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# ステップ 3：詳細設定を構成する (オプション)
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リソースタイプごとに使用するスケーリング戦略を指定したので、[**詳細設定の設定**] ステップで、リソース単位でデフォルト設定をカスタマイズできます。リソースタイプごとに、カスタマイズ可能な設定のグループが複数あります。ただし、ほとんどの場合、慎重に調整する必要のある最小と最大容量のそれぞれの値を除き、デフォルト設定は効率化が向上しています。

デフォルト設定を維持する場合は、この手順をスキップします。これらの設定はスケーリングプランを編集することでいつでも変更できます。

**重要**  
入門チュートリアルで、Auto Scaling グループの最大容量を更新し、予測のみモードで予測スケーリングを有効にするためにいくつか変更を加えましょう。チュートリアルの設定をすべてカスタマイズする必要はありませんが、各セクションの設定についても簡単に調べてみましょう。

## 全般設定
<a name="gs-customize-general-scaling"></a>

この手順を使用して、前の手順で指定した設定を表示し、リソースごとにカスタマイズします。各リソースの最小容量と最大容量をカスタマイズすることもできます。

**全般設定を表示およびカスタマイズするには**

1. [**詳細設定の設定**] ページで、いずれかのセクション見出しの左側にある矢印を選択して、セクションを展開します。チューリアルの [**Auto Scaling グループ**] セクションを展開します。

1. 表示されたテーブルから、このチュートリアルで使用している Auto Scaling グループを選択します。

1. [**スケーリングプランに含める**] オプションは選択したままにします。このオプションが選択されていない場合、リソースはスケーリングプランから除外されます。リソースが 1 つ以上含まれていない場合は、スケーリングプランを作成できません。

1. ビューを展開して、[**全般設定**] セクションの詳細を表示するには、セクション見出しの左側にある矢印を選択します。

1. 次のいずれかの項目から選択できます。このチュートリアルの [**最大キャパシティ**] で、現在の値ではなく、`3` を入力します。
   + **スケーリング戦略**—可用性、コスト、または両方のバランスを取って最適化できます。カスタムの戦略を指定することもできます。
   + **動的スケーリングを有効にする**—この設定をオフにすると、選択したリソースでターゲット追跡スケーリング設定を使用してスケーリングすることはできません。
   + **予測スケーリングの有効化**—[Auto Scaling グループのみ] この設定をオフにすると、選択されたグループで予測スケーリングを使用してスケーリングすることはできません。
   + **スケーリングメトリクス**—使用するスケーリングメトリクスを指定します。[**カスタム**] を選択した場合は、コンソールで利用できる事前定義メトリクスの代わりにカスタマイズされたメトリクスを指定することもできます。詳細については、このセクションの次のトピックを参照してください。
   + **ターゲット値**—使用するターゲット使用率の値を指定します。
   + **負荷メトリクス**—[Auto Scaling グループのみ] 使用する負荷メトリクスを指定します。[**カスタム**] を選択した場合は、コンソールで利用できる事前定義メトリクスの代わりにカスタマイズされたメトリクスを指定することもできます。詳細については、このセクションの次のトピックを参照してください。
   + **最小容量** — リソースの最小容量を指定します。 AWS Auto Scaling は、リソースがこのサイズを下回ることがないようにします。
   + **最大容量** — リソースの最大容量を指定します。 AWS Auto Scaling は、リソースがこのサイズを超えることがないようにします。
**注記**  
予測スケーリングを使用する場合は、予測キャパシティに基づいて使用する別の最大キャパシティ動作を必要に応じて選択できます。この設定は、[**予測スケーリング設定**] セクションにあります。

### カスタムメトリクス
<a name="gs-customized-metric-specification"></a>

AWS Auto Scaling は、自動スケーリングに最もよく使用されるメトリクスを提供します。ただし、必要に応じて、コンソールにあるメトリクスではなく別のメトリクスからデータを取得することもできます。Amazon CloudWatch は、さまざまなメトリクスから選択できます。CloudWatch では、独自のメトリクスを公開することもできます。

CloudWatch のカスタマイズされたメトリクスを指定するには、JSON を使用します。これらの手順を実行する前に、[Amazon CloudWatch ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/)を理解しておくことをお勧めします。

カスタマイズされたメトリクスを指定するには、テンプレートの一連の必須パラメータを使用して JSON 形式のペイロードを作成する必要があります。CloudWatch のパラメータごとに値を追加します。このテンプレートは、スケーリングプランの詳細設定の [**スケーリングメトリクス**] および [**ロードのメトリクス**] のカスタムオプションの一部として提供されています。

JSON は 2 つの方法でデータを表します。
+ *オブジェクト*は、順序が設定されていない一連の名前と値のペアです。オブジェクトは左中括弧 ({) と右中括弧 (}) で囲んで定義します。それぞれの名前と値のペアは名前で始まり、続けてコロン、その後に値が続きます。名前と値のペアはカンマで区切ります。
+ *配列*は、順序が設定された一連の値です。配列は左角括弧 ([) と右角括弧 (]) で囲んで定義します。配列の項目はカンマで区切ります。

以下は、各パラメータのサンプル値を持つ JSON テンプレートの例です。

```
 {
   "MetricName": "{{MyBackendCPU}}",
   "Namespace": "{{MyNamespace}}",
   "Dimensions": [
     {
       "Name": "{{MyOptionalMetricDimensionName}}",
       "Value": "{{MyOptionalMetricDimensionValue}}"
     }
   ],
   "Statistic": "{{Sum}}"
 }
```

