ECS是AWS自行研发的容器管理平台，相对于流行的K8S架构，ECS更加简单易用，学习门槛相对很低。此外，Fargate无服务器技术的支持，将ECS完全从管理底层架构中解放出来，用户不需要再去关心Node节点的EC2配置，而是只在乎启动的任务，非常便于高效、快速的将既有容器投入使用。
ECS 201 Workshop分成：
共四个部分。此外，在ECS实验之前，还有一个基础篇是如何Build容器镜像，请参考这里。
下面开始第三篇。
实验4、使用Auto Scaling进行弹性扩展
本实验基于前文创建的ECS任务定义和服务进行。请在上一步实验环境上继续操作。
一、设置IAM角色
进入IAM界面，点击左侧的角色，点击右侧创建角色。如下截图。
在创建角色界面，选择服务是Elastic Container Service，然后选择场景是Elastic Container Service Autoscale。然后点击下一步继续。如下截图。
在添加策略页面，系统会自动带出ECS弹性扩展所需要的策略，这里无需在额外选择其他策略。点击下一步继续。
在标签设置界面，无需设置，点击下一步跳过。
在创建角色最后一步，输入角色的名称是 ecsAutoscaleRole，请记住这个名字，后续配置会使用。如果是多人在同一个AWS账号内做实验，则只需要配置一次即可，否则会出现重名的提示。如下截图。
至此IAM角色配置完成。
二、修改任务定义
进入ECS集群界面，在右侧可以看到之前创建的集群，点击集群名称。如下截图。
在集群界面下，找到上一步创建的服务，选中服务，点击 Update 更新按钮。如下截图。
在向导第一步，无需修改任何配置，点击右下角的下一步按钮跳过。
在向导第二步，无需配置，点击下一步跳过。
在向导第三步，无需配置，点击下一步跳过。如下截图。
在向导第四步，选择配置服务缩放，设置最小任务数是1，Desired任务数是2，最大任务数是6。选择IAM角色是前文创建的 ecsAutoscaleRole。最后点击添加缩放策略按钮。如下截图。
在弹出的配置策略的界面上，选择缩放策略方式是目标跟踪，输入自定义的策略名称是 byrequest，缩放基于的ECS指标是ALBRequestCountPerTarget，也就是每个容器接收到的来自ALB的请求数。在数值位置输入300，即以300为阈值，超过300将会触发扩展。在Scale-out cooldown period 选项输入60，也就是两次向上扩展的间隔是60秒。注意：这里设置为60秒是为了在实验中快速看到效果，在生产环境上建议配置为300秒，即5分钟缩放一次。如下截图。
将页面向下滚动，继续完成配置。在 Scale-in cooldown period 界面输入60秒，表示两次向下缩进之间的时间间隔是60秒。注意：这里设置为60秒是为了在实验中快速看到效果，在生产环境上建议配置为300秒，即5分钟缩放一次。配置完成后点击保存按钮。如下截图。
缩放规则配置完成后，点击下方的保存按钮。如下截图。
页面来到服务配置向导的最后一步，点击更新服务完成配置。如下截图。
服务配置完成。点击查看服务按钮可看到状态。如下截图。
至此ECS服务更新完成。
三、准备压力测试工具
压力测试工具选择线上的一台EC2，也就是前文实验中执行 docker build 构建容器镜像的那台。接下来在这台EC2上安装Apache Benchmark，使用ab作为压力客户端，对ECS之前的ALB负载均衡器的入口发起压力测试。
登录到EC2后，执行如下命令安装ab2工具。
yum install httpd -y安装完成。
四、发起测试并观察扩展效果
通过EC2控制台，查看ABL负载均衡器的入口的访问地址，然后构建如下命令，从EC2上运行如下命令，发起压力。
ab -n 10000 -c 1000 http://ecs-582284481.cn-north-1.elb.amazonaws.com.cn/其中 -c 表示并发线程数，-n 表示发起的请求总数。最后ELB地址最后必须带有 / 表示根目录。注意此命令一次执行在数秒内即可完成，为了生成持续的压力，可间隔几秒后反复执行此命令后。由于目前使用的ALB未经过预热，因此还不能承受过大的流量，在压力测试中，使用 -n 10000或者20000的参数即可。参数调整过大，会导致出现访问失败503的情况；且会导致ECS的Autoscaling修改预期任务数达到最大值，这样后续实验会发生空闲半小时都不缩进的情况。因此本实验使用参数10000即可，然后反复多次执行此命令，每次执行之间可间隔数秒。
任务启动后，可以通过负载均衡器的监控界面，看到大量请求。
进入ECS控制台，点击集群名称，查看集群。如下截图。
点击服务名称，查看服务状态。如下截图。
在服务状态界面中，点击第二个标签页，查看任务，可以看到已经有6个任务在运行。如下截图。
点击第三个标签页事件，可以看到每一次向外扩展被触发的时候，都会留下事件信息。如下截图。
至此ECS向上扩展资源完成。
五、观察收缩效果
本实验最后一个步骤，暂停EC2上ab程序发起的压力。静置一段时间，然后观察ECS是否执行了缩进。
等待大概3-5分钟后，再次进入上一步查看缩放的服务界面，可以看到运行中的容器任务数字已经减少。如下截图。
再次进入事件界面，可以看到系统向下缩进时候，留下的资源关闭的日志。
需要注意的是，如果是连续数分钟施加了大压力，AutoScaling会自动修改Desired Number，也就是预期的任务数，会将前边定义任务时候预期数字从2改到和最大Max值一样的6，以避免出现反复来回缩放的场景。在这个场景下，可能会出现压力已经撤销30分钟但是并未缩进。此时日志里会看到如下一条信息。
Message: Successfully set desired count to 6. Change successfully fulfilled by ecs. Cause: monitor alarm TargetTracking-service/myecs/phpdocker-AlarmHigh-fd9f0b5f-c58f-467b-ae0f-9dc0f7bdbc4b in state ALARM triggered policy byrequest
如果等待的时间足够长，比如等一个晚上，系统会自动修改Desired Number减小到1或者2，这时候就会出现向下缩放了。如果不想等待这么长时间，可以再次编辑更新下服务，在缩放配置中，将Desired预期数字从最大6改到为2，然后即可看到系统缩放。在观察一段时间，还可以看到系统缩放到Min的任务数。
至此本实验完成。