使用 Amazon CLI 为 Application Auto Scaling 创建步进扩展策略 - Application Auto Scaling
步骤 1：注册可扩展目标步骤 2：创建步进扩展策略步骤 3：创建调用扩展策略的警报
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

使用 Amazon CLI 为 Application Auto Scaling 创建步进扩展策略

此示例使用 Amazon CLI 命令来创建 Amazon ECS 服务的步进扩展策略。对于不同的可扩展目标，请在 --service-namespace 中指定其命名空间，在 --scalable-dimension 中指定其可扩展维度，并在 --resource-id 中指定其资源 ID。

当使用 Amazon CLI 时，请记住您的命令在为您的配置文件配置的 Amazon Web Services 区域 中运行。如果您想要在不同的区域中运行命令，可以为配置文件更改默认区域，或者与命令一起使用 --region 参数。

步骤 1：注册可扩展目标

如果您尚未注册，请注册可扩展目标。使用 register-scalable-target 命令可将目标服务中的特定资源注册为可扩展目标。以下示例使用 Application Auto Scaling 注册 Amazon ECS 服务。Application Auto Scaling 可扩展任务的数量，最少 2 个任务，最多 10 个任务。将每个用户输入占位符替换为您自己的信息。

Linux、macOS 或 Unix

aws application-autoscaling register-scalable-target --service-namespace ecs \
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
  --resource-id service/my-cluster/my-service \
  --min-capacity 2 --max-capacity 10

Windows

aws application-autoscaling register-scalable-target --service-namespace ecs ^
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount ^
  --resource-id service/my-cluster/my-service ^
  --min-capacity 2 --max-capacity 10
输出

如果成功，该命令会返回可扩展目标的 ARN。下面是示例输出。

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

步骤 2：创建步进扩展策略

要为可扩展目标创建步进扩展策略，可以使用以下示例来协助您入门。

Scale out
为横向扩展创建步进扩展策略（增加容量）

  1. 使用以下 cat 命令在主目录的名为 config.json 的 JSON 文件中存储步进扩展策略配置。下面是调整类型为 PercentChangeInCapacity 的示例配置，该配置基于以下步进调整增加可扩展目标的容量（假设 CloudWatch 警报阈值为 70）：

    • 当指标的值大于或等于 70 但小于 85 时，将容量增加 10%

    • 当指标的值大于或等于 85 但小于 95 时，将容量增加 20%

    • 当指标的值大于或等于 95 时，将容量增加 30%

    $ cat ~/config.json
{
  "AdjustmentType": "PercentChangeInCapacity",
  "MetricAggregationType": "Average",
  "Cooldown": 60,
  "MinAdjustmentMagnitude": 1,
  "StepAdjustments": [ 
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 0.0,
      "MetricIntervalUpperBound": 15.0,
      "ScalingAdjustment": 10
    },
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 15.0,
      "MetricIntervalUpperBound": 25.0,
      "ScalingAdjustment": 20
    },
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 25.0,
      "ScalingAdjustment": 30
    }
  ]
}

    有关更多信息，请参阅《Application Auto Scaling API 参考》中的 StepScalingPolicyConfiguration。

  2. 使用以下 put-scaling-policy 命令以及您创建的 config.json 文件创建一个名为 my-step-scaling-policy 的扩缩策略。

    Linux、macOS 或 Unix

    aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace ecs \
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
  --resource-id service/my-cluster/my-service \
  --policy-name my-step-scaling-policy --policy-type StepScaling \
  --step-scaling-policy-configuration file://config.json

    Windows

    aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace ecs ^
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount ^
  --resource-id service/my-cluster/my-service ^
  --policy-name my-step-scaling-policy --policy-type StepScaling ^
  --step-scaling-policy-configuration file://config.json
    输出

    输出包括作为策略唯一名称的 ARN。您需要使用它来为策略创建 CloudWatch 警报。下面是示例输出。

    {
    "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:123456789012:scalingPolicy:ac542982-cbeb-4294-891c-a5a941dfa787:resource/ecs/service/my-cluster/my-service:policyName/my-step-scaling-policy"
}
Scale in
为横向缩减创建步进扩展策略（减少容量）

