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# 為 Amazon ECS 服務自動擴展建立預測性擴展政策
建立預測性擴展政策，以便 Amazon ECS 根據歷史資料增加或減少服務執行的任務數量。
**注意**
新服務需要提供至少 24 小時的資料，才能產生預測結果。
## 主控台
1. 除了建立與更新服務所需的標準 IAM 許可外，您還需要其他許可。如需詳細資訊，請參閱[Amazon ECS 服務自動擴展所需的 IAM 許可](auto-scaling-IAM.md)。
1. 決定用於政策的指標。下列指標可供使用：
+ **ECSServiceAverageCPUUtilization** – 服務應使用的平均 CPU 使用率。
+ **ECSServiceAverageMemoryUtilization** – 服務應使用的平均記憶體使用率。
+ **ALBRequestCountPerTarget** – 任務理想情況下，任務每分鐘應接收的平均請求數。
您也可以使用自訂指標。需要定義下列值：
+ 負載 – 可準確代表應用程式完整負載，且是應用程式最重要擴展方面的指標。
+ 擴展指標 – 最能預測多少使用率最適合應用程式的指標。
1. 開啟主控台，網址為 [https://console.aws.amazon.com/ecs/v2](https://console.aws.amazon.com/ecs/v2)。
1. 在**叢集**頁面上，選擇叢集。
1. 在「叢集詳細資訊」頁面上的**服務**區段中，選擇所需服務。
服務資訊頁面隨即顯示。
1. 選擇**服務自動擴展**，然後選擇**設定任務數量**。
1. 在 **Amazon ECS 服務任務計數**下，選擇**使用自動擴展**。
**任務計數**區段隨即顯示。
1. 在**任務數量下限**欄位中，輸入供服務自動擴展功能使用的任務數量下限。所需的計數不會低於此計數。
1. 在**上限**欄位中，輸入供服務自動擴展功能使用的任務數量上限。所需的計數不會高於此計數。
1. 選擇**儲存**。
政策頁面隨即顯示。
1. 選擇**建立擴展政策**。
**建立政策**頁面隨即顯示。
1. 在**擴展政策類型**欄位中選擇**預測性擴展**。
1. 針對 **Policy name** (政策名稱)，輸入政策的名稱。
1. 在**指標對**欄位中，從選項清單中選擇指標。
如果選擇了 **Application Load Balancer request count per target** (每個目標的 Application Load Balancer 請求計數)，則在 **Target group** (目標群組) 中選擇目標群組。只有將 Application Load Balancer 目標群組連接至服務後，才支援**每個目標的 Application Load Balancer 請求計數**。
如果選擇了**自訂指標對**，則從**負載指標**與**擴展指標**清單中選擇個別指標。
1. 在**目標使用率**欄位中，輸入 Amazon ECS 應維護之任務的百分比目標值。服務自動擴展功能會橫向擴充容量，直到平均使用率達到目標使用率，或達到所指定的任務數量上限。
1. 選擇**建立擴展政策**。
## AWS CLI
使用 AWS CLI 設定 Amazon ECS 服務的預測擴展政策，如下所示。將每個*使用者輸入預留位置*替換為自己的資訊。
如需有關可指定之 CloudWatch 指標的詳細資訊，請參閱 *Amazon EC2 Auto Scaling API Reference* 中的 [PredictiveScalingMetricSpecification](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/APIReference/API_PredictiveScalingMetricSpecification.html)。
### 範例 1：具有預先定義記憶體的預測性擴展政策。
以下是具有預先定義記憶體組態的政策範例。
```
cat policy.json
{
"MetricSpecifications": [
{
"TargetValue": 40,
"PredefinedMetricPairSpecification": {
"PredefinedMetricType": "ECSServiceMemoryUtilization"
}
}
],
"SchedulingBufferTime": 3600,
"MaxCapacityBreachBehavior": "HonorMaxCapacity",
"Mode": "ForecastOnly"
}
```
下列範例示範了透過執行帶有指定組態檔案的 [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/put-scaling-policy.html) 命令來建立政策。
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
--service-namespace ecs \
--region us-east-1 \
--policy-name predictive-scaling-policy-example \
--resource-id service/MyCluster/test \
--policy-type PredictiveScaling \
--scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
--predictive-scaling-policy-configuration file://policy.json
```
如果成功，此命令會傳回政策的 ARN。
```
{
"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-east-1:012345678912:scalingPolicy:d1d72dfe-5fd3-464f-83cf-824f16cb88b7:resource/ecs/service/MyCluster/test:policyName/predictive-scaling-policy-example",
"Alarms": []
}
```
### 範例 2：具有預先定義 CPU 的預測性擴展政策。
以下是具有預先定義 CPU 組態的政策範例。
```
cat policy.json
{
"MetricSpecifications": [
{
"TargetValue": 0.00000004,
"PredefinedMetricPairSpecification": {
"PredefinedMetricType": "ECSServiceCPUUtilization"
}
}
],
"SchedulingBufferTime": 3600,
"MaxCapacityBreachBehavior": "HonorMaxCapacity",
"Mode": "ForecastOnly"
}
```
下列範例示範了透過執行帶有指定組態檔案的 [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/put-scaling-policy.html) 命令來建立政策。
```
aws aas put-scaling-policy \
--service-namespace ecs \
--region us-east-1 \
--policy-name predictive-scaling-policy-example \
--resource-id service/MyCluster/test \
--policy-type PredictiveScaling \
--scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
--predictive-scaling-policy-configuration file://policy.json
```
如果成功，此命令會傳回政策的 ARN。
```
{
"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-east-1:012345678912:scalingPolicy:d1d72dfe-5fd3-464f-83cf-824f16cb88b7:resource/ecs/service/MyCluster/test:policyName/predictive-scaling-policy-example",
"Alarms": []
}
```