Logging und Metriken mit Amazon CloudWatch

Bereitstellen von Anwendungen auf AWS

Dunieski Otano

Amazon Web Services Solutions Architect

Ist es down?

Ein Kunde sagt, die App ist kaputt
Du hast keine Daten, um das zu prüfen
CloudWatch macht aus Vermutungen Antworten

Ein Monitoring-Dashboard mit Fragezeichen: unklar, ob der Service gesund ist oder down

Logging vs. Monitoring vs. Observability

Dreispaltiges Diagramm: Logging als unveränderliche Ereignisprotokolle, Monitoring als Metrik-Schwellen mit Alarms, Observability als Datenkorrelation für neue Fragen

Logging: diskrete Ereignisse beim Eintreten protokollieren
Monitoring: bekannte Metriken gegen Schwellenwerte verfolgen
Observability: neue Fragen an deine Daten stellen
Für sicheren Betrieb brauchst du alle drei

Log groups, Log streams und Retention

Log group: benannter Container für zusammengehörige Logs
Log stream: eine Sequenz aus einer Quelle
Retention: wie lange Logs aufbewahrt werden
Logs kosten Geld; setze die Aufbewahrung gezielt

CloudWatch-Logs-Hierarchie: Log group mit mehreren Log streams, jeder Stream zeigt zeitlich geordnete Events, mit Aufbewahrungsdauer und Kostenhinweis

Metriken und Custom Metrics

Metriken: numerische Zeitreihendaten
AWS veröffentlicht viele Service-Metriken automatisch
Custom Metrics: Zahlen, die deine App sendet
Dimensionen schneiden eine Metrik nach Attributen

CloudWatch-Metriken: links automatisch veröffentlichte AWS-Service-Metriken, rechts eine Custom Metric mit Dimensionen, dazu ein Zeitreihendiagramm mit Schwellenwert-Alarmlinie

Das Embedded Metric Format

Eine einzelne strukturierte Log-Zeile enthält deine Metrikwerte plus einen _aws-Block, der CloudWatch sagt, welche Felder Metriken sind:

{
  "_aws": {
    "CloudWatchMetrics": [
      {
        "Namespace": "OrdersApp",
        "Dimensions": [["customerTier"]],
        "Metrics": [{ "Name": "OrderLatencyMs", "Unit": "Milliseconds" }]
      }
    ]
  },
  "customerTier": "premium",
  "OrderLatencyMs": 142
}

Dashboards und Alarme

CloudWatch-Dashboard mit Widgets links und Alarm-Zustandsmaschine rechts mit OK, ALARM und INSUFFICIENT_DATA; SNS leitet Benachrichtigungen an E-Mail und Automatisierung weiter

Dashboard: eine Ansicht mit Charts und Widgets
Alarm: löst aus, wenn eine Metrik einen Schwellenwert kreuzt
Alarme gehen an SNS, dann E-Mail, SMS oder Automatisierung
Alarmiere auf spürbare Symptome, nicht jede Metrik

Eine strukturierte Logging-Strategie

Als JSON loggen, nicht als Freitext
timestamp, level, request ID, user ID aufnehmen
Strukturierte Felder sind filter- und abfragbar
Einheitlichkeit über Dienste erlaubt Korrelation

Strukturierte JSON-Log-Zeile mit timestamp-, level-, requestId- und userId-Feldern und eine Logs-Insights-Abfrage, die zeigt, wie benannte Felder präzises Filtern und Aggregieren ermöglichen

Lass uns üben!

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