Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Application Auto Scaling
Kebijakan penskalaan pelacakan target secara otomatis menskalakan aplikasi Anda berdasarkan nilai metrik target. Hal ini memungkinkan aplikasi Anda untuk mempertahankan kinerja optimal dan efisiensi biaya tanpa intervensi manual.
Dengan pelacakan target, Anda memilih metrik dan nilai target untuk mewakili tingkat pemanfaatan atau throughput rata-rata yang ideal untuk aplikasi Anda. Application Auto Scaling membuat dan mengelola CloudWatch alarm yang memicu peristiwa penskalaan saat metrik menyimpang dari target. Ini mirip dengan bagaimana termostat mempertahankan suhu target.
Misalnya, katakanlah Anda saat ini memiliki aplikasi yang berjalan di Spot Fleet, dan Anda ingin pemanfaatan CPU armada tetap sekitar 50 persen saat beban pada aplikasi berubah. Ini memberi Anda kapasitas ekstra untuk menangani lonjakan lalu lintas tanpa mempertahankan jumlah berlebih dari sumber daya yang tidak aktif.
Anda dapat memenuhi kebutuhan ini dengan membuat kebijakan penskalaan pelacakan target yang menargetkan pemanfaatan CPU rata-rata 50 persen. Kemudian, Application Auto Scaling akan keluar (meningkatkan kapasitas) ketika CPU melebihi 50 persen untuk menangani peningkatan beban. Ini akan menskalakan (penurunan kapasitas) ketika CPU turun di bawah 50 persen untuk mengoptimalkan biaya selama periode pemanfaatan rendah.
Kebijakan pelacakan target menghilangkan kebutuhan untuk menentukan CloudWatch alarm dan penyesuaian penskalaan secara manual. Application Auto Scaling menangani ini secara otomatis berdasarkan target yang Anda tetapkan.
Anda dapat mendasarkan kebijakan pelacakan target pada metrik yang telah ditentukan atau kustom:
+ **Metrik yang telah ditentukan sebelumnya** —Metrik yang disediakan oleh Application Auto Scaling seperti penggunaan CPU rata-rata atau jumlah permintaan rata-rata per target.
+ **Metrik kustom** —Anda dapat menggunakan matematika metrik untuk menggabungkan metrik, memanfaatkan metrik yang ada, atau menggunakan metrik kustom Anda sendiri yang dipublikasikan. CloudWatch
Pilih metrik yang berubah berbanding terbalik dengan perubahan kapasitas target Anda yang dapat diskalakan. Jadi jika Anda menggandakan kapasitas, metriknya berkurang 50 persen. Hal ini memungkinkan data metrik untuk secara akurat memicu peristiwa penskalaan proporsional.
**Topics**
+ [Cara kerja pelacakan target](target-tracking-scaling-policy-overview.md)
+ [Buat kebijakan penskalaan pelacakan target](create-target-tracking-policy-cli.md)
+ [Hapus kebijakan penskalaan pelacakan target](delete-target-tracking-policy.md)
+ [Gunakan matematika metrik](application-auto-scaling-target-tracking-metric-math.md)
# Cara kerja penskalaan pelacakan target untuk Application Auto Scaling
Topik ini menjelaskan cara kerja penskalaan pelacakan target dan memperkenalkan elemen kunci dari kebijakan penskalaan pelacakan target.
**Topics**
+ [Cara kerjanya](#target-tracking-how-it-works)
+ [Pilih metrik](#target-tracking-choose-metrics)
+ [Tentukan nilai target](#target-tracking-define-target-value)
+ [Tentukan periode cooldown](#target-tracking-cooldown)
+ [Pertimbangan-pertimbangan](#target-tracking-considerations)
+ [Beberapa kebijakan penskalaan](#target-tracking-multiple-scaling-policies)
+ [Perintah yang umum digunakan](#target-tracking-policy-commonly-used-commands)
+ [Sumber daya terkait](#target-tracking-related-resources)
+ [Batasan](#target-tracking-limitations)
## Cara kerjanya
Untuk menggunakan penskalaan pelacakan target, Anda membuat kebijakan penskalaan pelacakan target dan menentukan hal berikut:
+ **Metrik** CloudWatch —Metrik untuk dilacak, seperti pemanfaatan CPU rata-rata atau jumlah permintaan rata-rata per target.
+ **Nilai target — Nilai** target untuk metrik, seperti 50 persen pemanfaatan CPU atau 1000 permintaan per target per menit.
Application Auto Scaling membuat dan mengelola CloudWatch alarm yang menjalankan kebijakan penskalaan dan menghitung penyesuaian penskalaan berdasarkan metrik dan nilai target. Ini menambah dan menghapus kapasitas seperti yang diperlukan untuk menjaga metrik pada, atau dekat dengan, nilai target yang ditentukan.
