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Política avanzada de escalado predictivo mediante métricas personalizadas
En una política de escalado predictivo, puede utilizar métricas predefinidas o personalizadas. Las métricas personalizadas son útiles cuando las métricas predefinidas (CPUE/S de red y recuento de solicitudes de Application Load Balancer) no describen suficientemente la carga de la aplicación.
Al crear una política de escalado predictivo con métricas personalizadas, puede especificar otras CloudWatch métricas proporcionadas por AWS usted o puede especificar métricas que defina y publique usted mismo. También puede utilizar las matemáticas métricas para agregar y transformar las métricas existentes en una nueva serie temporal que AWS no se realice un seguimiento automático. Cuando combina valores en los datos, por ejemplo, al calcular nuevas sumas o promedios, se denomina aggregating (agrupando). Los datos obtenidos se denominan aggregate (agrupación).
La siguiente sección contiene las mejores prácticas y ejemplos de cómo construir la JSON estructura de la política.
Temas
Prácticas recomendadas
Las siguientes prácticas recomendadas pueden ayudarlo a utilizar las métricas personalizadas de manera más eficaz:
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Para la especificación de las métricas de carga, la métrica que resulta de mayor utilidad es la que representa la carga en un grupo de escalado automático en su conjunto, independientemente de la capacidad del grupo.
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Para la especificación de la métrica de escalado, la métrica que resulta de mayor utilidad para escalar es una métrica de rendimiento o uso promedio por instancia.
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La métrica de escalado debe ser inversamente proporcional a la capacidad. Es decir, si el número de instancias en el grupo de escalado automático aumenta, la métrica de escalado debería disminuir aproximadamente en la misma proporción. Para garantizar que el escalado predictivo se comporte según lo esperado, la métrica de carga y la métrica de escalado también deben estar estrechamente correlacionadas entre sí.
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El uso objetivo debe coincidir con el tipo de métrica de escalado. Para una configuración de política que utiliza CPU la utilización, se trata de un porcentaje objetivo. Para la configuración de una política que use el rendimiento, como el número de solicitudes o mensajes, este es el número objetivo de solicitudes o mensajes por instancia durante cualquier intervalo de un minuto.
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Si no se siguen estas recomendaciones, es probable que los valores futuros pronosticados de la serie temporal sean incorrectos. Para validar que los datos son correctos, puede ver los valores pronosticados en la consola de Amazon EC2 Auto Scaling. Como alternativa, después de crear su política de escalado predictivo, inspeccione
LoadForecastlosCapacityForecastobjetos devueltos por una llamada a la GetPredictiveScalingForecastAPI. -
Se recomienda configurar el escalado predictivo en modo Forecast only (Solo pronóstico) para poder evaluar el pronóstico antes de que el escalado predictivo comience a escalar la capacidad de forma activa.
Requisitos previos
Para agregar métricas personalizadas en la política de escalado predictivo, debe tener permisos de cloudwatch:GetMetricData.
Para especificar sus propias métricas en lugar de las métricas que AWS proporciona, primero debe publicar sus métricas en CloudWatch. Para obtener más información, consulta Publicar métricas personalizadas en la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.
Si publica sus propias métricas, asegúrese de publicar los puntos de datos con una frecuencia mínima de cinco minutos. Amazon EC2 Auto Scaling recupera los puntos de datos en CloudWatch función de la duración del período que necesite. Por ejemplo, la especificación de métrica de carga utiliza métricas por hora para medir la carga de la aplicación. CloudWatch utiliza los datos de las métricas publicados para proporcionar un único valor de datos para cualquier período de una hora al agregar todos los puntos de datos con las marcas de tiempo correspondientes a cada período de una hora.
Limitaciones
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Puede consultar puntos de datos de hasta 10 métricas en una especificación de métrica.
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A efectos de este límite, una expresión cuenta como una métrica.
