クラウド コンピューティングの重要な技術である自動スケーリングとは、システムの現在の需要や負荷に基づいて計算リソースを動的に割り当てることです。この方法は、サーバー ファームまたはプールの管理に柔軟性と効率性を持たせ、変動するユーザーのニーズに応じてアクティブなサーバーの数を自動的に調整するように設計されています。これにより、自動スケーリングは、十分に活用されていないリソースに関連する不要なコストを発生させることなく、アプリケーションが最適なパフォーマンス レベルを維持できるようにします。

自動スケーリングの主な目的は、リソース (サーバーやコンピューティング能力など) の供給をリアルタイムの需要に合わせることです。このプロセスは、ユーザー数やアプリケーションの使用頻度が急激に変化する、変動するワークロードが発生するアプリケーションにとって非常に重要です。自動スケーリングは、ピーク時にはリソースを拡大して需要の増加に対応し、閑散期にはリソースを縮小してリソースを節約し、コストを削減するソリューションを提供します。

自動スケーリングは、クラウド コンピューティングのもう 1 つの基本概念である負荷分散と密接に関連しています。負荷分散では、ネットワークまたはアプリケーションのトラフィックを複数のサーバーに分散して、単一のサーバーが過負荷にならないようにし、高い可用性と信頼性を維持します。自動スケーリングのコンテキストでは、負荷分散容量は、いつどのようにスケーリングするかを決定するための重要な指標となることがよくあります。サーバーの負荷が増加すると、ロード バランサーはトラフィックを分散するサーバーの数を増やします。逆に、負荷が減少すると、サーバーの数は減ります。

自動スケーリングの決定に役立つその他の指標には、クラウド監視指標や CPU 使用率などがあります。クラウド監視ツールは、アプリケーションとサーバーのパフォーマンスのさまざまな側面に関する洞察を提供し、CPU 使用率指標は、使用されているコンピューティング能力の量を示します。これらの指標を分析することで、自動スケーリング アルゴリズムは、リソースのスケールアップまたはスケールダウンについて情報に基づいた決定を下すことができます。

自動スケーリングには、過剰プロビジョニングを回避することでコスト効率を高め、一貫したアプリケーション パフォーマンスを維持し、レイテンシ とダウンタイムを削減することでユーザー エクスペリエンスを向上させるなど、さまざまな利点があります。これはクラウド サービスの重要なコンポーネントであり、組織が柔軟かつ応答性の高い方法で クラウド インフラストラクチャ を効果的に管理し、変化するニーズやワークロードに迅速に適応できるようにします。