Ketika metrik berada di atas nilai target, Application Auto Scaling keluar dengan menambahkan kapasitas untuk mengurangi perbedaan antara nilai metrik dan nilai target. Ketika metrik berada di bawah nilai target, Application Auto Scaling masuk dengan menghapus kapasitas.
Aktivitas penskalaan dilakukan dengan periode cooldown di antara mereka untuk mencegah fluktuasi kapasitas yang cepat. Anda dapat secara opsional mengonfigurasi periode cooldown untuk kebijakan penskalaan Anda.
Diagram berikut menunjukkan gambaran umum tentang cara kerja kebijakan penskalaan pelacakan target saat penyiapan selesai.
![\[Diagram ikhtisar kebijakan penskalaan pelacakan target\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/autoscaling/application/userguide/images/target-tracking-scaling-policy.png)
Perhatikan bahwa kebijakan penskalaan pelacakan target lebih agresif dalam menambah kapasitas saat pemanfaatan meningkat daripada menghilangkan kapasitas saat pemanfaatan menurun. Misalnya, jika metrik yang ditentukan kebijakan mencapai nilai targetnya, kebijakan tersebut mengasumsikan bahwa aplikasi Anda sudah banyak dimuat. Jadi metrik akan merespons dengan menambahkan kapasitas proporsional terhadap nilai metrik secepat mungkin. Semakin tinggi metrik, semakin banyak kapasitas yang ditambahkan.
Ketika metrik jatuh di bawah nilai target, kebijakan tidak akan menskalakan jika menghitung bahwa menghapus unit kapasitas minimum kemungkinan akan membawa metrik kembali di atas nilai target. Dalam hal ini, memperlambat penskalaan dengan menghapus kapasitas hanya ketika pemanfaatan melewati ambang batas yang cukup jauh di bawah nilai target (biasanya lebih dari 10% lebih rendah) agar pemanfaatan dianggap melambat. Tujuan dari perilaku yang lebih konservatif ini adalah untuk memastikan bahwa menghapus kapasitas hanya terjadi ketika aplikasi tidak lagi mengalami permintaan pada tingkat yang sama tinggi seperti sebelumnya.
## Pilih metrik
Anda dapat membuat kebijakan penskalaan pelacakan target dengan metrik yang telah ditentukan sebelumnya atau metrik khusus.
Saat membuat kebijakan penskalaan pelacakan target dengan tipe metrik yang telah ditentukan sebelumnya, Anda memilih satu metrik dari daftar metrik yang telah ditentukan sebelumnya. [Metrik yang telah ditentukan untuk kebijakan penskalaan pelacakan target](monitoring-cloudwatch.md#predefined-metrics)
Ingatlah hal-hal berikut ini saat memilih metrik:
+ Tidak semua metrik khusus berfungsi untuk pelacakan target. Metrik harus berupa metrik pemanfaatan yang valid dan menjelaskan seberapa sibuk target yang dapat diskalakan. Nilai metrik harus meningkat atau menurun secara proporsional sesuai kapasitas target yang dapat diskalakan, sehingga data metrik dapat digunakan untuk skala proporsional pada target yang dapat diskalakan.
+ Untuk menggunakan metrik `ALBRequestCountPerTarget`, Anda harus menentukan parameter `ResourceLabel` guna mengidentifikasi grup target yang terkait dengan metrik.
+ Ketika metrik memancarkan nilai 0 nyata ke CloudWatch (misalnya,`ALBRequestCountPerTarget`), Application Auto Scaling dapat menskalakan ke 0 ketika tidak ada lalu lintas ke aplikasi Anda untuk jangka waktu yang berkelanjutan. Untuk memiliki skala target yang dapat diskalakan Anda ke 0 ketika tidak ada permintaan yang dirutekan, kapasitas minimum target yang dapat diskalakan harus diatur ke 0.
+ Alih-alih menerbitkan metrik baru untuk digunakan dalam kebijakan penskalaan, Anda dapat menggunakan matematika metrik untuk menggabungkan metrik yang ada. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Application Auto Scaling menggunakan matematika metrik](application-auto-scaling-target-tracking-metric-math.md).
+ Untuk melihat apakah layanan yang Anda gunakan mendukung penetapan metrik kustom di konsol layanan, lihat dokumentasi untuk layanan tersebut.
+ Kami menyarankan Anda menggunakan metrik yang tersedia pada interval satu menit untuk membantu Anda menskalakan lebih cepat dalam menanggapi perubahan pemanfaatan. Pelacakan target akan mengevaluasi metrik yang dikumpulkan pada perincian satu menit untuk semua metrik dan metrik khusus yang telah ditentukan sebelumnya, tetapi metrik yang mendasarinya mungkin lebih jarang mempublikasikan data. Misalnya, semua metrik Amazon EC2 dikirim dalam interval lima menit secara default, tetapi dapat dikonfigurasi hingga satu menit (dikenal sebagai pemantauan terperinci). Pilihan ini terserah layanan individu. Sebagian besar mencoba menggunakan interval sekecil mungkin.
