Konstruieren von JSON für benutzerdefinierte Metriken - Amazon EC2 Auto Scaling
Beispiel einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie mit benutzerdefinierten Last- und Skalierungsmetriken (AWS CLI)

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Konstruieren von JSON für benutzerdefinierte Metriken

Der folgende Abschnitt enthält Beispiele für die Konfiguration der prädiktiven Skalierung für die Abfrage von Daten. CloudWatch Es gibt zwei verschiedene Methoden, um diese Option zu konfigurieren, und die von Ihnen gewählte Methode wirkt sich darauf aus, welches Format Sie verwenden, um den JSON für Ihre prädiktive Skalierungsrichtlinie zu erstellen. Wenn Sie metrische Berechnungen verwenden, variiert das Format von JSON je nach der durchgeführten metrischen Berechnung weiter.

  1. Informationen zum Erstellen einer Richtlinie, mit der Daten direkt aus anderen CloudWatch Metriken abgerufen werden, die von bereitgestellt werden AWS oder für die Sie Daten veröffentlichen CloudWatch, finden Beispiel einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie mit benutzerdefinierten Last- und Skalierungsmetriken (AWS CLI) Sie unter.

  2. Informationen zum Erstellen einer Richtlinie, mit der mehrere CloudWatch Messwerte abgefragt und mithilfe mathematischer Ausdrücke neue Zeitreihen auf der Grundlage dieser Messwerte erstellt werden können, finden Sie unterMetrikberechnungs-Ausdrücke verwenden.

Beispiel einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie mit benutzerdefinierten Last- und Skalierungsmetriken (AWS CLI)

Um eine prädiktive Skalierungsrichtlinie mit benutzerdefinierten Last- und Skalierungsmetriken mit dem zu erstellen AWS CLI, speichern Sie die Argumente für --predictive-scaling-configuration in einer JSON-Datei mit dem Namenconfig.json.

Sie beginnen mit dem Hinzufügen benutzerdefinierter Metriken, indem Sie die ersetzbaren Werte im folgenden Beispiel durch die Werte Ihrer Metriken und Ihrer Zielauslastung ersetzen.

{
  "MetricSpecifications": [
    {
      "TargetValue": 50,
      "CustomizedScalingMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "scaling_metric",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "MyUtilizationMetric",
                "Namespace": "MyNameSpace",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "MyOptionalMetricDimensionName",
                    "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
                  }
                ]
              },
              "Stat": "Average"
            }
          }
        ]
      },
      "CustomizedLoadMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_metric",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "MyLoadMetric",
                "Namespace": "MyNameSpace",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "MyOptionalMetricDimensionName",
                    "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
                  }
                ]
              },
              "Stat": "Sum"
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Weitere Informationen finden Sie MetricDataQueryin der Amazon EC2 Auto Scaling API-Referenz.

Anmerkung

Im Folgenden finden Sie einige zusätzliche Ressourcen, die Ihnen bei der Suche nach Metriknamen, Namespaces, Dimensionen und Statistiken für Metriken helfen können: CloudWatch

Um diese Richtlinie zu erstellen, führen Sie den put-scaling-policyBefehl mit der JSON-Datei als Eingabe aus, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json

Wenn der Befehl erfolgreich ausgeführt wurde, gibt er den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Richtlinie zurück.

{
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}