预测式扩展策略与AWS Auto Scaling计划的predictive Scaling有什么不同？

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　　现在，让我们来谈谈预测式扩展策略和AWS Auto Scaling计划中的Predictive Scaling之间的不同之处。

　　首先，了解一下AWS Auto Scaling计划的基本原理。其目的是确保应用程序始终拥有所需数量的EC2实例来处理流量。Auto Scaling计划可以根据特定条件自动扩展或缩小实例容量。例如，在某个时刻，可能需要更多实例以满足流量峰值，而在其他时间则需要较少的实例。

　　那么，预测式扩展策略是如何不同呢？通过分析以前的流量模式和趋势，预测式扩展策略可以提供更准确的容量规划，从而优化应用程序的性能和成本效益。这是一种基于实时监控，预测未来负载和需要的资源之间匹配度的自适应容量规划的方法。

　　在AWS中，Predictive Scaling是Auto Scaling计划中可用的一种选项。其利用与AWS application Load Balancer集成的Amazon CloudWatch预测指标和机器学习算法，获得预测未来的应用程序流量，并相应地调整实例容量。这种方式比响应性的Auto Scaling计划更加聪明，在保持成本效益的同时确保运行的应用程序性能。

　　总之，虽然AWS Auto Scaling计划和预测式扩展策略都可以用于自动管理资源容量，但Predictive Scaling采用了更智能的方法来优化应用程序的性能和成本效益。