Avaliar as políticas de escalabilidade preditiva para o Amazon ECS

Antes de usar uma política de escalabilidade preditiva para escalar seus serviços, revise as recomendações e outros dados da política no console do Amazon ECS. Isso é importante porque você não quer que uma política de escalabilidade preditiva escale sua capacidade real até saber que suas previsões estão corretas.

Se o serviço for novo, aguarde 24 horas para criar a primeira previsão.

Ao criar uma previsão, o AWS usa dados históricos. Se seu serviço ainda não tiver muitos dados históricos recentes, a escalabilidade preditiva poderá preencher temporariamente a previsão com agregados criados com base nos agregados históricos disponíveis no momento. As previsões são preenchidas até duas semanas anteriores à data de criação da política.

Visualizar recomendações de escalabilidade preditiva

Para realizar uma análise eficaz, o ajuste de escala automático do serviço deve ter pelo menos duas políticas de escalabilidade preditiva para comparação. (Porém, ainda é possível analisar as conclusões de uma única política.) Ao criar várias políticas, é possível avaliar uma política que usa uma métrica em relação a uma política que usa outra métrica. Também é possível avaliar o impacto de diferentes combinações de valores de destino e métricas. Depois que as políticas de escalabilidade preditiva são criadas, o Amazon ECS imediatamente começa a avaliar qual política faria um trabalho melhor ao escalar seu grupo.

Para visualizar suas recomendações no console do Amazon ECS

1. Abra o console em https://console.aws.amazon.com/ecs/v2.

2. Na página Clusters, escolha o cluster.

3. Na página de detalhes do cluster, na seção Serviços, escolha o serviço.

   A página de detalhes do serviço é exibida.

4. Escolha Ajuste de escala automático do serviço.

5. Escolha a política de escalabilidade preditiva e, em seguida, escolha Ações, Escalabilidade preditiva e Visualizar recomendação.

   Você pode visualizar detalhes sobre uma política junto com nossa recomendação. A recomendação indica se é melhor usar a política de escalabilidade preditiva ou não usá-la.

   Se você não tiver certeza se uma política de escalabilidade preditiva é apropriada para seu grupo, analise as colunas Impacto na disponibilidade e Impacto no custo para escolher a política certa. As informações de cada coluna indicam qual é o impacto da política.

   • Impacto na disponibilidade: descreve se a política evitaria um impacto negativo na disponibilidade ao provisionar tarefas suficientes para lidar com a workload em comparação com não usar a política.

   • Impacto no custo: descreve se a política evitaria um impacto negativo em seus custos ao não provisionar em excesso as tarefas em comparação com não usar a política. Com o provisionamento excessivo, seus serviços tornam-se subutilizados ou ociosos, o que só aumenta o impacto nos custos.

   Se você tiver várias políticas, uma etiqueta Melhor previsão será exibida ao lado do nome da política que oferece mais benefícios de disponibilidade a um custo menor. O impacto na disponibilidade tem um peso maior.

6. (Opcional) Para selecionar o período de tempo desejado para os resultados da recomendação, escolha o valor de sua preferência no menu suspenso Período de avaliação: 2 dias, 1 semana ou 2 semanas. Por padrão, o período de avaliação são as duas últimas semanas. Um período de avaliação mais longo oferece mais pontos de dados para os resultados da recomendação. Porém, adicionar mais pontos de dados pode não melhorar os resultados, se seus padrões de carga tiverem sido alterados, como após um período de demanda excepcional. Nesse caso, é possível obter uma recomendação mais focada analisando dados mais recentes.

nota

As recomendações são geradas somente para políticas que estão no modo Somente previsão. O recurso de recomendações funciona melhor quando uma política está no modo Somente previsão durante o período de avaliação. Se você iniciar uma política no modo de Prever e escalar e alterná-la para o modo Somente previsão posteriormente, é provável que as conclusões dessa política tenham desvios. Isso ocorre porque a política já contribuiu em favor da capacidade real.

Analisar grafos de monitoramento de escalabilidade preditiva

No console, é possível analisar a previsão dos dias, semanas ou meses anteriores para visualizar a performance da política ao longo do tempo. Você também pode usar essas informações para avaliar a precisão das previsões ao decidir se permitirá que uma política escale o número real de tarefas.

Para revisar grafos de monitoramento de escalabilidade preditiva no console do Amazon ECS

1. Abra o console em https://console.aws.amazon.com/ecs/v2.

2. Na página Clusters, escolha o cluster.

3. Na página de detalhes do cluster, na seção Serviços, escolha o serviço.

   A página de detalhes do serviço é exibida.

