Migrez votre plan de mise à l'échelle - AWS Auto Scaling
Étape 1 : passez en revue votre configuration existanteÉtape 2 : créer des politiques de dimensionnement prédictivesÉtape 3 : Passez en revue les prévisions générées par les politiques de dimensionnement prédictifÉtape 4 : préparer la suppression du plan de dimensionnementÉtape 5 : Supprimer le plan de dimensionnementÉtape 6 : réactiver la mise à l'échelle dynamiqueÉtape 7 : réactiver le dimensionnement prédictifRéférence Amazon EC2 Auto Scaling pour la migration des politiques de dimensionnement du suivi des ciblesRéférence Application Auto Scaling pour la migration des politiques de dimensionnement du suivi des ciblesInformations supplémentaires

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Migrez votre plan de mise à l'échelle

Vous pouvez migrer d'un plan de dimensionnement vers les politiques de dimensionnement Amazon EC2 Auto Scaling et Application Auto Scaling.

Important

Pour migrer un plan de dimensionnement, vous devez effectuer plusieurs étapes dans l'ordre exact. Lorsque vous migrez votre plan de dimensionnement, ne le mettez pas à jour, car cela perturbe l'ordre des opérations et pourrait entraîner un comportement indésirable.

Étape 1 : passez en revue votre configuration existante

Pour déterminer les paramètres de mise à l'échelle que vous devez déplacer, utilisez la commande describe-scaling-plans. 

aws autoscaling-plans describe-scaling-plans \
  --scaling-plan-names my-scaling-plan

Notez les éléments que vous souhaitez conserver dans le plan de mise à l'échelle existant, notamment les éléments suivants :

  • MinCapacity— La capacité minimale de la ressource évolutive.

  • MaxCapacity— La capacité maximale de la ressource évolutive.

  • PredefinedLoadMetricType— Une métrique de charge pour une mise à l'échelle prédictive.

  • PredefinedScalingMetricType— Une métrique de mise à l'échelle pour le suivi des cibles (dynamique) et la mise à l'échelle prédictive.

  • TargetValue— La valeur cible de la métrique de mise à l'échelle.

Différences entre les plans de dimensionnement et les politiques de dimensionnement

Il existe quelques différences importantes entre les plans de dimensionnement et les politiques de dimensionnement :

  • Une politique de dimensionnement ne peut permettre qu'un seul type de dimensionnement : le dimensionnement par suivi des cibles ou le dimensionnement prédictif. Pour utiliser les deux méthodes de dimensionnement, vous devez créer des politiques distinctes.

  • De même, vous devez définir la métrique de dimensionnement pour le dimensionnement prédictif et la métrique de dimensionnement pour le suivi des cibles séparément dans le cadre de leurs politiques respectives.

Étape 2 : créer des politiques de dimensionnement prédictives

Si vous n'utilisez pas la mise à l'échelle prédictive, passez directement àÉtape 4 : préparer la suppression du plan de dimensionnement.

Pour avoir le temps d'évaluer les prévisions, nous vous recommandons de créer des politiques de dimensionnement prédictif avant les autres politiques de dimensionnement.

Pour tous les groupes Auto Scaling dotés d'une spécification de métrique de charge existante, procédez comme suit pour en faire une politique de dimensionnement prédictif basée sur Amazon EC2 Auto Scaling.

Pour créer des politiques de dimensionnement prédictives

  1. Dans un fichier JSON, définissez une MetricSpecifications structure comme indiqué dans l'exemple suivant :

    {
  "MetricSpecifications":[
    {
      ... 
    }
  ]
}

  2. Dans la MetricSpecifications structure, pour chaque métrique de charge de votre plan de dimensionnement, créez un PredefinedLoadMetricSpecification ou CustomizedLoadMetricSpecification en utilisant les paramètres équivalents du plan de dimensionnement.

    Voici des exemples de structure de la section métrique de charge.

