AWS Auto Scaling
跨服务扩展能力：作为AWS的统一扩展平台，支持EC2、ECS、DynamoDB、RDS等多种资源的动态调整。其核心逻辑是通过目标利用率策略（如“维持CPU利用率在60%”）实现跨服务的自动化扩展。例如，当EC2实例因流量激增扩展时，可同步调整关联的DynamoDB表吞吐量，避免后端成为瓶颈。
扩展计划（Scaling Plans）：允许用户通过AWS CloudFormation模板或控制台定义多资源组的扩展策略，实现“一键式”协同扩展。其优势在于简化多服务配置，但灵活性较低，需依赖AWS预设的扩展策略模板。
Amazon EC2 Auto Scaling（EC2 ASG）
单一资源精细化管理：专注于EC2实例的扩展，提供更细粒度的控制选项。例如，支持预测性扩展（基于机器学习分析历史负载模式，提前预置实例）和生命周期钩子（在实例启动/终止前执行自定义脚本，如数据备份或状态保存）。
混合实例策略：可结合Spot实例、按需实例和预留实例（RI）优化成本，例如通过优先级规则确保关键负载使用按需实例，非关键负载使用Spot实例以降低成本。
AWS Auto Scaling
目标利用率驱动：用户仅需指定目标指标（如CPU利用率、内存使用率）和阈值，系统自动计算需扩展的实例数量。例如，若目标CPU利用率为70%，当前利用率为80%，系统会计算需增加的实例数以降低利用率至目标值。
局限性：无法直接控制扩展的具体行为（如扩展速度、冷却时间），需依赖AWS预设的算法。
EC2 ASG
行为驱动扩展：支持多种扩展策略，包括，
简单缩放：基于固定阈值触发扩展（如CPU>80%时增加2台实例）。
步骤缩放：根据指标范围分阶段调整实例数（如CPU在60%-80%时增加1台，>80%时增加3台）。
预测性缩放：结合机器学习预测未来负载，提前预置实例以避免延迟。
灵活性：用户可自定义扩展逻辑（如结合CloudWatch警报触发Lambda函数执行复杂计算后决定扩展数量）。
AWS Auto Scaling适用场景
多服务应用：如电商网站需同时扩展Web服务器（EC2）、数据库（RDS）和缓存（ElastiCache），通过AWS Auto Scaling可确保所有组件按比例扩展，避免单点瓶颈。
成本敏感型场景：通过扩展计划自动匹配预留实例和按需实例，降低长期成本。例如，为基线负载配置RI，为突发流量配置按需实例。
EC2 ASG适用场景
高性能计算（HPC）：需精确控制实例启动顺序和依赖关系的场景（如科学模拟需先启动主节点再启动工作节点），可通过生命周期钩子实现。
混合云部署：结合Spot实例和按需实例的混合策略，例如使用Spot实例处理可中断的批处理任务，按需实例处理关键路径任务。
事件驱动架构：通过生命周期钩子在实例启动时调用AWS Lambda函数执行初始化脚本（如安装软件、配置环境变量）。
服务选择逻辑
若应用仅需扩展EC2实例，优先选择EC2 ASG以利用其预测性扩展和生命周期钩子。
若需协调多服务扩展（如EC2+DynamoDB），选择AWS Auto Scaling以简化配置。
配置优化
EC2 ASG
结合冷却时间（Cooldown Period）避免因短期波动触发频繁伸缩（如设置为300秒）。使用实例预热时间（Warm-up Time）确保新实例完全初始化后再加入负载均衡（如配置为60秒）。
AWS Auto Scaling
通过扩展计划为不同资源组设置差异化策略（如Web层CPU利用率目标为70%，数据库层为50%）。利用AWS Cost Explorer分析历史负载数据，优化目标利用率阈值以平衡性能与成本。
安全与合规
两者均需通过AWS IAM Access Analyzer限制Auto Scaling角色的权限，避免因过度授权导致实例被恶意扩展。EC2 ASG需额外配置安全组规则和VPC子网，确保新实例符合网络隔离要求。