Evaluieren Sie Ihre Richtlinien zur vorausschauenden Skalierung für Amazon ECS - Amazon Elastic Container Service
Anzeigen Ihrer EmpfehlungenAnzeigen von Überwachungsdiagrammen

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Evaluieren Sie Ihre Richtlinien zur vorausschauenden Skalierung für Amazon ECS

Bevor Sie eine Richtlinie zur vorausschauenden Skalierung zur Skalierung Ihrer Services verwenden, überprüfen Sie die Empfehlungen und andere Daten für Ihre Richtlinie in der Amazon ECS-Konsole. Dies ist wichtig, denn eine Richtlinie für prädiktive Skalierung soll Ihre tatsächliche Kapazität erst dann skalieren, wenn Sie wissen, dass die Prognosen korrekt sind.

Wenn es sich um einen neuen Service handelt, warten Sie 24 Stunden, um die erste Prognose zu erstellen.

Bei AWS der Erstellung einer Prognose werden historische Daten verwendet. Wenn Ihr Service noch nicht über viele aktuelle historische Daten verfügt, kann die Prognose durch vorausschauende Skalierung vorübergehend mit Aggregaten aufgefüllt werden, die aus den aktuell verfügbaren historischen Aggregaten erstellt wurden. Prognosen werden bis zu zwei Wochen vor dem Erstellungsdatum einer Richtlinie aufgefüllt.

Anzeigen Ihrer Richtlinien für prädiktive Skalierung

Für eine effektive Analyse sollte Service Auto Scaling über mindestens zwei Richtlinien für die prädiktive Skalierung verfügen, die miteinander verglichen werden können. (Sie können die Ergebnisse jedoch weiterhin für eine einzelne Richtlinie überprüfen.) Wenn Sie mehrere Richtlinien erstellen, können Sie eine Richtlinie, die eine Metrik verwendet, gegen eine Richtlinie auswerten, die eine andere Metrik verwendet. Sie können auch die Auswirkungen verschiedener Zielwert- und Metrikkombinationen bewerten. Nachdem die Richtlinien für die vorausschauende Skalierung erstellt wurden, beginnt Amazon ECS sofort mit der Bewertung, mit welcher Richtlinie Ihre Gruppe besser skaliert werden kann.

Um Ihre Empfehlungen in der Amazon ECS-Konsole anzuzeigen

  1. Öffnen Sie die Konsole auf https://console.aws.amazon.com/ecs/Version 2.

  2. Wählen Sie auf der Cluster-Seite den Cluster aus.

  3. Wählen Sie auf der Seite mit den Cluster-Details im Abschnitt Dienste den Dienst aus.

    Die Seite mit den Dienstdetails wird angezeigt.

  4. Wählen Sie Service Auto Scaling.

  5. Wählen Sie die Richtlinie für vorausschauende Skalierung und dann Aktionen, Prädiktive Skalierung, Empfehlung anzeigen aus.

    Sie können Details zu einer Richtlinie zusammen mit unserer Empfehlung einsehen. In der Empfehlung erfahren Sie, ob es besser wäre, die Richtlinie für prädiktive Skalierung zu verwenden, oder nicht.

    Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob eine prädiktive Skalierungsrichtlinie für Ihre Gruppe geeignet ist, prüfen Sie die Spalten Auswirkungen auf die Verfügbarkeit und Auswirkungen auf die Kosten, um die richtige Richtlinie auszuwählen. Die Informationen in den einzelnen Spalten geben Aufschluss über die Auswirkungen der jeweiligen Richtlinie.

    • Auswirkung auf die Verfügbarkeit: Beschreibt, ob die Richtlinie negative Auswirkungen auf die Verfügbarkeit vermeiden würde, indem genügend Aufgaben zur Bewältigung der Arbeitslast bereitgestellt würden, anstatt die Richtlinie nicht zu verwenden.

    • Auswirkung auf die Kosten: Beschreibt, ob durch die Richtlinie negative Auswirkungen auf Ihre Kosten vermieden würden, indem nicht zu viele Aufgaben bereitgestellt würden, anstatt die Richtlinie nicht zu nutzen. Wenn Sie zu viel Provisioning bereitstellen, werden Ihre Dienste nicht ausgelastet oder liegen im Leerlauf, was die Kostenbelastung nur noch verstärkt.

