Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Evaluasi kebijakan penskalaan prediktif Anda
Sebelum Anda menggunakan kebijakan penskalaan prediktif untuk menskalakan grup Auto Scaling, tinjau rekomendasi dan data lain untuk kebijakan Anda di konsol Amazon EC2 Auto Scaling. Ini penting karena Anda tidak ingin kebijakan penskalaan prediktif untuk menskalakan kapasitas aktual Anda sampai Anda tahu bahwa prediksinya akurat.
Jika grup Auto Scaling baru, berikan Amazon EC2 Auto Scaling 24 jam untuk membuat perkiraan pertama.
Saat Amazon EC2 Auto Scaling membuat perkiraan, ia menggunakan data historis. Jika grup Auto Scaling Anda belum memiliki banyak data historis terbaru, Amazon EC2 Auto Scaling mungkin untuk sementara mengisi ulang perkiraan dengan agregat yang dibuat dari agregat historis yang tersedia saat ini. Prakiraan diisi kembali hingga dua minggu sebelum tanggal pembuatan kebijakan.
**Topics**
+ [Lihat rekomendasi Anda](#view-predictive-scaling-recommendations)
+ [Tinjau grafik pemantauan](#review-predictive-scaling-monitoring-graphs)
+ [Pantau metrik dengan CloudWatch](monitor-predictive-scaling-cloudwatch.md)
## Lihat rekomendasi penskalaan prediktif Anda
Untuk analisis yang efektif, Amazon EC2 Auto Scaling harus memiliki setidaknya dua kebijakan penskalaan prediktif untuk dibandingkan. (Namun, Anda masih dapat meninjau temuan untuk satu kebijakan.) Saat membuat beberapa kebijakan, Anda dapat mengevaluasi kebijakan yang menggunakan satu metrik terhadap kebijakan yang menggunakan metrik berbeda. Anda juga dapat mengevaluasi dampak dari nilai target dan kombinasi metrik yang berbeda. Setelah kebijakan penskalaan prediktif dibuat, Amazon EC2 Auto Scaling segera mulai mengevaluasi kebijakan mana yang akan melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam menskalakan grup Anda.
**Untuk melihat rekomendasi Anda di konsol Amazon EC2 Auto Scaling**
1. Buka konsol Amazon EC2 di [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/), dan pilih Grup **Auto Scaling** dari panel navigasi.
1. Pilih kotak centang di samping grup Auto Scaling.
Panel split terbuka di bagian bawah halaman.
1. Pada tab **Penskalaan otomatis**, di bawah **Kebijakan penskalaan prediktif**, Anda dapat melihat detail tentang kebijakan beserta rekomendasi kami. Rekomendasi memberi tahu Anda apakah kebijakan penskalaan prediktif melakukan pekerjaan yang lebih baik daripada tidak menggunakannya.
Jika Anda tidak yakin apakah kebijakan penskalaan prediktif sesuai untuk grup Anda, tinjau kolom **Dampak ketersediaan dan dampak** **Biaya** untuk memilih kebijakan yang tepat. Informasi untuk setiap kolom memberi tahu Anda apa dampak kebijakan tersebut.
+ **Dampak ketersediaan**: Menjelaskan apakah kebijakan akan menghindari dampak negatif terhadap ketersediaan dengan menyediakan instans yang cukup untuk menangani beban kerja, dibandingkan dengan tidak menggunakan kebijakan.
+ **Dampak biaya**: Menjelaskan apakah kebijakan akan menghindari dampak negatif pada biaya Anda dengan tidak menyediakan contoh yang berlebihan, dibandingkan dengan tidak menggunakan kebijakan. Dengan terlalu banyak penyediaan, instans Anda kurang dimanfaatkan atau tidak digunakan, yang hanya menambah dampak biaya.
Jika Anda memiliki beberapa kebijakan, maka tag **prediksi terbaik** akan ditampilkan di samping nama kebijakan yang memberikan manfaat ketersediaan terbanyak dengan biaya lebih rendah. Lebih banyak bobot diberikan untuk dampak ketersediaan.
