オートスケーリングは、クラウドコンピューティング環境において、アプリケーションやサービスに割り当てられる計算リソース（CPU、メモリ、ストレージなど）を、ユーザーの需要変動に合わせて自動的に拡張・縮小する機能を指します。需要の高い時間帯にはリソースを増やし、需要が低下すれば不要なリソースを解放することで、常に最適なパフォーマンスを実現しながらコストを抑えることができます。
| 類義語 | ダイナミックスケーリング、オンデマンドスケーリング |
|---|---|
| 対義語 | 静的プロビジョニング |
| 言い換え | リソース自動調整、需要追従型リソース割り当て |
| 関連用語 | クラウドコンピューティング、オートスケール、スケーラビリティ |
オートスケーリングは、クラウド上で動作するアプリケーションやサービスにおいて、常にリソースの需給バランスを最適化するための重要な機能です。需要の急増に備えてあらかじめ多くのリソースを確保しておくと、無駄なコストが発生します。一方、需要に対して不足するリソースでは、アプリケーションのパフォーマンスが低下し、ユーザーエクスペリエンスを損なう恐れがあります。
オートスケーリングの仕組みは、監視サービスがアプリケーションの利用状況を常に監視し、一定の閾値を超えた時点でスケーリングを自動的にトリガーすることで実現されます。スケールアウト（水平拡張）の場合は追加のインスタンスを起動し、スケールイン（縮小）の場合は不要なインスタンスを終了します。この自動化された調整によって、常に最適なリソース量を維持できます。
例1: ある人気 ECサイトでは、年末年始の大型セールの際に、通常の数十倍のアクセスが集中することが予想されます。オートスケーリングを活用することで、ピーク時の需要に合わせて一時的にウェブサーバーのインスタンス数を大幅に増やし、滑らかな応答性を維持できます。ピーク需要が過ぎれば、不要なインスタンスは自動的に終了されコストを抑えられます。
【解説】需要の変動が大きく予測可能な場合、オートスケーリングを活用することで、リソースの無駄を最小限に抑えつつ、ピーク需要にも対応できます。
例2: 機械学習モデルのトレーニングジョブでは、データの前処理や特徴量抽出の段階で、一時的に多くの計算リソースが必要になります。オートスケーリングを利用すれば、そのようなリソース需要の高い段階でのみリソースを自動的に拡張し、他の段階では縮小することができます。
【解説】ジョブ実行中の需要変動に合わせてリソースを最適化できるため、オートスケーリングは柔軟で効率的なリソース活用を実現します。
オートスケーリングの需要は、クラウドコンピューティングの普及と共に今後更に高まると予想されます。よりスマートな需要予測や、より細かいスケーリングルールの設定など、オートスケーリングの高度化が進むことで、さらなるコスト最適化と運用の自動化が期待できます。
