オートスケーリング（負荷分散）の最適化【ゲーム・ソーシャルアプリ】 
イベント時やリリース直後の急激なアクセス増に対応するため、AWS Auto ScalingやKubernetesのHPA（水平オートスケール）設定を最適化する施策です。サーバーダウンを防ぎつつ、アクセスが少ない時間帯は台数を減らしてコストを削減します。メリットは、機会損失の防止と、インフラコストの適正化です。成功には、事前の負荷試験による適切なトリガー設定と、ウォームアップ（事前スケール）の運用が必要です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
ゲーム・ソーシャルアプリ |  目的 |
コスト削減 安定稼働 |
| 業界② |
ゲーム・ソーシャルアプリ |  対象 |
インフラ 開発 |
 費用 |
100〜1000万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- 負荷試験を行い、スケーリングのトリガー（CPU使用率等）を調整する
- ウォームアップ（事前スケールアウト）の仕組みを作る
- スポットインスタンス活用でコストを下げる
期待できる効果
「メンテ祭り」や「ログイン待機列」を回避し、ユーザーの熱量を逃さない。無駄なサーバー代を削減し、利益率を改善できる。
躓くところ
スケールアウトが間に合わずにサービスダウンするリスクがある（トリガー設定の難しさ）。DBのボトルネックは解消できない。
狙えるチャネル
