#はじめに
Auroraのオートスケールを記事にしたいと思います、長いのでシリーズ記事とします

【AWS】Auroraオートスケール：①オートスケール概要　※現在の記事
【AWS】Auroraオートスケール：②オートスケール設定
【AWS】Auroraオートスケール：③Cron式スケジュール設定
【AWS】Auroraオートスケール：④Cron式スケジュール変更
【AWS】Auroraオートスケール：⑤カスタムメトリクスでリードレプリカ数経過観察
【AWS】Auroraオートスケール：⑥チューニング・ブラッシュアップ等

#背景
ユーザ数が増えてリードレプリカの負荷が上がり、
緊急対応としてリードレプリカを増やす対応を2～3回ほど行い、結構な工数を要しました
上記の対策としてAuroraオートスケールを実装し、リードレプリカの負荷によって自動でスケールアップする仕組みを取り入れました
Auroraオートスケールは便利なのですが、あまり記事を見かけない為、ナレッジを残したいと思います
※Cron式スケジュール設定の記事が少なくて数時間苦戦しました・・・

#Auroraオートスケール概要説明
リードレプリカの平均CPU使用率、平均接続数の負荷に応じて自動でリードレプリカ台数をオートスケールします
上記により可用性、運用・課金コスト削減等のメリットを得る事が出来ます
急激に負荷が上がってしまった場合を想定して、障害を未然に防ぐ為にも標準で取り入れた方が良いと考えています

リードレプリカへの負荷が高まるとオートスケール処理が開始され、自動でスケールアップ（増大）を行う

読込処理も分散されます

###Cron式スケジュール
負荷が高まる時間帯を事前に分かる場合は、Cron式スケジュールでリードレプリカを増やす事が出来ます
※12時負荷が高まる場合、事前に11時にリードレプリカ台数を増やす、下記は3台から5台に増えた図です

#次回
2.【AWS】Auroraオートスケール：②オートスケール設定

#参考
[AWS] Amazon Auroraについて
 Amazon Aurora