本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# Amazon Comprehend 和 Application Auto Scaling
<a name="services-that-can-integrate-comprehend"></a>

您可以使用目標追蹤擴展政策和排程擴展，擴展 Amazon Comprehend 文件分類和實體辨識器端點。

使用下列資訊協助您將 Amazon Comprehend 與 Application Auto Scaling 整合。

## 為 Amazon Comprehend 建立的服務連結角色
<a name="integrate-service-linked-role-comprehend"></a>

將 Amazon Comprehend 資源註冊為 Application Auto Scaling 可擴展的目標 AWS 帳戶 時，系統會自動在 中建立下列服務連結角色。此角色可讓 Application Auto Scaling 在您的帳戶內執行支援的操作。如需詳細資訊，請參閱[Application Auto Scaling 的服務連結角色](application-auto-scaling-service-linked-roles.md)。
+ `AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_ComprehendEndpoint `

## 服務連結角色所使用的服務委託人
<a name="integrate-service-principal-comprehend"></a>

上一節中的服務連結角色，只能由依據角色定義的信任關係所授權的服務委託人來擔任。Application Auto Scaling 使用的服務連結角色會將存取權授予下列服務委託人：
+ `comprehend.application-autoscaling.amazonaws.com`

## 向 Application Auto Scaling 將 Amazon Comprehend 資源註冊為可擴展的目標
<a name="integrate-register-comprehend"></a>

Application Auto Scaling 需要先有可擴展的目標，您才能為 Amazon Comprehend 文件分類或實體辨識器端點建立擴展政策或排定的動作。可擴展的目標是 Application Auto Scaling 可水平擴展和縮減的資源。可擴展的目標是由資源 ID、可擴展的維度和命名空間的組合來唯一識別。

若要使用 CLI 或其中一個 AWS SDKs AWS 設定自動擴展，您可以使用下列選項：
+ AWS CLI: 

  為文件分類端點呼叫 [register-scalable-target](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/register-scalable-target.html) 命令。以下範例會使用文件分類器端點的 ARN，註冊端點的模型所需使用的推論單位數，容量下限為 1 個推論單位，容量上限為 3 個推論單位。

  ```
  aws application-autoscaling register-scalable-target \
    --service-namespace comprehend \
    --scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
    --resource-id arn:aws:comprehend:{{us-west-2}}:{{123456789012}}:document-classifier-endpoint/{{EXAMPLE}} \
    --min-capacity {{1}} \
    --max-capacity {{3}}
  ```

  如果成功，此命令會傳回可擴展目標的 ARN。

  ```
  {
      "ScalableTargetARN": "arn:aws:application-autoscaling:{{region}}:{{account-id}}:scalable-target/1234abcd56ab78cd901ef1234567890ab123"
  }
  ```

  呼叫實體辨識器端點的 [register-scalable-target](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/application-autoscaling/register-scalable-target.html) 命令。以下範例會使用端點的 ARN，註冊實體辨識器的模型所需使用的推論單位數，容量下限為 1 個推論單位，容量上限為 3 個推論單位。

  ```
  aws application-autoscaling register-scalable-target \
    --service-namespace comprehend \
    --scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
    --resource-id arn:aws:comprehend:{{us-west-2}}:{{123456789012}}:entity-recognizer-endpoint/{{EXAMPLE}} \
    --min-capacity {{1}} \
    --max-capacity {{3}}
  ```

  如果成功，此命令會傳回可擴展目標的 ARN。

  ```
  {
      "ScalableTargetARN": "arn:aws:application-autoscaling:{{region}}:{{account-id}}:scalable-target/1234abcd56ab78cd901ef1234567890ab123"
  }
  ```
+ AWS 開發套件：

  呼叫 [RegisterScalableTarget](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/APIReference/API_RegisterScalableTarget.html) 操作，並提供 `ResourceId`、`ScalableDimension`、`ServiceNamespace`、`MinCapacity` 及 `MaxCapacity` 作為參數。

## 相關資源
<a name="comprehend-related-resources"></a>

如需詳細資訊，請參閱《*Amazon Comprehend 開發人員指南*》中的[使用端點自動擴展](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/comprehend-autoscaling.html)。