    With predefined metrics
    {
  "MetricSpecifications":[
    {
      "PredefinedLoadMetricSpecification":{
        "PredefinedMetricType":"ASGTotalCPUUtilization"
      },
      ...
    }
  ]
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingPredefinedLoadMetric dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

    With custom metrics
    {
  "MetricSpecifications":[
    {
      "CustomizedLoadMetricSpecification":{
        "MetricDataQueries":[
          {
            "Id":"load_metric",
            "MetricStat":{
              "Metric":{
                "MetricName":"MyLoadMetric",
                "Namespace":"MyNameSpace",
                "Dimensions":[
                  {
                    "Name":"MyOptionalMetricDimensionName",
                    "Value":"MyOptionalMetricDimensionValue"
                  }
                ]
              },
              "Stat":"Sum"
            }
          }
        ]
      },
      ...
    }
  ]
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingCustomizedLoadMetric dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

  3. Ajoutez la spécification de la métrique de mise à l'échelle à MetricSpecifications et définissez une valeur cible.

    Vous trouverez ci-dessous des exemples de structure des sections relatives à la métrique de mise à l'échelle et à la valeur cible.

    With predefined metrics
    {
  "MetricSpecifications":[
    {
      "PredefinedLoadMetricSpecification":{
        "PredefinedMetricType":"ASGTotalCPUUtilization"
      },
      "PredefinedScalingMetricSpecification":{
        "PredefinedMetricType":"ASGCPUUtilization"
      },
      "TargetValue":50
    }
  ],
  ...
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingPredefinedScalingMetric dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

    With custom metrics
    {
  "MetricSpecifications":[
    {
      "CustomizedLoadMetricSpecification":{
        "MetricDataQueries":[
          {
            "Id":"load_metric",
            "MetricStat":{
              "Metric":{
                "MetricName":"MyLoadMetric",
                "Namespace":"MyNameSpace",
                "Dimensions":[
                  {
                    "Name":"MyOptionalMetricDimensionName",
                    "Value":"MyOptionalMetricDimensionValue"
                  }
                ]
              },
              "Stat":"Sum"
            }
          }
        ]
      },
      "CustomizedScalingMetricSpecification":{
        "MetricDataQueries":[
          {
            "Id":"scaling_metric",
            "MetricStat":{
              "Metric":{
                "MetricName":"MyUtilizationMetric",
                "Namespace":"MyNameSpace",
                "Dimensions":[
                  {
                    "Name":"MyOptionalMetricDimensionName",
                    "Value":"MyOptionalMetricDimensionValue"
                  }
                ]
              },
              "Stat":"Average"
            }
          }
        ]
      },
      "TargetValue":50
    }
  ],
  ...
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingCustomizedScalingMetric dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

  4. Pour les prévisions uniquement, ajoutez la propriété Mode avec une valeur deForecastOnly. Une fois que vous avez terminé la migration de la mise à l'échelle prédictive et que vous vous êtes assuré que les prévisions sont précises et fiables, vous pouvez modifier le mode pour autoriser la mise à l'échelle. Pour plus d’informations, consultez Étape 7 : réactiver le dimensionnement prédictif. 

    {
  "MetricSpecifications":[
  ...
  ],
  "Mode":"ForecastOnly",
  ...
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingConfiguration dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

  5. Si la ScheduledActionBufferTime propriété est présente dans votre plan de dimensionnement, copiez sa valeur dans la SchedulingBufferTime propriété dans votre politique de dimensionnement prédictif.

    {
  "MetricSpecifications":[
  ...
  ],
  "Mode":"ForecastOnly",
  "SchedulingBufferTime":300,
  ...
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingConfiguration dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

  6. Si les PredictiveScalingMaxCapacityBuffer propriétés PredictiveScalingMaxCapacityBehavior et sont présentes dans votre plan de dimensionnement, vous pouvez configurer les MaxCapacityBuffer propriétés MaxCapacityBreachBehavior et dans votre politique de dimensionnement prédictif. Ces propriétés définissent ce qui doit se passer si la capacité prévisionnelle approche ou dépasse la capacité maximale spécifiée pour le groupe Auto Scaling.

