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# ターゲット追跡
ターゲット追跡を使用すると、使用状況に基づき容量ニーズに合わせてエンドポイントプロビジョニングを調整できます。推論ユニットの数は、利用された容量が提供された容量の目標パーセント内に収まるよう自動的に調整されます。ターゲット追跡を利用すると、ドキュメント分類エンドポイントとエンティティレコグナイザーエンドポイントの一時的な使用量の急増に対応できます。詳細については、「[Application Auto Scaling のターゲット追跡スケーリングポリシー](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html)」を参照してください。
**注記**
次の例は、Unix、Linux、および macOS 用の形式になっています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
## ターゲット追跡のセットアップ
エンドポイントのターゲット追跡を設定するには、 AWS CLI コマンドを使用してスケーラブルターゲットを登録し、スケーリングポリシーを作成します。スケーラブルターゲットではエンドポイントプロビジョニングの調整に使用するリソースとして推論ユニットを定義し、スケーリングポリシーではプロビジョニング済みポリシーの自動スケーリングを制御するメトリックを定義します。
**ターゲット追跡をセットアップする**
1. スケーラブルターゲットを登録します。以下の例では、スケーラブルターゲットを登録することでエンドポイントプロビジョニングを調整しています。最小容量は推論ユニット 1 つ、最大容量は推論ユニット 2 つです。
ドキュメント分類エンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling register-scalable-target \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
--min-capacity 1 \
--max-capacity 2
```
エンティティレコグナイザーエンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling register-scalable-target \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
--min-capacity 1 \
--max-capacity 2
```
1. スケーラブルターゲットの登録を確認するには、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling describe-scalable-targets \
--service-namespace comprehend \
--resource-id endpoint ARN
```
1. スケーリングポリシーに対するターゲット追跡設定を作成し、`config.json` いう名前のファイルに保存します。以下は、InferenceUtilization メトリクスを 70% に維持することをターゲットとするドキュメント分類エンドポイントのターゲット追跡設定の例です。
```
{
"TargetValue": 70,
"CustomizedMetricSpecification": {
"MetricName": "InferenceUtilization",
"Namespace": "MyNamespace",
"Dimensions": [
{
"Name": "EndpointArn",
"Value": "arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name"
}
],
"Statistic": "Sum",
"Unit": "Percent"
}
}
```
エンティティレコグナイザーエンドポイントの例を次に示します。
```
{
"TargetValue": 70,
"CustomizedMetricSpecification": {
"MetricName": "InferenceUtilization",
"Namespace": "MyNamespace",
"Dimensions": [
{
"Name": "EndpointArn",
"Value": "arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name"
}
],
"Statistic": "Sum",
"Unit": "Percent"
}
}
```
1. スケーリングポリシーを作成します。以下の例では、`config.json` ファイルに定義されているターゲット追跡設定に基づくスケーリングポリシーを作成しています。
ドキュメント分類エンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
--policy-name TestPolicy \
--policy-type TargetTrackingScaling \
--target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json
```
エンティティレコグナイザーエンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
--policy-name TestPolicy \
--policy-type TargetTrackingScaling \
--target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json
```
## 考慮事項
Comprehend エンドポイントでターゲット追跡を使用する場合、次の考慮事項が適用されます。
+ エンドポイントメトリクスは、成功したリクエストに対してのみ出力されます。内部サーバーエラーまたは顧客エラーでスロットリングまたは失敗するリクエストでは、メトリクスは表示されません。
+ データポイントがない場合、バックアップする CloudWatch アラームの状態は に変わります`INSUFFICIENT_DATA `。この場合、Application Auto Scaling はエンドポイントをスケーリングできません。
+ Metric Math は、この制限を回避するのに役立ちます。たとえば、メトリクスが報告されない場合に 0 の値を使用するには、 `FILL(m1,0)`関数を使用します。ここで、 `m1`はメトリクスです。設定をテストして、期待どおりに動作していることを確認することが重要です。その他のオプションについては、[「Metric Math を使用したターゲット追跡ポリシーの作成](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking-metric-math.html)」を参照してください。
## ターゲット追跡の削除
エンドポイントのターゲット追跡を削除するには、 AWS CLI コマンドを使用してスケーリングポリシーを削除し、スケーラブルターゲットの登録を解除します。
**ターゲット追跡を削除する**
1. スケーリングポリシーを削除します。次の例では、指定したスケーリングポリシーを削除しています。
ドキュメント分類エンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
--policy-name TestPolicy \
```
エンティティレコグナイザーエンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
--policy-name TestPolicy
```
1. スケーラブルなターゲットを登録解除します。以下の例では、指定したスケーラブルターゲットを登録解除しています。
ドキュメント分類エンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling deregister-scalable-target \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits
```
エンティティレコグナイザーエンドポイントの場合は、次の AWS CLI コマンドを使用します。
```
aws application-autoscaling deregister-scalable-target \
--service-namespace comprehend \
--resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
--scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits
```