实战案例：使用 AWS ECS + ALB + CloudWatch 实现容器服务自动伸缩

目标

• 使用 ECS Fargate 部署容器化 Web 应用

• 配置 Application Load Balancer（ALB） 实现流量分发

• 使用 CloudWatch 指标 + Target Tracking 实现自动扩容

• 达到：在高并发请求时自动增加容器任务，低负载时自动减少

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架构图

          ┌────────────┐
  Users → │   ALB      │
          └────┬───────┘
               │
       ┌───────┴────────┐
       │     ECS Service（Fargate） │
       │  Task 1 | Task 2 | Task N   │
       └───────┬────────┘
               │
        ┌──────┴──────┐
        │ CloudWatch  │ ← 收集指标（CPU / 网络）
        └──────┬──────┘
               ↓
        Auto Scaling Policy

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实践步骤

步骤一：准备容器应用

准备一个简单的容器应用（例如 Python Flask、Node.js 或 Nginx）：

Dockerfile 示例（Flask）：

FROM python:3.9
WORKDIR /app
COPY app.py .
RUN pip install flask
CMD ["python", "app.py"]

app.py

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "Hello from ECS Fargate!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=80)

本地构建并推送镜像至 ECR：

aws ecr create-repository --repository-name ecs-demo
docker build -t ecs-demo .
docker tag ecs-demo:latest .dkr.ecr..amazonaws.com/ecs-demo
aws ecr get-login-password | docker login --username AWS --password-stdin ...
docker push /ecs-demo

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步骤二：创建 ECS 集群和服务

1. 登录 AWS 控制台 → ECS → 创建集群

   • 类型：“Networking only (Fargate)”

2. 创建任务定义（Task Definition）：

   • 使用 Fargate

   • 容器配置：

     • 镜像：ECR 地址

     • 端口：80

     • 最小 CPU / 内存：256 / 512

3. 创建 ECS 服务：

   • 集群：上面新建的

   • 负载均衡：启用 ALB

   • 子网：选择两个子网

   • 安全组：允许入站 80 端口

   • 自动部署容器任务数量：初始设为 2

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步骤三：配置 ALB 监听规则

• 监听端口：80

• 目标组：注册 ECS 任务的端口 80

• 健康检查路径：/

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步骤四：配置 CloudWatch 自动扩缩策略

1. 进入 ECS → 服务 → “自动伸缩” 标签页

2. 启用 Auto Scaling

3. 添加策略：

   • 类型：目标追踪（Target Tracking）

   • 指标类型：ECS 服务平均 CPU 使用率

   • 目标值：50%

   • 最小任务数：2，最大任务数：5

如果你应用的 CPU 不易被打满，可用请求数量或 ALB Target 请求数自定义 CloudWatch 指标。

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验证自动伸缩效果

使用如下脚本模拟高并发请求：

ab -n 10000 -c 100 http:///

然后进入 ECS 控制台查看服务任务数量是否从 2 自动扩展为更多任务（最多到 5），几分钟后 CPU 下降也会自动缩减。

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 小结

通过本案例，我们完成了：

 使用 ECS Fargate 构建容器服务
 利用 ALB 实现弹性流量分发
配置 CloudWatch + Auto Scaling 实现基于 CPU 的自动伸缩