CloudWatch-dashbord og Container Insights

CloudWatch Dashboards er tilpassbare visninger med flere widgeter av AWS-infrastrukturen Deres, og gir et samlet operasjonelt bilde. Et dashboard kan vise metrikker fra flere AWS-tjenester og kontoer på én skjerm ved hjelp av linjediagrammer, tallwidgeter, målere, alarmer og resultater fra loggspørringer. Dashboards er globale ressurser — ett dashboard kan vise metrikker fra alle regioner. De kan dele dashboards offentlig eller begrense tilgangen gjennom IAM-policyer.

CloudWatch-dashboards støtter flere widgettyper: Line- og Stacked area-grafer for tidsseriemetrikker, Number-widgeter for den nyeste metrikkverdien (egnet for KPI-er), Bar-diagrammer for sammenligninger, Gauge for kapasitetsindikatorer, Alarm status for å vise en oversikt over alarmtilstander, Log table for Live Tail- eller Insights-spørringsresultater, og Text for etiketter og dokumentasjon. Ved å kombinere widgettyper i ett dashboard kan team raskt vurdere systemtilstanden.

CloudWatch støtter cross-account observability ved hjelp av overvåkingskontoer og kildekontoer. De kan utpeke en sentral overvåkingskonto, koble kildekontoer til den og bygge dashboards som henter metrikker og logger fra alle tilkoblede kontoer. Dette fjerner behovet for å bytte konsollkonto når De skal overvåke et miljø med flere kontoer. Widgeter på tvers av regioner i samme konto støttes innebygd ved at regionen angis i dashboardets JSON-definisjon.

CloudWatch Live Tail (lansert i 2023) lar Dem strømme logghendelser fra én eller flere logggrupper i tilnærmet sanntid direkte i CloudWatch-konsollen eller CLI — omtrent som å kjøre tail -f på en loggfil. De kan bruke et filtermønster for bare å se samsvarende hendelser. Live Tail er svært nyttig under utrullinger eller hendelsesundersøkelser når De må se hva en applikasjon gjør akkurat nå, uten å kjøre fullstendige Insights-spørringer.

CloudWatch Container Insights er en funksjon i CloudWatch som samler inn, aggregerer og oppsummerer metrikker og logger fra containeriserte arbeidsbelastninger som kjører på Amazon ECS (EC2 og Fargate) og Amazon EKS (EC2 og Fargate). Den tilbyr forhåndsbygde dashboards for ytelse på klynge-, tjeneste-, node- og pod-nivå uten at De må instrumentere hver applikasjon manuelt. Container Insights bruker CloudWatch Agent eller EKS Fargate-loggruteren til å samle inn dataene.

Container Insights samler inn metrikker i navnerommene ECS/ContainerInsights og ContainerInsights. For EKS omfatter disse: pod-nivå — pod_cpu_utilization, pod_memory_utilization, pod_network_rx_bytes; node-nivå — node_cpu_utilization, node_memory_utilization, node_filesystem_utilization; klyngenivå — cluster_failed_node_count, cluster_node_count. Alle metrikker er merket med dimensjonene klynge, navnerom, tjeneste og pod for presis filtrering.

Når Container Insights er aktivert, tilbyr CloudWatch-konsollen automatisk de forhåndsbygde visningene Container Map og Performance Monitoring. Container Map viser ECS-oppgavene eller EKS-podene Deres som en visuell topologi — fargekodet etter tilstand — med mulighet for å gå i detalj på metrikker for individuelle containere. Visningen Performance Monitoring tilbyr tidsseriegrafer for ytelsen til klynger, noder, pod-er og containere uten manuell dashboard-konfigurasjon.

For ECS on EC2 installerer Container Insights CloudWatch Agent som en daemon-tjeneste på hver containerinstans. For ECS on Fargate bruker Container Insights innsamleren for sidecar-metrikker i Fargate-plattformversjon 1.4.0. De får tilgang til ECS-metrikker etter klynge-, tjeneste-, oppgave- eller containerdimensjon. Et vanlig alarmeringsmønster er å utløse en alarm når MemoryUtilized nærmer seg oppgavens MemoryReserved-verdi, slik at mulige OOM-tilstander oppdages før de avslutter oppgaver.

CloudWatch ServiceLens integrerer metrikker, logger og spor i et samlet tjenestekart. Det krever at AWS X-Ray er aktivert sammen med CloudWatch. ServiceLens visualiserer forespørselsflyter fra ende til ende mellom tjenester, fremhever flaskehalser i svartid og viser feilrater per tjeneste. CloudWatch Application Signals (den nyere etterfølgeren) instrumenterer applikasjoner automatisk for å eksponere SLO-er og SLI-er uten kodeendringer, slik at pålitelighet kan følges opp utover rå metrikker.

Effektive CloudWatch-dashboards følger disse beste praksisene: separer dashboards etter målgruppe (operasjonell, ledelse eller utvikling), bruk alarmstatus-widgeter som det første teamene ser under vakt, fest dashboards for hyppig tilgang, og bruk dynamiske referanser med CloudFormation for å holde dashboardets metrikkreferanser konsistente med de faktiske ressursnavnene. Unngå å overbelaste ett enkelt dashboard — lesbarhet er viktig når De diagnostiserer en hendelse under press.

CloudWatch Contributor Insights analyserer strukturerte loggdata for å identifisere de viktigste N bidragsyterne til en metrikk over tid. Den kan for eksempel vise hvilke IP-adresser som genererer flest 5xx-feil, hvilke API-stier som har høyest forespørselsvolum, eller hvilke kunde-ID-er som har flest DynamoDB-begrensninger. Regler definerer JSON-feltet som skal hentes ut og aggregeres. Resultatene vises som tidsseriegrafer som oppdateres kontinuerlig når nye loggdata kommer inn.

I denne leksjonen lærte De at CloudWatch Dashboards støtter flere widgettyper og kan aggregere metrikker på tvers av kontoer og regioner, at Container Insights automatisk samler inn metrikker på pod- og node-nivå fra ECS og EKS uten manuell instrumentering, og at Contributor Insights identifiserer de viktigste bidragsyterne fra strukturerte loggdata. Deretter skal vi se nærmere på CloudTrail Trails og Event History for API-revisjon.