    Avertissement

    Si vous définissez cette MaxCapacityBreachBehavior propriété surIncreaseMaxCapacity, davantage d'instances pourraient être lancées que prévu, à moins que vous ne surveilliez et ne gériez l'augmentation de la capacité maximale. La capacité maximale accrue devient la nouvelle capacité maximale normale pour le groupe Auto Scaling jusqu'à ce que vous la mettiez à jour manuellement. La capacité maximale ne revient pas automatiquement à la capacité maximale initiale.

    {
  "MetricSpecifications":[
  ...
  ],
  "Mode":"ForecastOnly",
  "SchedulingBufferTime":300,
  "MaxCapacityBreachBehavior": "IncreaseMaxCapacity",
  "MaxCapacityBuffer": 10
}

    Pour plus d'informations, consultez PredictiveScalingConfiguration dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

  7. Enregistrez le fichier JSON sous un nom unique. Notez le nom du fichier. Vous en aurez besoin à l'étape suivante et de nouveau à la fin de la procédure de migration lorsque vous réactivez vos politiques de dimensionnement prédictif. Pour plus d’informations, consultez Étape 7 : réactiver le dimensionnement prédictif.

  8. Après avoir enregistré votre fichier JSON, exécutez la commande put-scaling-policy. Dans les exemples suivants, remplacez chaque espace réservé pour l'entrée utilisateur par vos propres informations.

    aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://my-predictive-scaling-config.json

    Si elle aboutit, cette commande renvoie l'Amazon Resource Name (ARN) de la stratégie.

    {
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}

  9. Répétez ces étapes pour chaque spécification de métrique de charge que vous migrez vers une politique de dimensionnement prédictif basée sur Amazon EC2 Auto Scaling.

Étape 3 : Passez en revue les prévisions générées par les politiques de dimensionnement prédictif

Si vous n'utilisez pas le dimensionnement prédictif, ignorez la procédure suivante.

Une prévision est disponible peu après la création d'une politique de dimensionnement prédictif. Une fois qu'Amazon EC2 Auto Scaling a généré les prévisions, vous pouvez consulter les prévisions relatives à la politique via la console Amazon EC2 Auto Scaling et les ajuster si nécessaire.

Pour consulter les prévisions relatives à une politique de dimensionnement prédictive

  1. Ouvrez la console Amazon EC2 à l’adresse https://console.aws.amazon.com/ec2/.

  2. Dans le volet de navigation, choisissez Auto Scaling Groups, puis choisissez le nom de votre groupe Auto Scaling dans la liste.

  3. Dans l'onglet Mise à l'échelle automatique, dans Politiques de dimensionnement prédictif, choisissez votre stratégie.

  4. Dans la section Surveillance, vous pouvez afficher les prévisions passées et futures de votre politique concernant la charge et la capacité par rapport aux valeurs réelles.

    Pour plus d'informations, consultez les graphiques de surveillance du dimensionnement prédictif dans le guide de l'utilisateur Amazon EC2 Auto Scaling.

  5. Répétez ces étapes pour chaque politique de dimensionnement prédictif que vous avez créée.

Étape 4 : préparer la suppression du plan de dimensionnement

Pour toutes les ressources dotées d'une configuration de dimensionnement de suivi des cibles existante, procédez comme suit pour collecter les informations supplémentaires dont vous avez besoin dans le plan de dimensionnement avant de le supprimer.

Pour décrire les informations de politique de dimensionnement issues du plan de dimensionnement, utilisez la commande describe-scaling-plan-resources. Dans l'exemple de commande suivant, remplacez my-scaling-plan par vos propres informations.

aws autoscaling-plans describe-scaling-plan-resources \
  --scaling-plan-name my-scaling-plan \
  --scaling-plan-version 1

Passez en revue le résultat et confirmez que vous souhaitez migrer les politiques de dimensionnement décrites. Utilisez ces informations pour créer de nouvelles politiques de dimensionnement du suivi des cibles basées sur Amazon EC2 Auto Scaling et Application Auto Scaling dans. Étape 6 : réactiver la mise à l'échelle dynamique

Étape 5 : Supprimer le plan de dimensionnement

Avant de créer de nouvelles politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles, vous devez supprimer le plan de dimensionnement afin de supprimer les politiques de dimensionnement qu'il a créées.

