使用指标数学为 Application Auto Scaling 创建目标跟踪扩展策略

使用该指标数学来创建目标跟踪扩展策略 (AWS CLI)

1. 将指标数学表达式作为自定义指标规范的一部分存储在名为 config.json 的 JSON 文件中。

   使用下面的示例帮助您快速开始。将每个用户输入占位符替换为您自己的信息。

   {
       "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 ECS running task count (the number of currently running tasks)",
                   "Id": "m2",
                   "MetricStat": {
                       "Metric": {
                           "MetricName": "RunningTaskCount",
                           "Namespace": "ECS/ContainerInsights",
                           "Dimensions": [
                               {
                                   "Name": "ClusterName",
                                   "Value": "my-cluster"
                               },
                               {
                                   "Name": "ServiceName",
                                   "Value": "my-service"
                               }
                           ]
                       },
                       "Stat": "Average"
                   },
                   "ReturnData": false
               },
               {
                   "Label": "Calculate the backlog per instance",
                   "Id": "e1",
                   "Expression": "m1 / m2",
                   "ReturnData": true
               }
           ]
       },
       "TargetValue": 100
   }

   有关更多信息，请参阅《App licati TargetTrackingScalingPolicyConfigurationon Auto Scaling API 参考》中的。

   注意

   以下是一些其他资源，可以帮助您查找指标名称、命名空间、维度和指标 CloudWatch 统计信息：

   • 有关 AWS 服务的可用指标的信息，请参阅《亚马逊 CloudWatch 用户指南》中发布 CloudWatch 指标的AWS 服务。

   • 要使用获取指标的确切指标名称、命名空间和维度（如果适用） AWS CLI，请参阅列表 CloudWatch 指标。

2. 要创建此策略，请使用 JSON 文件作为输入运行put-scaling-policy命令，如以下示例所示。

   aws application-autoscaling put-scaling-policy --policy-name sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy \
     --service-namespace ecs --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount --resource-id service/my-cluster/my-service \
     --policy-type TargetTrackingScaling --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

   如果成功，此命令将返回策略的 Amazon 资源名称 (ARN) 和代表您创建的两个 CloudWatch 警报的 ARN。

   {
       "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:012345678910:scalingPolicy: 8784a896-b2ba-47a1-b08c-27301cc499a1:resource/ecs/service/my-cluster/my-service:policyName/sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy",
       "Alarms": [
           {
               "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:012345678910:alarm:TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmHigh-9bc77b56-0571-4276-ba0f-d4178882e0a0",
               "AlarmName": "TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmHigh-9bc77b56-0571-4276-ba0f-d4178882e0a0"
           },
           {
               "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:012345678910:alarm:TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmLow-9b6ad934-6d37-438e-9e05-02836ddcbdc4",
               "AlarmName": "TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmLow-9b6ad934-6d37-438e-9e05-02836ddcbdc4"
           }
       ]
   }

   注意

   如果此命令引发错误，请确保已将 AWS CLI 本地版本更新到最新版本。