1. (Opsional) Untuk memilih periode waktu yang diinginkan untuk hasil rekomendasi, pilih nilai yang Anda inginkan dari dropdown **periode Evaluasi**: **2 hari**, **1 minggu**, **2 minggu**, **4 minggu**, **6 minggu**, atau **8** minggu. Secara default, periode evaluasi adalah dua minggu terakhir. Periode evaluasi yang lebih lama memberikan lebih banyak poin data ke hasil rekomendasi. Namun, menambahkan lebih banyak titik data mungkin tidak meningkatkan hasil jika pola beban Anda telah berubah, seperti setelah periode permintaan yang luar biasa. Dalam hal ini, Anda bisa mendapatkan rekomendasi yang lebih fokus dengan melihat data yang lebih baru.
**catatan**
Rekomendasi dibuat hanya untuk kebijakan yang **hanya dalam mode Forecast**. Fitur rekomendasi bekerja lebih baik ketika kebijakan berada dalam mode **Forecast only** selama periode evaluasi. Jika Anda memulai kebijakan dalam mode **Forecast dan skala** dan beralih ke mode **Forecast only** nanti, temuan untuk kebijakan tersebut cenderung bias. Ini karena kebijakan telah berkontribusi terhadap kapasitas aktual.
## Tinjau grafik pemantauan penskalaan prediktif
Di konsol Amazon EC2 Auto Scaling, Anda dapat meninjau perkiraan hari, minggu, atau bulan sebelumnya untuk memvisualisasikan seberapa baik kinerja kebijakan dari waktu ke waktu. Anda juga dapat menggunakan informasi ini untuk mengevaluasi keakuratan prediksi saat memutuskan apakah akan membiarkan kebijakan menskalakan kapasitas aktual Anda.
**Untuk meninjau grafik pemantauan penskalaan prediktif di konsol Amazon EC2 Auto Scaling**
1. Pilih kebijakan dari daftar Kebijakan **penskalaan prediktif**.
1. Di bagian **Pemantauan**, Anda dapat melihat perkiraan masa lalu dan masa depan kebijakan Anda untuk beban dan kapasitas terhadap nilai aktual. Grafik **beban** menunjukkan perkiraan beban dan nilai aktual untuk metrik beban yang Anda pilih. Grafik **Kapasitas** menunjukkan jumlah contoh yang diprediksi oleh kebijakan. Ini juga mencakup jumlah sebenarnya dari instans yang diluncurkan. Garis vertikal memisahkan nilai historis dari perkiraan masa depan. Grafik ini tersedia segera setelah kebijakan dibuat.
1. (Opsional) Untuk mengubah jumlah data historis yang ditampilkan dalam bagan, pilih nilai yang Anda inginkan dari dropdown **Periode evaluasi** di bagian atas halaman. Periode evaluasi tidak mengubah data di halaman ini dengan cara apa pun. Itu hanya mengubah jumlah data historis yang ditampilkan.
Gambar berikut menunjukkan grafik **Beban** dan **Kapasitas** saat prakiraan telah diterapkan beberapa kali. Prakiraan penskalaan prediktif dimuat berdasarkan data beban historis Anda. Beban yang dihasilkan aplikasi Anda direpresentasikan sebagai jumlah pemanfaatan CPU, masuk/keluar jaringan, permintaan yang diterima, atau metrik kustom untuk setiap instance dalam grup Auto Scaling. Penskalaan prediktif menghitung kebutuhan kapasitas masa depan berdasarkan perkiraan beban dan pemanfaatan target yang ingin Anda capai untuk metrik penskalaan.
![\[Grafik penskalaan prediktif\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/autoscaling/ec2/userguide/images/predictive-scaling-graphs.png)
**Bandingkan data dalam grafik **Load****
Setiap garis horizontal mewakili serangkaian titik data berbeda yang dilaporkan dalam interval satu jam:
1. **Beban yang diamati aktual** menggunakan statistik SUM untuk metrik beban yang Anda pilih untuk menunjukkan total beban per jam terakhir.