## Tentukan nilai target
Saat membuat kebijakan penskalaan pelacakan target, Anda harus menentukan nilai target. Nilai target mewakili pemanfaatan atau throughput rata-rata optimal untuk aplikasi Anda. Untuk menggunakan biaya sumber daya secara efisien, tetapkan nilai target setinggi mungkin dengan buffer yang masuk akal untuk peningkatan lalu lintas yang tidak terduga. Ketika aplikasi Anda diskalakan secara optimal untuk arus lalu lintas normal, nilai metrik sebenarnya harus berada pada atau tepat di bawah nilai target.
Jika kebijakan penskalaan didasarkan pada throughput, seperti jumlah permintaan per target untuk Application Load Balancer, I/O jaringan, atau metrik hitungan lainnya, nilai target mewakili throughput rata-rata optimal dari satu entitas (seperti target tunggal grup target Application Load Balancer Anda), selama satu menit.
## Tentukan periode cooldown
Anda dapat secara opsional menentukan periode cooldown dalam kebijakan penskalaan pelacakan target Anda.
Periode cooldown menentukan jumlah waktu kebijakan penskalaan menunggu aktivitas penskalaan sebelumnya berlaku.
Ada dua jenis periode cooldown:
+ Dengan *periode jeda pakai untuk pengecilan skala*, tujuannya adalah untuk menskalakan secara terus-menerus (tetapi tidak berlebihan). Setelah Application Auto Scaling berhasil menskalakan menggunakan kebijakan penskalaan, Application Auto Scaling mulai menghitung waktu cooldown. Kebijakan penskalaan tidak akan meningkatkan kapasitas yang diinginkan lagi kecuali jika skala keluar yang lebih besar dipicu atau periode cooldown berakhir. Selama periode pendinginan penskalaan keluar berlaku, kapasitas yang ditambahkan dengan cara memulai aktivitas penskalaan keluar dihitung sebagai bagian dari kapasitas yang diinginkan untuk aktivitas penskalaan keluar berikutnya.
+ Dengan *periode cooldown scale-in*, tujuannya adalah untuk menskalakan secara konservatif untuk melindungi ketersediaan aplikasi Anda, sehingga aktivitas scale-in diblokir hingga periode cooldown scale-in berakhir. Namun, jika alarm lain memicu aktivitas pengecilan skala selama periode jeda pakai untuk pembesaran skala, Application Auto Scaling akan langsung memperkecil skala target. Dalam hal ini, periode cooldown scale-in berhenti dan tidak selesai.
Setiap periode jeda pakai diukur dalam hitungan detik dan hanya berlaku untuk aktivitas penskalaan terkait kebijakan. Selama periode jeda pakai, ketika tindakan terjadwal dimulai pada waktu yang dijadwalkan, tindakan ini dapat segera memicu aktivitas penskalaan tanpa menunggu periode jeda pakai berakhir.
Anda dapat memulai dengan nilai default, yang dapat diatur kemudian. Misalnya, Anda mungkin perlu meningkatkan periode jeda pakai untuk mencegah kebijakan penskalaan pelacakan target Anda menjadi terlalu agresif terhadap perubahan yang terjadi dalam periode waktu singkat.
**Nilai default**
Application Auto Scaling memberikan nilai default 600 untuk ElastiCache dan nilai default 300 untuk target skalabel berikut:
+ WorkSpaces Armada aplikasi
+ Klaster Aurora DB
+ Layanan ECS
+ Cluster Neptunus
+ SageMaker Varian titik akhir AI
+ SageMaker Komponen inferensi AI
+ SageMaker Konkurensi yang disediakan tanpa server AI
+ Armada Spot
+ Kolam renang dari WorkSpaces
+ Sumber daya khusus
Untuk semua target skalabel lainnya, nilai defaultnya adalah 0 atau null:
+ Klasifikasi dokumen dan titik akhir pengenal entitas Amazon Comprehend
+ Tabel DynamoDB dan indeks sekunder global
+ Tabel Amazon Keyspaces
+ Konkurensi terprovisi Lambda
+ Penyimpanan broker Amazon MSK
Nilai nol diperlakukan sama dengan nilai nol saat Application Auto Scaling mengevaluasi periode cooldown.
Anda dapat memperbarui salah satu nilai default, termasuk nilai nol, untuk mengatur periode cooldown Anda sendiri.
## Pertimbangan-pertimbangan
Pertimbangan berikut berlaku saat bekerja dengan kebijakan penskalaan pelacakan target:
+ Jangan membuat, mengedit, atau menghapus CloudWatch alarm yang digunakan dengan kebijakan penskalaan pelacakan target. Application Auto Scaling membuat dan mengelola CloudWatch alarm yang terkait dengan kebijakan penskalaan pelacakan target Anda dan menghapusnya saat tidak diperlukan lagi.
