Supervisión de CloudWatch para métricas de escalado predictivo

En función de sus necesidades, es posible que prefiera obtener los datos de sus grupos de escalado automático e instancias de Amazon CloudWatch en lugar de la consola de Amazon EC2 Auto Scaling. Después de crear una política de escalado predictivo, la política recopila datos que se utilizan para pronosticar su carga y capacidad futuras. Una vez recopilados estos datos, se almacenan automáticamente en CloudWatch a intervalos regulares. Luego, puede usar CloudWatch para visualizar el rendimiento de la política a lo largo del tiempo. También puede crear alarmas de CloudWatch para que le notifiquen cuando los indicadores de rendimiento cambien más allá de los límites que defina en CloudWatch.

Visualización de los datos de las previsiones

Puede consultar los datos de las previsiones de carga y capacidad de una política de escalado predictivo en CloudWatch. Esto puede resultar útil al visualizar pronósticos con respecto a otras métricas de CloudWatch en un solo gráfico. También puede ser útil cuando desee ver un intervalo de tiempo mayor para poder identificar las tendencias a lo largo del tiempo. Puede acceder a métricas históricas de hasta 15 meses para obtener una mejor perspectiva del rendimiento de su política.

Para obtener más información, consulte Dimensiones y métricas de escalado predictivo.

Creación de métricas de precisión mediante la matemática métrica

Las matemáticas en las métricas le permiten consultar varias métricas de CloudWatch y usar expresiones matemáticas para crear nuevas series temporales basadas en estas métricas. Puede visualizar las series temporales resultantes en la consola de CloudWatch y agregarlas a los paneles. Para obtener más información, consulte Using metric math (Uso de cálculo de métricas) en Amazon CloudWatch User Guide (Guía del usuario de Amazon CloudWatch).

Con la matemática métrica, puede representar gráficamente los datos que Amazon EC2 Auto Scaling genera para reducir horizontalmente de diferentes maneras. Esto es de utilidad para supervisar el rendimiento de las políticas a lo largo del tiempo y a comprender si se puede mejorar la combinación de métricas.

Por ejemplo, puede usar una expresión matemática métrica para supervisar el mean absolute percentage error (error porcentual absoluto medio o MAPE). La métrica MAPE ayuda a supervisar la diferencia entre los valores pronosticados y los valores reales observados durante un periodo de previsión determinado. Los cambios en el valor de MAPE pueden indicar si el rendimiento de la política se degrada con el tiempo a medida que cambia la naturaleza de la aplicación. Un aumento en MAPE indica una brecha más amplia entre los valores pronosticados y los valores reales.

Ejemplo: expresiones matemáticas de métricas

Para empezar a utilizar este tipo de gráfica, puede crear una expresión matemática métrica como la que se muestra en el siguiente ejemplo.

{
  "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
    }
  ]
}

En lugar de una sola métrica, hay una matriz de estructuras de consulta de datos métricos para MetricDataQueries. Cada elemento de MetricDataQueries obtiene una métrica o realiza una expresión matemática. El primer elemento, e1, es la expresión matemática. La expresión designada establece el parámetro ReturnData a true, que en última instancia produce una sola serie temporal. Para todas las demás métricas, el valor ReturnData es false.

En el ejemplo, la expresión designada utiliza los valores reales y previstos como entrada y devuelve la nueva métrica (MAPE). m1 es la métrica de CloudWatch que contiene los valores de carga reales (si suponemos que el uso de CPU es la métrica de carga que se especificó originalmente para la política denominada my-predictive-scaling-policy). m2 es la métrica de CloudWatch que contiene los valores de carga previstos. La sintaxis matemática de la métrica MAPE es la siguiente:

Average of (abs ((Actual - Forecast)/(Actual))) (Promedio de (abs ((Real - Previsión)/(Real)))

Visualización de métricas de precisión y configuración de alarmas

Para visualizar los datos de la métrica de precisión, seleccione la pestaña Metrics (Métricas) en la consola de CloudWatch. Puede hacer una representación gráfica de los datos desde allí. Para obtener más información, consulte Adding a math expression to a CloudWatch graph (Adición de una expresión matemática a un gráfico de CloudWatch) en Amazon CloudWatch User Guide (Guía del usuario de Amazon CloudWatch).

Puede configurar una alarma para una métrica que supervise desde la sección Metrics. Mientras está en la pestaña Métricas diagramadas, puede seleccionar el icono Crear alarma en la columna Acciones. El icono Create alarm se representa como una pequeña campana. Para obtener más información y opciones de notificaciones, consulte Creación de una alarma de CloudWatch basada en una expresión matemática de métrica y Notificaciones de cambios de alarma para usuarios en la Guía del usuario de Amazon CloudWatch.

También puede utilizar GetMetricData y PutMetricAlarm para realizar los cálculos mediante matemáticas métricas y crear alarmas basadas en los resultados.