Évolutivité

Mise à l'échelle automatique

Ajoutez et retirez des instances automatiquement selon le trafic, le CPU et la mémoire.

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web-frontend

2 instances · 1 CPU
6 instances · 2 CPU
18 instances · 4 CPU
2 instances · 1 CPU

Une capacité qui suit la demande

Définissez vos limites une fois. La plateforme gère chaque pic de trafic comme chaque heure creuse.

Cibles CPU et mémoire
Ajustez la capacité selon le CPU moyen, la mémoire ou les deux, avec des seuils propres à chaque service.
Instances min. et max.
Gardez un socle d'instances prêtes pour des réponses rapides et un plafond qui protège votre budget.
Délais avant réduction
Évitez les oscillations grâce à des fenêtres de stabilisation qui attendent que le trafic se calme.
Répartition de charge par défaut
Les nouvelles instances rejoignent le pool dès qu'elles passent les contrôles de santé.

Comment fonctionne la mise à l'échelle automatique

Trois vérifications s'exécutent toutes les quelques secondes, pour que la capacité ait toujours une longueur d'avance sur le trafic.

Min 2
Max 20
CPU 70 %
Mémoire 80 %

Configuration

La mise à l'échelle automatique en quelques lignes

Activez-la depuis le tableau de bord, ou gardez-la dans votre fichier de configuration avec le reste de votre stack.

Limites et cibles par service
Limites modifiables sans redéploiement
Même configuration en staging et en production

          
            
                1
                services:
              
                2
                  - type: web
              
                3
                    name: web-frontend
              
                4
                    runtime: node
              
                5
                    autoscaling:
              
                6
                      minInstances: 2
              
                7
                      maxInstances: 20
              
                8
                      targetCPUPercent: 70
              
                9
                      targetMemoryPercent: 80

          
            
                1
                # Mettre à jour les limites d'un service en cours d'exécution
              
                2
                $ cloud scale web-frontend --min 2 --max 20 --cpu 70
              
                3
                ✓ Autoscaling mis à jour pour web-frontend

Quand utiliser la mise à l’échelle automatique

La mise à l’échelle automatique convient à tout service dont le trafic varie au fil de la journée : boutiques en ligne, API publiques, webhooks ou endpoints d’IA qui connaissent des pics après un lancement ou une campagne. Vous payez les instances que vous faites tourner, donc une nuit calme coûte moins cher qu’un après-midi chargé.

Ce qui évolue et ce qui reste fixe

Les services web et les services privés évoluent horizontalement. Chaque nouvelle instance exécute le même build et rejoint le même réseau privé : rien à reconfigurer. Les workers en arrière-plan peuvent évoluer selon la profondeur de leur file d’attente, et les bases de données évoluent séparément, avec leurs propres offres.

Mise à l’échelle horizontale des services web et privés
Mise à l’échelle des workers selon la file d’attente
Limites indépendantes pour chaque environnement

Des coûts prévisibles

Le nombre maximal d’instances est un plafond strict. Lorsqu’un service l’atteint, vous recevez une alerte et le service continue de tourner à cette taille. L’utilisation est facturée à la seconde, et la page d’utilisation indique précisément quand chaque instance a démarré et s’est arrêtée.

Mise à l'échelle automatique

Une capacité qui suit la demande

Cibles CPU et mémoire

Instances min. et max.

Délais avant réduction

Répartition de charge par défaut

Comment fonctionne la mise à l'échelle automatique

La mise à l'échelle automatique en quelques lignes

Quand utiliser la mise à l’échelle automatique

Ce qui évolue et ce qui reste fixe

Des coûts prévisibles

Se combine bien avec

Déploiements sans coupure

Réseau privé

Infrastructure as code

Poussez votre code aujourd'hui. En ligne avant que votre café refroidisse.