    Wenn Sie über mehrere Richtlinien verfügen, wird neben dem Namen der Richtlinie, die die meisten Verfügbarkeitsvorteile zu geringeren Kosten bietet, ein Tag für die Beste Prognose angezeigt. Die Auswirkungen auf die Verfügbarkeit werden stärker gewichtet.

  6. (Optional) Um den gewünschten Zeitraum für die Empfehlungsergebnisse auszuwählen, wählen Sie Ihren bevorzugten Wert aus der Dropdownliste für den Evaluierungszeitraum aus: 2 Tage, 1 Woche oder 2 Wochen. Standardmäßig wird der Auswertungszeitraum auf die letzten zwei Wochen festgelegt. Ein längerer Auswertungszeitraum liefert mehr Datenpunkte für die Empfehlungsergebnisse. Das Hinzufügen weiterer Datenpunkte verbessert die Ergebnisse jedoch möglicherweise nicht, wenn sich Ihre Lastmuster geändert haben, z. B. nach einer Phase außergewöhnlich hoher Nachfrage. In diesem Fall können Sie eine gezieltere Empfehlung erhalten, indem Sie sich aktuellere Daten ansehen.

Anmerkung

Empfehlungen werden nur für Richtlinien generiert, die sich im Modus Nur Prognose befinden. Die Empfehlungsfunktion liefert bessere Ergebnisse, wenn sich eine Richtlinie während des gesamten Bewertungszeitraums im Modus Nur Prognose befindet. Wenn Sie eine Richtlinie im Prognose- und Skalierungsmodus starten und diese später in den Modus Nur Prognose wechselt, sind die Ergebnisse für diese Richtlinie wahrscheinlich verzerrt. Dies liegt daran, dass die Richtlinie bereits zur tatsächlichen Kapazität beigetragen hat.

Anzeigen von Diagrammen zur Überwachung der prädiktiven Skalierung

In der Konsole können Sie die Prognose der letzten Tage, Wochen oder Monate überprüfen, um zu visualisieren, wie gut sich die Richtlinie im Laufe der Zeit entwickelt hat. Sie können diese Informationen auch verwenden, um die Genauigkeit der Prognosen zu bewerten, wenn Sie entscheiden, ob eine Richtlinie Ihre tatsächliche Anzahl von Aufgaben skalieren soll.

Um die Diagramme zur vorausschauenden Skalierung in der Amazon ECS-Konsole zu überprüfen

  1. Öffnen Sie die Konsole auf https://console.aws.amazon.com/ecs/Version 2.

  2. Wählen Sie auf der Cluster-Seite den Cluster aus.

  3. Wählen Sie auf der Seite mit den Cluster-Details im Abschnitt Dienste den Dienst aus.

    Die Seite mit den Dienstdetails wird angezeigt.

  4. Wählen Sie Service Auto Scaling.

  5. Wählen Sie die Richtlinie für vorausschauende Skalierung und dann Aktionen, Prädiktive Skalierung, Diagramm anzeigen aus.

  6. Im Abschnitt Überwachung können Sie die vergangenen und zukünftigen Prognosen Ihrer Richtlinie für Last und Kapazität im Vergleich zu tatsächlichen Werten anzeigen. Das Diagramm für Last zeigt Auslastungsprognosen und tatsächliche Werte für die ausgewählte Auslastungsmetrik. Das Kapazitätsdiagramm zeigt die Anzahl der Aufgaben, die von der Richtlinie vorhergesagt wurden. Es enthält auch die tatsächliche Anzahl der gestarteten Aufgaben. Die vertikale Linie trennt Verlaufswerte von zukünftigen Prognosen. Diese Diagramme stehen kurz nach der Erstellung der Richtlinie zur Verfügung.

  7. (Optional) Um die Menge der im Diagramm angezeigten Verlaufsdaten zu ändern, wählen Sie Ihren bevorzugten Wert aus der Dropdown-Liste Auswertungszeitraum oben auf der Seite aus. Der Auswertungszeitraum verändert die Daten auf dieser Seite in keiner Weise. Er ändert nur die Menge der angezeigten Verlaufsdaten.

Vergleichen von Daten im Diagramm für Last

Jede horizontale Linie stellt einen anderen Satz von Datenpunkten dar, die in einstündigen Intervallen gemeldet werden:

  1. Tatsächliche beobachtete Last verwendet die SUM-Statistik für die von Ihnen gewählte Lastmetrik, um die gesamte stündliche Last im Verlauf anzuzeigen.

  2. Von der Richtlinie prognostizierte Last zeigt die stündliche Lastprognose. Diese Prognose basiert auf den tatsächlichen Lastbeobachtungen der letzten zwei Wochen.

