기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

지표 수학 표현식 사용

다음 섹션에서는 정책에서 지표 수학을 사용하는 방법을 보여 주는 예측 조정 정책의 정보와 예를 제공합니다.

지표 수학 이해

기존 지표 데이터를 집계하기만 하려는 경우 CloudWatch 메트릭 수학을 사용하면 다른 메트릭을 게시하는 데 CloudWatch 드는 노력과 비용을 절약할 수 있습니다. AWS 제공하는 모든 지표를 사용할 수 있으며 응용 프로그램의 일부로 정의한 지표도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 인스턴스당 Amazon SQS 대기열 백로그를 계산하고 싶을 수 있습니다. 대기열에서 검색 가능한 대략적인 메시지 수를 가져와 Auto Scaling 그룹의 실행 용량으로 나누어 이를 수행할 수 있습니다.

자세한 내용은 Amazon 사용 CloudWatch 설명서의 지표 수학 사용을 참조하십시오.

예측적 조정 정책에서 지표 수학 표현식을 사용하기로 선택한 경우, 다음 사항을 고려하세요.

지표 수학을 사용하려면 다음을 수행하십시오:

지표 수학을 사용하여 지표를 결합하는 예측 조정 정책의 예(AWS CLI)

지표를 직접 지정하는 대신 어떤 방식으로든 해당 데이터를 먼저 처리해야 하는 경우가 있습니다. 예를 들어 Amazon SQS 대기열에서 작업을 가져오는 애플리케이션이 있을 때 대기열에 있는 항목 수를 예측 규모 조정 기준으로 사용할 수 있습니다. 대기열의 메시지 수가 필요한 인스턴스 수를 단독으로 정의하지 않습니다. 따라서 인스턴스당 백로그를 계산하는 데 사용할 수 있는 지표를 생성하려면 더 많은 작업이 필요합니다. 자세한 설명은 아마존 기반 규모 조정 정책 SQS 섹션을 참조하세요.

다음은 이 시나리오에 대한 예측적 조정 정책의 예입니다. Amazon SQS ApproximateNumberOfMessagesVisible 지표 (대기열에서 검색할 수 있는 메시지 수) 를 기반으로 조정 및 로드 지표를 지정합니다. 또한 Amazon EC2 Auto Scaling GroupInServiceInstances 지표와 수학 식을 사용하여 조정 지표의 인스턴스당 백로그를 계산합니다.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-sqs-custom-metrics-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json
{
  "MetricSpecifications": [
    {
      "TargetValue": 100,
      "CustomizedScalingMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Label": "Get the queue size (the number of messages waiting to be processed)",
            "Id": "queue_size",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible",
                "Namespace": "AWS/SQS",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "QueueName",
                    "Value": "my-queue"
                  }
                ]
              },
              "Stat": "Sum"
            },
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Label": "Get the group size (the number of running instances)",
            "Id": "running_capacity",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "GroupInServiceInstances",
                "Namespace": "AWS/AutoScaling",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "AutoScalingGroupName",
                    "Value": "my-asg"
                  }
                ]
              },
              "Stat": "Sum"
            },
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Label": "Calculate the backlog per instance",
            "Id": "scaling_metric",
            "Expression": "queue_size / running_capacity",
            "ReturnData": true
          }
        ]
      },
      "CustomizedLoadMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_metric",
            "MetricStat": {
              "Metric": {
                "MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible",
                "Namespace": "AWS/SQS",
                "Dimensions": [
                  {
                    "Name": "QueueName",
                    "Value": "my-queue"
                  }
                ],
              },
              "Stat": "Sum"
            },
            "ReturnData": true
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

이 예제는 정책을 반환합니다. ARN

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

블루/그린 배치 시나리오에서 사용할 예측 조정 정책의 예(AWS CLI)

검색 표현식은 여러 Auto Scaling 그룹에서 지표를 쿼리하고 이에 대해 수학 표현식을 수행할 수 있는 고급 옵션을 제공합니다. 이는 특히 블루/그린 배치에 유용합니다.

새로운 Auto Scaling 그룹이 블루/그린 배치의 일부로 생성되면 해당 지표 사양을 변경하지 않고도 각 그룹의 지표 기록이 예측적 조정 정책에 자동으로 포함될 수 있습니다. 자세한 내용은 Compute 블로그에서 블루/그린 배포에 Auto Scaling 예측 조정 정책 사용을 EC2 참조하십시오. AWS

다음 예 정책은 이를 수행하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서 정책은 EC2 Amazon에서 CPUUtilization 생성한 지표를 사용합니다. Amazon EC2 Auto Scaling GroupInServiceInstances 지표와 수학 식을 사용하여 인스턴스당 조정 지표의 값을 계산합니다. 또한 GroupInServiceInstances 지표를 가져오기 위한 용량 지표 사양을 지정합니다.

검색 표현식은 지정된 검색 기준에 따라 여러 Auto Scaling 그룹에서 인스턴스의 CPUUtilization을 찾습니다. 나중에 동일한 검색 기준과 일치하는 새 Auto Scaling 그룹을 생성하면 새 Auto Scaling 그룹에 있는 인스턴스의 CPUUtilization이 자동으로 포함됩니다.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-blue-green-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json
{
  "MetricSpecifications": [
    {
      "TargetValue": 25,
      "CustomizedScalingMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/EC2,AutoScalingGroupName} MetricName=\"CPUUtilization\" ASG-myapp', 'Sum', 300))",
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Id": "capacity_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/AutoScaling,AutoScalingGroupName} MetricName=\"GroupInServiceInstances\" ASG-myapp', 'Average', 300))",
            "ReturnData": false
          },
          {
            "Id": "weighted_average",
            "Expression": "load_sum / capacity_sum",
            "ReturnData": true
          }
        ]
      },
      "CustomizedLoadMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "load_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/EC2,AutoScalingGroupName} MetricName=\"CPUUtilization\" ASG-myapp', 'Sum', 3600))"
          }
        ]
      },
      "CustomizedCapacityMetricSpecification": {
        "MetricDataQueries": [
          {
            "Id": "capacity_sum",
            "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/AutoScaling,AutoScalingGroupName} MetricName=\"GroupInServiceInstances\" ASG-myapp', 'Average', 300))"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

이 예제는 정책을 반환합니다ARN.

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