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Etapa 4: Criar o plano de escalabilidade
Na página Review and create (Revisar e criar), revise os detalhes do seu plano de escalabilidade e selecione Create scaling plan (Criar plano de escalabilidade). Você é direcionado para uma página que mostra o status do plano de dimensionamento. O plano de dimensionamento pode levar um tempo para terminar de ser criado enquanto os recursos são atualizados.
Com a escala preditiva, AWS Auto Scaling analisa o histórico da métrica de carga especificada nos últimos 14 dias (é necessário um mínimo de 24 horas de dados) para gerar uma previsão para dois dias à frente. Então, ele programa ações de dimensionamento para ajustar a capacidade do recurso a fim de corresponder à previsão para cada hora do período da previsão.
Depois que a criação do plano de dimensionamento for concluída, visualize os detalhes desse plano selecionando o nome dele na tela Scaling plans (Planos de dimensionamento).
(Opcional) Ver as informações de escalabilidade de um recurso
Use este procedimento para visualizar as informações de dimensionamento criadas para um recurso.
Os dados são apresentados das seguintes maneiras:
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Gráficos mostrando dados recentes do histórico métrico de CloudWatch.
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Gráficos de escala preditiva mostrando previsões de carga e previsões de capacidade com base em dados de. AWS Auto Scaling
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Uma tabela que lista todas as ações de dimensionamento preditivo programadas para o recurso.
Para visualizar informações de dimensionamento de um recurso
Abra o AWS Auto Scaling console em https://console.aws.amazon.com/awsautoscaling/
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Na página Scaling plans (Planos de dimensionamento), escolha o plano de escalabilidade.
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Na página Scaling plan details (Detalhes de plano de escalabilidade), escolha o recurso para exibir.
Monitorar e avaliar previsões
Quando seu plano de escalabilidade estiver em funcionamento, você poderá monitorar a previsão de carga, a previsão de capacidade e as ações de escalabilidade para examinar a performance da escalabilidade preditiva. Todos esses dados estão disponíveis no AWS Auto Scaling console para todos os grupos de Auto Scaling que estão habilitados para escalabilidade preditiva. Lembre-se de que o plano de dimensionamento exige pelo menos 24 horas de dados de carga históricos para fazer a previsão inicial.
No exemplo a seguir, o lado esquerdo de cada gráfico mostra um padrão histórico. O lado direito mostra a previsão que foi gerada pelo plano de dimensionamento para o período de previsão. Tanto os valores reais e previstos (em azul e laranja) são representados.
AWS Auto Scaling aprende com seus dados automaticamente. Primeiro, ele faz uma previsão de carga. Em seguida, um cálculo da previsão de capacidade determina o número mínimo de instâncias que são necessárias para oferecer suporte ao aplicativo. Com base na previsão de capacidade, o AWS Auto Scaling agenda ações de escalabilidade que escalam o grupo do Auto Scaling antes das alterações de carga previstas. Se a escalabilidade dinâmica estiver habilitada (recomendado), o grupo do Auto Scaling poderá aumentar a escala da capacidade adicional na horizontal (ou remover a capacidade) com base na utilização atual do grupo de instâncias.
Ao avaliar o grau de sucesso da escalabilidade preditiva, monitore a correspondência da previsão e os valores reais ao longo do tempo. Quando você cria um plano de escalabilidade, AWS Auto Scaling fornece gráficos com base nos dados reais mais recentes. Ele também fornece uma previsão inicial para as próximas 48 horas. No entanto, quando o plano de escalabilidade é criado, há muito poucos dados previstos para comparar aos dados reais. Aguarde até que o plano de escalabilidade obtenha valores de previsão por alguns períodos antes de comparar os valores de previsão históricos com os valores reais. Após alguns dias de previsões diárias, você terá uma amostra maior de valores de previsão para comparar com os valores reais.
Para padrões que ocorrem diariamente, o intervalo de tempo entre a criação do seu plano de escalabilidade e a avaliação da eficiência da previsão pode ser de apenas alguns dias. No entanto, esse período não é suficiente para avaliar a previsão com base em uma alteração de padrão recente. Por exemplo, digamos que você esteja visualizando a previsão para um grupo do Auto Scaling que iniciou uma nova campanha de marketing na semana passada. A campanha aumenta significativamente o tráfego da web nos mesmos dois dias a cada semana. Em situações como essa, recomendamos aguardar que o grupo colete uma semana ou duas de novos dados antes de avaliar a eficácia da previsão. A mesma recomendação se aplica a um novo grupo do Auto Scaling que tenha apenas começado a coletar dados de métrica.
Se os valores previstos e reais não corresponderem após seu monitoramento ao longo de um período adequado, você também deverá considerar sua opção de métrica de carga. Para garantir a eficácia, a métrica de carga precisa representar uma medida confiável e precisa da carga total em todas as instâncias no grupo do Auto Scaling. A métrica de carga é essencial do dimensionamento preditivo. Se você escolher uma métrica de carga que não seja ideal, ela poderá impedir que a escalabilidade preditiva faça previsões precisas de carga e de capacidade e agende os ajustes de capacidade corretos para o grupo do Auto Scaling.