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による予測スケーリングメトリクスのモニタリング CloudWatch

必要に応じて、Amazon EC2 Auto Scaling コンソール CloudWatch ではなく、Amazon から予測スケーリングのモニタリングデータにアクセスすることもできます。 Amazon EC2 予測スケーリングポリシーを作成すると、ポリシーは、今後の負荷とキャパシティを予測するために使用するデータを収集します。このデータが収集されると、定期的に に自動的に保存されます CloudWatch 。次に、 を使用して CloudWatch 、ポリシーが時間の経過とともにどの程度うまく機能するかを視覚化できます。また、パフォーマンス指標が で定義した制限を超えて変化したときに通知する CloudWatch アラームを作成することもできます CloudWatch。

履歴予測データの視覚化

で予測スケーリングポリシーの負荷と容量の予測データを表示できます CloudWatch。これは、1 つのグラフで他の CloudWatchメトリクスに対して予測を視覚化する場合に便利です。また、経時的な傾向を確認するために、より長い期間を表示することもできます。最大 15 か月間の履歴メトリクスにアクセスして、ポリシーの動作をより的確に把握できます。

詳細については、「予測スケーリングのメトリクスとディメンション」を参照してください。

Metric Math を使用して精度メトリクスを作成する

Metric Math を使用すると、複数の CloudWatch メトリクスをクエリし、数式を使用して、これらのメトリクスに基づいて新しい時系列を作成できます。作成された時系列を CloudWatch コンソールで視覚化し、ダッシュボードに追加できます。Metric Math の詳細については、「Amazon ユーザーガイド」の「Metric Math の使用」を参照してください。 CloudWatch

Metric Math を使用して、Amazon EC2 Auto Scaling が予測スケーリングのために生成するデータを各種の方法でグラフ化できます。これにより、ポリシーのパフォーマンスを経時的にモニタリングし、メトリクスの組み合わせを改善できるかどうかを把握することができます。

例えば、Metric Math 式を使用して、平均絶対パーセント誤差 (MAPE) をモニタリングできます。MAPE メトリクスは、予測値と、特定の予測期間中に観測された実際の値の差をモニタリングするのに役立ちます。MAPE の値の変化は、アプリケーションの性質が変化するにつれて、ポリシーのパフォーマンスが経時的に低下しているかどうかを示します。MAPE の増加は、予測値と実際の値の差が大きいことを示します。

例: Metric Math 式

このタイプのグラフを使用するには、次の例に示すような Metric Math 式を作成します。

{
  "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
    }
  ]
}

単一のメトリクスではなく、MetricDataQueries 用のメトリクスデータクエリ構造の配列があります。MetricDataQueries の各項目は、メトリクスを取得するか、数式を実行します。最初の項目は、数式である e1 です。指定された式は、ReturnData パラメータを true に設定し、最終的に単一の時系列を生成します。他のすべてのメトリクスで、ReturnData 値は false です。

この例では、指定された式は実際の値と予測値を入力として使用し、新しいメトリクス (MAPE) を返します。 m1は CloudWatch実際の負荷値を含むメトリクスです (CPU 使用率は、 という名前のポリシーで最初に指定された負荷メトリクスであると仮定しますmy-predictive-scaling-policy）。 m2は CloudWatch、予測された負荷値を含むメトリクスです。MAPE メトリクスの計算構文は次のとおりです。

(絶対値 ((実際の値 - 予測値)/(実際の値))) の平均

精度メトリクスを視覚化してアラームを設定する

精度メトリクスデータを視覚化するには、 CloudWatch コンソールのメトリクスタブを選択します。そこからデータをグラフ化できます。詳細については、「Amazon ユーザーガイド」の CloudWatch 「グラフへの数式の追加」を参照してください。 CloudWatch

[Metrics] (メトリクス) セクションから、モニタリングしているメトリクスにアラームを設定することもできます。[Graphed metrics] (グラフ化したメトリクス) タブで、[Actions] (アクション) 列にある [Create alarm] (アラームを作成) アイコンをクリックします。[Create alarm] (アラームを作成) アイコンは小さなベルです。詳細と通知オプションについては、「Amazon CloudWatch ユーザーガイド」の「メトリクスの数式に基づく CloudWatch アラームの作成」および「アラームの変更に関するユーザーへの通知」を参照してください。

または、 GetMetricDataと を使用して Metric Math を使用して計算PutMetricAlarmを実行し、出力に基づいてアラームを作成することもできます。