スケーリングプランを移行する

JSON ファイルで、次の例に示すようにMetricSpecifications構造を定義します。

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

MetricSpecifications 構造で、スケーリングプランの負荷メトリクスごとに、スケーリングプランの同等の設定CustomizedLoadMetricSpecificationを使用して PredefinedLoadMetricSpecificationまたは を作成します。

ロードメトリクスセクションの構造の例を次に示します。

スケーリングメトリクスの仕様を に追加MetricSpecificationsし、ターゲット値を定義します。

以下は、スケーリングメトリクスセクションとターゲット値セクションの構造の例です。

予測のみを行うには、 プロパティを の値Modeで追加しますForecastOnly。予測スケーリングの移行を完了し、予測が正確で信頼性があることを確認したら、スケーリングを許可するようにモードを変更できます。詳細については、「ステップ 7: 予測スケーリングを再アクティブ化する」を参照してください。

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

詳細については、Amazon EC2 Auto Scaling API リファレンス」のPredictiveScaling「設定」を参照してください。

スケーリングプランに ScheduledActionBufferTimeプロパティが存在する場合は、その値を予測スケーリングポリシーの SchedulingBufferTimeプロパティにコピーします。

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

詳細については、Amazon EC2 Auto Scaling API リファレンス」のPredictiveScaling「設定」を参照してください。

PredictiveScalingMaxCapacityBehavior および PredictiveScalingMaxCapacityBufferプロパティがスケーリングプランに存在する場合は、予測スケーリングポリシーで MaxCapacityBreachBehaviorおよび MaxCapacityBufferプロパティを設定できます。これらのプロパティは、予測キャパシティが Auto Scaling グループに指定された最大キャパシティに近づいた場合、または超えた場合に何が起こるかを定義します。

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

詳細については、Amazon EC2 Auto Scaling API リファレンス」のPredictiveScaling「設定」を参照してください。

JSON ファイルを一意の名前で保存します。ファイル名を書き留めます。これは次のステップで必要であり、予測スケーリングポリシーを再アクティブ化するときに移行手順の最後に再度必要になります。詳細については、「ステップ 7: 予測スケーリングを再アクティブ化する」を参照してください。

JSON ファイルを保存したら、put-scaling-policy コマンドを実行します。次の例では、各 ユーザー入力プレースホルダー を独自の情報に置き換えます。

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

成功した場合、このコマンドはポリシーの Amazon リソースネーム (ARN) を返します。

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

Amazon EC2 Auto Scaling ベースの予測スケーリングポリシーに移行するロードメトリクス仕様ごとに、これらのステップを繰り返します。

Amazon EC2 コンソール (https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開きます。

ナビゲーションペインで、Auto Scaling Groups を選択し、リストから Auto Scaling グループの名前を選択します。

自動スケーリングタブの予測スケーリングポリシー で、ポリシーを選択します。

[モニタリング] セクションでは、ポリシーの負荷およびキャパシティに関する過去および今後の予測を実際の値と比較できます。

詳細については、Amazon EC2 Auto Scaling ユーザーガイド」の「予測スケーリングモニタリンググラフを確認する」を参照してください。

作成した予測スケーリングポリシーごとに、これらのステップを繰り返します。

Amazon EC2 コンソール (https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開きます。

ナビゲーションペインで、Auto Scaling グループ を選択し、リストから Auto Scaling グループの名前を選択します。

[詳細] タブで、[グループの詳細]、[編集] の順に選択します。

希望する容量 では、希望する容量を増やします。

完了したら、 の更新 を選択します。

Amazon RDS コンソール (https://console.aws.amazon.com/rds/) を開きます。

ナビゲーションペインで、データベース を選択し、DB クラスターを選択します。

クラスターとプライマリインスタンスの両方が [使用可能] 状態であることを確認します。

アクション 、リーダーの追加 を選択します。

リーダーの追加ページで、新しい Aurora レプリカのオプションを指定します。

リーダーの追加 を選択します。

DynamoDB コンソール (https://console.aws.amazon.com/dynamodb/) を開きます。

ナビゲーションペインで、テーブル を選択し、リストからテーブルの名前を選択します。

追加設定タブで、読み取り/書き込み容量 、編集 を選択します。

読み取り/書き込み容量の編集ページの読み取り容量 、プロビジョンドキャパシティユニット で、テーブルのプロビジョンド読み取り容量を増やします。

（オプション) グローバルセカンダリインデックスでベーステーブルと同じ読み込み容量設定を使用する場合は、すべてのグローバルセカンダリインデックスに同じ読み込み容量設定を使用するチェックボックスをオンにします。

書き込み容量 、プロビジョンドキャパシティーユニット では、テーブルのプロビジョンド書き込み容量を増やします。

（オプション) グローバルセカンダリインデックスでベーステーブルと同じ書き込み容量設定を使用する場合は、「すべてのグローバルセカンダリインデックスに同じ書き込み容量設定を使用する」チェックボックスをオンにします。

ステップ 5 または 7 でチェックボックスを選択しなかった場合は、ページを下にスクロールして、グローバルセカンダリインデックスの読み取りおよび書き込み容量を更新します。

変更を保存を選択して続行します。

コンソールをhttps://console.aws.amazon.com/ecs/v2で開きます。

ナビゲーションペインで、クラスター を選択し、リストからクラスターの名前を選択します。

サービス セクションで、サービスの横にあるチェックボックスをオンにし、 の更新 を選択します。

[必要なタスク] で、サービスのために実行するタスクの数を入力します。

[更新] を選択します。

Amazon EC2 コンソール (https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開きます。

ナビゲーションペインで、スポットリクエスト を選択し、スポットフリートリクエストを選択します。

[Actions]、[Modify target capacity] の順に選択します。

「ターゲット容量の変更」に、新しいターゲット容量とオンデマンドインスタンス部分を入力します。

[送信] を選択します。

JSON ファイルで、スケーリングプランの同等の設定CustomizedMetricSpecificationを使用して PredefinedMetricSpecificationまたは を作成します。

ターゲット追跡設定の例を次に示します。これらの例では、各ユーザー入力プレースホルダーを独自の情報に置き換えます。

スケーリングポリシーを作成するには、前のステップで作成した JSON ファイルとともに put-scaling-policy コマンドを使用します。次の例では、各 ユーザー入力プレースホルダー を独自の情報に置き換えます。

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

Amazon EC2 Auto Scaling ベースのターゲット追跡スケーリングポリシーに移行するスケーリングプランベースのスケーリングポリシーごとに、このプロセスを繰り返します。

register-scalable-target コマンドを使用して、リソースをスケーラブルターゲットとして登録し、スケーリングポリシーのスケーリング制限を定義します。

次の例では、各 ユーザー入力プレースホルダー を独自の情報に置き換えます。コマンドオプションには、次の情報を指定します。

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

成功した場合、このコマンドはスケーラブルターゲットの ARN を返します。

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

JSON ファイルで、スケーリングプランの同等の設定CustomizedMetricSpecificationを使用して PredefinedMetricSpecificationまたは を作成します。

ターゲット追跡設定の例を次に示します。

スケーリングポリシーを作成するには、前のステップで作成した JSON ファイルとともに put-scaling-policy コマンドを使用します。

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

Application Auto Scaling ベースのターゲット追跡スケーリングポリシーに移行するスケーリングプランベースのスケーリングポリシーごとに、このプロセスを繰り返します。