自动扩展分析文档 💡
自动扩展是云原生架构中的核心能力，能够根据负载动态调整资源分配。以下是关键分析维度：
1. 分析目的
- 💡 提升系统弹性：应对流量波动（如电商大促）
- 📈 优化成本：按需付费，避免资源闲置
- ⚙️ 确保高可用：自动故障转移与弹性伸缩
2. 核心指标
| 指标类型 | 监控维度 | 阈值建议 |
|---|---|---|
| CPU使用率 | 节点负载 | >75%触发扩展 |
| 内存占用 | 应用性能 | >80%触发扩展 |
| 网络延迟 | 服务响应 | >500ms需优化 |
3. 实现方案
- 水平扩展：通过Kubernetes HPA或阿里云ASG实现
- 垂直扩展：调整实例规格（如从c5.large升级到c5.2xlarge）
- 混合策略：结合预定义策略与机器学习预测模型
4. 最佳实践
✅ 避免过度配置：保持最小可扩展单元
✅ 设置冷却时间：防止频繁触发扩展
✅ 优先使用弹性伸缩组（/docs/technical_overview）进行统一管理
📌 注意事项：
- 扩展策略需与业务SLA对齐
- 建议配合监控系统（如Prometheus + Grafana）实时分析
- 网络架构需支持动态IP分配
如需深入理解弹性计算原理，可参考弹性计算技术指南。