詳細については、*AWS Auto Scaling API リファレンス*の[カスタマイズされたスケーリングメトリクス仕様](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/APIReference/API_CustomizedScalingMetricSpecification.html)および[カスタマイズされた負荷メトリクス仕様](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/APIReference/API_CustomizedLoadMetricSpecification.html)を参照してください。

## 動的なスケーリング設定
<a name="gs-customize-dynamic-scaling"></a>

この手順を使用して、 が AWS Auto Scaling 作成するターゲット追跡スケーリングポリシーの設定を表示およびカスタマイズします。

**動的なスケーリング設定を表示およびカスタマイズするには**

1. ビューを展開して、[**動的なスケーリング設定**] セクションの詳細を表示するには、セクション見出しの左側にある矢印を選択します。

1. 次の項目から選択できます。ただし、このチュートリアルではデフォルトの設定を使用します。
   + **外部のスケーリングポリシーの置き換え**—この設定をオフにすると、このスケーリングプラン以外で作成されたスケーリングポリシーが維持され、新しいものは作成されません。
   + **スケールインの無効化**—この設定をオフにすると、指定したメトリクスがターゲット値を下回ったときに、リソースの現在のキャパシティを減らすように自動スケールインが有効になります。
   + **クールダウン**—スケールアウトおよびスケールインのクールダウン期間を作成します。前回のスケーリングアクティビティが有効になるまでスケーリングポリシーが待機する時間をクールダウン期間と呼びます。詳細については、*Application Auto Scaling ユーザーガイド*の [クールダウン期間](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html#target-tracking-cooldown)を参照してください。(この設定は、リソースが Auto Scaling グループの場合は使用されません。) 
   + **インスタンスのウォームアップ**—[Auto Scaling グループのみ] 新しく起動されたインスタンスで CloudWatch メトリクスへの反映が開始するまでの時間をコントロールします。詳細については、*Amazon EC2 Auto Scaling ユーザーガイド*の「[インスタンスのウォームアップ](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html#as-target-tracking-scaling-warmup)」を参照してください。

## 予測スケーリング設定
<a name="gs-customize-predictive-scaling"></a>

リソースが Auto Scaling グループの場合は、この手順を使用して、予測スケーリング AWS Auto Scaling に使用する設定を表示およびカスタマイズします。

**予測スケーリング設定を表示およびカスタマイズするには**

1. ビューを展開して、[**予測スケーリング設定**] セクションの詳細を表示するには、セクション見出しの左側にある矢印を選択します。

1. 次の項目から選択できます。このチュートリアルでは、[**Predictive scaling mode**](予測スケーリングモード) を [**Forecast only**] (予測のみ) に変更します。
   + **予測スケーリングモード**—スケーリングモードを指定します。デフォルトは[**Forecast and scale**](予測とスケール) です。[**Forecast only**] (予測のみ) に変更すると、スケーリングプランは将来のキャパシティを予測しますが、スケーリングアクションは適用されません。
   + **インスタンスの事前起動**—スケールアウト時にスケーリングアクションを早めに実行するように調整します。たとえば、予測が午前 10 時 00 分にキャパシティを追加する予定の場合、バッファ時間は 5 分 (300 秒) です。したがって、対応するスケーリングアクションの実行時刻は、午前 9 時 55 分になります。これはAuto Scaling グループに対して有益です。これらのグループでは、インスタンスが起動してから実行されるまでに数分かかる場合があるためです。実際の時間は、インスタンスのサイズや、完了する起動スクリプトがあるかどうかなど、いくつかの要因によって異なります。デフォルトは 300 秒です。
   + **最大キャパシティの動作**—予測キャパシティが現在指定されている最大キャパシティに近づいたかそれを超えたときに、選択されたリソースが最大キャパシティ以上にスケールアップできるかどうかをコントロールします。デフォルトでは、**最大キャパシティの設定が適用**されます。
     + **最大容量設定を適用します**。リソース容量を最大容量よりも大きくスケールAWS Auto Scaling することはできません。最大容量はハード制限として適用されます。
     + **最大容量を等しい予測容量に設定する** - 最大容量よりも大きいリソース容量を予測容量と同じにスケールAWS Auto Scaling できますが、超えることはできません。
     + **最大容量を予測容量よりも**大きくする - リソース容量を、指定したバッファ値で最大容量よりも大きくスケールAWS Auto Scaling できます。これにより、予期しないトラフィックが発生した場合に、ターゲットの追跡スケーリングポリシーに容量が追加されます。
   + **最大キャパシティの動作のバッファ**—[**予測キャパシティより高く最大キャパシティを設定**] を選択した場合は、予測キャパシティが最大キャパシティに近づいたか、それを超えたときに使用するキャパシティバッファのサイズを選択します。この値は予測容量に対する割合として指定されます。たとえば、10% のバッファでは、予測キャパシティが 50、最大キャパシティが 40 の場合、有効な最大キャパシティは 55 です。

1. 設定のカスタマイズが完了したら、[**次へ**] を選択します。
**注記**  
任意の変更を元に戻すには、元に戻すリソースを選び、[**元に戻す**] を選択します。これにより、選択されたリソースが、スケーリング計画内の最新の既知の状態にリセットされます。