CloudWatch-Metriken

Überwachung und Fehlersuche in AWS

John Q. Martin

Principal Consultant

Anatomie einer CloudWatch-Metrik

 

Diagramm eines CloudWatch-Metrikdatenpunkts mit Namespace, Name, Dimensionen, Zeitstempel und Einheit

Überwachung und Fehlersuche in AWS

Standard- vs. benutzerdefinierte Metriken

Standard

  • Automatisch von AWS-Services veröffentlicht
  • EC2: 5 Minuten gratis, 1 Minute mit Detailed Monitoring
  • Beispiele: EC2 CPUUtilization, RDS DatabaseConnections, Lambda Invocations

Custom

  • Miss alles: Page Loads, Orders, Cache-Hit-Rates
  • Volle Kontrolle über Namespace, Dimensionen, Einheit, Auflösung
  • Jede Kombination aus Namespace, Name und Dimension ist kostenpflichtig
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Metrikauflösungen

Vergleich von CloudWatch-Metrikauflösungen von einer Sekunde bis fünf Minuten

  • 1 Minute für Produktion, 5 Minuten für Dev/Test
  • 1 Sekunde nur, wenn wirklich nötig
  • Standard: automatisch und gratis, aber mit Lücken
  • Custom: volle Kontrolle, pro Metrik kostenpflichtig
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Benutzerdefinierte Metriken veröffentlichen

Symbol für die AWS CLI zum Veröffentlichen von Metriken

  • CLI mit put-metric-data für schnelles Testen

Symbol zum Veröffentlichen benutzerdefinierter Metriken über die REST-API

  • REST API per HTTP POST für direkte Integration

Symbol für ein Amazon SDK zum Veröffentlichen von Metriken

  • Amazon SDK

Symbol für den CloudWatch Unified Agent

  • CloudWatch Unified Agent
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Veröffentlichen mit CLI

    


aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "Pipeline/DeployDb" \
  --metric-name "stepDuration" \
  --dimensions Name=Pipeline,Value=ProdApp01 \
  --value 42 \
  --unit "Seconds"

 

Symbol für die AWS CLI zum Veröffentlichen von Metriken

  • Instrumentiere alles, was eine CLI aufrufen kann
  • Nutze Dimensionen
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Veröffentlichen mit SDK

  C#-Codebeispiel mit dem Amazon CloudWatch SDK zum Veröffentlichen einer Custom-Metrik

 

Symbol für ein Amazon SDK zum Veröffentlichen von Metriken

  • SDKs für C#, Java, Go, Rust und mehr
  • Metriken direkt aus Anwendungscode veröffentlichen
  • Dimensionen segmentieren eine Metrik über App-Teile
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Unified Agent

JSON-Konfigurationsdatei für den CloudWatch Unified Agent mit Metriken und Sammelintervallen

Symbol für den CloudWatch Unified Agent

  • Sammelt OS-Level-Metriken und Logs
  • Läuft auf EC2-Instanzen oder Containern
  • JSON-Config legt fest, was gesammelt wird
  • Sammelintervall pro Metrik feinjustieren
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Embedded Metric Format (EMF)

{
  "_aws": {
    "CloudWatchMetrics": [{
      "Namespace": "MyApp",
      "Dimensions": [["functionName"]],
      "Metrics": [{"Name": "latency", "Unit": "Milliseconds"}]
    }]
  },
  "functionName": "checkout",
  "latency": 56
}

 

  • Schreibe Metriken als strukturiertes JSON in deine Logs
  • CloudWatch extrahiert die Metriken automatisch
  • Ideal für Lambda und Container, kein extra API-Call
  • Metriken und Logs mit einem einzigen Write
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Metric Streams

 

  • Daten kontinuierlich an externe Ziele exportieren
  • S3 oder Partner wie New Relic, Datadog
  • Ermöglicht reichhaltigere Analysen als CloudWatch allein
  • Einheitliches Dashboard für Hybrid-Cloud

Übersichtsdiagramm zu Metric Streams in CloudWatch, die Daten an externe Ziele exportieren

Überwachung und Fehlersuche in AWS

Streaming zu Amazon S3

Diagramm von Metriken, die von CloudWatch über Kinesis Data Firehose in einen S3-Bucket gestreamt werden

Überwachung und Fehlersuche in AWS

Streaming zur Partnerlösung

Diagramm von Metriken, die über Kinesis Firehose zu einem Partner-Endpunkt mit S3-Backup gestreamt werden

Überwachung und Fehlersuche in AWS

Zusammenfassung

Metriken und Custom-Metriken

  • Messe Eigenschaften von Workloads
  • Custom-Metriken für eigene Anwendungen
  • Nutze Dimensionen

 

Auflösungen zur Erkennung

  • Granularität ist wichtig
  • Gratis vs. bezahlt
  • Vom Service abhängig

Custom-Metriken veröffentlichen

  • Prozesse und Anwendungen instrumentieren
  • Dimensionen zur Kategorisierung
  • SDK oder CLI über API

 

Metric Streams

  • S3 oder Partnerlösung
  • Eigene Analysen
  • Einheitliches Dashboard
Überwachung und Fehlersuche in AWS

Lass uns üben!

Überwachung und Fehlersuche in AWS

Preparing Video For Download...