるコストと使用状況に合わせたカスタムの予算を設定するには、 [Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/what-is-application-auto-scaling.html) を使用して、個別の AWS サービス (Lambda 関数や Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービスなど) のリソースを、Amazon EC2 を超えて自動的にスケーリングします。 
  +  予想されるコストと使用状況に合わせたカスタムの予算を設定するには、 [Kubernetes Cluster Autoscaler](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/) を使用して、AWS の Kubernetes クラスターを自動的にスケーリングします。 
+  スケールアップまたはスケールダウンのメトリクスが、デプロイされているワークロードのタイプに対して検証されていることを確認します。動画トランスコーディングアプリケーションをデプロイしようとする場合、100% の CPU 使用率が想定されるため、プライマリメトリクスにするべきではありません。必要な場合は、スケーリングポリシーとして [カスタマイズされたメトリクス](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) (メモリ使用率など) を使用できます。適切なメトリクスを選ぶには、Amazon EC2 の以下のガイダンスを考慮してください。 
  +  メトリクスは有効な利用率メトリクスでなければならず、インスタンスのどの程度ビジーかを記述する必要があります。 
  +  メトリクス値は、Auto Scaling グループ内のインスタンス数に比例して増減する必要があります。 
+  予想されるコストと使用状況に合わせたカスタムの予算を設定するには、 [手動スケーリング](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) ではなく [動的スケーリング](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) を Auto Scaling グループに使用します。また、動的スケーリングでは、 [ターゲット追跡スケーリングポリシー](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) を使用することをお勧めします。 
+  ワークロードのデプロイがスケールアップとスケールダウンの両方のイベントに対処できることを確認します。スケールダウンイベントのテストシナリオを作成して、ワークロードが期待どおりに動作することを確認します。専用のインフラストラクチャで **アクティビティ履歴** を使用して、Auto Scaling グループのスケーリングアクティビティをテストし、確認することができます。 
+  ワークロードを評価して予測可能なパターンを見つけ、あらかじめわかっていた、および計画的な需要の変化を予測してプロアクティブにスケールします。予想されるコストと使用状況に合わせたカスタムの予算を設定するには、 [Amazon EC2 Auto Scaling で予測スケーリング](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/) を使用して、キャパシティを誇張する必要性をなくします。 

## リソース
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 **関連するドキュメント:** 
+  [Getting Started With Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html) 
+  [機械学習を利用した EC2 の予測スケーリング](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/) 
+  [Analyze user behavior using Amazon OpenSearch Service, Amazon Data Firehose and Kibana](https://aws.amazon.com/blogs/database/analyze-user-behavior-using-amazon-elasticsearch-service-amazon-kinesis-data-firehose-and-kibana/) 
+  [Amazon CloudWatch とは?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) 
+  [「AWS X-Ray とは何ですか。」](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) 
+  [VPC フローログ](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/flow-logs.html) 
+  [Amazon RDS での Performance Insights を使用した DB 負荷のモニタリング](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html) 
+  [Amazon EC2 Auto Scaling での予測スケーリングのネイティブサポートの概要](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/) 
+  [メモリ利用率メトリクスに基づいて Amazon EC2 Auto Scaling ポリシーを作成する方法 (Linux)](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) 
+  [Karpenter の概要 - オープンソースの高性能 Kubermetes Cluster Autoscaler](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/) 

 **関連動画:** 
+  [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw) 

 **関連する例:** 
+  ラボ: Amazon EC2 Auto Scaling グループの例 
+  [ラボ: Karpenter による自動スケーリングの実装](https://www.eksworkshop.com/beginner/085_scaling_karpenter/)