Pour supprimer votre plan de dimensionnement, utilisez la commande delete-scaling-plan. Dans l'exemple de commande suivant, remplacez my-scaling-plan par vos propres informations.

aws autoscaling-plans delete-scaling-plan \
  --scaling-plan-name my-scaling-plan \
  --scaling-plan-version 1

Après avoir supprimé le plan de dimensionnement, le dimensionnement dynamique est désactivé. Ainsi, en cas d'augmentation soudaine du trafic ou de la charge de travail, la capacité disponible pour chaque ressource évolutive n'augmentera pas d'elle-même. Par mesure de précaution, vous souhaiterez peut-être augmenter manuellement la capacité de vos ressources évolutives à court terme.

Pour augmenter la capacité d'un groupe Auto Scaling

  1. Ouvrez la console Amazon EC2 à l’adresse https://console.aws.amazon.com/ec2/.

  2. Dans le volet de navigation, choisissez Auto Scaling Groups, puis choisissez le nom de votre groupe Auto Scaling dans la liste.

  3. Sous l'onglet Details (Détails) choisissez Group details (Détails du groupe), Edit (Modifier).

  4. Pour Capacité souhaitée, augmentez la capacité souhaitée.

  5. Lorsque vous avez terminé, choisissez Mettre à jour.

Pour ajouter un réplica Aurora à un cluster de bases de données

  1. Ouvrez la console Amazon RDS à l’adresse https://console.aws.amazon.com/rds/.

  2. Dans le volet de navigation, choisissez Databases, puis sélectionnez votre cluster de bases de données.

  3. Assurez-vous que le cluster et l'instance principale ont l'état Disponible.

  4. Choisissez Actions, puis Ajouter un lecteur.

  5. Sur la page Ajouter un lecteur, spécifiez les options pour votre nouvelle réplique d'Aurora.

  6. Choisissez Ajouter un lecteur.

Pour augmenter la capacité de lecture et d'écriture allouée à une table DynamoDB ou à un index secondaire global

  1. Ouvrez la console DynamoDB à l'adresse https://console.aws.amazon.com/dynamodb/.

  2. Dans le volet de navigation, choisissez Tables, puis choisissez le nom de votre table dans la liste.

  3. Dans l'onglet Paramètres supplémentaires, choisissez Capacité de lecture/écriture, Modifier.

  4. Sur la page Modifier la capacité de lecture/écriture, pour Capacité de lecture, Unités de capacité allouées, augmentez la capacité de lecture allouée de la table.

  5. (Facultatif) Si vous souhaitez que vos index secondaires globaux utilisent les mêmes paramètres de capacité de lecture que la table de base, cochez la case Utiliser les mêmes paramètres de capacité de lecture pour tous les index secondaires globaux.

  6. Pour la capacité d'écriture, unités de capacité allouées, augmentez la capacité d'écriture allouée de la table.

  7. (Facultatif) Si vous souhaitez que vos index secondaires globaux utilisent les mêmes paramètres de capacité d'écriture que la table de base, cochez la case Utiliser les mêmes paramètres de capacité d'écriture pour tous les index secondaires globaux.

  8. Si vous n'avez pas coché les cases à cocher aux étapes 5 ou 7, faites défiler la page vers le bas pour mettre à jour la capacité de lecture et d'écriture de tous les index secondaires globaux.

  9. Choisissez Enregistrer les modifications pour continuer.

Pour augmenter le nombre de tâches en cours d'exécution pour votre service Amazon ECS

  1. Ouvrez la console à partir de l'adresse https://console.aws.amazon.com/ecs/v2.

  2. Dans le volet de navigation, choisissez Clusters, puis choisissez le nom de votre cluster dans la liste.

  3. Dans la section Services, cochez la case à côté du service, puis choisissez Mettre à jour.

  4. Pour Tâches souhaitées, entrez le nombre de tâches que vous souhaitez exécuter pour le service.

  5. Choisissez Mettre à jour.

Pour augmenter la capacité d'une flotte Spot

  1. Ouvrez la console Amazon EC2 à l’adresse https://console.aws.amazon.com/ec2/.

  2. Dans le volet de navigation, choisissez Spot Requests, puis sélectionnez votre demande Spot Fleet.

  3. Choisissez Actions, Modify target capacity (Modifier la capacité cible).

  4. Dans Modifier la capacité cible, entrez la nouvelle capacité cible et la partie Instance à la demande.

  5. Sélectionnez Envoyer.

Étape 6 : réactiver la mise à l'échelle dynamique

Réactivez le dimensionnement dynamique en créant des politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles.

