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Surveillez les mesures de dimensionnement prédictives avec CloudWatch

Selon vos besoins, vous préférerez peut-être accéder aux données de surveillance à des fins de dimensionnement prédictif depuis Amazon CloudWatch plutôt que depuis la console Amazon EC2 Auto Scaling. Une fois que vous avez créé une politique de mise à l'échelle prédictif, celle-ci collecte des données qui sont utilisées pour prévoir votre charge et votre capacité future. Une fois ces données collectées, elles sont automatiquement stockées CloudWatch à intervalles réguliers. Vous pouvez ensuite l'utiliser CloudWatch pour visualiser les performances de la politique au fil du temps. Vous pouvez également créer des CloudWatch alarmes pour vous avertir lorsque les indicateurs de performance changent au-delà des limites que vous avez définies CloudWatch.

Visualisez les données de prévision historiques

Vous pouvez consulter les données de prévision de charge et de capacité pour une politique de dimensionnement prédictive dans CloudWatch. Cela peut être utile lorsque vous visualisez les prévisions par rapport à d'autres CloudWatch indicateurs dans un seul graphique. Cela peut également être utile lors de l'affichage d'une plage de temps plus large, afin de voir les tendances au fil du temps. Vous pouvez accéder aux métriques historiques jusqu'à 15 mois pour acquérir un meilleur point de vue de la façon dont votre politique s'exécute.

Pour plus d’informations, consultez Métriques et dimensions de mise à l'échelle.

Créer des mesures de précision à l'aide de mathématiques

Avec les mathématiques métriques, vous pouvez interroger plusieurs CloudWatch métriques et utiliser des expressions mathématiques pour créer de nouvelles séries chronologiques basées sur ces métriques. Vous pouvez visualiser les séries chronologiques obtenues sur la CloudWatch console et les ajouter aux tableaux de bord. Pour plus d'informations sur les mathématiques métriques, consultez la section Utilisation des mathématiques métriques dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

À l'aide de métriques mathématiques, vous pouvez représenter graphiquement les données générées par Amazon EC2 Auto Scaling pour une mise à l'échelle prédictive de différentes manières. Cela vous permet de surveiller les performances des politiques au fil du temps et de comprendre si votre combinaison de mesures peut être améliorée.

Par exemple, vous pouvez utiliser une expression mathématique de métrique pour surveillererreur absolue moyenne en pourcentage(MÂLE). La métrique MAPE permet de surveiller la différence entre les valeurs prévues et les valeurs réelles observées pendant une fenêtre de prévision donnée. Les modifications de la valeur de MAPE peuvent indiquer si les performances de la stratégie se dégradent au fil du temps à mesure que la nature de votre application change. Une augmentation de l'EMAP indique un écart plus important entre les valeurs prévues et les valeurs réelles.

Exemple : expressions mathématiques appliquées aux métriques

Pour commencer avec ce type de graphique, vous pouvez créer une expression mathématique de métrique comme celle présentée dans l'exemple suivant.

{
  "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
    }
  ]
}

Au lieu d'une seule métrique, il existe un tableau de structures de requêtes de données de métriques pourMetricDataQueries. Chaque élément deMetricDataQueriesobtient une métrique ou exécute une expression mathématique. Le premier point,e1, est l'expression mathématique. L'expression désignée définit leReturnDataParamètre totrue, qui génère une seule série chronologique. Pour toutes les autres métriques, le kitReturnDatavaleur estfalse.

Dans l'exemple, l'expression désignée utilise les valeurs réelles et prévues comme entrée et renvoie la nouvelle métrique (MAPE). m1est la CloudWatch métrique qui contient les valeurs de charge réelles (en supposant que l'utilisation du processeur est la métrique de charge initialement spécifiée pour la politique nomméemy-predictive-scaling-policy). m2est la CloudWatch métrique qui contient les valeurs de charge prévues. La syntaxe mathématique de la métrique MAPE est la suivante :

Moyenne de (abs ((Réel - Forecast)/(Réel)))

Visualisez vos mesures de précision et définissez des alarmes

Pour visualiser les données métriques de précision, sélectionnez l'onglet Métriques dans la CloudWatch console. Vous pouvez représenter les données sous forme graphique à partir de là. Pour plus d'informations, consultez la section Ajouter une expression mathématique à un CloudWatch graphique dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

Vous pouvez définir une alarme sur une métrique que vous surveillez à partir de la section Metrics (Métriques). Pendant que vous êtes sur l'onglet Métriques sous forme de graphique, vous pouvez sélectionner l'icône Créer une alarme sous la colonne Actions. LeCréer une alarmeest représentée par une petite cloche. Pour plus d'informations et pour connaître les options de notification, consultez les sections Création CloudWatch d'une alarme basée sur une expression mathématique métrique et Notification aux utilisateurs des modifications apportées aux alarmes dans le guide de l' CloudWatch utilisateur Amazon.

Vous pouvez également utiliser GetMetricDataet effectuer des calculs PutMetricAlarmà l'aide des mathématiques métriques et créer des alarmes en fonction de la sortie.