Évaluez vos politiques de dimensionnement prédictif pour Amazon ECS - Amazon Elastic Container Service

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Évaluez vos politiques de dimensionnement prédictif pour Amazon ECS

Avant d'utiliser une politique de dimensionnement prédictif pour dimensionner vos services, consultez les recommandations et les autres données relatives à votre politique dans la console Amazon ECS. C'est une étape importante pour éviter qu'une politique de mise à l'échelle prédictive mette votre capacité réelle à l'échelle tant que vous ne savez pas si ses prévisions sont exactes.

S'il s'agit d'un nouveau service, comptez 24 heures pour créer la première prévision.

Lors de AWS la création d'une prévision, elle utilise des données historiques. Si votre service ne dispose pas encore de beaucoup de données historiques récentes, le dimensionnement prédictif peut temporairement remplacer les prévisions par des agrégats créés à partir des agrégats historiques actuellement disponibles. Les prévisions sont remplies jusqu'à deux semaines avant la date de création d'une politique.

Afficher vos recommandations de mise à l'échelle prédictive

Pour une analyse efficace, le dimensionnement automatique des services doit comporter au moins deux politiques de dimensionnement prédictif à comparer. (Toutefois, vous pouvez toujours consulter les résultats d'une seule politique.) Lorsque vous créez plusieurs politiques, vous pouvez évaluer une politique qui utilise une seule métrique par rapport à une autre qui utilise une autre métrique. Vous pouvez également évaluer l'impact de différentes combinaisons de valeurs cibles et de métriques. Une fois les politiques de dimensionnement prédictif créées, Amazon ECS commence immédiatement à évaluer quelle politique serait la plus efficace pour dimensionner votre groupe.

Pour consulter vos recommandations dans la console Amazon ECS
  1. Ouvrez la console à la https://console.aws.amazon.com/ecs/version 2.

  2. Sur la page Clusters, choisissez le cluster.

  3. Sur la page des détails du cluster, dans la section Services, choisissez le service.

    La page des détails du service apparaît.

  4. Choisissez Service auto scaling.

  5. Choisissez la politique de dimensionnement prédictif, puis sélectionnez Actions, Predictive Scaling, Afficher les recommandations.

    Vous pouvez consulter les détails d'une politique ainsi que nos recommandations. La recommandation vous indique si la politique de mise à l'échelle prédictive est plus efficace que si vous ne l'utilisez pas.

    Si vous ne savez pas si une politique de mise à l'échelle prédictive convient à votre groupe, consultez les colonnes Impact sur la disponibilité et Impact sur les coûts pour choisir la politique appropriée. Les informations de chaque colonne vous indiquent l'impact de la politique.

    • Impact sur la disponibilité : indique si la politique permettrait d'éviter un impact négatif sur la disponibilité en provisionnant suffisamment de tâches pour gérer la charge de travail, par rapport à la non-utilisation de la stratégie.

    • Impact sur les coûts : indique si la politique éviterait un impact négatif sur vos coûts en évitant de surprovisionner les tâches, par rapport à la non-utilisation de la politique. En surprovisionnant, vos services sont sous-utilisés ou inactifs, ce qui ne fait qu'aggraver l'impact sur les coûts.

    Si vous avez plusieurs politiques, la balise Meilleure prévision s'affiche à côté du nom de la politique qui offre le plus d'avantages en matière de disponibilité à moindre coût. Une plus grande importance est accordée à l'impact sur la disponibilité.

  6. (Facultatif) Pour sélectionner la période souhaitée pour les résultats des recommandations, choisissez votre valeur préférée dans le menu déroulant Période d'évaluation : 2 jours, 1 semaine ou 2 semaines. Par défaut, la période d'évaluation est réglée sur les deux dernières semaines. Une période d'évaluation plus longue fournit davantage de points de données pour les résultats des recommandations. Toutefois, l'ajout de points de données supplémentaires risque de ne pas améliorer les résultats si vos modèles de charge ont changé, par exemple après une période de demande exceptionnelle. Dans ce cas, vous pouvez obtenir une recommandation plus ciblée en consultant des données plus récentes.

Note

Les recommandations sont générées uniquement pour les politiques qui sont en mode Prévision uniquement. La fonctionnalité des recommandations offre de meilleurs résultats lorsqu'une politique est en mode Prévision uniquement pendant toute la période d'évaluation. Si vous lancez une politique en mode Prévision et mise à l'échelle et que vous la passez ultérieurement en mode Prévision uniquement, les résultats de cette politique risquent d'être biaisés. Cela s'explique par le fait que la politique a déjà contribué à la capacité réelle.

Consulter les graphiques de surveillance de la mise à l'échelle prédictive

Dans la console, vous pouvez consulter les prévisions des jours, semaines ou mois précédents pour visualiser les performances de la politique au fil du temps. Vous pouvez également utiliser ces informations pour évaluer l'exactitude des prévisions lorsque vous décidez de laisser une politique redimensionner votre nombre réel de tâches.

Pour consulter les graphiques de surveillance du dimensionnement prédictif dans la console Amazon ECS
  1. Ouvrez la console à la https://console.aws.amazon.com/ecs/version 2.

