Auto Scaling 的核心配置需围绕资源发现、策略定义与监控触发展开。用户需通过 AWS Management Console 或 CLI 定义可扩展资源（如 EC2 实例、DynamoDB 表、ECS 任务等），并设置目标跟踪策略（Target Tracking Policy）或动态策略（Dynamic Scaling Policy）。例如，EC2 Auto Scaling 要求用户通过启动模板（Launch Template）或启动配置（Launch Configuration）标准化实例参数，同时设置健康检查（Health Check）和冷却时间（Cooldown Period）以避免频繁伸缩。官方强调，90% 的错误源于配置不完整或策略冲突，如未指定最大 / 最小实例数、未关联负载均衡器（ELB/ALB）导致流量分配不均，或未启用 CloudWatch 详细监控（1 分钟粒度）导致响应延迟。此外，跨服务协调（如同时扩展 EC2 与 RDS）需通过 AWS Auto Scaling 的统一界面完成，避免手动操作遗漏依赖关系。
实际应用中，Auto Scaling 的复杂性常体现在资源耦合引发的连锁反应。例如，当 EC2 实例自动扩展时，若未同步调整 RDS 连接池或 DynamoDB 吞吐量，可能触发数据库限流（Throttling）或连接超时。参考 AWS 社区案例，某电商应用在促销期间因未为 DynamoDB 表配置按需扩容策略，导致表写入容量单元（WCUs）耗尽，尽管 EC2 实例已扩展至上限，整体吞吐量仍下降 30%。另一常见问题是冷启动延迟，尤其在 Lambda 与 Fargate 场景中，快速扩展可能导致临时性能波动。此外，Spot 实例与按需实例混合使用时，若未在 Auto Scaling 组中配置优先级策略，可能因 Spot 实例回收导致容量骤降。成本超支亦是高频痛点，用户需通过 AWS Cost Explorer 监控伸缩活动，避免因未设置预算警报或保留实例（RI）覆盖不足导致意外支出。
备考 AWS 认证时，需重点掌握策略设计与故障注入测试。首先，根据业务类型选择伸缩策略：目标跟踪适用于稳定负载（如 Web 服务器），动态策略适合突发流量（如游戏后端），而预测性伸缩（Predictive Scaling）需结合历史数据训练模型。其次，通过 CloudWatch 自定义指标（如自定义队列长度）优化触发条件，避免依赖默认 CPU 利用率导致的误伸缩。实战中，建议使用 AWS Fault Injection Simulator（FIS）模拟高负载场景，验证 Auto Scaling 的响应速度与资源分配合理性。例如，测试 EC2 实例终止后，新实例是否能在冷却时间内完成启动并注册到 ELB。此外，需熟悉生命周期钩子（Lifecycle Hooks）的配置，确保自定义脚本（如数据备份）在实例终止前执行完毕。最后，通过 AWS Trusted Advisor 检查未使用的 Auto Scaling 组或闲置资源，持续优化成本效率。