+ Jika metrik kehilangan titik data, ini menyebabkan status CloudWatch alarm berubah menjadi`INSUFFICIENT_DATA`. Ketika ini terjadi, Application Auto Scaling tidak dapat menskalakan target Anda yang dapat diskalakan hingga titik data baru ditemukan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengonfigurasi cara CloudWatch alarm menangani data yang hilang](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-missing-data) di * CloudWatch Panduan Pengguna Amazon*.
+ Jika metrik jarang dilaporkan oleh desain, matematika metrik dapat membantu. Misalnya, untuk menggunakan nilai terbaru, maka gunakan `FILL(m1,REPEAT)` fungsi di `m1` mana metrik.
+ Anda mungkin melihat kesenjangan antara nilai target dan titik data metrik aktual. Ini karena Application Auto Scaling selalu bertindak konservatif dengan membulatkan ke atas atau ke bawah saat menentukan berapa banyak kapasitas yang dapat ditambahkan atau dihapus. Hal ini mencegah penambahan kapasitas yang tidak memadai atau menghilangkan kapasitas yang terlalu banyak. Namun, untuk target yang dapat diskalakan dengan kapasitas kecil, titik data metrik aktual mungkin tampak jauh dari nilai target.
Misalnya, Anda menetapkan nilai target 50 persen untuk pemanfaatan CPU dan grup Auto Scaling Anda kemudian melebihi target. Kami dapat menentukan bahwa penambahan 1,5 instance akan mengurangi penggunaan CPU hingga mendekati 50 persen. Karena tidak mungkin untuk menambahkan 1,5 instance, kami membulatkan ke atas dan menambahkan dua instance. Hal ini dapat mengurangi penggunaan CPU menjadi nilai di bawah 50 persen, tetapi memastikan bahwa aplikasi Anda memiliki sumber daya yang cukup untuk mendukungnya. Demikian pula, jika kami menentukan bahwa menghapus 0,5 instance meningkatkan pemanfaatan CPU Anda hingga di atas 50 persen, kami akan memilih untuk tidak meningkatkan skala sampai metrik cukup rendah sehingga kami pikir penskalaan tidak akan menyebabkan osilasi.
Untuk target yang dapat diskalakan dengan kapasitas yang lebih besar, menambah atau menghilangkan kapasitas menyebabkan berkurangnya kesenjangan antara nilai target dan titik data metrik aktual.
+ Kebijakan penskalaan pelacakan target mengasumsikan bahwa penskalaan ke luar harus dilakukan saat metrik yang ditentukan berada di atas nilai target. Anda tidak dapat menggunakan kebijakan penskalaan pelacakan target untuk menskalakan ke luar jika metrik yang ditentukan berada di bawah nilai target.
## Beberapa kebijakan penskalaan
Anda dapat memiliki beberapa kebijakan penskalaan pelacakan target untuk target yang dapat diskalakan, asalkan setiapnya menggunakan metrik yang berbeda. Tujuan Application Auto Scaling adalah untuk selalu memprioritaskan ketersediaan, sehingga perilakunya berbeda tergantung pada apakah kebijakan pelacakan target siap untuk diperkecil atau diperbesar. Hal ini akan memperkecil skala target yang dapat diskala jika salah satu kebijakan pelacakan target siap untuk diperkecil skalanya, tetapi hanya akan memperbesar skala jika semua kebijakan pelacakan target (dengan penskalaan dalam porsi aktif) siap untuk diperbesar skalanya.
Jika beberapa kebijakan penskalaan menginstruksikan target yang dapat diskalakan untuk skala keluar atau masuk pada saat yang sama, Application Auto Scaling menskalakan berdasarkan kebijakan yang menyediakan kapasitas terbesar untuk skala masuk dan skala keluar. Ini memberikan fleksibilitas yang lebih besar untuk mencakup beberapa skenario dan memastikan bahwa selalu ada kapasitas yang cukup untuk memproses beban kerja Anda.
Anda dapat menonaktifkan bagian penskalaan dari kebijakan penskalaan pelacakan target untuk menggunakan metode penskalaan yang berbeda dari yang Anda gunakan untuk skala keluar. Misalnya, Anda dapat menggunakan kebijakan penskalaan langkah untuk memperbesar skala saat menggunakan kebijakan penskalaan pelacakan target untuk memperkecil skala.
Namun, kami menyarankan untuk berhati-hati ketika menggunakan kebijakan penskalaan pelacakan target dengan kebijakan penskalaan langkah karena konflik antarkebijakan ini dapat menyebabkan hal yang tidak diinginkan. Misalnya, jika kebijakan penskalaan langkah memulai aktivitas pembesaran skala sebelum kebijakan pelacakan target siap untuk memulai pembesaran skala, aktivitas pembesaran skala tidak akan diblokir. Setelah aktivitas pembesaran skala selesai, kebijakan pelacakan target dapat menginstruksikan target yang dapat diskalakan untuk kembali diperkecil skalanya.
