Auto Scaling有廣泛的應用情境，不僅適合業務量不斷波動的應用程式，同時也適合業務量穩定的應用程式。本文為您介紹Auto Scaling的典型應用情境，該情境均適用於ECS執行個體和ECI執行個體。
無規律的業務量波動
某新聞網站播出了熱點新聞，訪問量突增，新聞的時效性降低後，訪問量回落。由於該新聞網站的業務量波動無規律，訪問量突增和回落的具體時間難以預測，所以手動調整執行個體很難做到及時性，而且調整數量也不確定。
您可以利用Auto Scaling的警示任務，由阿里雲自動根據CPU使用率等衡量指標進行Auto Scaling。
- 樣本一：您可以設定兩個警示任務，警示任務執行的伸縮規則配置為簡單規則類型。一個警示任務用於在執行個體的CPU使用率超過70%時，自動為您增加3台執行個體；另一個警示任務用於在執行個體的CPU使用率低於30%時，自動為您減少3台執行個體。
- 樣本二：您可以設定一個警示任務，警示任務執行的伸縮規則配置為目標追蹤規則類型，使執行個體的CPU使用率一直維持在50%左右。
有規律的業務量波動
某遊戲公司每天18:00業務需求急速增長進入高峰期，到22:00業務需求降低，高峰期結束。該遊戲公司的業務量波動有規律，但是每天手動調整計算能力浪費人力和時間成本。
您可以利用Auto Scaling的定時任務，由阿里雲定時自動進行Auto Scaling。您可以設定兩個定時任務，定時任務執行的伸縮規則是簡單規則類型。一個定時任務用於在每天17:55自動為您增加3台執行個體，另一個定時任務用於在每天22:05自動為您減少3台執行個體。該方式可以很好地應對每天18:00~22:00高峰期的業務量，且在高峰期結束後及時釋放執行個體，不浪費多餘的執行個體資源和成本。
無明顯的業務量波動
某通訊公司的業務支撐系統需要全天運作，業務量一段時間內無明顯波動。如果現有計算資源突然出現故障，會導致業務受到影響，很難及時進行損毀修復或者替換。
您可以利用Auto Scaling的高可用優勢，開啟健全狀態檢查模式。阿里雲會自動檢查執行個體的健康狀態，當發現存在執行個體不健康時，自動增加執行個體替換不健康的執行個體，確保故障的計算資源及時得到修複。而且伸縮組必須設定最小執行個體數，確保無論在哪種情況下，伸縮組內的執行個體數量都至少等於下限，確保業務可以運作。
混合型的業務情境
如果某公司的業務情境比較複雜，日常業務量波動不明顯，且在某個時間段內，業務量是在一定基礎上波動的，您已經訂購了一部分訂用帳戶的執行個體，只是想針對波動的業務量合理調整執行個體數量。
您可以手動將已訂購的訂用帳戶執行個體加入伸縮組，再結合Auto Scaling的警示任務，由阿里雲自動根據CPU使用率等衡量指標進行Auto Scaling，更經濟、穩定地管理業務的計算能力。
除手動調整執行個體數量和警示任務，Auto Scaling還支援定時任務、健全狀態檢查等。您可以根據業務情境靈活組合以上功能，從而在使用Auto Scaling的時候獲得更豐富靈活的使用體驗。