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Escala preditiva para o Amazon EC2 Auto Scaling

Use a escalabilidade preditiva para aumentar o número de instâncias do EC2 em seu grupo do Auto Scaling em antecipação aos padrões diários e semanais nos fluxos de tráfego.

A escalabilidade preditiva é adequada para situações em que há:

Em geral, se houver padrões regulares de aumento de tráfego e aplicações que demoram muito para inicializar, considere o uso da escalabilidade preditiva. A escalabilidade preditiva pode ajudar você a expandir mais rapidamente, lançando a capacidade antes da carga prevista, em comparação com o uso apenas da escalabilidade dinâmica, que é reativa por natureza. A escalabilidade preditiva também pode economizar dinheiro em sua fatura do EC2 ao ajudar você a evitar a necessidade de provisionar a capacidade de forma excessiva.

Por exemplo, considere uma aplicação com elevado índice de utilização durante o horário comercial e baixo uso durante a noite. No início de cada dia útil, a escalabilidade preditiva pode adicionar capacidade antes do primeiro fluxo de tráfego. Isso ajuda sua aplicação a manter alta disponibilidade e performance ao passar de um período de menor utilização para um período de maior utilização. Você não precisa esperar que a escalabilidade dinâmica reaja à mudança de tráfego. Você também não precisa gastar tempo revisando os padrões de carga da aplicação e tentando alocar a quantidade certa de capacidade usando a escalabilidade programada.

Usar o AWS Management Console, a AWS CLI ou um dos SDKs para adicionar uma política de escalabilidade preditiva a qualquer grupo do Auto Scaling.

Como a escalabilidade preditiva funciona

A escalabilidade preditiva usa machine learning para prever requisitos de capacidade com base em dados históricos de CloudWatch. O algoritmo de machine learning consome os dados históricos disponíveis e calcula a capacidade que melhor se ajusta ao padrão de carga histórico e, em seguida, aprende continuamente com base em novos dados para tornar as previsões futuras mais precisas.

Para usar a escalabilidade preditiva, crie primeiro uma política de escalabilidade com um par de métricas e uma utilização-alvo. A criação da previsão começará imediatamente após a criação da política se houver pelo menos 24 horas de dados históricos. A escalabilidade preditiva localiza padrões em dados CloudWatch métricos dos 14 dias anteriores para criar uma previsão horária para as próximas 48 horas. Os dados de Forecast são atualizados diariamente com base nos dados CloudWatch métricos mais recentes.

Você pode configurar a escalabilidade preditiva no modo forecast only (somente previsão) para avaliar a previsão antes que a escalabilidade preditiva comece a modificar ativamente a capacidade. Em seguida, você poderá visualizar os dados de previsão e métricas recentes CloudWatch em forma de gráfico no console do Amazon EC2 Auto Scaling. Também é possível acessar dados de previsão usando a AWS CLI ou um dos SDKs.

Quando estiver pronto para começar a escalar com a escalabilidade preditiva, alterne a política do modo somente previsão para o modo previsão e escalabilidade. Depois de mudar para o modo previsão e escalabilidade, o grupo do Auto Scaling começa escalar a capacidade com base na previsão.

Usando a previsão, o Amazon EC2 Auto Scaling escala o número de instâncias no início de cada hora:

Práticas recomendadas

Criar uma política de escalabilidade preditiva (console)

Você pode criar, visualizar e excluir as políticas de escalação preditiva com o console do Amazon EC2 Auto Scaling.

Criar uma política de escalabilidade preditiva (AWS CLI)

Use a AWS CLI conforme mostrado a seguir para configurar políticas de escalabilidade preditiva para seu grupo do Auto Scaling. Para obter mais informações sobre as CloudWatch métricas que você pode especificar para uma política de escalabilidade preditiva, consulte PredictiveScalingMetricSpecificationna Referência da API do Amazon EC2 Auto Scaling.

Exemplo 1: Uma política de escalabilidade preditiva que cria previsões, mas não implementa a escalabilidade

O exemplo a seguir mostra uma configuração de política completa que usa métricas de utilização da CPU para escalabilidade preditiva com uma utilização-alvo de 40. O modo ForecastOnly é usado por padrão, a menos que você especifique explicitamente qual modo usar. Salve esta configuração em um arquivo chamado config.json.

{
    "MetricSpecifications": [
        {
            "TargetValue": 40,
            "PredefinedMetricPairSpecification": {
                "PredefinedMetricType": "ASGCPUUtilization"
            }
        }
    ]
}

Para criar essa política usando a linha de comando, execute o put-scaling-policycomando com o arquivo de configuração especificado, conforme demonstrado no exemplo a seguir.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name cpu40-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json

Se bem-sucedido, esse comando gerará o nome do recurso da Amazon (ARN) da política.