Untuk muatan kerja yang bersifat siklus, Anda juga memiliki opsi untuk mengotomatisasi perubahan kapasitas pada jadwal menggunakan penskalaan terjadwal. Untuk setiap tindakan terjadwal, nilai kapasitas minimum dan maksimum yang baru dapat ditentukan. Nilai ini membentuk batasan kebijakan penskalaan. Kombinasi penskalaan terjadwal dan penskalaan pelacakan target dapat membantu mengurangi dampak peningkatan tajam pada tingkat pemanfaatan, ketika kapasitas diperlukan dengan segera.
## Perintah yang umum digunakan untuk penskalaan pembuatan kebijakan, manajemen, dan penghapusan
Perintah yang umum digunakan untuk bekerja dengan kebijakan penskalaan meliputi:
+ [register-scalable-target](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/register-scalable-target.html)untuk mendaftarkan AWS atau menyesuaikan sumber daya sebagai target yang dapat diskalakan (sumber daya yang dapat diskalakan oleh Application Auto Scaling), dan untuk menangguhkan dan melanjutkan penskalaan.
+ [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/put-scaling-policy.html) untuk menambah atau mengubah kebijakan penskalaan untuk target terukur yang ada.
+ [describe-scaling-activities](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/describe-scaling-activities.html)untuk mengembalikan informasi tentang aktivitas penskalaan di suatu AWS Wilayah.
+ [describe-scaling-policies](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/describe-scaling-policies.html) untuk mengembalikan informasi tentang kebijakan penskalaan di Wilayah AWS .
+ [delete-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/delete-scaling-policy.html) untuk menghapus kebijakan penskalaan.
## Sumber daya terkait
*Untuk informasi tentang membuat kebijakan penskalaan pelacakan target untuk grup Auto Scaling, [lihat Kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Penskalaan Otomatis Amazon EC2 di Panduan Pengguna Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html).*
## Batasan
Berikut ini adalah keterbatasan saat menggunakan kebijakan penskalaan pelacakan target:
+ Target yang dapat diskalakan tidak bisa menjadi klaster Amazon EMR. Kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Amazon EMR tidak didukung.
+ Ketika sebuah klaster Amazon MSK adalah target yang dapat diskalakan, skala di dinonaktifkan dan tidak dapat diaktifkan.
+ Anda tidak dapat menggunakan operasi `RegisterScalableTarget` atau `PutScalingPolicy` API untuk memperbarui rencana AWS Auto Scaling penskalaan.
+ Akses konsol untuk melihat, menambah, memperbarui, atau menghapus kebijakan penskalaan pelacakan target pada sumber daya yang dapat diskalakan bergantung pada sumber daya yang Anda gunakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Layanan AWS yang dapat Anda gunakan dengan Application Auto Scaling](integrated-services-list.md).
# Membuat kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Application Auto Scaling menggunakan AWS CLI
Contoh ini menggunakan AWS CLI perintah untuk membuat kebijakan racking target untuk Armada Spot Amazon EC2. Untuk target skalabel yang berbeda, tentukan namespace di`--service-namespace`, dimensi yang dapat diskalakan di`--scalable-dimension`, dan ID sumber dayanya di. `--resource-id`
Saat menggunakan AWS CLI, ingatlah bahwa perintah Anda berjalan di Wilayah AWS konfigurasi untuk profil Anda. Jika Anda ingin menjalankan perintah di Wilayah yang berbeda, ubah Wilayah default untuk profil Anda, atau gunakan parameter `--region` bersama perintah tersebut.
**Topics**
+ [Langkah 1: Daftarkan target yang dapat diskalakan](#target-tracking-register-scalable-target)
+ [Langkah 2: Buat kebijakan penskalaan pelacakan target](#create-target-tracking-policy)
+ [Langkah 3: Jelaskan kebijakan penskalaan pelacakan target](#describe-target-tracking-policy)
## Langkah 1: Daftarkan target yang dapat diskalakan
Jika Anda belum melakukannya, daftarkan target yang dapat diskalakan. Gunakan perintah [register-scalable-target](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/register-scalable-target.html) untuk mendaftar sumber daya tertentu dalam layanan target sebagai target yang dapat diskalakan. Contoh berikut meregistrasikan permintaan Armada Spot dengan Application Auto Scaling. Application Auto Scaling dapat menskalakan jumlah kasus di Armada Spot pada minimum 2 instans dan maksimum 10 instans. Ganti masing-masing *user input placeholder* dengan informasi Anda sendiri.
