As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Monitore métricas de escalabilidade preditiva com CloudWatch
<a name="monitor-predictive-scaling-cloudwatch"></a>

Dependendo de suas necessidades, talvez você prefira acessar dados de monitoramento para escalabilidade preditiva da Amazon CloudWatch em vez do console Amazon EC2 Auto Scaling. Após criar uma política de escalabilidade preditiva, a política coletará dados que são usados para prever sua carga e capacidade futuras. Depois que esses dados são coletados, eles são armazenados automaticamente em CloudWatch intervalos regulares. Em seguida, você pode usar CloudWatch para visualizar o desempenho da política ao longo do tempo. Você também pode criar CloudWatch alarmes para notificá-lo quando os indicadores de desempenho mudarem além dos limites definidos em CloudWatch.

**Topics**
+ [Visualizar dados históricos de previsão](#visualize-historical-forecast-data)
+ [Criar métricas de precisão usando matemática métrica](#create-accuracy-metrics)

## Visualizar dados históricos de previsão
<a name="visualize-historical-forecast-data"></a>

Você pode visualizar os dados de previsão de carga e capacidade para uma política de escalabilidade preditiva em. CloudWatch Isso pode ser útil ao visualizar previsões em relação a outras CloudWatch métricas em um único gráfico. O recurso também pode ajudar ao visualizar um intervalo mais amplo de tempo para que você possa ver tendências ao longo do tempo. É possível acessar até 15 meses de métricas históricas a fim de obter uma melhor visão do desempenho da política.

Para obter mais informações, consulte [Métricas e dimensões de escalabilidade preditiva](ec2-auto-scaling-metrics.md#predictive-scaling-metrics).

**Para visualizar dados históricos de previsão usando o CloudWatch console**

1. Abra o CloudWatch console em [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).

1. No painel de navegação, escolha **Metrics** (Métricas) e, em seguida, **All metrics** (Todas as métricas).

1. Selecione o namespace da métrica **Auto Scaling** (Escalabilidade automática).

1. Escolha uma das seguintes opções para visualizar a previsão de carga ou as métricas de previsão de capacidade: 
   + **Previsões de carga de escalabilidade preditiva**
   + **Previsões de capacidade de escalabilidade preditiva**

1. No campo de pesquisa, insira o nome da política de escalabilidade preditiva ou o nome do grupo do Auto Scaling e pressione a tecla Enter para filtrar os resultados. 

1. Para criar um gráfico de uma métrica, marque a caixa de seleção ao lado da métrica. Para alterar o nome do gráfico, escolha o ícone de lápis. Para alterar o período, selecione um dos valores predefinidos ou escolha **custom (personalizado)**. Para obter mais informações, consulte [Representação gráfica de uma métrica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/graph_a_metric.html) no *Guia do CloudWatch usuário da Amazon*.

1. Para alterar a estatística, escolha a guia **Métricas em gráfico**. Escolha o cabeçalho de coluna ou um valor individual e, em seguida, escolha uma estatística diferente. Embora você possa escolher qualquer estatística para cada métrica, nem todas as estatísticas são úteis para **PredictiveScalingLoadForecast**as **PredictiveScalingCapacityForecast**métricas. Por exemplo, as estatísticas **Média**, **Mínimo** e **Máximo** são úteis, mas a estatística **Soma** não.

1. Para adicionar outra métrica ao gráfico, em **Browse** (Procurar), escolha **All** (Todas), encontre a métrica específica e marque a caixa de seleção ao lado dela. Adicione até 10 métricas.

   Por exemplo, para adicionar os valores efetivos de utilização de CPU ao gráfico, escolha o namespace **EC2** e, em seguida, escolha **By Auto Scaling Group** (Por grupo do Auto Scaling). Em seguida, marque a caixa de seleção da **CPUUtilization**métrica e do grupo específico do Auto Scaling. 