  1. 使用以下 cat 命令在主目录的名为 config.json 的 JSON 文件中存储步进扩展策略配置。下面是调整类型为 ChangeInCapacity 的示例配置，该配置基于以下步进调整减少可扩展目标的容量（假设 CloudWatch 警报阈值为 50）：

    • 当指标的值小于或等于 50 但大于 40 时，将容量减少 1

    • 当指标的值小于或等于 40 但大于 30 时，将容量减少 2

    • 当指标的值小于或等于 30 时，将容量减少 3

    $ cat ~/config.json
{
  "AdjustmentType": "ChangeInCapacity",
  "MetricAggregationType": "Average",
  "Cooldown": 60,
  "StepAdjustments": [ 
    {
      "MetricIntervalUpperBound": 0.0,
      "MetricIntervalLowerBound": -10.0,
      "ScalingAdjustment": -1
    },
    {
      "MetricIntervalUpperBound": -10.0,
      "MetricIntervalLowerBound": -20.0,
      "ScalingAdjustment": -2
    },
    {
      "MetricIntervalUpperBound": -20.0,
      "ScalingAdjustment": -3
    }
  ]
}

    有关更多信息，请参阅《Application Auto Scaling API 参考》中的 StepScalingPolicyConfiguration。

  2. 使用以下 put-scaling-policy 命令以及您创建的 config.json 文件创建一个名为 my-step-scaling-policy 的扩缩策略。

    Linux、macOS 或 Unix

    aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace ecs \
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
  --resource-id service/my-cluster/my-service \
  --policy-name my-step-scaling-policy --policy-type StepScaling \
  --step-scaling-policy-configuration file://config.json

    Windows

    aws application-autoscaling put-scaling-policy --service-namespace ecs ^
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount ^
  --resource-id service/my-cluster/my-service ^
  --policy-name my-step-scaling-policy --policy-type StepScaling ^
  --step-scaling-policy-configuration file://config.json
    输出

    输出包括作为策略唯一名称的 ARN。您需要使用此 ARN 来为策略创建 CloudWatch 警报。下面是示例输出。

    {
    "PolicyARN": "arn:aws:autoscaling:region:123456789012:scalingPolicy:ac542982-cbeb-4294-891c-a5a941dfa787:resource/ecs/service/my-cluster/my-service:policyName/my-step-scaling-policy"
}

步骤 3：创建调用扩展策略的警报

最后，使用以下 CloudWatch put-metric-alarm 命令创建要与分步扩缩策略一起使用的警报。在本示例中，您将根据平均 CPU 利用率发出警报。如果警报在至少两个连续 60 秒的评估期间达到 70% 的阈值，则它将被配置为处于 ALARM 状态。要指定其他 CloudWatch 指标或使用您自己的自定义指标，请在 --metric-name 中指定其名称并在 --namespace 中指定其命名空间。

Linux、macOS 或 Unix

aws cloudwatch put-metric-alarm --alarm-name Step-Scaling-AlarmHigh-ECS:service/my-cluster/my-service \
  --metric-name CPUUtilization --namespace AWS/ECS --statistic Average \
  --period 60 --evaluation-periods 2 --threshold 70 \
  --comparison-operator GreaterThanOrEqualToThreshold \
  --dimensions Name=ClusterName,Value=default Name=ServiceName,Value=sample-app-service \
  --alarm-actions PolicyARN

Windows

aws cloudwatch put-metric-alarm --alarm-name Step-Scaling-AlarmHigh-ECS:service/my-cluster/my-service ^
  --metric-name CPUUtilization --namespace AWS/ECS --statistic Average ^
  --period 60 --evaluation-periods 2 --threshold 70 ^
  --comparison-operator GreaterThanOrEqualToThreshold ^
  --dimensions Name=ClusterName,Value=default Name=ServiceName,Value=sample-app-service ^
  --alarm-actions PolicyARN