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. # Überwachen Sie prädiktive Skalierungsmetriken mit CloudWatch Je nach Ihren Anforderungen ziehen Sie es möglicherweise vor, auf Überwachungsdaten für die prädiktive Skalierung von Amazon CloudWatch statt über die Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Konsole zuzugreifen. Nach Erstellung einer prädiktiven Skalierungsrichtlinie werden Daten gesammelt, um Ihre zukünftige Last und Kapazität zu prognostizieren. Nachdem diese Daten erfasst wurden, werden sie automatisch in regelmäßigen CloudWatch Abständen gespeichert. Anschließend können Sie visualisieren CloudWatch , wie gut die Richtlinie im Laufe der Zeit funktioniert. Sie können auch CloudWatch Alarme erstellen, um Sie zu benachrichtigen, wenn sich Leistungsindikatoren über die von Ihnen definierten Grenzwerte hinaus ändern CloudWatch. **Topics** + [Visualisieren historischer Prognosedaten](#visualize-historical-forecast-data) + [Erstellen von Genauigkeitsmetriken mithilfe von Metrikberechnungen](#create-accuracy-metrics) ## Visualisieren historischer Prognosedaten Die Last- und Kapazitätsprognosedaten für eine Richtlinie zur vorausschauenden Skalierung finden Sie unter CloudWatch. Dies kann nützlich sein, wenn Sie Prognosen im Vergleich zu anderen CloudWatch Kennzahlen in einem einzigen Diagramm visualisieren möchten. Es kann auch hilfreich sein, wenn Sie einen größeren Zeitraum anzeigen, um Trends im Zeitverlauf zu erkennen. Ihnen stehen historische Metriken von bis zu 15 Monaten zur Verfügung, um die Leistung Ihrer Richtlinie besser analysieren zu können. Weitere Informationen finden Sie unter [Metriken und Dimensionen für die prädiktive Skalierung](ec2-auto-scaling-metrics.md#predictive-scaling-metrics). **Um historische Prognosedaten mit der CloudWatch Konsole anzuzeigen** 1. Öffnen Sie die CloudWatch Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Metrics** (Metriken) und dann **All metrics** (Alle Metriken) aus. 1. Wählen Sie Metrik-Namespace **Auto Scaling** aus. 1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus, um entweder die Lastprognose- oder die Kapazitätsprognosemetriken anzuzeigen: + **Prädiktive Skalierung: Lastprognosen** + **Prädiktive Skalierung: Kapazitätsprognosen** 1. Geben Sie im Suchfeld den Namen der prädiktiven Skalierungsrichtlinie oder den Namen der Auto-Scaling-Gruppe ein, und drücken Sie dann die Eingabetaste, um die Ergebnisse zu filtern. 1. Um eine Metrik grafisch darzustellen, müssen Sie das Kontrollkästchen neben der Metrik aktivieren. Wenn Sie den Namen des Diagramms ändern möchten, wählen Sie das Bleistiftsymbol. Wenn Sie den Zeitraum ändern möchten, müssen Sie einen der vordefinierten Werte oder **custom (benutzerdefiniert)** auswählen. Weitere Informationen finden Sie unter [Grafische Darstellung einer Metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/graph_a_metric.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. 1. Wenn Sie die Statistik ändern möchten, wählen Sie die Registerkarte **Graphed metrics** aus. Wählen Sie die Spaltenüberschrift oder einen einzelnen Wert und anschließend eine andere Statistik aus. Sie können zwar für jede Metrik eine beliebige Statistik wählen, aber nicht alle Statistiken sind für **PredictiveScalingLoadForecast**Metriken **PredictiveScalingCapacityForecast**nützlich. So sind zum Beispiel die Statistiken **Durchschnitt**, **Minimum** und **Maximum** hilfreich, die Statistik **Summe** jedoch nicht. 1. Wenn Sie dem Diagramm eine weitere Metrik hinzufügen möchten, wählen Sie unter **Browse** (Durchsuchen) die Option **All** (Alle) aus, suchen Sie nach der spezifischen Metrik, und aktivieren Sie dann das zugehörige Kontrollkästchen. Sie können bis zu 10 Metriken hinzufügen. Wenn Sie dem Diagramm beispielsweise die tatsächlichen Werte für die CPU-Auslastung hinzufügen möchten, wählen Sie den Namespace **EC2** und anschließend **By Auto Scaling Group** (Nach Auto-Scaling-Gruppe) aus. Aktivieren Sie dann das Kontrollkästchen für die **CPUUtilization**Metrik und die spezifische Auto Scaling Scaling-Gruppe. 