Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Kebijakan penskalaan prediktif lanjutan menggunakan metrik khusus
Dalam kebijakan penskalaan prediktif, Anda dapat menggunakan metrik yang telah ditentukan atau kustom. Metrik kustom berguna ketika metrik yang telah ditentukan (CPU, I/O jaringan, dan jumlah permintaan Application Load Balancer) tidak cukup menggambarkan pemuatan aplikasi Anda.
Saat membuat kebijakan penskalaan prediktif dengan metrik kustom, Anda dapat menentukan CloudWatch metrik lain yang disediakan oleh AWS, atau Anda dapat menentukan metrik yang Anda tentukan dan publikasikan sendiri. Anda juga dapat menggunakan matematika metrik untuk menggabungkan dan mengubah metrik yang ada menjadi deret waktu baru yang AWS tidak dilacak secara otomatis. Ketika Anda menggabungkan nilai dalam data Anda, misalnya, dengan menghitung jumlah atau rata-rata baru, itu disebut agregasi. Data yang dihasilkan disebut agregat.
Bagian berikut berisi praktik terbaik dan contoh bagaimana membangun JSON struktur kebijakan.
Topik
Praktik terbaik
Praktik terbaik berikut dapat membantu Anda menggunakan metrik kustom secara lebih efektif:
-
Untuk spesifikasi metrik beban, metrik yang paling berguna adalah metrik yang mewakili beban pada grup Auto Scaling secara keseluruhan, terlepas dari kapasitas grup.
-
Untuk spesifikasi metrik penskalaan, metrik yang paling berguna untuk diskalakan adalah throughput rata-rata atau pemanfaatan per metrik instance.
-
Metrik penskalaan harus berbanding terbalik dengan kapasitas. Artinya, jika jumlah instance dalam grup Auto Scaling meningkat, metrik penskalaan akan berkurang kira-kira proporsi yang sama. Untuk memastikan bahwa penskalaan prediktif berperilaku seperti yang diharapkan, metrik beban dan metrik penskalaan juga harus berkorelasi kuat satu sama lain.
-
Pemanfaatan target harus sesuai dengan jenis metrik penskalaan. Untuk konfigurasi kebijakan yang menggunakan CPU pemanfaatan, ini adalah persentase target. Untuk konfigurasi kebijakan yang menggunakan throughput, seperti jumlah permintaan atau pesan, ini adalah jumlah target permintaan atau pesan per instance selama interval satu menit.
-
Jika rekomendasi ini tidak diikuti, nilai future yang diperkirakan dari deret waktu mungkin akan salah. Untuk memvalidasi bahwa data sudah benar, Anda dapat melihat nilai yang diperkirakan di konsol Amazon Auto EC2 Scaling. Atau, setelah Anda membuat kebijakan penskalaan prediktif, periksa
LoadForecastdanCapacityForecastobjek yang dikembalikan oleh panggilan ke. GetPredictiveScalingForecastAPI -
Kami sangat menyarankan agar Anda mengonfigurasi penskalaan prediktif dalam mode hanya perkiraan sehingga Anda dapat mengevaluasi perkiraan sebelum penskalaan prediktif mulai secara aktif menskalakan kapasitas.
Prasyarat
Untuk menambahkan metrik kustom ke kebijakan penskalaan prediktif, Anda harus memiliki izin. cloudwatch:GetMetricData
Untuk menentukan metrik Anda sendiri, bukan metrik yang AWS disediakan, Anda harus terlebih dahulu mempublikasikan metrik Anda. CloudWatch Untuk informasi selengkapnya, lihat Menerbitkan metrik kustom di Panduan CloudWatch Pengguna Amazon.
Jika Anda mempublikasikan metrik Anda sendiri, pastikan untuk mempublikasikan titik data pada frekuensi minimum lima menit. Amazon EC2 Auto Scaling mengambil titik data CloudWatch berdasarkan panjang periode yang dibutuhkannya. Misalnya, spesifikasi metrik beban menggunakan metrik per jam untuk mengukur beban pada aplikasi Anda. CloudWatch menggunakan data metrik yang Anda publikasikan untuk memberikan nilai data tunggal untuk periode satu jam dengan menggabungkan semua titik data dengan stempel waktu yang termasuk dalam setiap periode satu jam.
Batasan
-
Anda dapat menanyakan titik data hingga 10 metrik dalam satu spesifikasi metrik.
-
Untuk tujuan batas ini, satu ekspresi dihitung sebagai satu metrik.
