Schritt 3: Konfigurieren erweiterter Einstellungen (optional) - AWS Auto Scaling
Allgemeine EinstellungenDynamische SkalierungseinstellungenPrädiktive Skalierungseinstellungen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Schritt 3: Konfigurieren erweiterter Einstellungen (optional)

Nachdem Sie nun die Skalierungsstrategie festgelegt haben, die für jeden Ressourcentyp verwendet werden soll, können Sie mit dem Schritt Configure advanced settings (Konfigurieren von erweiterten Einstellungen) bei Bedarf alle Standardeinstellungen für jede Ressource anpassen. Für jeden Ressourcentyp gibt es mehrere Gruppen von Einstellungen, die Sie anpassen können. In den meisten Fällen sollten die Standardeinstellungen jedoch effizienter sein, mit Ausnahme der Werte für minimale Kapazität und maximale Kapazität, die sorgfältig angepasst werden sollten.

Überspringen Sie diese Schritte, falls Sie die Standardeinstellungen behalten möchten. Sie können diese Einstellungen jederzeit ändern, indem Sie den Skalierungsplan bearbeiten.

Wichtig

Lassen Sie uns für das Einsteigertutorial einige Änderungen vornehmen, um die maximale Kapazität Ihrer Auto-Scaling-Gruppe zu aktualisieren und die prädiktive Skalierung im Nur-Prognose-Modus zu aktivieren. Obwohl Sie nicht alle Einstellungen für das Tutorial anpassen müssen, wird kurz auf die Einstellungen in jedem Abschnitt eingegangen.

Allgemeine Einstellungen

Gehen Sie wie folgt vor, um die von Ihnen im vorherigen Schritt angegebenen Einstellungen für jede Ressource anzuzeigen und anzupassen. Sie können auch die minimale Kapazität und die maximale Kapazität einer jeden Ressource anpassen.

So verfahren Sie zum Anzeigen und Anpassen der allgemeinen Einstellungen

  1. Wählen Sie auf der Seite Configure advanced settings (Konfigurieren von erweiterten Einstellungen) den Pfeil links neben beliebigen Abschnittsüberschrift aus, um den Abschnitt zu erweitern. Erweitern Sie für das Tutorial den Bereich Auto Scaling groups (Auto-Scaling-Gruppen).

  2. Wählen Sie in der angezeigten Tabelle die Auto-Scaling-Gruppe aus, die Sie in diesem Tutorial verwenden.

  3. Lassen Sie die Option Include in scaling plan (Aufnahme in den Skalierungsplan) ausgewählt. Wenn diese Option nicht ausgewählt ist, wird die Ressource aus dem Skalierungsplan ausgelassen. Wenn Sie nicht mindestens eine Ressource einschließen, kann der Skalierungsplan nicht erstellt werden.

  4. Um die Ansicht zu erweitern und die Details des Abschnitts General Settings (Allgemeine Einstellungen) anzuzeigen, wählen Sie den Pfeil links neben der Abschnittsüberschrift aus.

  5. Sie können für beliebige der folgenden Elemente eine Auswahl treffen. In diesem Tutorial suchen Sie die Einstellung Maximum capacity (Maximale Kapazität) und geben anstelle des aktuellen Wertes den Wert 3 ein.

    • Scaling strategy (Skalierungsstrategie) – Mit dieser Option können Sie die Optimierung auf Verfügbarkeit, Kosten oder ein ausgewogenes Verhältnis aus beidem festlegen oder eine benutzerdefinierte Strategie angeben.

    • Enable dynamic scaling (Dynamische Skalierung aktivieren) – Wenn diese Einstellung deaktiviert wird, kann die ausgewählte Ressource nicht mithilfe einer Zielverfolgungs-Skalierungskonfiguration skaliert werden.

    • Enable predictive scaling (Prädiktive Skalierung aktivieren) – [Nur Auto-Scaling-Gruppen] Wenn Sie diese Einstellung deaktivieren, kann die ausgewählte Gruppe mithilfe prädiktiver Skalierung nicht skaliert werden.

    • Scaling metric (Skalierungsmetrik) – Gibt die zu verwendende Skalierungsmetrik an. Wenn Sie Custom (Benutzerdefiniert) auswählen, können Sie eine benutzerdefinierte Metrik angeben, die anstelle der in der Konsole verfügbaren vordefinierten Metriken verwendet werden soll. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Thema in diesem Abschnitt.

    • Target value (Zielwert) – Gibt den zu verwendenden Wert für die Zielauslastung an.

    • Load metric (Lastmetrik) – [Nur Auto-Scaling-Gruppen] Legt die zu verwendende Lastmetrik fest. Wenn Sie Custom (Benutzerdefiniert) auswählen, können Sie eine benutzerdefinierte Metrik angeben, die anstelle der in der Konsole verfügbaren vordefinierten Metriken verwendet werden soll. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Thema in diesem Abschnitt.

