資源伸縮和系統擴展
在云上架構設計過程中，需要考慮架構的可伸縮性和可擴展性，以實現高性能的云上架構。不同的應用部署方式需要使用不同的伸縮方案，常見的伸縮方案主要有以下幾種：
云服務自動擴縮
在阿里云上進行自動伸縮依賴的云服務是彈性伸縮 ESS（Auto Scaling），是指根據業務需求和策略自動調整計算能力（即實例數量）的服務。目前支持ECS實例和ECI實例的彈性伸縮。彈性伸縮具有廣泛的應用場景，不僅適合業務量不斷波動的應用程序，同時也適合業務量穩定的應用程序。
適用場景
無規律的業務量波動
某新聞網站播出了熱點新聞，訪問量突增，新聞的時效性降低后，訪問量回落。由于該新聞網站的業務量波動無規律，訪問量突增和回落的具體時間難以預測，所以手動調整實例很難做到及時性，而且調整數量也不確定。
此時可以利用彈性伸縮的報警任務，由阿里云自動根據CPU使用率等衡量指標進行彈性伸縮。
示例一：可以設置兩個報警任務，報警任務執行的伸縮規則配置為簡單規則類型。一個報警任務用于在實例的CPU使用率超過70%時，自動增加3臺實例；另一個報警任務用于在實例的CPU使用率低于30%時，自動減少3臺實例。
示例二：可以設置一個報警任務，報警任務執行的伸縮規則配置為目標追蹤規則類型，使實例的CPU使用率一直維持在50%左右。
有規律的業務量波動
某游戲公司每天18:00業務需求急速增長進入高峰期，到22:00業務需求降低，高峰期結束。該游戲公司的業務量波動有規律，但是每天手動調整計算能力浪費人力和時間成本。
此時可以利用彈性伸縮的定時任務，由阿里云定時自動進行彈性伸縮。可以設置兩個定時任務，報警任務執行的伸縮規則是簡單規則類型。一個定時任務用于在每天17:55自動為用戶增加3臺實例，另一個定時任務用于在每天22:05自動為用戶減少3臺實例。該方式可以很好地應對每天18:00~22:00高峰期的業務量，且在高峰期結束后及時釋放實例，不浪費多余的實例資源和成本。
無明顯的業務量波動
某通信公司的業務支撐系統需要全天運作，業務量一段時間內無明顯波動。如果現有計算資源突然出現故障，會導致業務受到影響，很難及時進行故障修復或者替換。
此時可以利用彈性伸縮的高可用優勢，開啟健康檢查模式。阿里云會自動檢查實例的健康狀態，當發現存在實例不健康時，自動增加實例替換不健康的實例，確保故障的計算資源及時得到修復。而且伸縮組必須設置最小實例數，確保無論在哪種情況下，伸縮組內的實例數量都至少等于下限，確保業務可以運作。
混合型的業務場景
如果某公司的業務場景比較復雜，日常業務量波動不明顯，且在某個時間段內，業務量是在一定基礎上波動的，用戶已經訂購了一部分包年包月的實例，只是想針對波動的業務量合理調整實例數量。
此時可以手動將已訂購的包年包月實例加入伸縮組，再結合彈性伸縮的報警任務，由阿里云自動根據CPU使用率等衡量指標進行彈性伸縮，更經濟、穩定地管理業務的計算能力。
除手動調整實例數量和報警任務，彈性伸縮還支持定時任務、健康檢查等。此時可以根據業務場景靈活組合以上功能，從而在使用彈性伸縮的時候獲得更豐富靈活的使用體驗。
容器自動擴縮
容器越來越成為云計算的核心計算技術，越來越多的應用系統已經完成或正在進行容器化改造，運行在各種容器環境中。阿里云上對應的容器服務為容器服務 Kubernetes 版 ACK（Container Service for Kubernetes）。對應的彈性伸縮典型場景包含在線業務彈性、大規模計算訓練、深度學習GPU或共享GPU的訓練與推理、定時周期性負載變化等。彈性伸縮分為兩個維度：
調度層彈性，主要是負責修改負載的調度容量變化。例如，HPA是典型的調度層彈性組件，通過HPA可以調整應用的副本數，調整的副本數會改變當前負載占用的調度容量，從而實現調度層的伸縮。
資源層彈性，主要是集群的容量規劃不能滿足集群調度容量時，會通過彈出ECS或ECI等資源的方式進行調度容量的補充。
