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ステップ 4：スケーリングプランを作成する

[確認と作成] ページでスケーリングプランの詳細を確認し、[スケーリングプランの作成] を選択します。スケーリングプランのステータスを示すページに進みます。スケーリングプランでは、リソースが更新されている間、作成が完了するまで少し時間がかかることがあります。

予測スケーリングでは、指定した負荷指標の過去 14 日間 (最低 24 時間のデータが必要です) AWS Auto Scaling の履歴を分析して、2 日先の予測を生成します。その後、スケーリングアクションをスケジュールして、予測期間内の各時間の予測と一致するリソース容量を調整します。

スケーリングプランの作成が完了したら、スケーリングプラン画面から名前を選択してスケーリングの詳細を表示します。

(オプション) リソースのスケーリング情報を表示する

この手順を使用して、リソース用に作成されたスケーリング情報を表示します。

データは次の方法で表示されます。

予測のモニタリングと評価

スケーリングプランが立ち上がって実行されると、負荷予測、キャパシティ予測、およびスケーリングアクションをモニタリングして、予測スケーリングのパフォーマンスを調べることができます。このデータはすべて、予測スケーリングが有効になっているすべての Auto Scaling AWS Auto Scaling グループのコンソールで利用できます。スケーリングプランでは、最初の予測を行うために少なくとも 24 時間の履歴負荷データが必要であることに注意してください。

次の例では、各グラフの左側に履歴パターンを示しています。右側には、スケーリングプランによって生成された予測期間の予測が表示されています。実際の値と予測値 (青とオレンジ色) がプロットされています。

AWS Auto Scaling データから自動的に学習します。まず、負荷予測を行います。次に、キャパシティー予測の計算により、アプリケーションをサポートするために必要な最小インスタンス数が決定されます。 AWS Auto Scaling は、キャパシティー予測に基づき、予測された負荷の変化の前に、Auto Scaling グループをスケールするスケーリングアクションをスケジュールします。動的スケーリングが有効になっている場合 (推奨されます)、Auto Scaling グループはインスタンスのグループの現在の使用状況に基づいて、キャパシティーをスケールアウト (またはキャパシティーを削除) できます。

予測スケーリングのパフォーマンスを評価する場合、時間の経過に伴って、実際の値と予測値がどれだけ一致するかをモニタリングします。スケーリングプランを作成すると AWS Auto Scaling 、最新の実際のデータに基づいてグラフが表示されます。また、今後 48 時間の初期予測も提供されます。ただし、スケーリングプランを作成するときに、実際のデータを比較する予測データはほとんどありません。スケーリングプランで、いくつかの期間の予測値を取得するまで待ってから、実際の値に対して履歴の予測値を比較します。毎日の予測を数日分取得すると、実際の値と比較する予測値のサンプルが数多く得られます。

日常的に発生するパターンについては、スケーリングプランの作成と予測効果の評価の間の期間は、数日という短い期間にすることができます。ただし、この期間の長さは、最新のパターンの変更に基づいて予測を評価するには不十分です。例えば、前の週に新しいマーケティングキャンペーンを開始したAuto Scaling グループの予測を調べるとします。このキャンペーンにより、毎週同じ 2 日間にウェブトラフィックが大きく増加します。このような状況では、グループで 1 週間または 2 週間分の新しいデータを収集するのを待ってから、予測効果を評価することをお勧めします。メトリクスデータの収集を開始したばかりの新しい Auto Scaling グループにも、この同じ推奨事項が適用されます。

適切な期間にわたりモニタリングしても実際の値と予測値が一致しない場合は、負荷メトリクスの選択についても検討する必要があります。負荷メトリクスが有効であるためには、Auto Scaling グループのすべてのインスタンスの合計負荷について、信頼できる正確な計測が得られる必要があります。負荷メトリクスは、予測スケーリングの核となります。最適でない負荷メトリクスを選択した場合、予測スケーリングによる正確な負荷とキャパシティーの予測、および Auto Scaling グループのキャパシティーの正しい調整のスケジュールができなくなる可能性があります。