    • Mindestkapazität — Gibt die Mindestkapazität für die Ressource an. AWS Auto Scaling stellt sicher, dass Ihre Ressource diese Größe niemals unterschreitet.

    • Maximale Kapazität — Gibt die maximale Kapazität für die Ressource an. AWS Auto Scaling stellt sicher, dass Ihre Ressource diese Größe niemals überschreitet.

      Anmerkung

      Wenn Sie die prädiktive Skalierung verwenden, können Sie optional ein anderes Verhalten für die maximale Kapazität wählen, das basierend auf der prognostizierten Kapazität anzuwenden ist. Diese Einstellung befindet sich im Abschnitt Predictive scaling settings (Prädiktive Skalierungseinstellungen).

Benutzerdefinierte Metriken

AWS Auto Scaling bietet die am häufigsten verwendeten Metriken für die automatische Skalierung. Je nach Ihren Anforderungen möchten Sie möglicherweise Daten von anderen Metriken als denen in der Konsole erhalten. Amazon CloudWatch hat viele verschiedene Metriken zur Auswahl. CloudWatch ermöglicht es Ihnen auch, Ihre eigenen Metriken zu veröffentlichen.

Sie verwenden JSON, um eine CloudWatch benutzerdefinierte Metrik anzugeben. Bevor Sie diese Anweisungen befolgen, empfehlen wir Ihnen, sich mit dem CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch vertraut zu machen.

Um eine benutzerdefinierte Metrik anzugeben, müssen Sie eine JSON-formatierte Nutzlast mit einer Reihe von erforderlichen Parametern aus einer Vorlage erstellen. Sie fügen die Werte für jeden Parameter von hinzu CloudWatch. Wir stellen die Vorlage als Teil der benutzerdefinierten Optionen für Scaling metric (Skalierungsmetrik) und Load metric (Lastmetrik) in den erweiterten Einstellungen Ihres Skalierungsplans bereit.

JSON stellt Daten auf zwei Arten dar:

  • Ein Objekt, bei dem es sich um eine ungeordnete Sammlung von Name-Wert-Paaren handelt. Ein Objekt wird innerhalb von zwei Klammern ({ und }) definiert. Jedes Name-Wert-Paar beginnt mit dem Namen, gefolgt von einem Doppelpunkt und dem Wert. Name-Wert-Paare sind durch Kommas voneinander getrennt.

  • Ein Array, bei dem es sich um eine geordnete Sammlung von Werten handelt. Ein Objekt wird innerhalb von zwei Klammern ([ und ]) definiert. Elemente im Array werden durch Kommas voneinander getrennt.

Hier ist ein Beispiel der JSON-Vorlage mit Beispielwerten für jeden Parameter: 

 {
   "MetricName": "MyBackendCPU",
   "Namespace": "MyNamespace",
   "Dimensions": [
     {
       "Name": "MyOptionalMetricDimensionName",
       "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
     }
   ],
   "Statistic": "Sum"
 }

Weitere Informationen finden Sie unter Angepasste Skalierungsmetrik-Spezifikation und Angepasste Lastmetrik-Spezifikation in der AWS Auto Scaling -API-Referenz.

Dynamische Skalierungseinstellungen

Gehen Sie wie folgt vor, um die Einstellungen für die Ziel-Tracking-Skalierungsrichtlinie, die AWS Auto Scaling erstellt wird, anzuzeigen und anzupassen.

So verfahren Sie zum Anzeigen und Anpassen der Einstellungen für die dynamische Skalierung

  1. Um die Ansicht zu erweitern und die Details des Abschnitts Dynamic scaling settings (Dynmaische Skalierungseinstellungen) anzuzeigen, wählen Sie den Pfeil links neben der Abschnittsüberschrift aus.

  2. Sie können für die folgenden Elemente eine Auswahl treffen. Die Standardeinstellungen sind für dieses Tutorial aber völlig ausreichend.

    • Replace external scaling policies (Ersetzen von externen Skalierungsrichtlinien) – Wenn diese Einstellung deaktiviert wird, werden vorhandene Skalierungsrichtlinien, die außerhalb des Skalierungsplans erstellt wurden, beibehalten und keine neuen erstellt.

    • Disable scale-in (Abskalierung deaktivieren) – Wenn diese Einstellung deaktiviert wird, ist das automatische Abskalieren zur Verringerung der aktuellen Kapazität der Ressource zulässig, wenn die angegebene Metrik unter dem Zielwert liegt.

    • Cooldown (Ruhephase) – Erstellt Ruhephasen für die Auf- und Abskalierung. Die Ruhephase ist die Zeitspanne, die die Skalierungsrichtlinie warten muss, bis eine vorherige Skalierungsaktivität wirksam ist. Weitere Informationen finden Sie unter Ruhephase im Benutzerhandbuch für Application Auto Scaling. (Diese Einstellung wird nicht angezeigt, wenn die Ressource eine Auto-Scaling-Gruppe ist.)

