Kennzahlen ECS zur Nutzung von Amazon-Services

Die Kennzahlen zur Servicenutzung sind für CPU den Arbeitsspeicher und, wenn Ihren Aufgaben ein EBS Volumen zugewiesen ist, für die EBS Dateisystemauslastung verfügbar. Die Service Level-Metriken werden für Services unterstützt, deren Aufgaben sowohl auf EC2 Amazon-Instances als auch auf Fargate gehostet werden.

Servicelevel CPU und Speicherauslastung

Die CPU Speichernutzung wird als Prozentsatz von CPU und Speicher gemessen, der von den ECS Amazon-Aufgaben verwendet wird, die zu einem Service in einem Cluster gehören, verglichen mit dem CPU Speicher, der in der Aufgabendefinition des Services angegeben ist.

                                      (Total CPU units used by tasks in service) x 100
Service CPU utilization =  ----------------------------------------------------------------------------
                           (Total CPU units specified in task definition) x (number of tasks in service)

                                       (Total MiB of memory used by tasks in service) x 100
Service memory utilization =  --------------------------------------------------------------------------------
                              (Total MiB of memory specified in task definition) x (number of tasks in service)

Jede Minute berechnet der ECS Amazon-Container-Agent die Anzahl der CPU Einheiten und MiB Speicher, die derzeit für jede Aufgabe verwendet werden, die dem Service gehört, und diese Informationen werden an Amazon zurückgemeldet. ECS Die Gesamtmenge CPU und der verwendete Speicher für alle Aufgaben, die dem Service gehören und auf dem Cluster ausgeführt werden, werden berechnet. Diese Zahlen werden CloudWatch als Prozentsatz der Gesamtressourcen ausgewiesen, die für den Service in der Aufgabendefinition des Services angegeben sind. Wenn Sie ein Soft-Limit (memoryReservation) angeben, dann wird es zur Berechnung der Größe des reservierten Speichers verwendet. Andernfalls wird ein hartes Limit (memory) verwendet. Weitere Informationen zu festen und weichen Grenzwerten finden Sie unterAufgabengröße.

Beispielsweise gibt die Aufgabendefinition für einen Dienst insgesamt 512 CPU Einheiten und 1.024 MiB Arbeitsspeicher (mit dem memory Hardlimit-Parameter) für alle seine Container an. Der Dienst hat die gewünschte Anzahl von 1 laufenden Aufgaben, der Dienst wird auf einem Cluster mit 1 c4.large Container-Instance (mit 2.048 CPU Einheiten und 3.768 MiB Gesamtspeicher) ausgeführt, und es werden keine anderen Aufgaben auf dem Cluster ausgeführt. Die Aufgabe gibt zwar 512 CPU Einheiten an, da sie die einzige laufende Aufgabe auf einer Container-Instance mit 2.048 CPU Einheiten ist, kann aber bis zu viermal die angegebene Menge verwenden (2.048/512). Jedoch ist der spezifizierte Arbeitsspeicher von 1.024 MiB ein hartes Limit, das nicht überschritten werden kann. Daher kann die Service-Speichernutzung in diesem Fall 100 % nicht überschreiten.

Wenn im vorherigen Beispiel das Soft-Limit memoryReservation anstelle des Hard-Limit-Parameters memory verwendet worden wäre, könnten die Aufgaben des Services bei Bedarf mehr als die angegebenen 1.024 MiB Speicher verbrauchen. In diesem Fall könnte die Arbeitsspeichernutzung des Service 100 % überschreiten.

Wenn Ihre Anwendung für kurze Zeit einen plötzlichen Anstieg der Speicherauslastung aufweist, werden Sie nicht feststellen, dass die Speicherauslastung des Services zunimmt, da Amazon jede Minute mehrere Datenpunkte ECS sammelt und sie dann zu einem Datenpunkt zusammenfasst, an den gesendet wird. CloudWatch

Wenn diese Aufgabe während eines bestimmten Zeitraums CPU intensive Arbeit ausführt und alle 2.048 verfügbaren CPU Einheiten und 512 MiB Arbeitsspeicher verwendet, meldet der Service eine Auslastung von 400% und eine CPU Speicherauslastung von 50%. Wenn sich die Aufgabe im Leerlauf befindet und 128 CPU Einheiten und 128 MiB Arbeitsspeicher verwendet, meldet der Service eine Auslastung von 25% und eine CPU Speicherauslastung von 12,5%.

Anmerkung

In diesem Beispiel wird die CPU Auslastung nur dann über 100% steigen, wenn die CPU Einheiten auf Containerebene definiert sind. Wenn Sie CPU Einheiten auf Aufgabenebene definieren, wird die Auslastung den definierten Grenzwert auf Aufgabenebene nicht überschreiten.

Nutzung des Dateisystems auf Service-Ebene EBS

Die EBS Dateisystemauslastung auf Dienstebene wird als die Gesamtmenge des EBS Dateisystems gemessen, die von den Aufgaben verwendet wird, die zum Dienst gehören, geteilt durch die Gesamtmenge an EBS Dateisystemspeicher, die allen Aufgaben zugewiesen ist, die zum Dienst gehören.

                                       (Total GB of EBS filesystem used by tasks in the service x 100)
Service EBS filesystem utilization =  -----------------------------------------------------------------
                                       (Total GB of EBS filesystem allocated to tasks in the service)

Service RUNNING-Aufgabenzähler

Sie können CloudWatch Metriken verwenden, um die Anzahl der Aufgaben in Ihren Diensten anzuzeigen, die sich im Status befinden. RUNNING Sie können beispielsweise einen CloudWatch Alarm für diese Metrik einrichten, der Sie benachrichtigt, wenn die Anzahl der laufenden Aufgaben in Ihrem Service unter einen bestimmten Wert fällt.

Anzahl der RUNNING Serviceaufgaben in Amazon ECS CloudWatch Container Insights

Eine Metrik „Anzahl ausgeführter Aufgaben“ (RunningTaskCount) ist pro Cluster und pro Service verfügbar, wenn Sie Amazon ECS CloudWatch Container Insights verwenden. Sie können Container Insights für alle neuen Cluster verwenden, die erstellt wurden, indem Sie sich für die containerInsights Kontoeinstellung entscheiden, für einzelne Cluster, indem Sie die Cluster-Einstellungen während der Cluster-Erstellung aktivieren, oder für bestehende Cluster, indem Sie den UpdateClusterSettings API verwenden. Von CloudWatch Container Insights gesammelte Metriken werden als benutzerdefinierte Metriken berechnet. Weitere Informationen zur CloudWatch Preisgestaltung finden Sie unter CloudWatchPreisgestaltung.

Informationen zu dieser Metrik finden Sie unter Amazon ECS Container Insights-Metriken im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.