# CloudWatch로 Amazon ECS에 대한 예측 규모 조정 지표 모니터링
Amazon CloudWatch를 사용하여 예측 규모 조정을 위한 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 예측 규모 조정 정책에서는 향후 로드를 예측하는 데 사용되는 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 정기적으로 CloudWatch에 자동으로 저장되며, 시간별로 정책이 얼마나 잘 작동하는지 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. 정의한 한도 이상으로 성과 지표가 변화할 때 알려주는 CloudWatch 경보도 생성할 수 있습니다.
## 기록 예측 데이터 시각화
예측 규모 조정 정책의 로드 예측 데이터는 CloudWatch에서 볼 수 있으며, 단일 그래프에서 다른 CloudWatch 지표와 비교되는 예측을 시각화할 때 유용할 수 있습니다. 더 넓은 시간 범위를 보면서 시간별 추세를 참조할 수도 있습니다. 최대 15개월의 기록 지표에 액세스하여, 정책의 성능을 전반적으로 더 잘 파악할 수 있습니다.
**CloudWatch 콘솔을 사용하여 기록 예측 데이터를 보려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)에서 CloudWatch 콘솔을 엽니다.
1. 탐색 창에서 **지표(Metrics)**를 선택한 다음 **모든 지표(All metrics)**를 선택합니다.
1. **Application Auto Scaling** 지표 네임스페이스를 선택합니다.
1. **예측 규모 조정 로드 예측**을 선택합니다.
1. 검색 필드에 예측 규모 조정 정책의 이름 또는 Amazon ECS 서비스 그룹의 이름을 입력한 다음에 Enter 키를 눌러 결과를 필터링합니다.
1. 측정치를 그래프로 표시하려면 측정치 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 그래프 이름을 변경하려면 연필 아이콘을 선택합니다. 시간 범위를 변경하려면 제공되는 값 중 하나를 선택하거나 **사용자 지정**을 선택합니다. 자세한 설명은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*에서 [지표 그래프](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/graph_a_metric.html)를 참조하세요.
1. 기간을 변경하려면 **그래프로 표시된 지표** 탭을 선택합니다. 열 머리글이나 개별 값을 선택한 후 다른 통계를 선택합니다. 각 지표의 어떤 통계든 선택할 수 있지만, 모든 통계가 **PredictiveScalingLoadForecast** 지표에 유용한 것은 아닙니다. 예컨대 **평균**, **최소** 및 **최대** 통계는 유용하지만 **합계** 통계는 유용하지 않습니다.
1. 그래프에 다른 지표를 추가하려면 **찾아보기(Browse)**에서 **모두(All)**를 선택하고 특정 지표를 찾은 다음 해당 지표 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 최대 10개의 지표를 추가할 수 있습니다.
1. (옵션) 이 그래프를 CloudWatch 대시보드에 추가하려면 **작업(Actions)**, **대시보드에 추가(Add to dashboard)**를 선택합니다.
## 지표 수식을 사용하여 정확도 지표 생성
지표 수식을 사용하면 여러 CloudWatch 지표를 쿼리하고 수학 표현식을 활용함으로써 이러한 지표에 근거하여 새로운 시계열을 만들 수 있습니다. CloudWatch 콘솔에서 결과 시계열을 시각화하고 대시보드에 추가할 수 있습니다. 지표 수학에 대한 자세한 설명은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*에서 [지표 수학 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)을 참조하세요.
지표 수식을 사용하면 예측 스케일 인을 위해 서비스 오토 스케일링에서 생성되는 데이터를 다양한 방식으로 그래프로 표시할 수 있습니다. 이는 시간 경과에 따른 정책 성능을 모니터링하고 지표 조합을 개선할 수 있는지 여부를 파악하는 데 도움이 됩니다.
예컨대, 지표 수학 표현식을 사용하여 [평균 절대 백분율 오차](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error)(MAPE)를 모니터링할 수 있습니다. MAPE 지표는 예측된 값과 지정된 예측 기간 동안 관찰된 실제 값의 차이를 모니터링하는 데 유용합니다. MAPE 값의 변화는 시간 경과에 따라 애플리케이션의 특성이 변경되면서 정책의 성능이 저하되는지 여부를 나타낼 수 있습니다. MAPE가 증가하면 예측된 값과 실제 값의 차이가 더 커진다는 것을 나타냅니다.
**예: 지표 수학 표현식**
이 유형의 그래프로 시작하려면, 다음 예에 표시된 것과 같은 지표 수학 표현식을 생성하면 됩니다.
단일 지표 대신, `MetricDataQueries`의 지표 데이터 쿼리 구조의 배열을 사용할 수 있습니다. `MetricDataQueries`의 각 항목은 지표를 가져오거나 수학 표현식을 수행합니다. 첫 번째 항목 `e1`은 수학 표현식입니다. 이 지정된 표현식은 `ReturnData` 파라미터를 `true`로 설정합니다. 이는 궁극적으로 단일 시계열을 생성합니다. 다른 모든 지표의 경우, `ReturnData` 값은 `false`입니다.
이 예에서 지정된 표현식은 실제 값과 예측된 값을 입력으로 사용하여 새 지표(MAPE)를 반환합니다. `m1`은 실제 로드 값을 포함하는 CloudWatch 지표입니다(CPU 사용률이 `my-predictive-scaling-policy`라는 정책에 대해 원래 지정된 로드 지표라고 가정). `m2`는 예측된 로드 값을 포함하는 CloudWatch 지표입니다. MAPE 지표의 수식 구문은 다음과 같습니다.
*(abs ((실제 - 예측)/(실제)))의 평균*
### 정확도 지표 시각화 및 경보 설정
정확도 지표 데이터를 시각화하려면 CloudWatch 콘솔에서 **지표(Metrics)** 탭을 선택합니다. 여기에서 데이터를 그래프로 표시할 수 있습니다. 자세한 설명은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*에서 [CloudWatch 그래프에 수학 표현식 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#adding-metrics-expression-console)를 참조하세요.
**지표(Metrics)** 섹션에서 모니터링하는 지표에 대해 경보를 설정할 수도 있습니다. **그래프로 표시된 지표(Graphed metrics)** 탭에서 **작업(Actions)** 열 아래에 있는 **경보 생성(Create alarm)** 아이콘을 선택합니다. 이 **경보 생성(Create alarm)** 아이콘은 작은 종 모양으로 표시됩니다. 자세한 내용과 알림 옵션은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*의 [지표 수학 표현식에 근거하여 CloudWatch 경보 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create-alarm-on-metric-math-expression.html) 및 [경보 변경 시 사용자에게 알림](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Notify_Users_Alarm_Changes.html)을 참조하세요.
또는 [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html) 및 [PutMetricAlarm](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html)을 사용하여 지표 수식으로 계산을 수행하고 그 출력에 따라 경보를 생성할 수 있습니다.