Crie uma política de escalabilidade de rastreamento de metas usando matemática métrica - Amazon EC2 Auto Scaling
Exemplo: lista de pendências de SQS filas da Amazon por instância

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Crie uma política de escalabilidade de rastreamento de metas usando matemática métrica

Usando a matemática métrica, você pode consultar várias CloudWatch métricas e usar expressões matemáticas para criar novas séries temporais com base nessas métricas. Você pode visualizar as séries temporais resultantes no CloudWatch console e adicioná-las aos painéis. Para obter mais informações sobre matemática métrica, consulte Usando matemática métrica no Guia CloudWatch do usuário da Amazon.

As considerações a seguir se aplicam a expressões matemática em métricas:

  • Você pode consultar qualquer CloudWatch métrica disponível. Cada métrica corresponde a uma combinação exclusiva de nome de métrica, espaço nominal e zero ou mais dimensões.

  • Você pode usar qualquer operador aritmético (+ - */^), função estatística (como AVG ouSUM) ou outra função que ofereça suporte. CloudWatch

  • Você pode usar as métricas e os resultados de outras expressões matemáticas nas fórmulas da expressão matemática.

  • Qualquer expressão usada em uma especificação de métrica deve eventualmente retornar uma única série temporal.

  • Você pode verificar se uma expressão matemática métrica é válida usando o CloudWatch console ou CloudWatch GetMetricDataAPIo.

nota

Você pode criar uma política de escalabilidade de rastreamento de metas usando matemática métrica somente se usar o AWS CLI AWS CloudFormation, ou umSDK. Este atributo ainda não está disponível no console.

Exemplo: lista de pendências de SQS filas da Amazon por instância

Para calcular o backlog de SQS filas da Amazon por instância, pegue o número aproximado de mensagens disponíveis para recuperação da fila e divida esse número pela capacidade de execução do grupo Auto Scaling, que é o número de instâncias no estado. InService Para obter mais informações, consulte Política de escalabilidade baseada na Amazon SQS.

A lógica da expressão é a seguinte:

sum of (number of messages in the queue)/(number of InService instances)

Então, suas informações CloudWatch métricas são as seguintes.

ID CloudWatch métrica Estatística Período
m1 ApproximateNumberOfMessagesVisible Soma 1 minuto
m2 GroupInServiceInstances Média 1 minuto

O ID e a expressão matemáticos da métrica são os seguintes:

ID Expressão
e1 (m1)/(m2)

O diagrama a seguir ilustra a arquitetura dessa métrica:

Diagrama arquitetônico do Amazon EC2 Auto Scaling usando filas
Para usar essa matemática em métricas na criação de uma política de escalabilidade com monitoramento de destino (AWS CLI)

  1. Armazene a expressão matemática métrica como parte de uma especificação métrica personalizada em um JSON arquivo chamadoconfig.json.

    Use o exemplo a seguir como auxílio para começar. Substitua cada user input placeholder com suas próprias informações.

    {
    "CustomizedMetricSpecification": {
        "Metrics": [
            {
                "Label": "Get the queue size (the number of messages waiting to be processed)",
                "Id": "m1",
                "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 InService instances)",
                "Id": "m2",
                "MetricStat": {
                    "Metric": {
                        "MetricName": "GroupInServiceInstances",
                        "Namespace": "AWS/AutoScaling",
                        "Dimensions": [
                            {
                                "Name": "AutoScalingGroupName",
                                "Value": "my-asg"
                            }
                        ]
                    },
                    "Stat": "Average"
                },
                "ReturnData": false
            },
            {
                "Label": "Calculate the backlog per instance",
                "Id": "e1",
                "Expression": "m1 / m2",
                "ReturnData": true
            }
        ]
    },
    "TargetValue": 100
}

    Para obter mais informações, consulte TargetTrackingConfigurationa Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

    nota

    Veja a seguir alguns recursos adicionais que podem ajudá-lo a encontrar nomes de métricas, namespaces, dimensões e estatísticas para CloudWatch métricas:

  2. Para criar essa política, execute o put-scaling-policycomando usando o JSON arquivo como entrada, conforme demonstrado no exemplo a seguir.

    aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-configuration file://config.json

    Se for bem-sucedido, esse comando retornará o Amazon Resource Name (ARN) da política e o ARNs dos dois CloudWatch alarmes criados em seu nome.

    {
    "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:123456789012:scalingPolicy:228f02c2-c665-4bfd-aaac-8b04080bea3c:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy",
    "Alarms": [
        {
            "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:123456789012:alarm:TargetTracking-my-asg-AlarmHigh-fc0e4183-23ac-497e-9992-691c9980c38e",
            "AlarmName": "TargetTracking-my-asg-AlarmHigh-fc0e4183-23ac-497e-9992-691c9980c38e"
        },
        {
            "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:123456789012:alarm:TargetTracking-my-asg-AlarmLow-61a39305-ed0c-47af-bd9e-471a352ee1a2",
            "AlarmName": "TargetTracking-my-asg-AlarmLow-61a39305-ed0c-47af-bd9e-471a352ee1a2"
        }
    ]
}
    nota

    Se esse comando gerar um erro, verifique se você atualizou o AWS CLI localmente para a versão mais recente.