1. (Optional) Um das Diagramm zu einem CloudWatch Dashboard hinzuzufügen, wählen Sie **Aktionen**, **Zum Dashboard hinzufügen** aus. ## Erstellen von Genauigkeitsmetriken mithilfe von Metrikberechnungen Mit metrischer Mathematik können Sie mehrere CloudWatch Metriken abfragen und mathematische Ausdrücke verwenden, um neue Zeitreihen auf der Grundlage dieser Metriken zu erstellen. Sie können die resultierenden Zeitreihen auf der CloudWatch Konsole visualisieren und sie zu Dashboards hinzufügen. Weitere Informationen zur metrischen Mathematik finden Sie unter [Verwenden von metrischer Mathematik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. Mithilfe von Metrikberechnungen können Sie die Daten, die Amazon EC2 Auto Scaling für die prädiktive Skalierung generiert, auf unterschiedliche Weise grafisch darstellen. So können Sie die Leistung von Richtlinien im Zeitverlauf überwachen und erkennen, ob Ihre Kombination von Metriken möglicherweise verbessert werden kann. Sie können beispielsweise einen Metrikberechnungsausdruck verwenden, um den [Mean Absolute Percentage Error](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error) (MAPE) zu überwachen. Die MAPE-Metrik hilft bei der Überwachung der Differenz zwischen den prognostizierten Werten und den tatsächlichen Werten eines bestimmten Prognosefensters. Änderungen des MAPE-Werts können Aufschluss darüber geben, ob sich die Leistung der Richtlinie im Laufe der Zeit verschlechtert, wenn sich Ihre Anwendung verändert. Eine Erhöhung des MAPE-Werts bedeutet eine größere Diskrepanz zwischen prognostizierten und tatsächlichen Werten. **Beispiel: Metrikberechnungsausdruck** Für die ersten Schritte mit dieser Art von Diagramm können Sie beispielsweise den Metrikberechnungsausdruck aus dem folgenden Beispiel erstellen. ``` { "MetricDataQueries": [ { "Expression": "TIME_SERIES(AVG(ABS(m1-m2)/m1))", "Id": "e1", "Period": 3600, "Label": "{{MeanAbsolutePercentageError}}", "ReturnData": true }, { "Id": "m1", "Label": "{{ActualLoadValues}}", "MetricStat": { "Metric": { "Namespace": "AWS/EC2", "MetricName": "{{CPUUtilization}}", "Dimensions": [ { "Name": "AutoScalingGroupName", "Value": "{{my-asg}}" } ] }, "Period": 3600, "Stat": "Sum" }, "ReturnData": false }, { "Id": "m2", "Label": "{{ForecastedLoadValues}}", "MetricStat": { "Metric": { "Namespace": "AWS/AutoScaling", "MetricName": "PredictiveScalingLoadForecast", "Dimensions": [ { "Name": "AutoScalingGroupName", "Value": "{{my-asg}}" }, { "Name": "PolicyName", "Value": "{{my-predictive-scaling-policy}}" }, { "Name": "PairIndex", "Value": "0" } ] }, "Period": 3600, "Stat": "Average" }, "ReturnData": false } ] } ``` Anstelle einer einzelnen Metrik gibt es für `MetricDataQueries` ein Array von Abfragestrukturen für Metrikdaten. Jedes Element in `MetricDataQueries` ruft eine Metrik ab oder wendet einen mathematischen Ausdruck an. Das erste Element (`e1`) ist der mathematische Ausdruck. Der angegebene Ausdruck legt den Parameter `ReturnData` auf `true` fest, was letztendlich eine einzelne Zeitreihe generiert. Für alle anderen Metriken hat `ReturnData` den Wert `false`. In diesem Beispiel verwendet der angegebene Ausdruck die tatsächlichen und prognostizierten Werte als Eingabe und gibt die neue Metrik (MAPE) zurück. `m1`ist die CloudWatch Metrik, die die tatsächlichen Lastwerte enthält (vorausgesetzt, die CPU-Auslastung ist die Lastmetrik, die ursprünglich für die genannte `my-predictive-scaling-policy` Richtlinie angegeben wurde). `m2`ist die CloudWatch Metrik, die die prognostizierten Lastwerte enthält. Die mathematische Syntax für die MAPE-Metrik lautet wie folgt: *Durchschnitt von (abs ((tatsächlicher Wert - prognostizierter Wert)/(tatsächlichen Wert)))* ### Visualisieren Ihrer Genauigkeitsmetriken und Festlegen von Alarmen Um die Genauigkeitsmetrikdaten zu visualisieren, wählen Sie in der CloudWatch Konsole die Registerkarte **Metriken** aus. Von dort aus können Sie die Daten grafisch darstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Hinzufügen eines mathematischen Ausdrucks zu einem CloudWatch Diagramm](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#adding-metrics-expression-console) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. Im Abschnitt **Metrics** (Metriken) können Sie auch einen Alarm für eine von Ihnen überwachte Metrik festlegen. Wählen Sie auf der Registerkarte **Graphed metrics** (Grafisch dargestellte Metriken) unter der Spalte **Actions** (Aktionen) das Symbol **Create alarm** (Alarm erstellen) aus. Das Symbol **Create alarm** (Alarm erstellen) wird als kleine Glocke dargestellt. Weitere Informationen und Benachrichtigungsoptionen finden Sie unter [Erstellen eines CloudWatch Alarms auf der Grundlage eines metrischen mathematischen Ausdrucks](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create-alarm-on-metric-math-expression.html) und [Benachrichtigung von Benutzern über Alarmänderungen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Notify_Users_Alarm_Changes.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. Alternativ können Sie [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html)und verwenden, [PutMetricAlarm](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html)um Berechnungen mithilfe metrischer Mathematik durchzuführen und Alarme auf der Grundlage der Ausgabe zu erstellen.