AWS 发布 Amazon ECS 预测性扩展功能

AWS 近期发布了 Amazon ECS 预测性扩展（Predictive Scaling for Amazon ECS），这是一种基于机器学习（ML）算法的扩展策略，旨在预测需求波动，确保应用程序的高可用性和响应性，同时最大限度地减少资源过度配置。

Amazon ECS 简介

Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）是一个容器编排平台，具有无缝的 AWS 集成功能，支持大规模部署和管理容器化应用。Amazon ECS 的关键功能之一是 服务自动扩展（Service Auto Scaling），它能够根据工作负载的波动动态调整服务中的任务数量。通过应用自动扩展，用户可以根据 CPU 使用率、请求速率或自定义参数（如队列深度）实施目标跟踪或步进扩展策略。此外，计划扩展（Scheduled Scaling） 允许用户为定期流量模式预先定义调整策略。

预测性扩展的功能与优势

预测性扩展 是对现有扩展机制的补充，结合历史模式和实时指标优化任务数量。这种主动方法特别适用于具有一致流量波动或需要较长初始化时间的工作负载。预测性扩展与目标跟踪等反应性策略协同工作，避免过早扩展，确保容量能够同时满足预期和即时的需求变化。

主要优势包括：

1. 需求预测：预测需求变化，允许任务在流量激增前初始化，从而提高性能并减少延迟。
2. 机器学习优化：ML 算法持续分析需求趋势，随着时间的推移优化预测准确性。
3. 自动适应：与需要手动调整的计划扩展不同，预测性扩展自动适应变化，减少管理开销并提高可扩展性。

适用场景

预测性扩展特别适合以下场景：

• 周期性流量：如在工作时间内出现流量峰值或特定间隔内的突发活动。
• 长初始化时间的工作负载：通过主动扩展确保任务准备就绪，减少反应性扩展常见的延迟。
• 复杂启动依赖：避免仅基于实时指标的反应性策略引发的过早扩展。

配置与实施

设置预测性扩展的步骤如下：

1. 启用预测模式（Forecast Only）：生成容量预测而不更改现有配置，允许用户在实时环境中验证预测。
2. 切换到预测与扩展模式（Forecast And Scale）：基于预测需求激活自动扩展决策。
3. 选择相关指标：如 CPU 使用率，并定义缓冲区时间以预先扩展任务。
4. 优化策略：支持多策略比较，Amazon ECS 控制台提供最佳策略推荐，帮助用户优化扩展策略。

与其他云平台的对比

预测性扩展功能在 Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform（GCP） 中也有类似实现：

• Azure：通过 Virtual Machine Scale Sets 实现，分析历史使用模式并预测未来需求，提前调整资源以确保性能和成本优化。
• GCP：通过 Cloud Managed Instance Groups（MIGs） 实现，利用历史负载数据和预测模型在需求高峰或低谷前自动调整实例数量。

总结

预测性扩展通过提前预测工作负载变化并动态调整资源，帮助用户提高应用程序的可靠性和成本管理，减少手动配置和延迟，并避免资源过度配置。