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# 지표 수학 표현식 사용
다음 섹션에서는 정책에서 지표 수학을 사용하는 방법을 보여 주는 예측 조정 정책의 정보와 예를 제공합니다.
**Topics**
+ [
## 지표 수학 이해
](#custom-metrics-metric-math)
+ [
## 지표 수학을 사용하여 지표를 결합하는 Amazon EC2 Auto Scaling에 대한 예측 조정 정책 예제(AWS CLI)
](#custom-metrics-ex2)
+ [
## 블루/그린 배치 시나리오에서 사용할 예측 조정 정책의 예(AWS CLI)
](#custom-metrics-ex3)
## 지표 수학 이해
기존 지표 데이터를 집계하기만 하면 CloudWatch 지표 수학을 통해 CloudWatch에 다른 지표를 게시하는 데 드는 노력과 비용을 절약할 수 있습니다. 에서 AWS 제공하는 모든 지표를 사용할 수 있으며 애플리케이션의 일부로 정의한 지표를 사용할 수도 있습니다.
자세한 설명은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*의 [지표 수학 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)을 참조하세요.
예측적 조정 정책에서 지표 수학 표현식을 사용하기로 선택한 경우, 다음 사항을 고려하세요.
+ 지표 수학 연산은 고유한 조합의 지표 이름, 네임스페이스 및 지표의 차원 키/값 페어의 데이터 요소를 사용합니다.
+ 산술 연산자(\$1 - \$1 / ^), 통계 함수(예: AVG 또는 SUM) 또는 CloudWatch에서 지원하는 기타 함수를 사용할 수 있습니다.
+ 수학 표현식의 공식에서 지표 및 다른 수학 표현식의 결과를 모두 사용할 수 있습니다.
+ 지표 수학 표현식은 다양한 집계로 구성될 수 있습니다. 그러나 최종 집계 결과에서 조정 지표에는 `Average`를 사용하고 로드 지표에는 `Sum`을 사용하는 것이 가장 좋습니다.
+ 지표 사양에 사용된 표현식은 결국 단일 시계열을 반환해야 합니다.
지표 수학을 사용하려면 다음을 수행합니다.
+ 하나 이상의 CloudWatch 지표를 선택합니다. 그런 다음 표현식을 생성합니다. 자세한 설명은 *Amazon CloudWatch 사용자 가이드*의 [지표 수학 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)을 참조하세요.
+ CloudWatch 콘솔 또는 CloudWatch [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html) API를 사용하여 지표 수학 표현식이 유효한지 확인합니다.
## 지표 수학을 사용하여 지표를 결합하는 Amazon EC2 Auto Scaling에 대한 예측 조정 정책 예제(AWS CLI)
지표를 직접 지정하는 대신 어떤 방식으로든 해당 데이터를 먼저 처리해야 하는 경우가 있습니다. 예컨대, Amazon SQS 대기열에서 작업을 가져오는 애플리케이션이 있고 대기열의 항목 수를 예측적 조정의 기준으로 사용할 수 있습니다. 대기열의 메시지 수가 필요한 인스턴스 수를 단독으로 정의하지 않습니다. 따라서 인스턴스당 백로그를 계산하는 데 사용할 수 있는 지표를 생성하려면 더 많은 작업이 필요합니다.
다음은 이 시나리오에 대한 예측적 조정 정책의 예입니다. 대기열에서 검색할 수 있는 메시지 수인 Amazon SQS `ApproximateNumberOfMessagesVisible` 지표를 기준으로 하는 조정 및 로드 지표를 지정합니다. 또한 Amazon EC2 Auto Scaling `GroupInServiceInstances` 지표와 수학 표현식을 사용하여 조정 지표에 대한 인스턴스당 백로그를 계산합니다.
```
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
}
]
}
}
]
}
```
이 예에서는 정책의 ARN을 반환합니다.
```
{
"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-sqs-custom-metrics-policy",
"Alarms": []
}
```
## 블루/그린 배치 시나리오에서 사용할 예측 조정 정책의 예(AWS CLI)
검색 표현식은 여러 Auto Scaling 그룹에서 지표를 쿼리하고 이에 대해 수학 표현식을 수행할 수 있는 고급 옵션을 제공합니다. 이는 특히 블루/그린 배치에 유용합니다.
**참고**
*블루/그린 배치*는 두 개의 별개이지만 동일한 Auto Scaling 그룹을 생성하는 배치 방법입니다. 그룹 중 하나만 프로덕션 트래픽을 수신합니다. 사용자 트래픽은 초기에 이전("블루") Auto Scaling 그룹으로 전달되는 반면 새 그룹("그린")은 새 버전의 애플리케이션 또는 서비스를 테스트하고 평가하는 데 사용됩니다. 새 배치가 테스트되고 수락되면 사용자 트래픽이 그린 Auto Scaling 그룹으로 이동됩니다. 그런 다음 배치가 성공한 후 블루 그룹을 삭제할 수 있습니다.
새로운 Auto Scaling 그룹이 블루/그린 배치의 일부로 생성되면 해당 지표 사양을 변경하지 않고도 각 그룹의 지표 기록이 예측적 조정 정책에 자동으로 포함될 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS 컴퓨팅 블로그의 [블루/그린 배포에서 EC2 Auto Scaling 예측 조정 정책 사용을 참조하세요](https://aws.amazon.com/blogs/compute/retaining-metrics-across-blue-green-deployment-for-predictive-scaling/).
다음 예 정책은 이를 수행하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서 정책은 Amazon EC2에서 내보낸 `CPUUtilization` 지표를 사용합니다. Amazon EC2 Auto Scaling `GroupInServiceInstances` 지표와 수학 표현식을 사용하여 인스턴스당 조정 지표 값을 계산합니다. 또한 `GroupInServiceInstances` 지표를 가져오기 위한 용량 지표 사양을 지정합니다.
검색 표현식은 지정된 검색 기준에 따라 여러 Auto Scaling 그룹에서 인스턴스의 `CPUUtilization`을 찾습니다. 나중에 동일한 검색 기준과 일치하는 새 Auto Scaling 그룹을 생성하면 새 Auto Scaling 그룹에 있는 인스턴스의 `CPUUtilization`이 자동으로 포함됩니다.
```
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))"
}
]
}
}
]
}
```
이 예에서는 정책의 ARN을 반환합니다.
```
{
"PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:account-id:scalingPolicy:2f4f5048-d8a8-4d14-b13a-d1905620f345:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/my-blue-green-predictive-scaling-policy",
"Alarms": []
}
```