问题描述
在云环境中，例如AWS，可以由用户自己管理多租户，典型的例子是容器编排器，比如ECS或Kubernetes。当你有两个服务，一个需要内存，另一个需要CPU，并且你将它们放在一个集群中时，扩展（Scaling Up）相对较简单。每次在CPU或内存方面需要更多容量时，只需添加更多的资源。因为EC2的容量意味着CPU和内存两者的单位。使用CloudWatch Alarms可以相对容易地基于单个指标进行扩展（Scaling Up）。
但是，在缩减规模（Scaling Down）时，为了降低成本，需要同时考虑内存和CPU的限制，不要让其中任何一个降至所需的数量以下。由于不幸的是，CloudWatch Alarms不允许使用布尔逻辑或考虑多个指标。
问题： 有没有一个好的方法来实现自动扩展组（Auto Scaling Group）的容量缩减（Scaling Down）？
解决方案
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最佳解决方案：基于机器学习的自动缩减
在处理多维资源需求和限制时，实现自动缩减是一个复杂的问题。在云环境中，资源需求不仅包括CPU和内存，还包括磁盘空间、磁盘IO、网络IO、并发性、延迟等多个维度。而资源需求的指标也不仅限于这些，还包括并发访问、页面访问量、用户交互等。
此外，资源需求随时间变化的模式也多种多样，例如日常、周末、特殊事件等。同时，还要考虑财务决策因素，如收入是否与流量相关、成本模型等。
因此，手动优化会导致技术债务的积累，而亚马逊等云服务提供商在保守方向上更容易赚钱，所以他们的工具可能无法满足你的需求。因此，选择一个能够在不完全正确的情况下增长/扩展的架构/技术栈是一个好的选择。
然后，从一些明显的因素入手，尝试为多个可能性制定一种排序方式。收集一些真实世界的数据，尝试构建一个近似模型，以解决多维资源需求和限制的自动缩减问题。
方案2：手动管理容器的启动顺序
如果你想要更加精细地控制容器的启动顺序，你可以考虑编写脚本或使用工具来管理容器的运行。以下是一些策略：
- 创建第三个自定义指标，跟踪两个指标中的较大者。例如，如果CPU分配率为60%，内存分配率为70%，则将该指标设置为70%。
- 选择CPU或内存中的一个资源，并始终分配较高的百分比给每个容器，与另一个资源相比。这样，在另一个资源之前，你总会达到你首选资源的不足，这样就不需要担心在它上面进行扩展或缩减。尽管这是最简单的解决方案，但明显的缺点是可能会导致资源浪费。
- 如果你不想使用CloudWatch指标进行自动扩展，还可以考虑使用工具（如 ECSpander）来辅助进行扩展管理。
需要注意的是，Kubernetes并不使用CloudWatch指标来进行扩展管理，它通过内部机制设置ASG的期望实例数量，因此不会受到你所描述问题的影响。
注意事项
在实施任何自动缩减策略之前，请确保在实际环境中测试并监控，以确保系统的稳定性和可靠性。
以上解决方案仅为参考，根据你的具体场景和需求，可能需要进一步的调整和定制。建议在实际应用中进行测试和验证，以确保系统的性能和可靠性。
请根据实际情况选择合适的解决方案，避免影响生产环境的稳定性和性能。
这些解决方案将帮助你在多租户环境中实现缩减规模，以达到节省成本的目标。根据你的具体情况选择最适合的方法，并在实际应用中进行测试和调优。