Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Erweiterte Richtlinie zur vorausschauenden Skalierung unter Verwendung benutzerdefinierter Metriken
In einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie können Sie vordefinierte oder benutzerdefinierte Metriken verwenden. Benutzerdefinierte Metriken sind nützlich, wenn die vordefinierten Metriken (CPU, Netzwerk-I/O und Anzahl der Anfragen an den Application Load Balancer) Ihre Anwendungslast nicht ausreichend beschreiben.
Wenn Sie eine Richtlinie für vorausschauende Skalierung mit benutzerdefinierten Metriken erstellen, können Sie andere CloudWatch Messwerte angeben, die von bereitgestellt werden AWS, oder Sie können Metriken angeben, die Sie selbst definieren und veröffentlichen. Sie können auch metrische Mathematik verwenden, um bestehende Metriken zu aggregieren und in eine neue Zeitreihe umzuwandeln, die AWS nicht automatisch erfasst wird. Wenn Sie Werte in Ihren Daten kombinieren, indem Sie z.B. neue Summen oder Durchschnittswerte berechnen, nennt man das Aggregieren. Die resultierenden Daten werden als Aggregat bezeichnet.
Der folgende Abschnitt enthält bewährte Verfahren und Beispiele für die Erstellung der JSON-Struktur für die Richtlinie.
Themen
Bewährte Methoden
Die folgenden bewährten Methoden können Ihnen helfen, benutzerdefinierte Metriken effektiver zu nutzen:
-
Für die Spezifikation der Lastmetrik ist die nützlichste Metrik eine Metrik, die die Last einer Auto-Scaling-Gruppe als Ganzes darstellt, unabhängig von der Kapazität der Gruppe.
-
Bei der Angabe der Skalierungsmetrik ist die sinnvollste Metrik für die Skalierung ein durchschnittlicher Durchsatz oder eine durchschnittliche Auslastung pro Instance.
-
Die Skalierungsmetrik muss umgekehrt proportional zur Kapazität sein. Das heißt, wenn die Anzahl der Instances in der Auto-Scaling-Gruppe steigt, sollte die Skalierungsmetrik in etwa im gleichen Verhältnis sinken. Um sicherzustellen, dass sich die prädiktive Skalierung wie erwartet verhält, müssen die Lastmetrik und die Skalierungsmetrik auch stark miteinander korrelieren.
-
Die Zielauslastung muss mit der Art der Skalierungsmetrik übereinstimmen. Bei einer Richtlinienkonfiguration, die die CPU-Auslastung verwendet, ist dies ein Zielprozentsatz. Bei einer Richtlinienkonfiguration, die den Durchsatz verwendet, wie z.B. die Anzahl der Anfragen oder Nachrichten, ist dies die angestrebte Anzahl von Anfragen oder Nachrichten pro Instance während eines einminütigen Intervalls.
-
Wenn diese Empfehlungen nicht befolgt werden, werden die prognostizierten zukünftigen Werte der Zeitreihen wahrscheinlich falsch sein. Um zu überprüfen, ob die Daten korrekt sind, können Sie die prognostizierten Werte in der Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Konsole einsehen. Alternativ können Sie, nachdem Sie Ihre Richtlinie für vorausschauende Skalierung erstellt haben, die
LoadForecastCapacityForecastObjekte überprüfen, die GetPredictiveScalingForecastdurch einen API-Aufruf zurückgegeben wurden. -
Wir empfehlen Ihnen dringend, die prädiktive Skalierung im Modus "Nur Prognose" zu konfigurieren, damit Sie die Prognose auswerten können, bevor die prädiktive Skalierung mit der aktiven Skalierung der Kapazität beginnt.
Voraussetzungen
Um benutzerdefinierte Metriken zu Ihrer prädiktiven Skalierungsrichtlinie hinzuzufügen, müssen Sie über entsprechende cloudwatch:GetMetricData-Berechtigungen verfügen.
Wenn Sie Ihre eigenen Metriken anstelle der bereitgestellten Metriken angeben möchten, müssen Sie Ihre Metriken zunächst auf CloudWatch veröffentlichen. AWS Weitere Informationen finden Sie unter Veröffentlichen benutzerdefinierter Metriken im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.
Sollten Sie Ihre eigenen Metriken veröffentlichen, achten Sie darauf, dass Sie die Datenpunkte mindestens alle fünf Minuten veröffentlichen. Amazon EC2 Auto Scaling ruft die Datenpunkte CloudWatch basierend auf der Länge des benötigten Zeitraums ab. Beispielsweise verwendet die Lastmetrikspezifikation stündliche Metriken, um die Auslastung Ihrer Anwendung zu messen. CloudWatch verwendet Ihre veröffentlichten Metrikdaten, um einen einzelnen Datenwert für einen beliebigen Zeitraum von einer Stunde bereitzustellen, indem alle Datenpunkte mit Zeitstempeln aggregiert werden, die in jeden Zeitraum von einer Stunde fallen.
Einschränkungen
-
Sie können Datenpunkte von bis zu 10 Metriken in einer Metrikspezifikation abfragen.
-
Für die Zwecke dieses Limits zählt ein Ausdruck als eine Metrik.
