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Fase 4: creare il piano di dimensionamento

Nella pagina Review and create (Rivedi e crea) rivedi i dettagli del piano di dimensionamento e scegli Create scaling plan (Crea piano di dimensionamento). Si viene reindirizzati a una pagina che mostra lo stato del piano di dimensionamento. Il completamento della creazione del piano di dimensionamento può richiedere un momento affinché le risorse vengano aggiornate.

Con la scalabilità predittiva, AWS Auto Scaling analizza la cronologia della metrica di carico specificata degli ultimi 14 giorni (sono necessarie almeno 24 ore di dati) per generare una previsione per i due giorni successivi. Pianifica quindi operazioni di dimensionamento programmate per regolare la capacità delle risorse e soddisfare la richiesta prevista per ogni ora del periodo di previsione.

Dopo la creazione del piano di dimensionamento, visualizzare i dettagli del piano di dimensionamento scegliendo il nome dalla schermata Piani di dimensionamento.

(Facoltativo) Visualizzare le informazioni di dimensionamento per una risorsa

Utilizzare questa procedura per visualizzare le informazioni di dimensionamento create per una risorsa.

I dati vengono presentati nei seguenti modi:

Monitoraggio e valutazione delle previsioni

Una volta che il piano di dimensionamento è in esecuzione, è possibile monitorare la previsione del carico, la previsione della capacità e le operazioni di dimensionamento per esaminare le prestazioni del dimensionamento predittivo. Tutti questi dati sono disponibili nella AWS Auto Scaling console per tutti i gruppi Amazon EC2 Auto Scaling abilitati per la scalabilità predittiva. Ricorda che il piano di dimensionamento richiede almeno 24 ore di dati storici del carico per effettuare la previsione iniziale.

Nel seguente esempio, il lato sinistro di ogni grafico mostra un modello storico. Il lato destro mostra la previsione generata dal piano di dimensionamento per il periodo di previsione. Vengono tracciati entrambi i valori, attuali e previsti (in blu e in arancione).

AWS Auto Scaling apprende automaticamente dai tuoi dati. In primo luogo, effettua una previsione del carico. Quindi, il calcolo della previsione della capacità determina il numero minimo di istanze necessarie per supportare l'applicazione. In base alla previsione della capacità, AWS Auto Scaling pianifica azioni di scalabilità che scalano il gruppo Amazon EC2 Auto Scaling prima delle variazioni di carico previste. Se la scalabilità dinamica è abilitata (consigliata), il gruppo Amazon EC2 Auto Scaling può scalare la capacità aggiuntiva (o rimuovere la capacità) in base all'utilizzo corrente del gruppo di istanze.

Quando si valuta l'efficacia del dimensionamento predittivo, monitora quanto corrispondono i valori effettivi e quelli di previsione nel corso del tempo. Quando crei un piano di scalabilità, AWS Auto Scaling fornisce grafici basati sui dati effettivi più recenti. Fornisce inoltre una previsione iniziale per le successive 48 ore. Tuttavia al momento della creazione del piano di dimensionamento sono disponibili pochissimi dati di previsione per confrontare i dati effettivi. Attendi che il piano di dimensionamento abbia ottenuto i valori di previsione per alcuni periodi prima di confrontare i valori di previsione storici con i valori effettivi. Dopo alcuni giorni di previsioni giornaliere, avrai un campione più ampio di valori di previsione da confrontare con i valori effettivi.

Per i modelli che ricorrono su base giornaliera, l'intervallo di tempo tra la creazione del piano di dimensionamento e la valutazione dell'efficacia della previsione può essere anche di pochi giorni. Tuttavia, questo lasso di tempo non è sufficiente per valutare la previsione in base a un cambiamento di modello recente. Ad esempio, supponiamo che tu stia esaminando le previsioni relative a un gruppo Amazon EC2 Auto Scaling che ha avviato una nuova campagna di marketing la scorsa settimana. La campagna aumenta in modo significativo il traffico Web per gli stessi due giorni ogni settimana. In situazioni come questa, consigliamo di attendere che il gruppo raccolga per una o due settimane intere i nuovi dati prima di valutare l'efficacia della previsione. La stessa raccomandazione vale per un nuovo gruppo Amazon EC2 Auto Scaling che ha appena iniziato a raccogliere dati metrici.

Se i valori effettivi e di previsione non corrispondono dopo averli monitorati per un periodo di tempo appropriato, è necessario considerare anche la scelta del parametro di carico. Per essere efficace, la metrica del carico deve rappresentare una misura affidabile e accurata del carico totale su tutte le istanze del gruppo Amazon Auto EC2 Scaling. Il parametro di carico è fondamentale per il dimensionamento predittivo. Se scegli una metrica di carico non ottimale, puoi impedire che la scalabilità predittiva effettui previsioni accurate di carico e capacità e pianifichi le corrette regolazioni della capacità per il tuo gruppo Amazon Auto Scaling. EC2