{
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/cpu40-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}

Exemplo 2: Uma política de escalabilidade preditiva que cria previsões e implementa a escalabilidade

Para uma política que permite que o Amazon EC2 Auto Scaling preveja e implemente a escalabilidade, adicione a propriedade Mode com um valor ForecastAndScale. O exemplo a seguir mostra uma configuração de política que usa métricas de número de solicitações do Application Load Balancer. A utilização-alvo é 1000 e a escalabilidade preditiva é definida no modo ForecastAndScale.

{
    "MetricSpecifications": [
        {
            "TargetValue": 1000,
            "PredefinedMetricPairSpecification": {
                "PredefinedMetricType": "ALBRequestCount",
                "ResourceLabel": "app/my-alb/778d41231b141a0f/targetgroup/my-alb-target-group/943f017f100becff"
            }
        }
    ],
    "Mode": "ForecastAndScale"
}

Para criar essa política, execute o put-scaling-policycomando com o arquivo de configuração especificado, conforme demonstrado no exemplo a seguir.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name alb1000-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json

Se bem-sucedido, esse comando gerará o nome do recurso da Amazon (ARN) da política.

{
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:19556d63-7914-4997-8c81-d27ca5241386:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/alb1000-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}

Exemplo 3: Uma política de escalabilidade preditiva que pode escalar acima da capacidade máxima

O exemplo a seguir mostra como criar uma política que poderá escalar além do limite máximo de tamanho do grupo quando você precisar que ele lide com uma carga maior do que o normal. Por padrão, o Amazon EC2 Auto Scaling não aumenta a capacidade do EC2 além da capacidade máxima definida. No entanto, pode ser útil deixá-lo ir além com um pouco mais de capacidade para evitar problemas de performance ou disponibilidade.

Para fornecer espaço para o Amazon EC2 Auto Scaling provisionar capacidade adicional quando a capacidade estiver no tamanho máximo do grupo ou muito próxima a ele, especifique as propriedades MaxCapacityBreachBehavior e MaxCapacityBuffer, conforme mostrado no exemplo a seguir. É necessário especificar MaxCapacityBreachBehavior com um valor de IncreaseMaxCapacity. O número máximo de instâncias que seu grupo pode ter depende do valor de MaxCapacityBuffer.

{
    "MetricSpecifications": [
        {
            "TargetValue": 70,
            "PredefinedMetricPairSpecification": {
                "PredefinedMetricType": "ASGCPUUtilization"
            }
        }
    ],
    "MaxCapacityBreachBehavior": "IncreaseMaxCapacity",
    "MaxCapacityBuffer": 10
}

Neste exemplo, a política é configurada para usar um buffer de 10% ("MaxCapacityBuffer": 10). Assim, se a capacidade prevista for 50 e a capacidade máxima for 40, a capacidade máxima efetiva será 55. Uma política que pudesse escalar a capacidade acima da capacidade máxima para igualar, mas não exceder, a capacidade prevista teria um buffer de 0 ("MaxCapacityBuffer": 0).

Para criar essa política, execute o put-scaling-policycomando com o arquivo de configuração especificado, conforme demonstrado no exemplo a seguir.

aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name cpu70-predictive-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json

Se bem-sucedido, esse comando gerará o nome do recurso da Amazon (ARN) da política.

{
  "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:d02ef525-8651-4314-bf14-888331ebd04f:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/cpu70-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}

Limitações

Supported Regions (Regiões compatíveis)

O Amazon EC2 Auto Scaling suporta políticas de escalabilidade preditiva nas seguintes políticas de escalabilidade preditiva nas seguintes áreasRegiões da AWS: Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Oregon), Oeste dos EUA (Norte da Califórnia), África (Cidade do Cabo), Canadá (Central), UE (Frankfurt), UE (Irlanda), UE (Milão), UE (Paris), UE (Estocolmo), Ásia-Pacífico (Hong Kong), UE (Londres), UE (Milão), UE (Paris), UE (Estocolmo), Ásia-Pacífico (Hong Kong), Ásia-Pacífico (Hong Kong), UE (Londres), UE (Milão), UE (Paris), UE (Estocolmo), Ásia-Pacífico (Hong Kong), Ásia-Pacífico (Hong Kong), UE Jacarta), Ásia-Pacífico (Mumbai), Ásia-Pacífico (Osaka), Ásia-Pacífico (Tóquio), Ásia-Pacífico (Cingapura), Ásia-Pacífico (Sydney), Oriente Médio (Bahrein), Oriente Médio (Emirados Árabes Unidos), América do Sul (São Paulo), China (Pequim), China (Ningxia),AWS GovCloud (Leste dos EUA) eAWS GovCloud (Oeste dos EUA).