Lorsque vous créez une politique de dimensionnement du suivi des cibles pour un groupe Auto Scaling, vous l'ajoutez directement au groupe. Lorsque vous créez une politique de dimensionnement de suivi des cibles pour d'autres ressources évolutives, vous enregistrez d'abord la ressource en tant que cible évolutive, puis vous ajoutez une politique de dimensionnement de suivi des cibles à la cible évolutive.

Créez des politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles pour les groupes Auto Scaling

Pour créer des politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles pour les groupes Auto Scaling

  1. Dans un fichier JSON, créez un PredefinedMetricSpecification ou CustomizedMetricSpecification en utilisant les paramètres équivalents du plan de dimensionnement.

    Voici des exemples de configuration de suivi des cibles. Dans ces exemples, remplacez chaque espace réservé saisi par l'utilisateur par vos propres informations.

    With predefined metrics
    {
  "TargetValue": 50.0,
  "PredefinedMetricSpecification": 
    {
      "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
    }
}

    Pour plus d'informations, consultez la section PredefinedMetricSpécification dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

    With custom metrics
    {
  "TargetValue": 100.0,
  "CustomizedMetricSpecification": {
    "MetricName": "MyBacklogPerInstance",
    "Namespace": "MyNamespace",
    "Dimensions": [{
      "Name": "MyOptionalMetricDimensionName",
      "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
    }],
    "Statistic": "Average",
    "Unit": "None"
  }
}

    Pour plus d'informations, consultez la section CustomizedMetricSpécification dans le manuel Amazon EC2 Auto Scaling API Reference.

  2. Pour créer votre politique de dimensionnement, utilisez la commande put-scaling-policy, ainsi que le fichier JSON que vous avez créé à l'étape précédente. Dans les exemples suivants, remplacez chaque espace réservé pour l'entrée utilisateur par vos propres informations.

    aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-target-tracking-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-configuration file://config.json

  3. Répétez ce processus pour chaque politique de dimensionnement basée sur un plan de dimensionnement que vous migrez vers une politique de dimensionnement de suivi des cibles basée sur Amazon EC2 Auto Scaling.

Créez des politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles pour d'autres ressources évolutives

Créez ensuite des politiques de dimensionnement du suivi des cibles pour d'autres ressources évolutives en effectuant les tâches de configuration suivantes.

  • Enregistrez une cible évolutive pour le dimensionnement automatique avec le service Application Auto Scaling.

  • Ajoutez une politique de suivi des cibles et de mise à l'échelle sur la cible évolutive.

Pour créer des politiques de dimensionnement pour le suivi des cibles pour d'autres ressources évolutives

  1. Utilisez la commande register-scalable-target pour enregistrer la ressource en tant que cible évolutive et définir les limites de dimensionnement pour la politique de dimensionnement.

    Dans les exemples suivants, remplacez chaque espace réservé pour l'entrée utilisateur par vos propres informations. Pour les options de commande, fournissez les informations suivantes :

    • --service-namespace— Un espace de noms pour le service cible (par exemple,ecs). Pour obtenir les espaces de noms des services, consultez la référence RegisterScalableTarget.

    • --scalable-dimension— Dimension évolutive associée à la ressource cible (par exemple,ecs:service:DesiredCount). Pour obtenir des dimensions évolutives, consultez la référence RegisterScalableTarget.

