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Erweiterte prädiktive Skalierungsrichtlinie mit benutzerdefinierten Metriken für Amazon ECS

In einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie können Sie vordefinierte oder benutzerdefinierte Metriken verwenden. Benutzerdefinierte Metriken sind nützlich, wenn die vordefinierten Metriken (z. B. CPU, Arbeitsspeicher usw.) nicht ausreichen, um Ihre Anwendungslast ausreichend zu beschreiben.

Wenn Sie eine Richtlinie für vorausschauende Skalierung mit benutzerdefinierten Metriken erstellen, können Sie andere CloudWatch Metriken angeben, die von AWS bereitgestellt werden. Alternativ können Sie Metriken angeben, die Sie selbst definieren und veröffentlichen. Sie können auch metrische Mathematik verwenden, um bestehende Metriken zu aggregieren und in eine neue Zeitreihe umzuwandeln, die AWS nicht automatisch erfasst wird. Wenn Sie beispielsweise Werte in Ihren Daten kombinieren, indem Sie neue Summen oder Durchschnittswerte berechnen, nennt man das Aggregieren. Die resultierenden Daten werden als Aggregat bezeichnet.

Der folgende Abschnitt enthält bewährte Verfahren und Beispiele für die Erstellung der JSON-Struktur für die Richtlinie.

Voraussetzungen

Um benutzerdefinierte Metriken zu Ihrer prädiktiven Skalierungsrichtlinie hinzuzufügen, müssen Sie über entsprechende cloudwatch:GetMetricData-Berechtigungen verfügen.

Wenn Sie Ihre eigenen Kennzahlen anstelle der bereitgestellten Metriken angeben möchten, müssen Sie Ihre Metriken zunächst auf veröffentlichen CloudWatch. AWS Weitere Informationen finden Sie unter Veröffentlichen benutzerdefinierter Metriken im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Sollten Sie Ihre eigenen Metriken veröffentlichen, achten Sie darauf, dass Sie die Datenpunkte mindestens alle fünf Minuten veröffentlichen. Datenpunkte werden CloudWatch basierend auf der Länge des benötigten Zeitraums abgerufen. In der Lastmetrikspezifikation werden beispielsweise stündliche Messwerte verwendet, um die Auslastung Ihrer Anwendung zu messen. CloudWatch verwendet Ihre veröffentlichten Metrikdaten, um einen einzelnen Datenwert für einen beliebigen Zeitraum von einer Stunde bereitzustellen, indem alle Datenpunkte mit Zeitstempeln aggregiert werden, die in jeden Zeitraum von einer Stunde fallen.

Best Practices

Die folgenden bewährten Methoden können Ihnen helfen, benutzerdefinierte Metriken effektiver zu nutzen:

Einschränkungen

Fehlerbehebung einer Richtlinie für die prädiktive Skalierung mit benutzerdefinierten Metriken

Wenn bei der Verwendung von benutzerdefinierten Metriken ein Problem auftritt, empfehlen wir Ihnen, wie folgt vorzugehen:

Beispiel für eine prädiktive Skalierungspolitik, die Metriken mit metrischer Mathematik kombiniert (AWS CLI)

Manchmal müssen Sie die Metrik nicht direkt angeben, sondern die Daten erst auf irgendeine Weise verarbeiten. Sie könnten zum Beispiel eine Anwendung haben, die Arbeit aus einer Amazon SQS-Warteschlange abruft, und Sie könnten die Anzahl der Objekte in der Warteschlange als Kriterium für die prädiktive Skalierung verwenden wollen. Die Anzahl der Nachrichten in der Warteschlange bestimmt nicht allein die Anzahl der Instances, die Sie benötigen. Daher ist weitere Arbeit erforderlich, um eine Metrik zu erstellen, die zur Berechnung des Rückstands pro Instance verwendet werden kann.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine prädiktive Skalierungsrichtlinie für dieses Szenario. Sie legt Skalierungs- und Auslastungsmetriken fest, die auf der Amazon SQS ApproximateNumberOfMessagesVisible-Metrik basieren, d.h. der Anzahl der Nachrichten, die für den Abruf aus der Warteschlange verfügbar sind. Es verwendet auch die Amazon EC2 Auto GroupInServiceInstances Scaling-Metrik und einen mathematischen Ausdruck, um den Backlog pro Instance für die Skalierungsmetrik zu berechnen.

aws application-autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-sqs-custom-metrics-policy \
  --policy-type PredictiveScaling \
  --predictive-scaling-configuration file://config.json
  --service-namespace ecs \
  --resource-id service/MyCluster/test \
  "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
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Das Beispiel gibt den ARN der Richtlinie zurück.

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