    • Instance-Warmup — [Nur Auto Scaling Scaling-Gruppen] Steuert die Zeit, die vergeht, bis eine neu gestartete Instance anfängt, zu den Metriken beizutragen. CloudWatch Weitere Informationen finden Sie unter Instance-Aufwärmphase im Benutzerhandbuch für Amazon EC2 Auto Scaling.

Prädiktive Skalierungseinstellungen

Wenn es sich bei Ihrer Ressource um eine Auto Scaling Scaling-Gruppe handelt, verwenden Sie dieses Verfahren, um die für die prädiktive Skalierung AWS Auto Scaling verwendeten Einstellungen anzuzeigen und anzupassen.

So verfahren Sie zum Anzeigen und Anpassen der Einstellungen für die prädiktive Skalierung

  1. Um die Ansicht zu erweitern und die Details des Abschnitt Predictive scaling settings (Prädiktive Skalierungseinstellungen) anzuzeigen, wählen Sie den Pfeil links neben der Abschnittsüberschrift aus.

  2. Sie können für die folgenden Elemente eine Auswahl treffen. In diesem Tutorial ändern Sie den Wert für Predictive scaling mode (Modus der prädiktiven Skalierung) in Forecast only (Nur Prognose).

    • Predictive scaling mode (Modus der prädiktiven Skalierung) – Legt die Skalierungsmethode fest. Der Standardwert ist Forecast and scale (Prognose und Skalierung). Wenn Sie diese Einstellung in Forecast only (Nur Prognose) ändern, prognostiziert der Skalierungsplan die zukünftige Kapazität, wendet die Skalierungsaktionen aber nicht an.

    • Pre-launch instances (Vorabstarten von Instances) – Sorgt dafür, dass die Skalierungsaktionen bei der Aufskalierung früher ausgeführt werden. Beispiel: Die Prognose gibt vor, die Kapazität um 10:00 Uhr hinzuzufügen, und die Pufferzeit beträgt 5 Minuten (300 Sekunden). Die Laufzeit der entsprechenden Skalierungsaktion ist dann 9:55 Uhr. Dies ist hilfreich für Auto-Scaling-Gruppen, in denen es einige Minuten vom Start einer Instance bis zur Inbetriebnahme dauern kann. Die tatsächlich benötigte Zeit kann davon abweichen, da sie natürlich von mehreren Faktoren abhängt, z. B. der Größe der Instance und ob Startskripts ausgeführt werden müssen. Standardmäßig ist ein Zeitraum von 300 Sekunden festgelegt.

    • Max Capacity Behavior (Verhalten bei max. Kapazität) – Steuert, ob die ausgewählte Ressource über die maximale Kapazität hochskaliert werden kann, wenn die prognostizierte Kapazität nahe an oder über der aktuell angegebenen maximalen Kapazität liegt. Die Standardeinstellung lautet Enforce the maximum capacity setting (Maximale Kapazitätseinstellung erzwingen).

      • Erzwingen Sie die Einstellung für die maximale Kapazität — die Ressourcenkapazität AWS Auto Scaling kann nicht höher als die maximale Kapazität skaliert werden. Die maximale Kapazität wird als ein hartes Limit durchgesetzt.

      • Stellen Sie die maximale Kapazität so ein, dass sie der prognostizierten Kapazität entspricht — die Ressourcenkapazität AWS Auto Scaling kann höher als die maximale Kapazität skaliert werden, um die prognostizierte Kapazität zu erreichen, aber nicht zu überschreiten.

      • Erhöhen Sie die maximale Kapazität über die prognostizierte Kapazität — die Ressourcenkapazität AWS Auto Scaling kann um einen bestimmten Pufferwert höher als die maximale Kapazität skaliert werden. Der Zweck ist, der Skalierungsrichtlinie für das Ziel-Tracking zusätzliche Kapazität zu verschaffen, wenn es zu unerwartetem Datenverkehr kommt.

    • Max capacity behavior buffer (Puffer für Verhalten bei maximaler Kapazität) – Wenn Sie Increase maximum capacity above forecast capacity (Maximale Kapazität über die prognostizierte Kapazität hinaus erhöhen) gewählt haben, wählen Sie die Größe des Kapazitätpuffers aus, der verwendet werden soll, wenn die prognostizierte Kapazität nahe der maximalen Kapazität ist oder diese überschreitet. Der Wert wird als Prozentsatz relativ zur prognostizierten Kapazität angegeben. Wenn die prognostizierte Kapazität bei einem Puffer von 10 Prozent 50 ist und die maximale Kapazität 40 ist, dann ist die effektive maximale Kapazität 55.

  3. Wenn Sie die Anpassung der Einstellungen abgeschlossen haben, klicken Sie auf Next (Weiter).

    Anmerkung

    Um eine Änderung rückgängig zu machen, markieren Sie die Ressourcen und wählen Sie Revert to original (Zurücksetzen auf Original) aus. Dadurch werden die ausgewählten Ressourcen in ihren letzten bekannten Zustand innerhalb des Skalierungsplans zurückgesetzt.