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Konstruieren der für benutzerdefinierte Metriken JSON
Der folgende Abschnitt enthält Beispiele für die Konfiguration der prädiktiven Skalierung für die Abfrage von Daten von. CloudWatch Es gibt zwei verschiedene Methoden, um diese Option zu konfigurieren, und die Methode, die Sie wählen, wirkt sich darauf aus, welches Format Sie JSON für Ihre prädiktive Skalierungsrichtlinie verwenden. Wenn Sie metrische Mathematik verwenden, JSON variiert das Format von weiter, je nachdem, welche metrische Mathematik durchgeführt wird.
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Informationen zum Erstellen einer Richtlinie, mit der Daten direkt aus anderen CloudWatch Metriken abgerufen werden, die von bereitgestellt werden, AWS oder aus Metriken, für die Sie etwas veröffentlichen CloudWatch, finden Sie unterBeispiel einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie mit benutzerdefinierten Last- und Skalierungsmetriken (AWS CLI).
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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 Scaling-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
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Informationen zu den verfügbaren Metriken für AWS Services finden Sie im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch unter AWS Services, die CloudWatch Metriken veröffentlichen.
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Den genauen Metriknamen, den Namespace und die Dimensionen (falls zutreffend) für eine CloudWatch Metrik mit dem finden Sie unter AWS CLIlist-metrics.
Um diese Richtlinie zu erstellen, führen Sie den put-scaling-policyBefehl aus und verwenden dabei die JSON Datei als Eingabe, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name
my-predictive-scaling-policy
\ --auto-scaling-group-namemy-asg
--policy-type PredictiveScaling \ --predictive-scaling-configurationfile://config.json
Bei Erfolg gibt dieser Befehl 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": []
}