**Linux, macOS, atau Unix**
```
aws application-autoscaling register-scalable-target --service-namespace ec2 \
--scalable-dimension ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity \
--resource-id spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE \
--min-capacity 2 --max-capacity 10
```
**Windows**
```
aws application-autoscaling register-scalable-target --service-namespace ec2 ^
--scalable-dimension ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity ^
--resource-id spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE ^
--min-capacity 2 --max-capacity 10
```
**Output**
Jika berhasil, perintah ini mengembalikan ARN dari target yang dapat diskalakan. Berikut ini adalah output contoh.
```
{
"ScalableTargetARN": "arn:aws:application-autoscaling:region:account-id:scalable-target/1234abcd56ab78cd901ef1234567890ab123"
}
```
## Langkah 2: Buat kebijakan penskalaan pelacakan target
Untuk membuat kebijakan penskalaan pelacakan target, Anda dapat menggunakan contoh berikut untuk membantu Anda memulai.
**Untuk membuat kebijakan penskalaan pelacakan target**
1. Gunakan `cat` perintah berikut untuk menyimpan nilai target untuk kebijakan penskalaan Anda dan spesifikasi metrik yang telah ditentukan sebelumnya dalam file JSON yang diberi nama `config.json` di direktori home Anda. Berikut ini adalah contoh konfigurasi pelacakan target yang menjaga pemanfaatan CPU rata-rata sebesar 50 persen.
```
$ cat ~/config.json
{
"TargetValue": 50.0,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "EC2SpotFleetRequestAverageCPUUtilization"
}
}
```
Untuk informasi lebih lanjut, lihat [PredefinedMetricSpecification](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/APIReference/API_PredefinedMetricSpecification.html) dalam *Referensi API Application Auto Scaling*.
Atau, Anda dapat menggunakan metrik khusus untuk penskalaan dengan membuat spesifikasi metrik yang disesuaikan dan menambahkan nilai untuk setiap parameter dari CloudWatch. Berikut ini adalah contoh konfigurasi pelacakan target yang menjaga pemanfaatan rata-rata metrik yang ditentukan pada 100.
```
$ cat ~/config.json
{
"TargetValue": 100.0,
"CustomizedMetricSpecification":{
"MetricName": "MyUtilizationMetric",
"Namespace": "MyNamespace",
"Dimensions": [
{
"Name": "MyOptionalMetricDimensionName",
"Value": "MyOptionalMetricDimensionValue"
}
],
"Statistic": "Average",
"Unit": "Percent"
}
}
```
Untuk informasi lebih lanjut, lihat [CustomizedMetricSpecification](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/APIReference/API_CustomizedMetricSpecification.html) dalam *Referensi API Application Auto Scaling*.
1. Gunakan perintah berikut ini [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/put-scaling-policy.html), beserta `config.json` file yang Anda buat, untuk membuat kebijakan penskalaan yang dinamai `cpu50-target-tracking-scaling-policy`.
**Linux, macOS, atau Unix**
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace ec2 \
--scalable-dimension ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity \
--resource-id spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE \
--policy-name cpu50-target-tracking-scaling-policy --policy-type TargetTrackingScaling \
--target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json
```
**Windows**
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace ec2 ^
--scalable-dimension ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity ^
--resource-id spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE ^
--policy-name cpu50-target-tracking-scaling-policy --policy-type TargetTrackingScaling ^
--target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json
```
**Output**
Jika berhasil, perintah ini mengembalikan ARNs dan nama dari dua CloudWatch alarm yang dibuat atas nama Anda. Berikut ini adalah output contoh.
```
{
"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:policy-id:resource/ec2/spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE:policyName/cpu50-target-tracking-scaling-policy",
"Alarms": [
{
"AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:region:account-id:alarm:TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmHigh-d4f0770c-b46e-434a-a60f-3b36d653feca",
"AlarmName": "TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmHigh-d4f0770c-b46e-434a-a60f-3b36d653feca"
},
{
"AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:region:account-id:alarm:TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmLow-1b437334-d19b-4a63-a812-6c67aaf2910d",
"AlarmName": "TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmLow-1b437334-d19b-4a63-a812-6c67aaf2910d"
}
]
}
```
## Langkah 3: Jelaskan kebijakan penskalaan pelacakan target
Anda dapat mendeskripsikan semua kebijakan penskalaan untuk spacename layanan yang ditentukan dengan menggunakan perintah [describe-scaling-policies](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/describe-scaling-policies.html) berikut.
```
aws application-autoscaling describe-scaling-policies --service-namespace ec2
```
Anda dapat memfilter hasil hanya untuk kebijakan penskalaan pelacakan target menggunakan parameter `--query`. Untuk informasi lebih lanjut tentang sintaks untuk `query`, lihat [Mengontrol output perintah dari AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-output.html) di *AWS Command Line Interface Panduan Pengguna*.
