自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源，从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何大限度发挥这些优势的。
可扩展性是公共云的基石。但是，正如在有需要时扩展资源一样，在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源，这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级，以及提高安全性。
但是，在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反，IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。
识别不需要的工作负载与资源
在一个生产环境中，将很可能需要确保云工作负载或应用程序在某级别上保持运行。用户不需要确定工作负载是否在运行；用户只需要使用云自动扩展服务，让服务根据工作负载需求变化来增加或减少计算资源。
诸如谷歌云平台、微软Azure以及亚马逊网络服务（AWS）这样的公共云供应商们都提供了某种形式的监控、扩张和负载平衡服务。当管理人员配置扩展规则后并组合使用时，这些服务就能够以较高自主性增减云工作负载。
但是，企业通常会忽视较少使用的工作负载，例如即将被淘汰的生产应用程序或诸如测试和开发实例这样的临时性应用程序。所以，这些工作负载就会继续保持在云中，从而带来的成本支出要远超出它们所提供的价值。
移除不需要的工作负载不仅需要自动化，仔细注意策略也是至关重要的。例如，一个测试实例可以与某种形式的生命周期管理服务相关联，后者能够在实例中设置一个过期日期，并在到期日提醒所有者。例如，AWS简单存储服务实例中的对象生命周期管理功能可允许企业用户删除存储对象或将他们移至更低成本的存储选项。
云标记服务也可以帮助管理人员识别可疑资源。这种服务可将标记应用于云资源，表示工作负载或应用程序名称、所有者、部门、成本中心等。在结算审查周期中，标记可有助于暴露那些不需要的或被遗忘的云资源。
使用云自动扩展及其他服务
对于很多公共云部署来说，自动扩展服务是一个关键服务，但它不是唯一的服务。企业通常会综合使用扩展服务、某种形式的监控服务以及负载平衡服务。
云自动扩展服务主要负责从组中增加或删除资源。例如，AWS用户常常会创建一个自动扩展组并允许自动扩展功能在使用率高时向组内添加资源（例如亚马逊弹性计实例）。他们也可以在使用率低时从组内移除资源。微软Azure可通过虚拟机扩展组来控制扩展操作，而谷歌云平台则在计算引擎中囊括了自动扩展服务。
但是，云自动扩展并不是魔术，它通常需要使用相关云供应商的监控服务。这才能让管理人员选择是否执行扩展操作的参数和阈值。例如，AWS的CloudWatch能够监控一个EC2自动扩展组的CPU使用率，从而根据CPU使用率阈值来增加或减少EC2实例。
使用基于云可扩展服务的连接排空
当AWS自动扩展服务决定关闭不需要的实例时，那并不意味着这些实例不执行任何任务；他们可能只是没有被用到而已。如果自动扩展服务在这些实例完成服务请求之前关闭网络连接并终止实例，那么这些请求可能会中断。
连接排空背后的想法就是为任何待关闭的实例留出一个冷却期。不同于立即关闭网络连接并丢弃实例，实例被赋予一定时间来完成当前请求。AWS已经在其弹性负载平衡服务中包含了连接排空功能，用户可以根据具体工作负载自行设定，时间从1秒到60分钟。
为了实现高效的自动扩展服务，IT团队还需要引导网络流量。例如，当自动扩展服务增加计算实例数量时，必须将流量重新定向至其他实例。还必须将流量整合至较少的实例，因为自动扩展服务减少了实际可用计算实例的数量。
可考虑对工作负载扩展服务使用第三方工具
在第三方工具方面，Botmetric能够扫描AWS基础设施以便于对安全性、性能、备份和成本分析进行审核，同时有助于执行某些任务，例如启动或停止EC2。
RightScale Cloud Management可以使AWS用户以自动化的方式部署更具弹性的架构、扩展和运行，并实现跨账户和区域的工作负载管理。 此外，用于持续监控的CloudCheckr可让企业用户识别他们的云资源、位置、用户以及使用历史，同时实施标准的策略。
但是，这些工具中的每一个都能够提供不同的功能集，但可能并不适用于每一个应用。需要使用第三方扩展支持的企业用户应当在做出选择前执行广泛的测试和原理验证工作。
但是，考虑到每一家云供应商都提供了工作负载自动扩展所需的基本服务，这些外部第三方工具只是作为一种补充，用于在云供应商内部工具无法胜任的监控和决策过程中发挥作用。
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