501-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」ライフサイクルフック

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理論

Auto Scaling と起動遅延の最適化

AWS Auto Scaling は、アプリケーションのトラフィックや負荷に基づいてインスタンスを動的にスケールできます。ただし、新しいインスタンスが起動される際の遅延は、ユーザー体験に影響を与えることがあります。以下に、遅延を最小限に抑えるための主要なアプローチをまとめます。

1. ウォームプール (Warm Pool) の活用

ウォームプールを設定することで、事前に準備された「ウォーム状態」のインスタンスを保持できます。

需要が増加した際に、これらのインスタンスを即時に使用可能な状態に切り替えられるため、起動時間を大幅に削減できます。

2. ライフサイクルフック (Lifecycle Hook)

インスタンスの起動プロセス中に、ユーザーデータスクリプトやカスタムパッケージのインストールを完了させる時間を確保します。

アプリケーションの初期化が完了するまで、インスタンスをアクティブな状態にしないよう制御できます。

3. スケーリングポリシーの選択

動的スケーリング: リアルタイムの負荷に応じてインスタンスを追加。即時性が高い。

予測スケーリング: 過去のパフォーマンスデータを元に、需要を事前に予測してスケールアウト。需要が予測可能な場合に有効。

4. ユーザーデータスクリプトの最適化

インスタンス起動中に必要な初期設定やパッケージインストールを自動化します。

再利用可能な AMI (Amazon Machine Image) を使用してインスタンス作成時間を短縮することも有効です。

ポイント

ウォームプールを使うことでインスタンス起動遅延を最小化。

ライフサイクルフックを組み合わせて、初期化の完了を保証。

スケーリングポリシーはシナリオに応じて動的または予測を選択。

適切な組み合わせにより、アプリケーションのパフォーマンスとユーザー体験を向上させることができます。

実践

略

一問道場

問題 #501

ある会社は、単一の Amazon EC2 インスタンスで Web アプリケーションを運営しています。ピーク時に CPU 使用率が常に 95% を超えており、エンドユーザーはアプリケーションのパフォーマンスが遅くなることを経験しています。ユーザーデータスクリプトは、EC2 インスタンスに必要なカスタムパッケージをインストールしますが、インスタンスの起動には数分かかります。

会社は、複数のインスタンスタイプ（CPU の異なるインスタンス）を使用する Auto Scaling グループを作成しており、最大容量制限も設定されています。この Auto Scaling グループは、さまざまな設定オプションのために起動テンプレートを使用します。会社は、Auto Scaling 中に新しいインスタンスが起動される際のアプリケーションの遅延を減らす必要があります。

どの解決策がこの要件を満たしますか？

A. 予測スケーリングポリシーを使用し、インスタンスメンテナンスポリシーを使用してユーザーデータスクリプトを実行します。デフォルトのインスタンスウォームアップ時間を 0 秒に設定します。

B. 動的スケーリングポリシーを使用し、ライフサイクルフックを使用してユーザーデータスクリプトを実行します。デフォルトのインスタンスウォームアップ時間を 0 秒に設定します。

C. 予測スケーリングポリシーを使用し、Auto Scaling グループでウォームプールを有効にします。インスタンスメンテナンスポリシーを使用してユーザーデータスクリプトを実行します。

D. 動的スケーリングポリシーを使用し、Auto Scaling グループでウォームプールを有効にします。ライフサイクルフックを使用してユーザーデータスクリプトを実行します。

解説

この問題のシナリオでは、Web アプリケーションが単一の EC2 インスタンスで実行されており、ピーク時に CPU 使用率が 95% を超えるため、パフォーマンスの低下が発生しています。会社は Auto Scaling グループを使用して負荷を分散させ、ユーザーの体験を改善しようとしていますが、以下の課題に直面しています。