**Linux, macOS, atau Unix**
```
aws application-autoscaling describe-scaling-policies --service-namespace ec2 \
--query 'ScalingPolicies[?PolicyType==`TargetTrackingScaling`]'
```
**Windows**
```
aws application-autoscaling describe-scaling-policies --service-namespace ec2 ^
--query "ScalingPolicies[?PolicyType==`TargetTrackingScaling`]"
```
**Output**
Berikut ini adalah output contoh.
```
[
{
"PolicyARN": "PolicyARN",
"TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
"PredefinedMetricSpecification": {
"PredefinedMetricType": "EC2SpotFleetRequestAverageCPUUtilization"
},
"TargetValue": 50.0
},
"PolicyName": "cpu50-target-tracking-scaling-policy",
"ScalableDimension": "ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity",
"ServiceNamespace": "ec2",
"PolicyType": "TargetTrackingScaling",
"ResourceId": "spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE",
"Alarms": [
{
"AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:region:account-id:alarm:TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmHigh-d4f0770c-b46e-434a-a60f-3b36d653feca",
"AlarmName": "TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmHigh-d4f0770c-b46e-434a-a60f-3b36d653feca"
},
{
"AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:region:account-id:alarm:TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmLow-1b437334-d19b-4a63-a812-6c67aaf2910d",
"AlarmName": "TargetTracking-spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE-AlarmLow-1b437334-d19b-4a63-a812-6c67aaf2910d"
}
],
"CreationTime": 1515021724.807
}
]
```
# Menghapus kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Application Auto Scaling menggunakan AWS CLI
Setelah selesai dengan kebijakan penskalaan pelacakan target, Anda dapat menghapusnya menggunakan perintah [delete-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/delete-scaling-policy.html).
Perintah berikut akan menghapus kebijakan penskalaan target tertentu untuk permintaan Armada Spot tertentu. Ini juga menghapus CloudWatch alarm yang Application Auto Scaling dibuat atas nama Anda.
**Linux, macOS, atau Unix**
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy --service-namespace ec2 \
--scalable-dimension ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity \
--resource-id spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE \
--policy-name cpu50-target-tracking-scaling-policy
```
**Windows**
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy --service-namespace ec2 ^
--scalable-dimension ec2:spot-fleet-request:TargetCapacity ^
--resource-id spot-fleet-request/sfr-73fbd2ce-aa30-494c-8788-1cee4EXAMPLE ^
--policy-name cpu50-target-tracking-scaling-policy
```
# Membuat kebijakan penskalaan pelacakan target untuk Application Auto Scaling menggunakan matematika metrik
Menggunakan matematika metrik, Anda dapat menanyakan beberapa CloudWatch metrik dan menggunakan ekspresi matematika untuk membuat deret waktu baru berdasarkan metrik ini. Anda dapat memvisualisasikan deret waktu yang dihasilkan di CloudWatch konsol dan menambahkannya ke dasbor. Untuk informasi selengkapnya tentang matematika [metrik, lihat Menggunakan matematika metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) di *Panduan CloudWatch Pengguna Amazon*.
Pertimbangan berikut berlaku untuk ekspresi matematika metrik:
+ Anda dapat menanyakan CloudWatch metrik apa pun yang tersedia. Setiap metrik adalah kombinasi unik dari nama metrik, namespace, dan nol atau lebih dimensi.
+ Anda dapat menggunakan operator aritmatika (\$1 - \$1/^), fungsi statistik (seperti AVG atau SUM), atau fungsi lain yang mendukung. CloudWatch
+ Anda dapat menggunakan metrik dan hasil ekspresi matematika lainnya dalam rumus ekspresi matematika.
+ Setiap ekspresi yang digunakan dalam spesifikasi metrik pada akhirnya harus mengembalikan satu deret waktu.
+ Anda dapat memverifikasi bahwa ekspresi matematika metrik valid dengan menggunakan CloudWatch konsol atau CloudWatch [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html)API.
**Topics**
+ [Contoh: backlog antrian Amazon SQS per tugas](#metric-math-sqs-queue-backlog)
+ [Batasan](#metric-math-limitations)
## Contoh: backlog antrian Amazon SQS per tugas
Untuk menghitung backlog antrean Amazon SQS per tugas, ambil perkiraan jumlah pesan yang tersedia untuk diambil dari antrian dan bagi nomor tersebut dengan jumlah tugas Amazon ECS yang berjalan di layanan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Auto Scaling Amazon Elastic Container Service (ECS) menggunakan metrik kustom](https://aws.amazon.com/blogs/containers/amazon-elastic-container-service-ecs-auto-scaling-using-custom-metrics/) di AWS Blog Komputasi.
