기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

CloudWatch를 사용한 에측 조정 지표 모니터링

필요에 따라 Amazon EC2 Auto Scaling 콘솔 대신에 Amazon CloudWatch에서 예측 조정을 위한 모니터링 데이터에 액세스하는 것이 나을 수 있습니다. 예측 조정 정책을 생성하고 나면, 해당 정책이 미래의 로드와 용량을 예측하는 데 사용되는 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 주기적으로 CloudWatch에 자동으로 저장됩니다. 그러면 CloudWatch를 사용하여 시간 경과에 따른 정책의 성능을 시각화할 수 있습니다. 또한 CloudWatch 경보를 생성하여, 성능 지표가 CloudWatch에서 정의한 한도를 초과하여 변화하는 경우에 이를 알릴 수 있습니다.

기록 예측 데이터 시각화

CloudWatch에서 예측 조정 정책의 로드 및 용량 예측 데이터를 볼 수 있습니다. 이는 단일 그래프에 다른 CloudWatch 지표에 대한 예측을 시각화할 때 유용할 수 있습니다. 또한 시간 경과에 따른 추세를 볼 수 있도록 넓은 시간 범위를 표시할 때 도움이 될 수 있습니다. 최대 15개월의 기록 지표에 액세스하여, 정책의 성능을 전반적으로 더 잘 파악할 수 있습니다.

자세한 설명은 예측 조정 지표 및 차원 섹션을 참조하세요.

지표 수식을 사용하여 정확도 지표 생성

지표 수식을 사용하면 여러 CloudWatch 지표를 쿼리하고 수학 표현식을 활용함으로써 이러한 지표에 근거하여 새로운 시계열을 만들 수 있습니다. CloudWatch 콘솔에서 결과 시계열을 시각화하고 대시보드에 추가할 수 있습니다. 지표 수학에 대한 자세한 설명은 Amazon CloudWatch 사용자 가이드에서 지표 수학 사용을 참조하세요.

지표 수식을 사용하면 Amazon EC2 Auto Scaling이 예측 조정을 위해 생성하는 데이터를 다양한 방식으로 그래프로 표시할 수 있습니다. 이는 시간 경과에 따른 정책 성능을 모니터링하고 지표 조합을 개선할 수 있는지 여부를 파악하는 데 도움이 됩니다.

예컨대, 지표 수학 표현식을 사용하여 평균 절대 백분율 오차(MAPE)를 모니터링할 수 있습니다. MAPE 지표는 예측된 값과 지정된 예측 기간 동안 관찰된 실제 값의 차이를 모니터링하는 데 유용합니다. MAPE 값의 변화는 시간 경과에 따라 애플리케이션의 특성이 변경되면서 정책의 성능이 저하되는지 여부를 나타낼 수 있습니다. MAPE가 증가하면 예측된 값과 실제 값의 차이가 더 커진다는 것을 나타냅니다.

예: 지표 수학 표현식

이 유형의 그래프로 시작하려면, 다음 예에 표시된 것과 같은 지표 수학 표현식을 생성하면 됩니다.

{
  "MetricDataQueries": [
    {
      "Expression": "TIME_SERIES(AVG(ABS(m1-m2)/m1))",
      "Id": "e1",
      "Period": 3600,
      "Label": "MeanAbsolutePercentageError",
      "ReturnData": true
    },
    {
      "Id": "m1",
      "Label": "ActualLoadValues",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/EC2",
          "MetricName": "CPUUtilization",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "AutoScalingGroupName",
              "Value": "my-asg"
            }
          ]
        },
        "Period": 3600,
        "Stat": "Sum"
      },
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "m2",
      "Label": "ForecastedLoadValues",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/AutoScaling",
          "MetricName": "PredictiveScalingLoadForecast",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "AutoScalingGroupName",
              "Value": "my-asg"
            },
            {
              "Name": "PolicyName",
              "Value": "my-predictive-scaling-policy"
            },
            {
              "Name": "PairIndex",
              "Value": "0"
            }
          ]
        },
        "Period": 3600,
        "Stat": "Average"
      },
      "ReturnData": false
    }
  ]
}

단일 지표 대신, MetricDataQueries의 지표 데이터 쿼리 구조의 배열을 사용할 수 있습니다. MetricDataQueries의 각 항목은 지표를 가져오거나 수학 표현식을 수행합니다. 첫 번째 항목 e1은 수학 표현식입니다. 이 지정된 표현식은 ReturnData 파라미터를 true로 설정합니다. 이는 궁극적으로 단일 시계열을 생성합니다. 다른 모든 지표의 경우, ReturnData 값은 false입니다.

이 예에서 지정된 표현식은 실제 값과 예측된 값을 입력으로 사용하여 새 지표(MAPE)를 반환합니다. m1은 실제 로드 값을 포함하는 CloudWatch 지표입니다(CPU 사용률이 my-predictive-scaling-policy라는 정책에 대해 원래 지정된 로드 지표라고 가정). m2는 예측된 로드 값을 포함하는 CloudWatch 지표입니다. MAPE 지표의 수식 구문은 다음과 같습니다.

(abs ((실제 - 예측)/(실제)))의 평균

정확도 지표 시각화 및 경보 설정

정확도 지표 데이터를 시각화하려면 CloudWatch 콘솔에서 지표(Metrics) 탭을 선택합니다. 여기에서 데이터를 그래프로 표시할 수 있습니다. 자세한 설명은 Amazon CloudWatch 사용자 가이드에서 CloudWatch 그래프에 수학 표현식 추가를 참조하세요.

지표(Metrics) 섹션에서 모니터링하는 지표에 대해 경보를 설정할 수도 있습니다. 그래프로 표시된 지표(Graphed metrics) 탭에서 작업(Actions) 열 아래에 있는 경보 생성(Create alarm) 아이콘을 선택합니다. 이 경보 생성(Create alarm) 아이콘은 작은 종 모양으로 표시됩니다. 자세한 내용과 알림 옵션은 Amazon CloudWatch 사용 설명서의 지표 수학 표현식에 근거하여 CloudWatch 경보 생성 및 경보 변경 시 사용자에게 알림을 참조하세요.

또는 GetMetricData 및 PutMetricAlarm을 사용하여 지표 수식으로 계산을 수행하고 그 출력에 따라 경보를 생성할 수 있습니다.