    • --resource-id— Un identifiant de ressource pour la ressource cible (par exemple,service/my-cluster/my-service). Pour plus d'informations sur la syntaxe et des exemples d'ID de ressource spécifiques, consultez la référence RegisterScalableTarget.

    aws application-autoscaling register-scalable-target --service-namespace namespace \
  --scalable-dimension dimension \
  --resource-id identifier \
  --min-capacity 1 --max-capacity 10

    En cas de réussite, cette commande renvoie l'ARN de la cible évolutive.

    {
    "ScalableTargetARN": "arn:aws:application-autoscaling:region:account-id:scalable-target/1234abcd56ab78cd901ef1234567890ab123"
}

  2. Dans un fichier JSON, créez un PredefinedMetricSpecification ou CustomizedMetricSpecification en utilisant les paramètres équivalents du plan de dimensionnement.

    Voici des exemples de configuration de suivi des cibles.

    With predefined metrics
    {
  "TargetValue": 70.0,
  "PredefinedMetricSpecification": 
    {
      "PredefinedMetricType": "ECSServiceAverageCPUUtilization"
    }
}

    Pour plus d'informations, consultez la section PredefinedMetricSpécification dans le manuel Application Auto Scaling API Reference.

    With custom metrics
    {
  "TargetValue": 70.0,
  "CustomizedMetricSpecification": {
    "MetricName": "MyUtilizationMetric",
    "Namespace": "MyNamespace",
    "Dimensions": [{
      "Name": "MyOptionalMetricDimensionName",
      "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
    }],
    "Statistic": "Average",
    "Unit": "Percent"
  }
}

    Pour plus d'informations, consultez la section CustomizedMetricSpécification dans le manuel Application Auto Scaling API Reference.

  3. Pour créer votre politique de dimensionnement, utilisez la commande put-scaling-policy, ainsi que le fichier JSON que vous avez créé à l'étape précédente.

    aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace namespace \
  --scalable-dimension dimension \
  --resource-id identifier \
  --policy-name my-target-tracking-scaling-policy --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

  4. Répétez ce processus pour chaque politique de dimensionnement basée sur un plan de dimensionnement que vous migrez vers une politique de dimensionnement de suivi des cibles basée sur Application Auto Scaling.

Étape 7 : réactiver le dimensionnement prédictif

Si vous n'utilisez pas le dimensionnement prédictif, ignorez cette étape.

Réactivez la mise à l'échelle prédictive en passant à la mise à l'échelle prédictive aux prévisions et à l'échelle.

Pour effectuer cette modification, mettez à jour les fichiers JSON que vous avez créés Étape 2 : créer des politiques de dimensionnement prédictives et modifiez la valeur de l'Modeoption ForecastAndScale comme dans l'exemple suivant :

"Mode":"ForecastAndScale"

Mettez ensuite à jour chaque politique de dimensionnement prédictif à l'aide de la commande put-scaling-policy. Dans cet exemple, remplacez chaque espace réservé saisi par l'utilisateur par vos propres informations.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://my-predictive-scaling-config.json

Vous pouvez également effectuer cette modification depuis la console Amazon EC2 Auto Scaling en activant le paramètre Scale basé sur les prévisions. Pour plus d'informations, consultez Mise à l'échelle prédictive pour Amazon EC2 Auto Scaling dans le Guide de l'utilisateur Amazon EC2 Auto Scaling.

Référence Amazon EC2 Auto Scaling pour la migration des politiques de dimensionnement du suivi des cibles

À des fins de référence, le tableau suivant répertorie toutes les propriétés de configuration de suivi des cibles dans le plan de dimensionnement avec leur propriété correspondante dans le fonctionnement de l'PutScalingPolicyAPI Amazon EC2 Auto Scaling.

