翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # カスタムメトリクス用の JSON の構築 次のセクションでは、CloudWatch for Amazon EC2 Auto Scaling からデータをクエリするように予測スケーリングを設定する方法の例を示します。このオプションの設定には 2 つの異なる手法あり、予測スケーリングポリシーの JSON を構築するために使用する形式は、選択される手法の影響を受けます。メトリクス計算を使用する場合は、実行されるメトリクス計算に基づいて JSON の形式がさらに多様化します。 1. が提供する他の CloudWatch メトリクス AWS または CloudWatch に発行するメトリクスから直接データを取得するポリシーを作成するには、「」を参照してください[カスタムロードメトリクスとスケーリングメトリクスを使用する予測スケーリングポリシーの例 (AWS CLI)](#custom-metrics-ex1)。 1. 複数の CloudWatch メトリクスをクエリし、数式を使用してこれらのメトリクスに基づく新しい時系列を作成できるポリシーを作成するには、「[Metric Math 式を使用する](using-math-expression-examples.md)」を参照してください。 ## カスタムロードメトリクスとスケーリングメトリクスを使用する予測スケーリングポリシーの例 (AWS CLI) でカスタムロードおよびスケーリングメトリクスを使用して予測スケーリングポリシーを作成するには AWS CLI、 の引数を という名前の `--predictive-scaling-configuration` JSON ファイルに保存します`config.json`。 カスタムメトリクスの追加は、以下の例にある置き換え可能な値を独自のメトリクスとターゲット使用率に置き換えることによって開始します。 ``` { "MetricSpecifications": [ { "TargetValue": 50, "CustomizedScalingMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Id": "scaling_metric", "MetricStat": { "Metric": { "MetricName": "MyUtilizationMetric", "Namespace": "MyNameSpace", "Dimensions": [ { "Name": "MyOptionalMetricDimensionName", "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue" } ] }, "Stat": "Average" } } ] }, "CustomizedLoadMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Id": "load_metric", "MetricStat": { "Metric": { "MetricName": "MyLoadMetric", "Namespace": "MyNameSpace", "Dimensions": [ { "Name": "MyOptionalMetricDimensionName", "Value": "MyOptionalMetricDimensionValue" } ] }, "Stat": "Sum" } } ] } } ] } ``` 詳細については、「*Amazon EC2 Auto Scaling API Reference*」の「[MetricDataQuery](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/APIReference/API_MetricDataQuery.html)」を参照してください。 **注記** 以下は、CloudWatch メトリクスのメトリクス名、名前空間、ディメンション、および統計を見つけるために役立つ追加のリソースです。 AWS サービスの利用可能なメトリクスの詳細については、「Amazon [AWS CloudWatch ユーザーガイド」の「CloudWatch メトリクスを発行するサービス](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/aws-services-cloudwatch-metrics.html)」を参照してください。 *Amazon CloudWatch * を使用して CloudWatch メトリクスの正確なメトリクス名、名前空間、ディメンション (該当する場合) を取得するには AWS CLI、[「list-metrics](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html)」を参照してください。 このポリシーを作成するには、以下の例にあるように、JSON ファイルを入力として使用して [put-scaling-policy](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/put-scaling-policy.html) コマンドを実行します。 ``` aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-predictive-scaling-policy \ --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \ --predictive-scaling-configuration file://config.json ``` 成功した場合、このコマンドはポリシーの Amazon リソースネーム (ARN) を返します。 ``` { "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-predictive-scaling-policy", "Alarms": [] } ``` # Metric Math 式を使用する 以下のセクションには、ポリシーでメトリクス計算を使用する方法を説明する予測スケーリングポリシーの情報と例が記載されています。 **Topics** + [ ## Metric Math について ](#custom-metrics-metric-math) + [ ## メトリクス数式を使用してメトリクスを組み合わせた Amazon EC2 Auto Scaling の予測スケーリングポリシーの例 (AWS CLI) ](#custom-metrics-ex2) + [ ## ブルー/グリーンデプロイシナリオで使用する予測スケーリングのポリシーの例 (AWS CLI) ](#custom-metrics-ex3) ## Metric Math について 既存のメトリクスデータの集計だけを行いたい場合は、CloudWatch Metric Math により、別のメトリクスを CloudWatch に発行する手間とコストを節約できます。 AWS が提供する任意のメトリクスを使用できます。また、アプリケーションの一部として定義したメトリクスを使用することもできます。 詳細については、「*Amazon CloudWatch ユーザーガイド*」の「[Amazon CloudWatch メトリクス数学の使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)」を参照してください。 予測スケーリングポリシーで Metric Math の数式を使用する場合は、次の点を考慮してください。 + Metric Math 演算では、メトリクスのメトリクス名、名前空間、ディメンションのキーと値のペアの一意の組み合わせのデータポイントを使用します。 + 任意の算術演算子 (\$1 - \$1 / ^)、統計関数 (AVG や SUM など)、または CloudWatch がサポートするその他の関数を使用できます。 + 数式の関係式では、メトリクスと他の数式の結果の両方を使用できます。 + Metric Math の数式は、さまざまな集計で構成できます。ただし、最終的な集計結果として、`Average` をスケーリングメトリクスに使用し、`Sum` を負荷メトリクスに使用するのがベストプラクティスです。 + メトリクスの指定で使用される数式はすべて、最終的に単一の時系列を返す必要があります。 Metric Math を使用するには、次の操作を実行します。 + 1 つまたは複数の CloudWatch メトリクスを選択します。次に、数式を作成します。詳細については、「*Amazon CloudWatch ユーザーガイド*」の「[Amazon CloudWatch メトリクス数学の使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)」を参照してください。 + CloudWatch コンソールまたは CloudWatch [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html) API を使用して、Metric Math の数式が有効であることを確認します。 ## メトリクス数式を使用してメトリクスを組み合わせた Amazon EC2 Auto Scaling の予測スケーリングポリシーの例 (AWS CLI) 場合によっては、メトリクスを直接指定するのではなく、まず何らかの方法でそのデータを処理する必要がある場合があります。例えば、Amazon SQS キューから作業を取り出すアプリケーションがあり、キュー内の項目数を予測スケーリングの基準として使用したいとします。キューにあるメッセージの数だけでは、必要なインスタンスの数は定義されません。インスタンスごとのバックログを計算するために使用できるメトリクスを作成するには、さらに多くの作業が必要です。 このシナリオの予測スケーリングポリシー例を次に示します。Amazon SQS `ApproximateNumberOfMessagesVisible` メトリクス (キューから取得可能なメッセージの数) に基づくスケーリングメトリクスおよび負荷メトリクスを指定します。Amazon EC2 Auto Scaling `GroupInServiceInstances` メトリクスと、スケーリングメトリクスのインスタンスごとのバックログを計算するための数式も使用します。 ``` aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-sqs-custom-metrics-policy \ --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \ --predictive-scaling-configuration file://config.json { "MetricSpecifications": [ { "TargetValue": 100, "CustomizedScalingMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Label": "Get the queue size (the number of messages waiting to be processed)", "Id": "queue_size", "MetricStat": { "Metric": { "MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible", "Namespace": "AWS/SQS", "Dimensions": [ { "Name": "QueueName", "Value": "my-queue" } ] }, "Stat": "Sum" }, "ReturnData": false }, { "Label": "Get the group size (the number of running instances)", "Id": "running_capacity", "MetricStat": { "Metric": { "MetricName": "GroupInServiceInstances", "Namespace": "AWS/AutoScaling", "Dimensions": [ { "Name": "AutoScalingGroupName", "Value": "my-asg" } ] }, "Stat": "Sum" }, "ReturnData": false }, { "Label": "Calculate the backlog per instance", "Id": "scaling_metric", "Expression": "queue_size / running_capacity", "ReturnData": true } ] }, "CustomizedLoadMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Id": "load_metric", "MetricStat": { "Metric": { "MetricName": "ApproximateNumberOfMessagesVisible", "Namespace": "AWS/SQS", "Dimensions": [ { "Name": "QueueName", "Value": "my-queue" } ], }, "Stat": "Sum" }, "ReturnData": true } ] } } ] } ``` この例では、ポリシーの ARN が返されます。 ``` { "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-sqs-custom-metrics-policy", "Alarms": [] } ``` ## ブルー/グリーンデプロイシナリオで使用する予測スケーリングのポリシーの例 (AWS CLI) 検索式には、複数の Auto Scaling グループからメトリクスをクエリし、それらに対して数式を実行できる高度なオプションが用意されています。これは、Blue/Green デプロイで特に有用です。 **注記** *Blue/Green デプロイ* とは、同一の Auto Scaling グループを 2 つ別々に作成するデプロイ方法です。本番トラフィックを受信するグループは 1 つだけです。ユーザートラフィックは、最初は以前の (「青」の) Auto Scaling グループに送信され、新しいグループ (「緑」) はアプリケーションまたはサービスの新しいバージョンのテストと評価に使用されます。新しいデプロイがテストされ、合格すると、ユーザートラフィックは緑の Auto Scaling グループに送信されるようになります。デプロイが成功したら、青のグループを削除できます。 Blue/Green デプロイの一部として新しい Auto Scaling グループが作成されると、メトリクスの指定を変更する必要なく、各グループのメトリクス履歴を自動的に予測スケーリングポリシーに含めることができます。詳細については、 AWS コンピューティングブログの[「ブルー/グリーンデプロイでの EC2 Auto Scaling 予測スケーリングポリシーの使用](https://aws.amazon.com/blogs/compute/retaining-metrics-across-blue-green-deployment-for-predictive-scaling/)」を参照してください。 次のポリシー例で、これをどのように実行できるかを示します。この例では、ポリシーで、Amazon EC2 が出力する `CPUUtilization` メトリクスを使用します。Amazon EC2 Auto Scaling `GroupInServiceInstances` メトリクスとインスタンスごとのスケーリングメトリクスの値を計算するための数式を使用します。また、キャパシティーメトリック仕様を指定して、`GroupInServiceInstances` メトリクスを取得します。 検索式は、指定した検索条件に基づいて、複数の Auto Scaling グループ内のインスタンスの `CPUUtilization` を検索します。後で同じ検索条件に一致する新しい Auto Scaling グループを作成すると、新しい Auto Scaling グループのインスタンスの `CPUUtilization` が、自動的に含まれます。 ``` aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-blue-green-predictive-scaling-policy \ --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type PredictiveScaling \ --predictive-scaling-configuration file://config.json { "MetricSpecifications": [ { "TargetValue": 25, "CustomizedScalingMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Id": "load_sum", "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/EC2,AutoScalingGroupName} MetricName=\"CPUUtilization\" ASG-myapp', 'Sum', 300))", "ReturnData": false }, { "Id": "capacity_sum", "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/AutoScaling,AutoScalingGroupName} MetricName=\"GroupInServiceInstances\" ASG-myapp', 'Average', 300))", "ReturnData": false }, { "Id": "weighted_average", "Expression": "load_sum / capacity_sum", "ReturnData": true } ] }, "CustomizedLoadMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Id": "load_sum", "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/EC2,AutoScalingGroupName} MetricName=\"CPUUtilization\" ASG-myapp', 'Sum', 3600))" } ] }, "CustomizedCapacityMetricSpecification": { "MetricDataQueries": [ { "Id": "capacity_sum", "Expression": "SUM(SEARCH('{AWS/AutoScaling,AutoScalingGroupName} MetricName=\"GroupInServiceInstances\" ASG-myapp', 'Average', 300))" } ] } } ] } ``` この例では、ポリシーの ARN が返されます。 ``` { "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-blue-green-predictive-scaling-policy", "Alarms": [] } ```