问题描述
希望根据特定Kafka主题中的滞后情况，动态地调整自动扩展组的实例数量。每个主题与一个需要进行缩放的自动扩展组存在一对一的关系。用户确定不能使用CloudWatch指标来解决这个问题。此外，用户还提到他的应用程序不受CPU、磁盘I/O或CloudWatch提供的其他度量的限制，限制在于应用程序从传入的Kafka主题中进行处理。
解决方案
请注意以下操作可能涉及特定工具和服务，版本差异以及修改前务必备份。
使用CloudWatch实现Kafka主题滞后自动缩放
云监控（CloudWatch）是解决此问题的理想选择，它可以通过以下步骤将Kafka主题滞后情况与自动扩展关联起来：
- 推送Kafka指标到CloudWatch：你可以通过以下两种方式将Kafka主题的指标推送到CloudWatch中：
- 使用一个独立的进程，将Kafka指标定期推送到CloudWatch。你可以参考这里来了解如何实现这一点。
在生产者、消费者或流处理器中添加代码，将所需的指标推送到CloudWatch。
发布自定义指标：按照CloudWatch文档的说明，将Kafka指标作为自定义指标发布到CloudWatch。
创建自动扩展启动配置：根据AutoScaling Launch Configuration，创建一个适合你应用的自动扩展启动配置。
创建自动扩展组和策略：基于你的自定义指标，创建一个AutoScaling Group和相应的缩放策略。确保策略能够根据Kafka主题的滞后情况自动调整实例数量。
考虑使用Spot实例：如果你关注成本，可以考虑将Spot Instances纳入自动扩展配置中。对于非关键但需要高计算能力的工作负载，Spot实例是一个节省成本的选择。
使用Jenkins解决方案
使用Jenkins实现这一需求可能会引入竞态条件等问题，但如果你仍希望探索这个方法，可以考虑以下步骤：
创建Jenkins Job：在Jenkins中创建一个Job，用于监控Kafka主题的滞后情况和实例的自动缩放。
设置定时任务：配置Jenkins Job，使其定期获取Kafka主题的滞后情况。
触发自动缩放：在Jenkins Job中，根据Kafka主题的滞后情况，编写逻辑来触发自动扩展组的实例数量调整。确保在代码中处理好竞态条件，以避免出现问题。
总结
根据你的问题描述，你可以选择使用CloudWatch来实现基于Kafka主题滞后情况的自动扩展，将Kafka指标推送到CloudWatch并通过自定义指标来驱动自动扩展策略。同时，你还可以考虑使用Spot实例来降低成本。如果你决定使用Jenkins，需要注意处理竞态条件等问题，确保系统稳定可靠。无论哪种方法，都需要根据具体情况做出适当的调整和优化。
注意： 在进行任何操作前，请务必熟悉所使用工具和服务的文档，以及可能涉及的版本差异。操作前请备份相关配置和数据，以避免意外情况。