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Crie uma política de rastreamento de metas usando métricas de alta resolução para uma resposta mais rápida

O rastreamento de metas oferece suporte a CloudWatch métricas de alta resolução com pontos de dados de segundo nível que são publicados em intervalos menores que um minuto. Configure políticas de rastreamento de metas para monitorar a utilização por meio de CloudWatch métricas de alta resolução para aplicativos que têm padrões de demanda voláteis, como atendimento ao cliente, serviços de streaming ao vivoAPIs, sites de comércio eletrônico e processamento de dados sob demanda. Para obter maior precisão na correspondência entre capacidade e demanda, o rastreamento de metas usa esse monitoramento refinado para detectar e responder às mudanças na demanda e na utilização de suas EC2 instâncias com mais rapidez.

Para obter mais informações sobre como publicar suas métricas em alta resolução, consulte Publicar métricas personalizadas no Guia do CloudWatch usuário da Amazon. Para acessar e publicar EC2 métricas, como CPU utilização em alta resolução, talvez você queira usar o CloudWatch agente.

O rastreamento de metas usando métricas de alta resolução está disponível no seguinte: Regiões da AWS

Como funciona a política de rastreamento de alvos com métricas de alta resolução

Você cria políticas de rastreamento de metas definindo a métrica que deseja rastrear e o valor alvo que deseja manter para a métrica. Para escalar uma métrica de alta resolução, especifique o nome da métrica e defina o período métrico no qual o rastreamento alvo observa essa métrica em um valor inferior a 60 segundos. Atualmente, o intervalo mais baixo suportado é de 10 segundos. Você pode publicar sua métrica em intervalos menores do que isso.

Você pode configurar o rastreamento de metas em uma única CloudWatch métrica ou consultar várias CloudWatch métricas e usar expressões matemáticas para criar novas séries temporais únicas com base nessas métricas. Ambas as opções permitem que você defina o período métrico.

Exemplos

Exemplo 1

O exemplo a seguir cria uma política de rastreamento de metas com base em uma CloudWatch métrica de alta resolução. A métrica é publicada com resolução de 10 segundos. Ao definir o período, você pode ativar o rastreamento de metas para monitorar essa métrica em uma granularidade de 10 segundos. Substitua cada user input placeholder com suas próprias informações.

$ cat ~/config.json
{
  "TargetValue": 100.0,
  "CustomizedMetricSpecification": {
      "MetricName": "MyHighResolutionMetric",
      "Namespace": "MyNamespace",
      "Dimensions": [
        {
          "Name": "MyOptionalDimensionName",
          "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
        }
      ],
      "Statistic": "Average",
      "Unit": "None"
      "Period": "10                  
  }
}

Exemplo 2

Você pode usar expressões matemáticas métricas para combinar várias métricas em uma única série temporal para escalabilidade. A matemática métrica é particularmente útil para converter métricas existentes em média por instância. A conversão de métricas é essencial porque o rastreamento de metas pressupõe que a métrica seja inversamente proporcional à capacidade do grupo de Auto Scaling. Portanto, quando a capacidade aumenta, a métrica deve diminuir quase na mesma proporção.

Por exemplo, suponha que você tenha uma métrica que represente os trabalhos pendentes a serem processados pelo seu aplicativo. Você pode usar a matemática métrica para dividir os trabalhos pendentes pela capacidade de execução do seu grupo de Auto Scaling. O Auto Scaling publica a métrica de capacidade com granularidade de 1 minuto, portanto, não haverá nenhum valor para essa métrica em intervalos de menos de um minuto. Se você quiser usar uma resolução mais alta para escalar, isso pode levar a uma incompatibilidade de período entre a capacidade e a métrica de trabalho pendente. Para evitar essa incompatibilidade, recomendamos que você use a FILL expressão para preencher os valores ausentes com o número da capacidade registrado no timestamp do minuto anterior.

O exemplo a seguir usa matemática métrica para dividir a métrica de trabalhos pendentes pela capacidade. Por um período, estamos definindo as duas métricas em 10 segundos. Como a métrica é publicada em intervalos de 1 minuto, estamos usando a FILL operação na métrica de capacidade.

Para usar a matemática métrica para modificar várias métricas

{
    "CustomizedMetricSpecification": {
        "Metrics": [
            {
                "Label": "Pending jobs to be processed",
                "Id": "m1",
                "MetricStat": {
                    "Metric": {
                        "MetricName": "MyPendingJobsMetric",
                        "Namespace": "Custom",
                    },
                    "Stat": "Sum"
                    "Period": 10
                },
                "ReturnData": false
            },
            {
                "Label": "Get the running instance capacity (matching the period to that of the m1)",
                "Id": "m2",
                "MetricStat": {
                    "Metric": {
                        "MetricName": "GroupInService",
                        "Namespace": "AWS/AutoScaling",
                        "Dimensions": [
                            {
                                "Name": "AutoScalingGroupName",
                                "Value": "my-asg"
                            }
                        ]
                    },
                    "Stat": "Average"
                    "Period": 10
                },
                "ReturnData": false
            },
            {
                "Label": "Calculate the pending job per capacity (note the use of the FILL expression)",
                "Id": "e1",
                "Expression": "m1 / FILL(m2,REPEAT)",
                "ReturnData": true
            }
        ]
    },
    "TargetValue": 100
}

Considerações

Considere o seguinte ao usar o rastreamento de metas e métricas de alta resolução.