4. Escolha Ajuste de escala automático do serviço.

5. Escolha a política de escalabilidade preditiva e, em seguida, escolha Ações, Escalabilidade preditiva e Visualizar grafo.

6. Na seção Monitorar, você pode visualizar as previsões passadas e futuras de carga e de capacidade da política em relação aos valores reais. O grafo Carga exibe a previsão de carga e os valores reais para a métrica de carga escolhida. O grafo Capacidade mostra o número de tarefas previstas pela política. Também inclui o número real de tarefas iniciadas. A linha vertical separa os valores históricos das previsões futuras. Esses grafos ficam disponíveis logo após a criação da política.

7. (Opcional) Para alterar a quantidade de dados históricos exibidos no gráfico, escolha o valor de sua preferência no menu suspenso Período de avaliação na parte superior da página. O período de avaliação não transforma os dados desta página de maneira alguma. Ele altera apenas a quantidade de dados históricos exibidos.

Compare dados no grafo Carga

Cada linha horizontal representa um conjunto diferente de pontos de dados relatados em intervalos de uma hora:

1. A Carga real observada usa a estatística SUM da métrica de carga escolhida para exibir a carga horária total no passado.

2. A Carga prevista pela política exibe a previsão de carga horária. Essa previsão é baseada nas duas semanas anteriores de observações da carga real.

Compare dados no grafo Capacidade

Cada linha horizontal representa um conjunto diferente de pontos de dados relatados em intervalos de uma hora:

1. Número real de tarefas observado mostra a capacidade real do serviço do Amazon ECS no passado, o que depende de suas outras políticas de escalabilidade e do tamanho mínimo do grupo em vigor no período selecionado.

2. Capacidade prevista pela política exibe a capacidade básica que você pode esperar ter no início de cada hora quando a política estiver no modo de Prever e escalar.

3. Número de tarefas necessário inferido mostra o número ideal de tarefas em seu serviço para manter a métrica de escalabilidade no valor de destino que você escolheu.

4. Número mínimo de tarefas mostra o número mínimo de tarefas em seu serviço.

5. Capacidade máxima mostra o número máximo de tarefas em seu serviço.

Com o objetivo de calcular a capacidade necessária inferida, começamos supondo que cada tarefa é igualmente utilizada em um valor de destino especificado. Na prática, o número de tarefas não é utilizado igualmente. Porém, ao supor que a utilização é distribuída uniformemente entre tarefas, podemos fazer uma estimativa da probabilidade de quantidade de capacidade necessária. O requisito de número de tarefas é calculado de modo a ser inversamente proporcional à métrica de escalabilidade que você usou para sua política de escalabilidade preditiva. Em outras palavras, à medida que o número de tarefas aumenta, a métrica de escalabilidade diminui na mesma proporção. Por exemplo, se o número de tarefas dobra, a métrica de escalabilidade deve diminuir pela metade.

A fórmula da capacidade necessária inferida:

sum of (actualServiceUnits*scalingMetricValue)/(targetUtilization)

Por exemplo, pegamos actualServiceUnits (10) e scalingMetricValue (30) para determinada hora. Em seguida, pegamos a targetUtilization especificada em sua política de escalabilidade preditiva (60) e calculamos a capacidade necessária inferida para a mesma hora. Isso retorna um valor de 5. Isso significa que cinco é a quantidade inferida de capacidade necessária para manter a capacidade em proporção inversa direta ao valor de destino da métrica de escala.

nota

Há várias alavancas disponíveis para você ajustar e melhorar a economia de custos e a disponibilidade de sua aplicação.

• Utilize escalabilidade preditiva para a capacidade de linha de base e escalabilidade dinâmica para lidar com capacidade adicional. A escalabilidade dinâmica funciona independentemente da escalabilidade preditiva, aumentando e reduzindo a escala horizontalmente com base na utilização atual. Primeiro, o Amazon ECS calcula o número recomendado de tarefas para cada política de escalabilidade não programada. Em seguida, ele escala com base na política que fornece o maior número de tarefas.

• Para permitir que a redução da escala horizontalmente ocorra quando a carga diminui, seu serviço deve sempre ter pelo menos uma política de escalabilidade dinâmica com a parte de redução da escala horizontalmente habilitada.

• Você pode melhorar a performance da escalabilidade verificando se a capacidade mínima e máxima não são muito restritivas. Uma política com um número recomendado de tarefas que não esteja dentro da faixa de capacidade mínima e máxima será impedida de aumentar e reduzir a escala horizontalmente.