AWS Auto Scaling 的自动化特性虽能高效应对负载波动，但如果设计阶段考虑不周全，其其隐含的“自主决策”机制可能会引发严重的成本超支或安全漏洞问题，需要精细化配置构建风险防护网。
场景：未设置实例数量上限或未绑定预留实例（RI）的 Auto Scaling 组，可能因突发流量自动扩展大量按需实例，导致月度账单激增。例如，某企业因未配置 RI，Auto Scaling 组在高峰期使用按需实例，导致月度成本增加 40%。
解决方案：
使用 AWS Cost Explorer 监控伸缩活动成本，设置预算警报（如 $100/ 天）。结合 Savings Plan 或预留实例（RI）覆盖基线负载，降低按需实例使用比例。
场景：DDoS 攻击可能导致 Auto Scaling 组自动扩展以应对恶意流量，迅速产生高额成本。
解决方案：
为 Auto Scaling 组设置实例数量硬上限（如 100 台），避免无限扩展。结合 AWS Shield 或第三方 DDoS 防护服务过滤恶意流量，减少无效扩展。
场景：默认配置的 Auto Scaling 组可能沿用宽松的安全组规则或 IAM 角色权限，使新启动的实例暴露于未授权访问风险；但是安全组未开放必要端口或 IAM 角色权限不足时，Auto Scaling 组可能无法正常启动实例或访问依赖服务。
解决方案：
使用 AWS IAM Access Analyzer 检查角色权限，确保 Auto Scaling 服务拥有启动实例、访问 S3 等必要权限。在安全组中明确开放入站 / 出站规则（如 HTTP 80 端口），避免因防火墙拦截导致实例启动失败。