筆者過往經驗經常會遇到因為活動或遇到系統負載過大，導致單一主機無法負荷而
造成服務延宕、甚至不可用，遇到這種情況，通常會準備多台主機增加負載能量，但流量可能只是一個早上的時間，為了一瞬的流量而必須耗費大量資源，在雲端的環境中解決流量過大的解決方案，則可以透過彈性的方式應對突發流量兆呈的主機負載問題。
Auto Scaling 是一組自動伸縮的規則，可以根據流量、CPU 使用率等等參數，來自動水平擴展機器數量。
• Scale-Out：針對所設定的參數進行擴展
• Scale-In：針對所設定的參數進行縮減
• Scale-Recovery：可以執行Health Check，確保Instances 維持運作
同時又分為以下幾種模式：
• 定時模式：固定時間內創建一定數量的機器
• 動態模式：針對各項參數進行增減
• 固定數量模式：可以設置最小實例數、最大實例數、期望實例數，來控制自己所需的Instances 數量
（1）選擇彈性伸縮 （Auto Scaling）
（2）選擇創建伸縮組
（3）可根據自己的需求選擇，此處因先前有建立過ECS Instance 了，因此選擇第二項
（4）設置詳細的策略，可根據自身業務場景選擇，此次配置如下
（5）此處請選擇VPC、Subnet 以及欲加入伸縮組的機器
（6）有建立Load Balance、RDS 的服務，可以在這邊一併選擇，讓伸縮組知道當擴展的時候，Instances 應該跟著哪些服務一起運行
（7）上述選擇完畢後，點選創建伸縮組
（8）建立完畢後，選擇查看詳情，才能進一步編輯Scaling 規則
（9）選擇伸縮規則與伸縮活動
（10）點選創建伸縮規則
（11） 創建伸縮規則，可根據不同狀況選擇伸縮規則
註：在創建前，必須先創建報警任務
（12） 創建報警任務
（13） 建立實際操作流程，此處顯示的是當CPU使用率平均值連續兩次大於等於50%，並小於80%時，會發出告警，同時擴展兩台主機。若大於80%，則擴展到四台主機
（14） 大實例數為3台，代表當的擴展到了第四台後，若CPU降低使用率，則會自動縮減到3台
（15） 此處展示伸縮組裡面最小實例限制為1 的時候，當有兩台主機時，伸縮組會自動縮減一台主機
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本篇作者為海爾雲端科技（Alibaba Cloud Channel Partner）技術團隊。
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