1. **Beban yang diprediksi oleh kebijakan** menunjukkan prediksi beban per jam. Prediksi ini didasarkan pada dua minggu sebelumnya dari pengamatan beban aktual.
**Bandingkan data dalam grafik **Kapasitas****
Setiap garis horizontal mewakili serangkaian titik data berbeda yang dilaporkan dalam interval satu jam:
1. **Kapasitas pengamatan aktual menunjukkan kapasitas** aktual grup Auto Scaling Anda sebelumnya saat [GroupTotalInstances](ec2-auto-scaling-metrics.md#as-group-metrics)metrik diaktifkan. Kapasitas ini tergantung pada kebijakan penskalaan Anda yang lain dan ukuran grup minimum selama periode waktu yang dipilih.
1. **Kapasitas yang diprediksi oleh kebijakan** menunjukkan kapasitas dasar yang dapat Anda harapkan pada awal setiap jam ketika kebijakan dalam mode **Forecast dan skala**.
1. **Kapasitas yang diperlukan yang disimpulkan** menunjukkan kapasitas ideal untuk mempertahankan metrik penskalaan pada nilai target yang Anda pilih.
1. **Kapasitas minimum** menunjukkan kapasitas minimum grup Auto Scaling.
1. **Kapasitas maksimum** menunjukkan kapasitas maksimum grup Auto Scaling.
Untuk tujuan menghitung kapasitas yang diperlukan yang disimpulkan, kita mulai dengan mengasumsikan bahwa setiap instance sama-sama digunakan pada nilai target yang ditentukan. Dalam praktiknya, contoh tidak digunakan secara merata. Dengan mengasumsikan bahwa pemanfaatan tersebar secara seragam antar contoh, bagaimanapun, kita dapat membuat perkiraan kemungkinan jumlah kapasitas yang dibutuhkan. Persyaratan kapasitas kemudian dihitung berbanding terbalik dengan metrik penskalaan yang Anda gunakan untuk kebijakan penskalaan prediktif Anda. Dengan kata lain, ketika kapasitas meningkat, metrik penskalaan menurun pada tingkat yang sama. Misalnya, jika kapasitas berlipat ganda, metrik penskalaan harus berkurang setengahnya.
Rumus untuk kapasitas yang dibutuhkan yang disimpulkan:
`sum of (actualCapacityUnits*scalingMetricValue)/(targetUtilization)`
Sebagai contoh, kita mengambil `actualCapacityUnits` (`10`) dan `scalingMetricValue` (`30`) untuk satu jam tertentu. Kami kemudian mengambil `targetUtilization` yang Anda tentukan dalam kebijakan penskalaan prediktif Anda (`60`) dan menghitung kapasitas yang diperlukan yang disimpulkan untuk jam yang sama. Ini mengembalikan nilai`5`. Ini berarti bahwa lima adalah jumlah kapasitas yang disimpulkan yang diperlukan untuk mempertahankan kapasitas dalam proporsi terbalik langsung dengan nilai target metrik penskalaan.
**catatan**
Berbagai tuas tersedia bagi Anda untuk menyesuaikan dan meningkatkan penghematan biaya dan ketersediaan aplikasi Anda.
Anda menggunakan penskalaan prediktif untuk kapasitas dasar dan penskalaan dinamis untuk menangani kapasitas tambahan. Penskalaan dinamis bekerja secara independen dari penskalaan prediktif, penskalaan masuk dan keluar berdasarkan pemanfaatan saat ini. Pertama, Amazon EC2 Auto Scaling menghitung jumlah instans yang disarankan untuk setiap kebijakan penskalaan dinamis. Kemudian, skala berdasarkan kebijakan yang menyediakan jumlah instance terbesar.
Agar penskalaan masuk terjadi saat beban berkurang, grup Auto Scaling Anda harus selalu memiliki setidaknya satu kebijakan penskalaan dinamis dengan bagian penskalaan diaktifkan.
