Metrikberechnungs-Ausdrücke verwenden - Application Auto Scaling
Metrikberechnung verstehenBeispiel für eine prädiktive Skalierungsrichtlinie für Amazon EC2 Auto Scaling, die Metriken mithilfe von Metric Math ()AWS CLI kombiniertBeispiel für eine prädiktive Skalierungsrichtlinie zur Verwendung in einem blue/green Bereitstellungsszenario ()AWS CLI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Metrikberechnungs-Ausdrücke verwenden

Der folgende Abschnitt enthält Informationen und Beispiele für Richtlinien zur vorausschauenden Skalierung, die zeigen, wie Sie metrische Berechnungen in Ihrer Richtlinie verwenden können.

Metrikberechnung verstehen

Wenn Sie lediglich vorhandene Metrikdaten aggregieren möchten, erspart Ihnen CloudWatch Metric Math den Aufwand und die Kosten für die Veröffentlichung einer weiteren Metrik in CloudWatch. Sie können jede verfügbare Metrik verwenden AWS , und Sie können auch Metriken verwenden, die Sie als Teil Ihrer Anwendungen definieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von metrischer Mathematik im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Wenn Sie sich für die Verwendung eines metrischen mathematischen Ausdrucks in Ihrer prädiktiven Skalierungsrichtlinie entscheiden, sollten Sie die folgenden Punkte beachten:

  • Metrische Rechenoperationen verwenden die Datenpunkte der eindeutigen Kombination aus Metrikname, Namespace und Dimensionsschlüssel/Wertpaaren von Metriken.

  • Sie können einen beliebigen arithmetischen Operator (+ - */^), jede statistische Funktion (wie AVG oder SUM) oder eine andere Funktion verwenden, die diese CloudWatch Funktion unterstützt.

  • Sie können sowohl Metriken als auch die Ergebnisse anderer mathematischer Ausdrücke in den Formeln des mathematischen Ausdrucks verwenden.

  • Ihre metrischen mathematischen Ausdrücke können aus verschiedenen Aggregationen zusammengesetzt sein. Für das endgültige Aggregationsergebnis ist es jedoch eine bewährte Methode, Average für die Skalierungsmetrik und Sum für die Lastmetrik zu verwenden.

  • Alle Ausdrücke, die in einer metrischen Spezifikation verwendet werden, müssen letztendlich eine einzige Zeitreihe ergeben.

Um metrische Mathematik zu verwenden, gehen Sie wie folgt vor:

  • Wählen Sie eine oder mehrere CloudWatch Metriken aus. Erstellen Sie dann den Ausdruck. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von metrischer Mathematik im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

  • Stellen Sie mithilfe der CloudWatch Konsole oder der CloudWatch GetMetricDataAPI sicher, dass der metrische mathematische Ausdruck gültig ist.

Beispiel für eine prädiktive Skalierungsrichtlinie für Amazon EC2 Auto Scaling, die Metriken mithilfe von Metric Math ()AWS CLI kombiniert

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 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
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

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": []
}

Beispiel für eine prädiktive Skalierungsrichtlinie zur Verwendung in einem blue/green Bereitstellungsszenario ()AWS CLI

Ein Suchausdruck bietet eine erweiterte Option, mit der Sie eine Metrik aus mehreren Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen abfragen und mathematische Ausdrücke für sie ausführen können. Dies ist besonders nützlich für blue/green Bereitstellungen.

Anmerkung

Eine blaue/grüne Bereitstellung ist eine Bereitstellungsmethode, bei der Sie zwei separate, aber identische Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen erstellen. Nur eine der Gruppen empfängt den Produktionsverkehr. Der Benutzerverkehr wird zunächst an die frühere („blaue“) Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppe weitergeleitet, während eine neue Gruppe („grün“) zum Testen und Evaluieren einer neuen Version einer Anwendung oder eines Dienstes verwendet wird. Der Benutzerverkehr wird in die grüne Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppe verlagert, nachdem eine neue Bereitstellung getestet und akzeptiert wurde. Sie können die blaue Gruppe dann löschen, nachdem die Bereitstellung erfolgreich war.

Wenn im Rahmen einer blue/green Bereitstellung neue Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen erstellt werden, kann der Metrikverlauf jeder Gruppe automatisch in die Predictive Scaling-Richtlinie aufgenommen werden, ohne dass Sie die Metrikspezifikationen ändern müssen. Weitere Informationen finden Sie im Compute-Blog unter Verwenden von EC2 Auto Scaling Scaling-Richtlinien für vorausschauende Skalierung mit Blue/Green-Bereitstellungen. AWS

Die folgende Beispielrichtlinie zeigt, wie dies geschehen kann. In diesem Beispiel verwendet die Richtlinie die von Amazon ausgegebene CPUUtilization Metrik EC2. Es verwendet die Amazon EC2 Auto GroupInServiceInstances Scaling-Metrik und einen mathematischen Ausdruck, um den Wert der Skalierungsmetrik pro Instance zu berechnen. Sie gibt auch eine Kapazitätsmetrik an, um die GroupInServiceInstances-Metrik zu erhalten.

Der Suchausdruck findet die CPUUtilization Instances in mehreren Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen auf der Grundlage der angegebenen Suchkriterien. Wenn Sie später eine neue Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppe erstellen, die denselben Suchkriterien entspricht, werden die CPUUtilization Instances in der neuen Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppe automatisch aufgenommen.

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))"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

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-blue-green-predictive-scaling-policy",
  "Alarms": []
}