Seleccione sus preferencias de cookies

Usamos cookies esenciales y herramientas similares que son necesarias para proporcionar nuestro sitio y nuestros servicios. Usamos cookies de rendimiento para recopilar estadísticas anónimas para que podamos entender cómo los clientes usan nuestro sitio y hacer mejoras. Las cookies esenciales no se pueden desactivar, pero puede hacer clic en “Personalizar” o “Rechazar” para rechazar las cookies de rendimiento.

Si está de acuerdo, AWS y los terceros aprobados también utilizarán cookies para proporcionar características útiles del sitio, recordar sus preferencias y mostrar contenido relevante, incluida publicidad relevante. Para aceptar o rechazar todas las cookies no esenciales, haga clic en “Aceptar” o “Rechazar”. Para elegir opciones más detalladas, haga clic en “Personalizar”.

Escalado predictivo para Amazon EC2 Auto Scaling

Modo de enfoque
Escalado predictivo para Amazon EC2 Auto Scaling - Amazon EC2 Auto Scaling

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

El escalado predictivo funciona mediante el análisis de los datos históricos de carga para detectar patrones diarios o semanales en los flujos de tráfico. Utiliza esta información para pronosticar las necesidades de capacidad futuras, de modo que Amazon EC2 Auto Scaling pueda aumentar proactivamente la capacidad de su grupo de Auto Scaling para adaptarla a la carga prevista.

El escalado predictivo es adecuado para situaciones en las que tiene:

  • Tráfico cíclico; por ejemplo, un uso elevado de recursos durante el horario laborable normal y un uso reducido de recursos por la noche o los fines de semana.

  • Patrones on-and-off de carga de trabajo recurrentes, como el procesamiento por lotes, las pruebas o el análisis periódico de datos

  • Aplicaciones que tardan mucho tiempo en inicializarse, lo que provoca un notable impacto de latencia en el rendimiento de las aplicaciones durante eventos de escalado horizontal.

En general, si tiene patrones regulares de aumento de tráfico y aplicaciones que tardan mucho tiempo en inicializarse, debe considerar el uso del escalado predictivo. El escalado predictivo puede ayudarle a escalar más rápidamente al lanzar la capacidad antes de la carga prevista, en comparación con solo usar el escalado dinámico, que tiene una naturaleza reactiva. El escalado predictivo también puede ahorrarle dinero en su EC2 factura, ya que le ayuda a evitar la necesidad de aprovisionar una capacidad excesiva.

Por ejemplo, piense en una aplicación que tiene un uso elevado durante el horario laborable y un uso bajo durante la noche. Al comienzo de cada día laborable, el escalado predictivo puede agregar capacidad antes de la primera afluencia de tráfico. Esto ayuda a la aplicación a mantener una alta disponibilidad y rendimiento al pasar de un periodo de menor utilización a uno de mayor utilización. No tiene que esperar a que el escalado dinámico reaccione a los cambios en el tráfico. Tampoco tiene que dedicar tiempo a revisar los patrones de carga de la aplicación e intentar programar la cantidad correcta de capacidad mediante el escalado programado.

PrivacidadTérminos del sitioPreferencias de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc o sus afiliados. Todos los derechos reservados.