Anda dapat meningkatkan kinerja penskalaan dengan memastikan bahwa kapasitas minimum dan maksimum Anda tidak terlalu membatasi. Kebijakan dengan jumlah instans yang direkomendasikan yang tidak termasuk dalam rentang kapasitas minimum dan maksimum akan dicegah dari penskalaan masuk dan keluar.
# Pantau metrik penskalaan prediktif dengan CloudWatch
Bergantung pada kebutuhan Anda, Anda mungkin lebih suka mengakses data pemantauan untuk penskalaan prediktif dari Amazon CloudWatch daripada konsol Amazon EC2 Auto Scaling. Setelah Anda membuat kebijakan penskalaan prediktif, kebijakan tersebut mengumpulkan data yang digunakan untuk memperkirakan beban dan kapasitas masa depan Anda. Setelah data ini dikumpulkan, secara otomatis disimpan CloudWatch secara berkala. Kemudian, Anda dapat menggunakannya CloudWatch untuk memvisualisasikan seberapa baik kinerja kebijakan dari waktu ke waktu. Anda juga dapat membuat CloudWatch alarm untuk memberi tahu Anda saat indikator kinerja berubah melampaui batas yang Anda tentukan. CloudWatch
**Topics**
+ [Visualisasikan data perkiraan historis](#visualize-historical-forecast-data)
+ [Buat metrik akurasi menggunakan matematika metrik](#create-accuracy-metrics)
## Visualisasikan data perkiraan historis
Anda dapat melihat data perkiraan beban dan kapasitas untuk kebijakan penskalaan prediktif di. CloudWatch Ini dapat berguna saat memvisualisasikan prakiraan terhadap CloudWatch metrik lain dalam satu grafik. Ini juga dapat membantu saat melihat rentang waktu yang lebih luas sehingga Anda dapat melihat tren dari waktu ke waktu. Anda dapat mengakses metrik historis hingga 15 bulan untuk mendapatkan perspektif yang lebih baik tentang kinerja kebijakan Anda.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Metrik dan dimensi penskalaan prediktif](ec2-auto-scaling-metrics.md#predictive-scaling-metrics).
**Untuk melihat data perkiraan historis menggunakan CloudWatch konsol**
1. Buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Di panel navigasi, pilih **Metrik**, lalu **Semua metrik**.
1. Pilih **namespace metrik Auto Scaling**.
1. Pilih salah satu opsi berikut untuk melihat perkiraan beban atau metrik perkiraan kapasitas:
+ **Prakiraan Beban Penskalaan Prediktif**
+ **Prakiraan Kapasitas Penskalaan Prediktif**
1. Di kolom pencarian, masukkan nama kebijakan penskalaan prediktif atau nama grup Auto Scaling, lalu tekan Enter untuk memfilter hasilnya.
1. Untuk membuat grafik sebuah metrik, pilih kotak centang di sebelah metrik. Untuk mengubah nama grafik, pilih ikon pensil. Untuk mengubah rentang waktu, pilih salah satu nilai yang telah ditentukan sebelumnya atau pilih **kustom**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat grafik metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/graph_a_metric.html) di *Panduan CloudWatch Pengguna Amazon*.
1. Untuk mengubah statistik, pilih tab **Metrik bergrafik**. Pilih judul kolom atau nilai individual, lalu pilih statistik yang berbeda. Meskipun Anda dapat memilih statistik apa pun untuk setiap metrik, tidak semua statistik berguna **PredictiveScalingLoadForecast**dan **PredictiveScalingCapacityForecast**metrik. Misalnya, statistik **Rata-rata**, **Minimum**, dan **Maksimum** berguna, tetapi statistik **Jumlah** tidak.
1. Untuk menambahkan metrik lain ke grafik, di bawah **Browse**, pilih **Semua**, temukan metrik tertentu, lalu pilih kotak centang di sebelahnya. Anda dapat menambahkan hingga 10 metrik.
