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# 使用指標數學建立目標追蹤擴展政策
<a name="ec2-auto-scaling-target-tracking-metric-math"></a>

利用指標數學，可查詢多個 CloudWatch 指標，並使用數學表達式根據這些指標來建立新的時間序列。您可以在 CloudWatch 主控台視覺化產生的時間序列，並將其新增至儀表板。如需有關指標數學的詳細資訊，請參閱《Amazon CloudWatch 使用者指南》中的[使用指標數學](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)。

指標數學運算式有下列考量：
+ 您可以查詢任何可用的 CloudWatch 指標。每個指標都是指標名稱、命名空間以及零個或多個維度的唯一組合。
+ 您可以使用任何算術運算子 (\$1-\$1/^)、統計函數 (如 AVG 或 SUM) 或 CloudWatch 支援的其他函數。
+ 您可以在數學運算式的公式中同時使用其他數學運算式的指標和結果。
+ 在指標規範中使用的任何運算式都必須最終傳回單一的時間序列。
+ 您可以透過使用 CloudWatch 主控台或 CloudWatch [GetMetricData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_GetMetricData.html) API 驗證指標數學表達式是否有效。

## 範例：每個執行個體的 Amazon SQS 佇列待辦項目
<a name="metric-math-sqs-queue-backlog"></a>

若要計算每個執行個體的 Amazon SQS 佇列待辦項目，請獲取佇列中可擷取的大致訊息數量，然後將該數字除以 Auto Scaling 群組的執行中容量 (即處於 `InService` 狀態的執行個體數量)。如需詳細資訊，請參閱[以 Amazon SQS 為基礎的擴展政策](as-using-sqs-queue.md)。

運算式的邏輯如下所示：

 `sum of (number of messages in the queue)/(number of InService instances)`

那麼，您的 CloudWatch 指標資訊如下。


| ID | CloudWatch 指標 | 統計數字 | Period | 
| --- | --- | --- | --- | 
| m1 | ApproximateNumberOfMessagesVisible | 總和 | 1 分鐘 | 
| m2 | GroupInServiceInstances | 平均數 | 1 分鐘 | 

您的指標數學 ID 和表達式如下。


| ID | 表達式 | 
| --- | --- | 
| e1 | (m1)/(m2) | 

下圖說明此指標的架構：

![\[Amazon EC2 Auto Scaling 使用佇列架構圖表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/autoscaling/ec2/userguide/images/sqs-as-custom-metric-diagram.png)


**使用此指標數學建立目標追蹤擴展政策 (AWS CLI)**

1. 將指標數學運算式作為自訂指標規格的一部分儲存在名為 `config.json` 的 JSON 檔案中。

   使用以下範例協助您開始使用。將每個*使用者輸入預留位置*替換為自己的資訊。

   ```
   {
       "CustomizedMetricSpecification": {
           "Metrics": [
               {
                   "Label": "Get the queue size (the number of messages waiting to be processed)",
                   "Id": "m1",
                   "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 InService instances)",
                   "Id": "m2",
                   "MetricStat": {
                       "Metric": {
                           "MetricName": "GroupInServiceInstances",
                           "Namespace": "AWS/AutoScaling",
                           "Dimensions": [
                               {
                                   "Name": "AutoScalingGroupName",
                                   "Value": "my-asg"
                               }
                           ]
                       },
                       "Stat": "Average"
                   },
                   "ReturnData": false
               },
               {
                   "Label": "Calculate the backlog per instance",
                   "Id": "e1",
                   "Expression": "m1 / m2",
                   "ReturnData": true
               }
           ]
       },
       "TargetValue": 100
   }
   ```

   如需詳細資訊，請參閱*《Amazon EC2 Auto Scaling API 參考》*中的 [TargetTrackingConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/APIReference/API_TargetTrackingConfiguration.html)。
**注意**  
以下是一些其他資源，可協助您尋找 CloudWatch 指標的指標名稱、命名空間、維度和統計資料：  
如需 AWS 服務的可用指標相關資訊，請參閱《Amazon CloudWatch 使用者指南》**中的[發佈 CloudWatch 指標的AWS 服務](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/aws-services-cloudwatch-metrics.html)。
要使用 AWS CLI取得 CloudWatch 指標的確切指標名稱、命名空間和維度 (如果適用)，請參閱 [list-metrics](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html)。

1. 若要建立此政策，執行使用 JSON 檔案作為輸入 [put-scaling-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/autoscaling/put-scaling-policy.html) 命令，如以下範例所示。

   ```
   aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy \
     --auto-scaling-group-name my-asg --policy-type TargetTrackingScaling \
     --target-tracking-configuration file://config.json
   ```

   如果成功，則此命令會傳回政策的 Amazon Resource Name (ARN) 和代表您建立的兩個 CloudWatch 警示的 ARN。

   ```
   {
       "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:us-west-2:123456789012:scalingPolicy:228f02c2-c665-4bfd-aaac-8b04080bea3c:autoScalingGroupName/my-asg:policyName/sqs-backlog-target-tracking-scaling-policy",
       "Alarms": [
           {
               "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:123456789012:alarm:TargetTracking-my-asg-AlarmHigh-fc0e4183-23ac-497e-9992-691c9980c38e",
               "AlarmName": "TargetTracking-my-asg-AlarmHigh-fc0e4183-23ac-497e-9992-691c9980c38e"
           },
           {
               "AlarmARN": "arn:aws:cloudwatch:us-west-2:123456789012:alarm:TargetTracking-my-asg-AlarmLow-61a39305-ed0c-47af-bd9e-471a352ee1a2",
               "AlarmName": "TargetTracking-my-asg-AlarmLow-61a39305-ed0c-47af-bd9e-471a352ee1a2"
           }
       ]
   }
   ```
**注意**  
如果此命令擲回錯誤，請確定您已在 AWS CLI 本機將 更新為最新版本。