Logika untuk ekspresi adalah ini:
`sum of (number of messages in the queue)/(number of tasks that are currently in the RUNNING state)`
Maka informasi CloudWatch metrik Anda adalah sebagai berikut.
| ID | CloudWatch metrik | Statistik | Periode |
| --- | --- | --- | --- |
| m1 | ApproximateNumberOfMessagesVisible | Jumlah | 1 menit |
| m2 | RunningTaskCount | Rata-rata | 1 menit |
ID dan ekspresi matematika metrik Anda adalah sebagai berikut.
| ID | Ekspresi |
| --- | --- |
| e1 | (m1)/(m2) |
Diagram berikut menggambarkan arsitektur untuk metrik ini:
![\[Application Auto Scaling menggunakan diagram arsitektur antrian\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/autoscaling/application/userguide/images/sqs-custom-metric-diagram.png)
**Untuk menggunakan matematika metrik ini untuk membuat kebijakan penskalaan pelacakan target ()AWS CLI**
1. Simpan ekspresi matematika metrik sebagai bagian dari spesifikasi metrik yang disesuaikan dalam file JSON bernama`config.json`.
Gunakan contoh berikut untuk membantu Anda memulai. Ganti masing-masing *user input placeholder* dengan informasi Anda sendiri.
```
{
"CustomizedMetricSpecification": {
"Metrics": [
{
"Label": "Get the queue size (the number of messages waiting to be processed)",
"Id": "m1",
"MetricStat": {
"Metric": {
"MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible",
"Namespace": "AWS/SQS",
"Dimensions": [
{
"Name": "QueueName",
"Value": "my-queue"
}
]
},
"Stat": "Sum"
},
"ReturnData": false
},
{
"Label": "Get the ECS running task count (the number of currently running tasks)",
"Id": "m2",
"MetricStat": {
"Metric": {
"MetricName": "RunningTaskCount",
"Namespace": "ECS/ContainerInsights",
"Dimensions": [
{
"Name": "ClusterName",
"Value": "my-cluster"
},
{
"Name": "ServiceName",
"Value": "my-service"
}
]
},
"Stat": "Average"
},
"ReturnData": false
},
{
"Label": "Calculate the backlog per instance",
"Id": "e1",
"Expression": "m1 / m2",
"ReturnData": true
}
]
},
"TargetValue": 100
}
```
Untuk informasi lebih lanjut, lihat [TargetTrackingScalingPolicyConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/APIReference/API_TargetTrackingScalingPolicyConfiguration.html) dalam *Referensi API Application Auto Scaling*.
**catatan**
Berikut adalah beberapa sumber daya tambahan yang dapat membantu Anda menemukan nama metrik, ruang nama, dimensi, dan statistik untuk CloudWatch metrik:
Untuk informasi tentang metrik yang tersedia untuk AWS layanan, lihat [AWS layanan yang memublikasikan CloudWatch metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/aws-services-cloudwatch-metrics.html) di * CloudWatch Panduan Pengguna Amazon*.
[Untuk mendapatkan nama metrik, namespace, dan dimensi yang tepat (jika ada) untuk CloudWatch metrik dengan metrik AWS CLI, lihat daftar-metrik.](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html)
1. Untuk membuat kebijakan ini, jalankan [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/put-scaling-policy.html)perintah menggunakan file JSON sebagai input, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut.
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy --policy-name sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy \
--service-namespace ecs --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount --resource-id service/my-cluster/my-service \
--policy-type TargetTrackingScaling --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json
```
Jika berhasil, perintah ini mengembalikan Amazon Resource Name (ARN) kebijakan dan dua CloudWatch alarm ARNs yang dibuat atas nama Anda.
```
{
"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:012345678910:scalingPolicy: 8784a896-b2ba-47a1-b08c-27301cc499a1:resource/ecs/service/my-cluster/my-service:policyName/sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy",
"Alarms": [
{
"AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:012345678910:alarm:TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmHigh-9bc77b56-0571-4276-ba0f-d4178882e0a0",
"AlarmName": "TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmHigh-9bc77b56-0571-4276-ba0f-d4178882e0a0"
},
{
"AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:012345678910:alarm:TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmLow-9b6ad934-6d37-438e-9e05-02836ddcbdc4",
"AlarmName": "TargetTracking-service/my-cluster/my-service-AlarmLow-9b6ad934-6d37-438e-9e05-02836ddcbdc4"
}
]
}
```
**catatan**
Jika perintah ini menimbulkan kesalahan, pastikan Anda telah memperbarui AWS CLI secara lokal ke versi terbaru.
## Batasan
+ Ukuran permintaan maksimum adalah 50 KB. Ini adalah ukuran payload total untuk permintaan [PutScalingPolicy](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/APIReference/API_PutScalingPolicy.html)API saat Anda menggunakan matematika metrik dalam definisi kebijakan. Jika Anda melebihi batas ini, Application Auto Scaling menolak permintaan tersebut.
+ Layanan berikut tidak didukung saat menggunakan matematika metrik dengan kebijakan penskalaan pelacakan target:
+ Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra)
+ DynamoDB
+ Amazon EMR
+ Amazon MSK
+ Amazon Neptune