사용자 정의 지표를 사용하는 고급 예측 조정 정책 - Amazon EC2 Auto Scaling

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사용자 정의 지표를 사용하는 고급 예측 조정 정책

예측적 조정 정책에서는 미리 정의된 지표나 사용자 정의 지표를 사용할 수 있습니다. 사용자 정의 지표는 미리 정의된 지표(CPU, 네트워크 I/O 및 Application Load Balancer 요청 수)가 애플리케이션 로드를 충분히 설명하지 못하는 경우에 유용합니다.

사용자 지정 지표를 사용하여 예측 조정 정책을 생성할 때 AWS에서 제공하는 다른 CloudWatch 지표를 지정하거나 직접 정의하고 게시하는 지표를 지정할 수 있습니다. 또한 지표 수학을 사용하여 기존 지표를 집계하고 AWS가 자동으로 추적하지 않는 새 시계열로 변환할 수 있습니다. 예컨대, 새 합계 또는 평균을 계산하여 데이터의 값을 결합하는 것을 집계라고 합니다. 결과 데이터를 집계라고 합니다.

다음 섹션에는 정책의 JSON 구조를 구성하는 방법에 대한 모범 사례와 예가 나와 있습니다.

모범 사례

다음 모범 사례는 사용자 정의 지표를 보다 효과적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 로드 지표 사양에서 가장 유용한 지표는 그룹의 용량에 관계없이 Auto Scaling 그룹 전체의 로드를 나타내는 지표입니다.

  • 조정 지표 사양의 경우, 가장 유용한 지표는 인스턴스당 평균 처리량 또는 사용률 지표입니다.

  • 조정 지표는 용량에 반비례해야 합니다. 즉, Auto Scaling 그룹의 인스턴스 수가 증가하면 조정 지표도 거의 같은 백분율로 감소해야 합니다. 예측적 조정이 예상대로 작동하게 하려면 로드 지표와 조정 지표도 서로 밀접한 상관 관계가 있어야 합니다.

  • 목표 사용률은 조정 지표 유형과 일치해야 합니다. CPU 사용률을 사용하는 정책 구성의 경우, 이는 목표 백분율입니다. 요청 또는 메시지 수와 같이 처리량을 사용하는 정책 구성의 경우, 이는 1분 간격 동안 인스턴스당 요청 또는 메시지의 대상 수입니다.

  • 이러한 권장 사항을 따르지 않으면 시계열의 예측된 미래 값이 정확하지 않을 수 있습니다. 데이터가 올바른지 검증하기 위해 Amazon EC2 Auto Scaling 콘솔에서 예측된 값을 볼 수 있습니다. 또는 예측적 조정 정책을 생성한 후 GetPredictiveScalingForecast API 호출에서 반환된 LoadForecastCapacityForecast 객체를 검사합니다.

  • 예측적 조정이 능동적으로 용량 조정을 시작하기 전에 예상을 평가할 수 있게 예상 전용 모드에서 예측적 조정을 구성하는 것이 좋습니다.

사전 조건

정책에서 사용자 지정 지표를 지정하려면 cloudwatch:GetMetricData 권한이 있어야 합니다.

AWS에서 제공하는 지표 대신 자체 지표를 지정하려면 먼저 지표를 CloudWatch에 게시해야 합니다. 자세한 설명은 Amazon CloudWatch 사용자 가이드사용자 정의 지표 게시를 참조하세요.

자체 지표를 게시하는 경우, 최소 5분 간격으로 데이터 요소를 게시해야 합니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 필요한 기간을 기준으로 CloudWatch에서 데이터 요소를 검색합니다. 예컨대, 로드 지표 사양은 시간별 지표를 사용하여 애플리케이션의 로드를 측정합니다. CloudWatch는 게시된 지표 데이터로 각 1시간 기간에 속하는 타임스탬프가 있는 모든 데이터 요소를 집계하여 1시간 기간 동안 단일 데이터 값을 제공합니다.

제한 사항

  • 하나의 지표 사양에서 최대 10개 지표의 데이터 요소를 쿼리할 수 있습니다.

  • 이 제한을 위해 하나의 표현식이 하나의 지표로 계산됩니다.