  2. Sur la page Clusters, choisissez le cluster.

  3. Sur la page des détails du cluster, dans la section Services, choisissez le service.

    La page des détails du service apparaît.

  4. Choisissez Service auto scaling.

  5. Choisissez la politique de dimensionnement prédictif, puis sélectionnez Actions, Predictive Scaling, View Graph.

  6. Dans la section Surveillance, vous pouvez afficher les prévisions passées et futures de votre politique concernant la charge et la capacité par rapport aux valeurs réelles. Le graphique Charge présente la prévision de charge et les valeurs réelles pour la métrique de charge que vous avez choisie. Le graphique de capacité indique le nombre de tâches prévues par la politique. Il inclut également le nombre réel de tâches lancées. La ligne verticale sépare les valeurs historiques des prévisions futures. Ces graphiques sont disponibles peu de temps après la création de la politique.

  7. (Facultatif) Pour modifier la quantité de données historiques affichées dans le graphique, choisissez la valeur de votre choix dans la liste déroulante Période d'évaluation en haut de la page. La période d'évaluation ne transforme en rien les données de cette page. Elle ne fait que modifier la quantité de données historiques affichées.

Comparer les données du graphique Charge

Chaque ligne horizontale représente un ensemble différent de points de données rapportés à des intervalles d'une heure :

  1. La charge observée réelle utilise la statistique SUM correspondant à la métrique de charge de votre choix afin d'afficher la charge horaire totale dans le passé.

  2. La charge prévue par la politique indique la prévision de charge horaire. Cette prévision se base sur les observations de charge réelles des deux semaines précédentes.

Comparez les données du graphique Capacité

Chaque ligne horizontale représente un ensemble différent de points de données rapportés à des intervalles d'une heure :

  1. Le nombre réel de tâches observées indique la capacité réelle de votre service Amazon ECS dans le passé, qui dépend de vos autres politiques de dimensionnement et de la taille de groupe minimale en vigueur pour la période sélectionnée.

  2. La capacité prévue par la politique indique la capacité de base à laquelle vous pouvez vous attendre au début de chaque heure lorsque la politique est en mode Prévision et mise à l'échelle.

  3. Le nombre de tâches requis déduit indique le nombre idéal de tâches dans votre service pour maintenir l'indicateur de mise à l'échelle à la valeur cible que vous avez choisie.

  4. Le nombre minimum de tâches indique le nombre minimum de tâches de votre service.

  5. La capacité maximale indique le nombre maximal de tâches de votre service.

Pour calculer la capacité requise déduite, nous partons du principe que chaque tâche est utilisée de la même manière à une valeur cible spécifiée. Dans la pratique, le nombre de tâches n'est pas utilisé de la même manière. En supposant que l'utilisation est uniformément répartie entre les tâches, nous pouvons toutefois faire une estimation probable de la quantité de capacité nécessaire. Le nombre de tâches requis est ensuite calculé de manière à être inversement proportionnel à la métrique de mise à l'échelle que vous avez utilisée pour votre politique de dimensionnement prédictive. En d'autres termes, à mesure que le nombre de tâches augmente, la métrique de mise à l'échelle diminue au même rythme. Par exemple, si le nombre de tâches double, la métrique de mise à l'échelle doit être réduite de moitié.

La formule de la capacité requise déduite est la suivante :

sum of (actualServiceUnits*scalingMetricValue)/(targetUtilization)

Par exemple, nous prenons les actualServiceUnits (10) et la scalingMetricValue (30) pour une heure donnée. Nous prenons ensuite la targetUtilization que vous avez spécifiée dans votre politique de mise à l'échelle prédictive (60) et calculons la capacité requise déduite pour la même heure. Elle renvoie la valeur 5. Cela signifie que cinq est la quantité de capacité requise déduite pour maintenir la capacité en proportion inverse directe à la valeur cible de la métrique de mise à l'échelle.

Note

Différents leviers sont à votre disposition pour ajuster et améliorer les économies de coûts et la disponibilité de votre application.

  • Vous utilisez la mise à l'échelle prédictive pour la capacité de base et la mise à l'échelle dynamique afin de gérer la capacité supplémentaire. La mise à l'échelle dynamique fonctionne indépendamment de la mise à l'échelle prédictive, avec une mise à l'échelle horizontale et une montée en puissance en fonction de l'utilisation actuelle. Amazon ECS calcule d'abord le nombre de tâches recommandé pour chaque politique de dimensionnement non planifiée. Il évolue ensuite en fonction de la politique qui fournit le plus grand nombre de tâches.

  • Pour permettre une mise à l'échelle lorsque la charge diminue, votre service doit toujours disposer d'au moins une politique de dimensionnement dynamique avec la partie évolutive activée.

  • Vous pouvez améliorer les performances de mise à l'échelle en vous assurant que vos capacités minimale et maximale ne sont pas trop restrictives. Une politique avec un nombre recommandé de tâches qui ne se situe pas dans la plage de capacité minimale et maximale ne pourra pas être étendue à l'entrée et à la sortie.