Vergleichen von Daten im Diagramm zur Kapazität

Jede horizontale Linie stellt einen anderen Satz von Datenpunkten dar, die in einstündigen Intervallen gemeldet werden:

  1. Die tatsächliche beobachtete Anzahl von Aufgaben zeigt die tatsächliche Kapazität Ihres Amazon ECS-Service in der Vergangenheit, die von Ihren anderen Skalierungsrichtlinien und der für den ausgewählten Zeitraum geltenden Mindestgruppengröße abhängt.

  2. Von der Richtlinie prognostizierte Kapazität zeigt die Basiskapazität an, die Sie zu Beginn jeder Stunde erwarten können, wenn sich die Richtlinie im Modus Prognose und Skalierung befindet.

  3. Die abgeleitete erforderliche Anzahl von Aufgaben zeigt die ideale Anzahl von Aufgaben in Ihrem Service, um die Skalierungsmetrik auf dem von Ihnen ausgewählten Zielwert zu halten.

  4. Die Mindestanzahl an Aufgaben gibt die Mindestanzahl von Aufgaben in Ihrem Service an.

  5. Die maximale Kapazität gibt die maximale Anzahl von Aufgaben in Ihrem Service an.

Bei der Berechnung der abgeleiteten erforderlichen Kapazität gehen wir zunächst davon aus, dass jede Aufgabe bei einem bestimmten Zielwert gleichmäßig ausgelastet ist. In der Praxis wird die Anzahl der Aufgaben nicht gleichmäßig genutzt. Wenn wir jedoch davon ausgehen, dass die Auslastung gleichmäßig auf die einzelnen Aufgaben verteilt ist, können wir die Wahrscheinlichkeit der benötigten Kapazität abschätzen. Die Anforderung an die Anzahl der Aufgaben wird dann so berechnet, dass sie umgekehrt proportional zur Skalierungsmetrik ist, die Sie für Ihre Richtlinie zur vorausschauenden Skalierung verwendet haben. Mit anderen Worten, wenn die Anzahl der Aufgaben zunimmt, nimmt die Skalierungsmetrik mit derselben Geschwindigkeit ab. Wenn sich beispielsweise die Anzahl der Aufgaben verdoppelt, muss sich die Skalierungsmetrik um die Hälfte verringern.

Die Formel für die abgeleitete erforderliche Kapazität lautet wie folgt:

sum of (actualServiceUnits*scalingMetricValue)/(targetUtilization)

Als Beispiel nehmen wir den actualServiceUnits (10) und den scalingMetricValue (30) für eine bestimmte Stunde her. Wir nehmen dann die targetUtilization, die Sie in Ihrer Richtlinie für prädiktive Skalierung (60) angegeben haben, und berechnen die abgeleitete erforderliche Kapazität für dieselbe Stunde. Dies gibt den Wert 5 zurück. Das bedeutet, dass fünf die abgeleitete Kapazität ist, die erforderlich ist, um die Kapazität im direkt umgekehrten Verhältnis zum Zielwert der Skalierungsmetrik zu erhalten.

Anmerkung

Es stehen Ihnen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, mit denen Sie die Kosteneinsparungen und die Verfügbarkeit Ihrer Anwendung verbessern können.

  • Sie verwenden die prädiktive Skalierung für die Basiskapazität und die dynamische Skalierung für den Umgang mit zusätzlicher Kapazität. Die dynamische Skalierung funktioniert unabhängig von der prädiktiven Skalierung, indem sie basierend auf der aktuellen Auslastung ab- und aufskaliert. Zunächst berechnet Amazon ECS die empfohlene Anzahl von Aufgaben für jede nicht geplante Skalierungsrichtlinie. Anschließend wird es auf der Grundlage der Richtlinie skaliert, die die meisten Aufgaben bereitstellt.

  • Damit die Skalierung bei sinkender Last erfolgen kann, sollte Ihr Service immer über mindestens eine dynamische Skalierungsrichtlinie verfügen, bei der der Scale-In-Teil aktiviert ist.

  • Sie können die Skalierungsleistung verbessern, indem Sie sicherstellen, dass Ihre Mindest- und Höchstkapazität nicht zu restriktiv ist. Bei einer Richtlinie mit einer empfohlenen Anzahl von Aufgaben, die nicht innerhalb des Mindest- und Höchstkapazitätsbereichs liegen, wird die Ein- und Ausskalierung verhindert.