Propriété source du plan de dimensionnement Propriété cible Amazon EC2 Auto Scaling
PolicyName PolicyName
PolicyType PolicyType
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Dimensions.Name TargetTrackingConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Dimensions.Name
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Dimensions.Value TargetTrackingConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Dimensions.Value
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.MetricName TargetTrackingConfiguration.CustomizedMetricSpecification.MetricName
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Namespace TargetTrackingConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Namespace
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Statistic TargetTrackingConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Statistic
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Unit TargetTrackingConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Unit
TargetTrackingConfiguration.DisableScaleIn TargetTrackingConfiguration.DisableScaleIn
TargetTrackingConfiguration.EstimatedInstanceWarmup TargetTrackingConfiguration.EstimatedInstanceWarmup¹
TargetTrackingConfiguration.PredefinedScalingMetricSpecification.PredefinedScalingMetricType TargetTrackingConfiguration.PredefinedMetricSpecification.PredefinedMetricType
TargetTrackingConfiguration.PredefinedScalingMetricSpecification.ResourceLabel TargetTrackingConfiguration.PredefinedMetricSpecification.ResourceLabel
TargetTrackingConfiguration.ScaleInCooldown Not available
TargetTrackingConfiguration.ScaleOutCooldown Not available
TargetTrackingConfiguration.TargetValue TargetTrackingConfiguration.TargetValue

¹ Le préchauffage des instances est une fonctionnalité destinée aux groupes Auto Scaling qui permet de s'assurer que les instances nouvellement lancées sont prêtes à recevoir du trafic avant de contribuer leurs données d'utilisation à la métrique de dimensionnement. Alors que les instances sont encore en train de s'échauffer, Amazon EC2 Auto Scaling ralentit le processus d'ajout ou de suppression d'instances au groupe. Au lieu de spécifier un temps de préchauffage pour une politique de dimensionnement, nous vous recommandons d'utiliser le paramètre de préchauffage d'instance par défaut de votre groupe Auto Scaling afin de garantir que tous les lancements d'instances utilisent le même temps de préchauffage d'instance. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Définir la préparation d'instance par défaut pour un groupe Auto Scaling dans le Guide de l'utilisateur Amazon EC2 Auto Scaling.

Référence Application Auto Scaling pour la migration des politiques de dimensionnement du suivi des cibles

À des fins de référence, le tableau suivant répertorie toutes les propriétés de configuration de suivi des cibles dans le plan de dimensionnement avec leur propriété correspondante dans le fonctionnement de l'PutScalingPolicyAPI Application Auto Scaling.

Propriété source du plan de dimensionnement Propriété cible Application Auto Scaling
PolicyName PolicyName
PolicyType PolicyType
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Dimensions.Name TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Dimensions.Name
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Dimensions.Value TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Dimensions.Value
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.MetricName TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.CustomizedMetricSpecification.MetricName
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Namespace TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Namespace
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Statistic TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Statistic
TargetTrackingConfiguration.CustomizedScalingMetricSpecification.Unit TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.CustomizedMetricSpecification.Unit
TargetTrackingConfiguration.DisableScaleIn TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.DisableScaleIn
TargetTrackingConfiguration.EstimatedInstanceWarmup Not available
TargetTrackingConfiguration.PredefinedScalingMetricSpecification.PredefinedScalingMetricType TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.PredefinedMetricSpecification.PredefinedMetricType
TargetTrackingConfiguration.PredefinedScalingMetricSpecification.ResourceLabel TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.PredefinedMetricSpecification.ResourceLabel
TargetTrackingConfiguration.ScaleInCooldown¹ TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.ScaleInCooldown
TargetTrackingConfiguration.ScaleOutCooldown¹ TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.ScaleOutCooldown
TargetTrackingConfiguration.TargetValue TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.TargetValue

¹ Application Auto Scaling utilise des périodes de recharge pour ralentir la mise à l'échelle lorsque votre ressource évolutive augmente (augmente la capacité) ou augmente (réduit la capacité). Pour plus d'informations, consultez la section Définir les périodes de refroidissement dans le Guide de l'utilisateur d'Application Auto Scaling.

Informations supplémentaires

Pour savoir comment créer de nouvelles politiques de dimensionnement prédictif à partir de la console, consultez la rubrique suivante :

  • Amazon EC2 Auto Scaling — Créez une politique de dimensionnement prédictif dans le guide de l'utilisateur d'Amazon EC2 Auto Scaling.

Pour savoir comment créer de nouvelles politiques de dimensionnement du suivi des cibles à l'aide de la console, consultez les rubriques suivantes :