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我們開始今天的課程內容。
來到auto scaling組控制台，as-test-group是我們上節課建立的auto scaling組，所需例項和最小例項我們配置的為1。
上節課我們配置了擴充套件策略並新增了2個警報，內容為當auto scaling組內例項cpu使用率大於等於70%的時候，auto scaling組新增2個例項；當cpu使用率小於等於25%的時候，auto scaling組刪除2個例項。
那我們今天通過人為干預auto scaling組的例項的cpu使用率，來驗證下我們配置的auto scaling組以及對應的擴充套件策略是否可以正常工作。
使用dd命令將cpu使用率壓高
我已經ssh到了auto scaling組的這台例項，可以通過linux命令top來檢視cpu的使用率。
我們下面要做的，就是在這台例項上，通過linux的dd命令增加cpu的使用率，使其觸發前面配置的cpu使用率大於等於70%閾值，然後我們看下auto scaling組是否會為我們新啟動2臺例項來處理負載，為了方便觀察我們在開啟乙個終端視窗，ssh到同一臺例項。
我們使用dd命令增加這台例項的cpu使用率，輸入命令：
dd if=/dev/zero of=/dev/null
這條命令是做什麼的目前不理解也沒有關係，只要知道執行後可以達到我們的目的增加cpu的使用率就行了。
然後我們切換到另乙個終端看下top的輸出結果。
可以看到目前這台例項的cpu使用率上來了，我們來看下，我們之前配置的擴充套件策略，要達到警報閾值並且持續60秒才會觸發操作，所以等待一下。
除了在例項上執行top命令，我們也可以在ec2控制台，通過監控選項卡cloudwatch指標觀察這台例項的cpu使用率的情況。
可以看到cpu使用率圖表中cpu利用率指標已經直線向上。
我們等待幾分鐘。
確認擴充套件策略是否生效
好，通過auto scaling組的「活動歷史記錄」，我們可以看到auto scaling組新啟動了2臺例項，我們切換到例項選項卡，可以看到目前一共3個例項，並且執行狀況都是healthy的，說明我們的擴充套件策略已經生效了。前面當我們通過dd命令模擬工作負載將1臺例項的cpu使用率增加到70%以上後，auto scaling組擴充套件策略觸發了警報並為我們新啟動了兩台例項處理負載。
新啟動的兩個例項是通過我們上節課建立的「啟動配置」資訊來啟動的，所以會執行「啟動配置」中user data也就是使用者資料的內容，為新啟動的例項安裝並配置好nginx服務，我們分別複製下例項的公網ip位址到瀏覽器測試下，可以看到例項的nginx都可以正常工作。
我們再看下可用區這裡，ec2 auto scaling 會嘗試在啟用的可用區之間均勻分配例項。
我們在前面建立auto scaling組的時候為其選擇了3個可用區，目前auto scaling 組啟動了3個例項，ec2 auto scaling 會嘗試在我們選擇的每個可用區都啟動乙個例項提供服務，所以目前啟動的這3個例項分別啟動在了不同的可用區：1a/1c/1d。
確認縮減例項策略是否生效
接下來要驗證下縮減例項策略是否可以正常工作。
我們停止dd命令的執行，這樣的話auto scaling組內的例項平均cpu使用率很快就能降低到25%以下，從而觸發我們的擴充套件策略中配置的警報，我們看下縮減策略是否可以正常工作，為我們自動終止2臺例項。
我們稍等幾分鐘。
好，通過auto scaling組的「活動歷史記錄」，可以看到auto scaling組剛為我們終止了2個例項，我們看下auto scaling組的「例項」選項卡，目前只有1臺例項在執行。 然後我們切換到ec2控制台，可以看到之前3臺例項有2臺已經被auto scaling組終止，目前只有一台例項在執行提供服務。
今天我們通過實操演示驗證了之前我們建立的auto scaling組的擴充套件策略可以正常工作，當組內例項cpu使用率大於等於70%的時候，新增2個兩個例項幫助處理工作負載；當cpu使用率小於等於25%的時候，刪除2個例項節省成本。希望大家都能夠跟著自行配置測試一下，這樣更有利於理解。
我們今天的課程就到這裡，希望能夠對大家有所幫助。
希望此系列教程能為您通過 aws解決方案架構師認證 professional 認證考試帶來幫助，如您有任何疑問
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