兩層的彈性組件與能力可以分開使用，也可以結合在一起使用，并且兩者之間是通過調度層面的容量狀態進行解耦。
適用場景
在選擇具體的彈性方案時，需要考慮相應彈性維度下不同組件和方案的適用場景、資源交付速度和使用限制等。
調度層彈性
組件名稱 | 組件介紹 | 適用場景 | 使用限制 | 參考文檔 |
HPA | Kubernetes內置組件，主要面向在線業務。 | 在線業務 | 適用于Deployment、StatefulSet等實現scale接口的對象。 | |
VPA（alpha） | 開源社區組件，主要面向大型單體應用。 | 大型單體應用 | 適用于無法水平擴展的應用，通常是在Pod出現異常恢復時生效。 | |
CronHPA | ACK開源的組件，主要面向應用資源使用率存在周期性變化的場景。 | 周期性負載業務 | 適用于Deployment、StatefulSet等，實現了scale接口的對象。此外CronHPA提供了HPA對象的兼容能力，您可以同時使用CronHPA與HPA。 | |
Elastic-Workload | ACK組件，主要面向精細化角度場景，例如希望在不同的可用區進行負載分布。 | 精細調度場景 | 適用于在線業務精細化控制的場景。例如，一個Deployment部分的應用運行在ECS上，而超出的部分運行在ECI上。 |
資源層彈性
組件名稱 | 組件介紹 | 適用場景 | 資源交付速度 | 參考文檔 |
cluster-autoscaler | Kubernetes社區開源組件，節點水平伸縮組件，阿里云提供了調度、彈性優化、成本優化的功能。 | 全場景支持，適合在線業務、深度學習、大規模成本算力交付等。 | 以100節點為一個交付批次為例：
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virtual-node | ACK開源組件，提供無服務器運行時環境。開發者無需關心節點資源，只需針對Pod按量付費即可。 | 部分場景支持，主要包括在線突增流量、CI/CD、大數據作業。 | 以1000個Pod為一個交付批次為例：
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virtual-kubelet-autoscaler | ACK服務組件，提供無服務彈性伸縮能力。 | 部分場景支持，主要包括在線突增流量、CI/CD、大數據作業。 | 以1000個Pod為一個交付批次為例：
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Serverless
對于用戶來說，云服務和容器的伸縮都需要用戶一定程度上參與基礎設施層面的資源管理和維護。而Serverless技術則無需用戶關心基礎設施層面的伸縮擴容。Serverless相關的云產品有彈性快（毫秒級擴容），成本優（按實際使用量付費），開發效率高（不用關心底層云資源）三大特性。截止目前阿里云Serverless架構的核心云產品已經達到20余款，具備完整的從Serverless計算，到Serverless應用開發的服務能力。
函數計算
函數計算 FC（Function Compute）是事件驅動的全托管計算服務，用戶無需采購與管理服務器等基礎設施，只需編寫并上傳代碼或鏡像。函數計算準備好計算資源，彈性地、可靠地運行任務，并提供日志查詢、性能監控和報警等功能。
Serverless應用引擎SAE
Serverless 應用引擎 SAE（Serverless App Engine）是一個全托管、免運維、高彈性的通用 PaaS 平臺。SAE 支持 Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo、HSF、Web 應用和 XXL-JOB、ElasticJob 任務的全托管、零改造遷移、無門檻容器化、并提供了開源側諸多增強能力和企業級高級特性。