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Utiliser des expressions mathématiques de métrique

La section suivante fournit des informations et des exemples de politiques de mise à l'échelle prédictive qui montrent comment vous pouvez utiliser les mathématiques de métriques dans votre politique.

Comprendre les mathématiques de métrique

Si vous souhaitez simplement agréger des données métriques existantes, les mathématiques CloudWatch métriques vous évitent les efforts et les coûts liés à la publication d'une autre métrique dans CloudWatch. Vous pouvez utiliser n'importe quelle métrique qui AWS fournit, et vous pouvez également utiliser des métriques que vous définissez dans le cadre de vos applications. Par exemple, vous souhaiterez peut-être calculer le backlog de SQS files d'attente Amazon par instance. Vous pouvez le faire en prenant le nombre approximatif de messages disponibles pour la récupération de la file d'attente et en divisant ce nombre par la capacité d'exécution du groupe Auto Scaling.

Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation des mathématiques métriques dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

Si vous choisissez d'utiliser une expression mathématique de métrique dans votre politique de mise à l'échelle prédictive, tenez compte des points suivants :

Pour utiliser les mathématiques de métrique, procédez comme suit :

Exemple de politique de mise à l'échelle prédictive qui combine des métriques à l'aide des mathématiques de métriques (AWS CLI)

Parfois, au lieu de spécifier la métrique directement, vous devrez d'abord traiter ses données d'une certaine manière. Par exemple, vous pouvez avoir une application qui extrait du travail d'une SQS file d'attente Amazon, et vous pouvez utiliser le nombre d'éléments dans la file d'attente comme critère de dimensionnement prédictif. Le nombre de messages dans la file d'attente ne définit pas uniquement le nombre d'instances dont vous avez besoin. Par conséquent, un travail supplémentaire est nécessaire pour créer une métrique qui peut être utilisée pour calculer le backlog par instance. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Politique de dimensionnement basée sur Amazon SQS.

Ce qui suit est un exemple de politique de mise à l'échelle prédictive pour ce scénario. Il spécifie les métriques de dimensionnement et de charge basées sur la SQS ApproximateNumberOfMessagesVisible métrique Amazon, qui est le nombre de messages disponibles pour être extraits de la file d'attente. Il utilise également la GroupInServiceInstances métrique Amazon EC2 Auto Scaling et une expression mathématique pour calculer le backlog par instance pour la métrique de dimensionnement.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-sqs-custom-metrics-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json
{
  "MetricSpecifications": [
    {
      "TargetValue": 100,
      "CustomizedScalingMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Label": "Get the queue size (the number of messages waiting to be processed)",
            "Id": "queue_size",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible",
                "Namespace": "AWS/SQS",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "QueueName",
                    "Value": "my-queue"
                  }
                ]
              },
              "Stat": "Sum"
            },
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Label": "Get the group size (the number of running instances)",
            "Id": "running_capacity",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "GroupInServiceInstances",
                "Namespace": "AWS/AutoScaling",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "AutoScalingGroupName",
                    "Value": "my-asg"
                  }
                ]
              },
              "Stat": "Sum"
            },
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Label": "Calculate the backlog per instance",
            "Id": "scaling_metric",
            "Expression": "queue_size / running_capacity",
            "ReturnData": true
          }
        ]
      },
      "CustomizedLoadMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_metric",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible",
                "Namespace": "AWS/SQS",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "QueueName",
                    "Value": "my-queue"
                  }
                ],
              },
              "Stat": "Sum"
            },
            "ReturnData": true
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

L'exemple renvoie la politiqueARN.

{
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-sqs-custom-metrics-policy",
  "Alarms": []
}

Exemple de politique de mise à l'échelle prédictive à utiliser dans un scénario de déploiement bleu/vert (AWS CLI)

Une expression de recherche fournit une option avancée dans laquelle vous pouvez demander une métrique à partir de plusieurs groupes Auto Scaling et effectuer des expressions mathématiques sur eux. Ceci est particulièrement utile pour les déploiements bleu/vert.

Lorsque de nouveaux groupes Auto Scaling sont créés dans le cadre d'un déploiement bleu/vert, l'historique des métriques de chaque groupe peut être automatiquement inclus dans la politique de mise à l'échelle prédictive sans que vous ayez à modifier ses spécifications de métrique. Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation des politiques de dimensionnement prédictif d'EC2Auto Scaling avec des déploiements bleu/vert sur le AWS Compute Blog.

L'exemple de politique suivant montre comment cela peut être fait. Dans cet exemple, la politique utilise la CPUUtilization métrique émise par AmazonEC2. Il utilise la GroupInServiceInstances métrique Amazon EC2 Auto Scaling et une expression mathématique pour calculer la valeur de la métrique de dimensionnement par instance. Elle spécifie également une métrique de capacité pour obtenir la métrique GroupInServiceInstances.

L'expression de recherche trouve la CPUUtilization des instances dans plusieurs groupes Auto Scaling en fonction des critères de recherche spécifiés. Si vous créez ultérieurement un nouveau groupe Auto Scaling qui correspond aux mêmes critères de recherche, CPUUtilization des instances dans le nouveau groupe Auto Scaling est automatiquement incluse.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-blue-green-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json
{
  "MetricSpecifications": [
    {
      "TargetValue": 25,
      "CustomizedScalingMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/EC2,AutoScalingGroupName} MetricName=\"CPUUtilization\" ASG-myapp', 'Sum', 300))",
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Id": "capacity_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/AutoScaling,AutoScalingGroupName} MetricName=\"GroupInServiceInstances\" ASG-myapp', 'Average', 300))",
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Id": "weighted_average",
            "Expression": "load_sum / capacity_sum",
            "ReturnData": true
          }
        ]
      },
      "CustomizedLoadMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/EC2,AutoScalingGroupName} MetricName=\"CPUUtilization\" ASG-myapp', 'Sum', 3600))"
          }
        ]
      },
      "CustomizedCapacityMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "capacity_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/AutoScaling,AutoScalingGroupName} MetricName=\"GroupInServiceInstances\" ASG-myapp', 'Average', 300))"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

L'exemple renvoie la politiqueARN.

{
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-blue-green-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}