Misalnya, untuk menambahkan nilai aktual untuk pemanfaatan CPU ke grafik, pilih namespace **EC2** dan kemudian pilih By Auto **Scaling** Group. Kemudian, pilih kotak centang untuk **CPUUtilization**metrik dan grup Auto Scaling tertentu.
1. (Opsional) Untuk menambahkan grafik ke CloudWatch dasbor, pilih **Tindakan**, **Tambahkan ke dasbor**.
## Buat metrik akurasi menggunakan matematika metrik
Dengan 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*.
Dengan menggunakan matematika metrik, Anda dapat membuat grafik data yang dihasilkan Amazon EC2 Auto Scaling untuk penskalaan prediktif dengan berbagai cara. Ini membantu Anda memantau kinerja kebijakan dari waktu ke waktu, dan membantu Anda memahami apakah kombinasi metrik Anda dapat ditingkatkan.
Misalnya, Anda dapat menggunakan ekspresi matematika metrik untuk memantau [kesalahan persentase absolut rata-rata](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error) (MAPE). Metrik MAPE membantu memantau perbedaan antara nilai yang diperkirakan dan nilai aktual yang diamati selama jendela perkiraan tertentu. Perubahan nilai MAPE dapat menunjukkan apakah kinerja kebijakan menurun seiring waktu karena sifat aplikasi Anda berubah. Peningkatan MAPE menandakan kesenjangan yang lebih luas antara nilai yang diperkirakan dan nilai aktual.
**Contoh: Ekspresi matematika metrik**
Untuk memulai dengan jenis grafik ini, Anda dapat membuat ekspresi matematika metrik seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut.
```
{
"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
}
]
}
```
Alih-alih metrik tunggal, ada array struktur kueri data metrik untuk`MetricDataQueries`. Setiap item `MetricDataQueries` mendapat metrik atau melakukan ekspresi matematika. Item pertama,`e1`, adalah ekspresi matematika. Ekspresi yang ditunjuk menetapkan `ReturnData` parameter ke`true`, yang pada akhirnya menghasilkan deret waktu tunggal. Untuk semua metrik lainnya, `ReturnData` nilainya adalah`false`.
Dalam contoh, ekspresi yang ditunjuk menggunakan nilai aktual dan yang diperkirakan sebagai input dan mengembalikan metrik baru (MAPE). `m1`adalah CloudWatch metrik yang berisi nilai beban aktual (dengan asumsi pemanfaatan CPU adalah metrik beban yang awalnya ditentukan untuk kebijakan bernama`my-predictive-scaling-policy`). `m2`adalah CloudWatch metrik yang berisi nilai beban yang diperkirakan. Sintaks matematika untuk metrik MAPE adalah sebagai berikut:
*Rata-rata (abs ((Aktual - Forecast)/(Aktual)))*
### Visualisasikan metrik akurasi Anda dan atur alarm
Untuk memvisualisasikan data metrik akurasi, pilih tab **Metrik** di konsol. CloudWatch Anda dapat membuat grafik data dari sana. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menambahkan ekspresi matematika ke CloudWatch grafik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#adding-metrics-expression-console) di *Panduan CloudWatch Pengguna Amazon*.
Anda juga dapat mengatur alarm pada metrik yang Anda pantau dari bagian **Metrik**. Saat berada di tab **Graphed metrics**, pilih ikon **Create alarm** di bawah kolom **Actions**. Ikon **Create alarm** direpresentasikan sebagai bel kecil. Untuk informasi selengkapnya dan opsi notifikasi, lihat [Membuat CloudWatch alarm berdasarkan ekspresi matematika metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create-alarm-on-metric-math-expression.html) dan [Memberi tahu pengguna tentang perubahan alarm](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Notify_Users_Alarm_Changes.html) di *Panduan CloudWatch Pengguna Amazon*.
Atau, Anda dapat menggunakan [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html)dan [PutMetricAlarm](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html)melakukan perhitungan menggunakan matematika metrik dan membuat alarm berdasarkan output.