1. (Opcional) Para adicionar o gráfico a um CloudWatch painel, escolha **Ações**, **Adicionar ao painel**.

## Criar métricas de precisão usando matemática métrica
<a name="create-accuracy-metrics"></a>

Com a matemática métrica, você pode consultar várias CloudWatch métricas e usar expressões matemáticas para criar novas séries temporais com base nessas métricas. Você pode visualizar as séries temporais resultantes no CloudWatch console e adicioná-las aos painéis. Para obter mais informações sobre matemática métrica, consulte [Usando matemática métrica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) no *Guia CloudWatch do usuário da Amazon*.

Usando matemática métrica, você pode representar graficamente de diferentes maneiras os dados que o Amazon EC2 Auto Scaling gera sobre escalabilidade preditiva. Isso ajuda a monitorar o desempenho da política ao longo do tempo e a entender se é possível melhorar sua combinação de métricas.

Por exemplo, você pode usar uma expressão de matemática métrica para monitorar o [mean absolute percentage error](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error) (MAPE – Erro percentual absoluto médio). A métrica MAPE ajuda a monitorar a diferença entre os valores previstos e os valores efetivos observados durante uma determinada janela de previsão. Mudanças no valor de MAPE podem indicar se o desempenho da política está se degradando ao longo do tempo conforme a natureza da sua aplicação muda. Um aumento no MAPE sinaliza uma lacuna maior entre os valores previstos e os valores efetivos. 

**Exemplo: expressão de matemática métrica**

Para começar a usar esse tipo de gráfico, você pode criar uma expressão de matemática métrica como a mostrada no exemplo a seguir.

```
{
  "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
    }
  ]
}
```

Em vez de uma só métrica, há uma matriz de estruturas de consulta de dados métricos para `MetricDataQueries`. Cada item em `MetricDataQueries` obtém uma métrica ou executa uma expressão matemática. O primeiro item, `e1`, é a expressão matemática. A expressão designada define o parâmetro `ReturnData` como `true`, resultando na produção de uma única série temporal. Para todas as outras métricas, o valor `ReturnData` é `false`. 

No exemplo, a expressão designada usa os valores reais e previstos como entrada e retorna a nova métrica (MAPE). `m1`é a CloudWatch métrica que contém os valores reais de carga (supondo que a utilização da CPU seja a métrica de carga originalmente especificada para a política nomeada`my-predictive-scaling-policy`). `m2`é a CloudWatch métrica que contém os valores de carga previstos. A sintaxe matemática para a métrica MAPE é a seguinte:

*média de (abs ((efetivo - previsto)/(efetivo)))*

### Visualizar suas métricas de precisão e definir alarmes
<a name="visualize-accuracy-metrics-set-alarms"></a>

Para visualizar os dados métricos de precisão, selecione a guia **Métricas** no CloudWatch console. Nele, é possível representar graficamente os dados. Para obter mais informações, consulte [Adicionar uma expressão matemática a um CloudWatch gráfico](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#adding-metrics-expression-console) no *Guia do CloudWatch usuário da Amazon*.

Na seção **Metrics** (Métricas), você também pode criar um alarme com base em uma métrica que esteja monitorando. Enquanto estiver na guia **Graphed metrics** (Métricas representadas em gráficos), selecione o ícone **Create alarm** (Criar alarme) na coluna **Actions** (Ações). O ícone **Create alarm** (Criar alarme) é representado como um pequeno sino. Para obter mais informações e opções de notificação, consulte [Criação de um CloudWatch alarme com base em uma expressão matemática métrica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create-alarm-on-metric-math-expression.html) e [Notificação de usuários sobre alterações de alarme](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Notify_Users_Alarm_Changes.html) no *Guia do CloudWatch usuário da Amazon*.

Como alternativa, você pode usar [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html)e [PutMetricAlarm](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html)realizar cálculos usando matemática métrica e criar alarmes com base na saída.