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Supervise las métricas de escalado predictivo con CloudWatch

Según sus necesidades, es posible que prefiera acceder a los datos de monitoreo para el escalado predictivo desde Amazon CloudWatch en lugar de desde la consola Amazon EC2 Auto Scaling. Después de crear una política de escalado predictivo, la política recopila datos que se utilizan para pronosticar su carga y capacidad futuras. Una vez recopilados estos datos, se almacenan automáticamente a CloudWatch intervalos regulares. A continuación, puede utilizarlos CloudWatch para visualizar el rendimiento de la política a lo largo del tiempo. También puede crear CloudWatch alarmas que le notifiquen cuando los indicadores de rendimiento cambien más allá de los límites que usted haya definido CloudWatch.

Visualización de los datos de las previsiones

Puede ver los datos de previsión de carga y capacidad para una política de escalado predictivo en CloudWatch. Esto puede resultar útil a la hora de visualizar las previsiones comparándolas con otras CloudWatch métricas en un único gráfico. También puede ser útil cuando desee ver un intervalo de tiempo mayor para poder identificar las tendencias a lo largo del tiempo. Puede acceder a métricas históricas de hasta 15 meses para obtener una mejor perspectiva del rendimiento de su política.

Para obtener más información, consulte Dimensiones y métricas de escalado predictivo.

Creación de métricas de precisión mediante la matemática métrica

Con la matemática métrica, puede consultar múltiples CloudWatch métricas y usar expresiones matemáticas para crear nuevas series temporales basadas en estas métricas. Puede visualizar las series temporales resultantes en la CloudWatch consola y añadirlas a los paneles. Para obtener más información sobre las matemáticas métricas, consulte Uso de las matemáticas métricas en la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.

Mediante la matemática métrica, puede graficar los datos que Amazon EC2 Auto Scaling genera para el escalado predictivo de diferentes maneras. Esto es de utilidad para supervisar el rendimiento de las políticas a lo largo del tiempo y a comprender si se puede mejorar la combinación de métricas.

Por ejemplo, puede usar una expresión matemática métrica para monitorear el error porcentual absoluto medio (MAPE). La MAPE métrica ayuda a controlar la diferencia entre los valores pronosticados y los valores reales observados durante una ventana de previsión determinada. Los cambios en el valor de MAPE pueden indicar si el rendimiento de la política se está degradando con el tiempo a medida que cambia la naturaleza de la aplicación. Un aumento MAPE indica una brecha más amplia entre los valores pronosticados y los valores reales.

Ejemplo: expresiones matemáticas de métricas

Para empezar a utilizar este tipo de gráfica, puede crear una expresión matemática métrica como la que se muestra en el siguiente ejemplo.

{
  "MetricDataQueries": [
    {
      "Expression": "TIME_SERIES(AVG(ABS(m1-m2)/m1))",
      "Id": "e1",
      "Period": 3600,
      "Label": "MeanAbsolutePercentageError",
      "ReturnData": true
    },
    {
      "Id": "m1",
      "Label": "ActualLoadValues",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/EC2",
          "MetricName": "CPUUtilization",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "AutoScalingGroupName",
              "Value": "my-asg"
            }
          ]
        },
        "Period": 3600,
        "Stat": "Sum"
      },
      "ReturnData": false
    },
    {
      "Id": "m2",
      "Label": "ForecastedLoadValues",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/AutoScaling",
          "MetricName": "PredictiveScalingLoadForecast",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "AutoScalingGroupName",
              "Value": "my-asg"
            },
            {
              "Name": "PolicyName",
              "Value": "my-predictive-scaling-policy"
            },
            {
              "Name": "PairIndex",
              "Value": "0"
            }
          ]
        },
        "Period": 3600,
        "Stat": "Average"
      },
      "ReturnData": false
    }
  ]
}

En lugar de una sola métrica, hay una matriz de estructuras de consulta de datos métricos para MetricDataQueries. Cada elemento de MetricDataQueries obtiene una métrica o realiza una expresión matemática. El primer elemento, e1, es la expresión matemática. La expresión designada establece el parámetro ReturnData a true, que en última instancia produce una sola serie temporal. Para todas las demás métricas, el valor ReturnData es false.

En el ejemplo, la expresión designada usa los valores reales y pronosticados como entrada y devuelve la nueva métrica ()MAPE. m1es la CloudWatch métrica que contiene los valores de carga reales (suponiendo que la CPU utilización sea la métrica de carga que se especificó originalmente para la política denominadamy-predictive-scaling-policy). m2es la CloudWatch métrica que contiene los valores de carga previstos. La sintaxis matemática de la MAPE métrica es la siguiente:

Average of (abs ((Actual - Forecast)/(Actual))) (Promedio de (abs ((Real - Previsión)/(Real))))

Visualización de métricas de precisión y configuración de alarmas

Para visualizar los datos de las métricas de precisión, seleccione la pestaña Métricas de la CloudWatch consola. Puede hacer una representación gráfica de los datos desde allí. Para obtener más información, consulta Cómo añadir una expresión matemática a un CloudWatch gráfico en la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.

Puede configurar una alarma para una métrica que supervise desde la sección Metrics. Mientras está en la pestaña Métricas diagramadas, puede seleccionar el icono Crear alarma en la columna Acciones. El icono Create alarm se representa como una pequeña campana. Para obtener más información y opciones de notificación, consulte Crear una CloudWatch alarma basada en una expresión matemática métrica y Notificar a los usuarios los cambios de alarma en la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.

Como alternativa, puede usar GetMetricDatay PutMetricAlarmrealizar cálculos mediante cálculos métricos y crear alarmas en función de los resultados.