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# 예약된 크기 조정
<a name="ScheduledScaling"></a>

예약된 조정을 사용하여 지정된 일정의 용량에 맞게 엔드포인트 프로비저닝을 조정할 수 있습니다. 예약된 조정은 특정 시간의 사용량 급증을 수용할 수 있도록 추론 단위 수를 자동으로 조정합니다. 문서 분류 엔드포인트 및 개체 인식기 엔드포인트에 예약된 조정을 사용할 수 있습니다. 예약된 조정에 대한 자세한 내용을 알아보려면 [애플리케이션 Auto Scaling의 예약된 조정](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-scheduled-scaling.html)을 참조하세요.

**참고**  
다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\$1) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

## 예약된 조정 설정
<a name="setup-scheduled-scaling"></a>

엔드포인트에 대해 예약된 조정을 설정하려면 AWS CLI 명령을 사용하여 확장 가능 대상을 등록한 다음 예약된 작업을 생성합니다. 확장 가능 대상은 추론 단위를 엔드포인트 프로비저닝을 조정하는 데 사용되는 리소스로 정의하고, 예정된 작업은 특정 시간의 프로비저닝된 용량의 Auto Scaling을 제어합니다.

**예약된 조정을 설정하려면**

1. 확장 가능 대상을 등록합니다. 다음 예에서는 확장 가능 대상을 등록하여 최소 용량은 추론 단위 1개, 최대 용량은 추론 단위 2개로 엔드포인트 프로비저닝을 조정합니다.

   문서 분류 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling register-scalable-target \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
       --min-capacity 1 \
       --max-capacity 2
   ```

   개체 인식기 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling register-scalable-target \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
       --min-capacity 1 \
       --max-capacity 2
   ```

1. 예약된 작업을 생성합니다. 다음 예제에서는 최소 2개의 추론 단위와 최대 5개의 추론 단위를 사용하여 매일 12:00(UTC)에 프로비저닝된 용량을 자동으로 조정하는 예정된 작업을 생성합니다. 시간순 표현식 및 예약된 조정에 대한 자세한 내용은 [예약 표현식](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/ScheduledEvents.html)을 참조하세요.

   문서 분류 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling put-scheduled-action \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
       --scheduled-action-name TestScheduledAction \
       --schedule "cron(0 12 * * ? *)" \
       --scalable-target-action MinCapacity=2,MaxCapacity=5
   ```

   개체 인식기 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling put-scheduled-action \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
       --scheduled-action-name TestScheduledAction \
       --schedule "cron(0 12 * * ? *)" \
       --scalable-target-action MinCapacity=2,MaxCapacity=5
   ```

## 예약된 조정 제거
<a name="remove-scheduled-scaling"></a>

엔드포인트에 대해 예약된 조정을 제거하려면 AWS CLI 명령을 사용하여 예약된 작업을 삭제한 다음 확장 가능 대상의 등록을 취소합니다.

**예약된 조정을 제거하려면**

1. 예약된 작업을 삭제합니다. 다음 예제는 지정된 예약된 작업을 삭제합니다.

   문서 분류 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling delete-scheduled-action \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits \
       --scheduled-action-name TestScheduledAction
   ```

   개체 인식기 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling delete-scheduled-action \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits \
       --scheduled-action-name TestScheduledAction
   ```

1. 확장 가능 목표의 등록을 취소합니다. 다음 예제는 지정된 확장 가능 대상의 등록을 취소합니다.

   문서 분류 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling deregister-scalable-target \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:document-classifier-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:document-classifier-endpoint:DesiredInferenceUnits
   ```

   개체 인식기 엔드포인트의 경우 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다.

   ```
   aws application-autoscaling deregister-scalable-target \
       --service-namespace comprehend \
       --resource-id arn:aws:comprehend:region:account-id:entity-recognizer-endpoint/name \
       --scalable-dimension comprehend:entity-recognizer-endpoint:DesiredInferenceUnits
   ```