CloudWatch-dashboards en Container Insights

CloudWatch Dashboards zijn aanpasbare weergaven met meerdere widgets van je AWS-infrastructuur die een uniform operationeel overzicht bieden. Een dashboard kan met lijngrafieken, getalwidgets, meters, alarmen en resultaten van logboekquery's metrieken van meerdere AWS-services en accounts op één scherm weergeven. Dashboards zijn globale resources: één dashboard kan metrieken uit elke regio weergeven. Je kunt dashboards openbaar delen of de toegang beperken met IAM-beleidsregels.

CloudWatch-dashboards ondersteunen verschillende widgettypen: lijn- en gestapelde vlak-grafieken voor tijdreeksmetrieken, getal-widgets voor de meest recente metriekwaarde (ideaal voor KPI's), staaf-grafieken voor vergelijkingen, meters voor capaciteitsindicatoren, alarmstatus om een overzicht van alarmstatussen te tonen, logboektabellen voor resultaten van Live Tail- of Insights-query's, en tekst voor labels en documentatie. Door widgettypen in één dashboard te combineren, kunnen teams de systeemstatus in één oogopslag beoordelen.

CloudWatch ondersteunt observatie van meerdere accounts met monitoringaccounts en bronaccounts. Je kunt een centraal monitoringaccount aanwijzen, bronaccounts eraan koppelen en dashboards maken die metrieken en logboeken uit alle gekoppelde accounts ophalen. Hierdoor hoef je niet tussen consoleaccounts te wisselen om een omgeving met meerdere accounts te observeren. Widgets voor meerdere regio's binnen hetzelfde account worden standaard ondersteund door de regio op te geven in de JSON-definitie van het dashboard.

CloudWatch Live Tail (uitgebracht in 2023) laat je loggebeurtenissen uit een of meer loggroepen vrijwel in realtime rechtstreeks in de CloudWatch-console of CLI streamen, vergelijkbaar met het uitvoeren van tail -f op een logbestand. Je kunt een filterpatroon toepassen om alleen overeenkomende gebeurtenissen te zien. Live Tail is onmisbaar tijdens implementaties of incidentonderzoeken wanneer je wilt zien wat een toepassing op dit moment doet zonder volledige Insights-query's uit te voeren.

CloudWatch Container Insights is een functie van CloudWatch die metrieken en logboeken verzamelt, aggregeert en samenvat van gecontaineriseerde workloads die worden uitgevoerd op Amazon ECS (EC2 en Fargate) en Amazon EKS (EC2 en Fargate). De functie biedt vooraf gebouwde dashboards voor prestaties op cluster-, service-, node- en podniveau, zonder dat je elke toepassing handmatig hoeft te instrumenteren. Container Insights gebruikt de CloudWatch Agent of de EKS Fargate-logrouter om de gegevens te verzamelen.

Container Insights verzamelt metrieken in de naamruimten ECS/ContainerInsights en ContainerInsights. Voor EKS omvatten deze: op podniveau — pod_cpu_utilization, pod_memory_utilization, pod_network_rx_bytes; op node-niveau — node_cpu_utilization, node_memory_utilization, node_filesystem_utilization; op clusterniveau — cluster_failed_node_count, cluster_node_count. Alle metrieken zijn voorzien van de dimensies cluster, naamruimte, service en pod, zodat je nauwkeurig kunt filteren.

Wanneer Container Insights is ingeschakeld, biedt de CloudWatch-console automatisch vooraf gebouwde weergaven voor Container Map en Performance Monitoring. Container Map toont je ECS-taken of EKS-pods als een visuele topologie, met kleuren die de status aangeven, en biedt de mogelijkheid om door te klikken naar afzonderlijke containermetrieken. De weergave Performance Monitoring biedt tijdreeksdiagrammen van de prestaties van clusters, nodes, pods en containers zonder handmatige dashboardconfiguratie.

Voor ECS op EC2 installeert Container Insights de CloudWatch Agent als een daemonservice op elke containerinstantie. Voor ECS op Fargate gebruikt Container Insights de verzamelaar voor sidecarmetrieken van Fargate-platformversie 1.4.0. Je hebt toegang tot ECS-metrieken op basis van de dimensie cluster, service, taak of container. Een veelgebruikt patroon voor alarmen is een alarm instellen wanneer MemoryUtilized de waarde van MemoryReserved voor de taak nadert, zodat mogelijke OOM-condities worden gedetecteerd voordat ze taken beëindigen.

CloudWatch ServiceLens integreert metrieken, logboeken en traces in één serviceoverzicht. Hiervoor moet AWS X-Ray naast CloudWatch zijn ingeschakeld. ServiceLens visualiseert end-to-end-aanvraagstromen tussen services, benadrukt knelpunten in de latentie en toont foutpercentages per service. CloudWatch Application Signals (de nieuwere opvolger) instrumenteert toepassingen automatisch om SLO's en SLI's zichtbaar te maken zonder codewijzigingen, zodat je de betrouwbaarheid kunt volgen op basis van meer dan alleen ruwe metrieken.

Effectieve CloudWatch-dashboards volgen deze aanbevolen werkwijzen: splits dashboards op basis van doelgroep (operationeel, management of ontwikkelaars), gebruik widgets voor alarmstatus als eerste wat teams tijdens een oproep zien, zet dashboards vast voor regelmatige toegang en gebruik dynamische verwijzingen met CloudFormation om dashboardverwijzingen naar metrieken consistent te houden met de werkelijke resourcenamen. Voorkom dat je één dashboard overlaadt: leesbaarheid is belangrijk wanneer je onder druk een incident diagnosticeert.

CloudWatch Contributor Insights analyseert gestructureerde loggegevens om in de loop van de tijd de belangrijkste N bijdragers aan een metriek te identificeren. Zo kan de functie tonen welke IP-adressen de meeste 5xx-fouten veroorzaken, welke API-paden het hoogste aantal aanvragen hebben of welke klant-ID's de meeste throttling in DynamoDB veroorzaken. Regels bepalen welk JSON-veld moet worden geëxtraheerd en waarop moet worden geaggregeerd. De resultaten verschijnen als tijdreeksdiagrammen die voortdurend worden bijgewerkt wanneer nieuwe loggegevens binnenkomen.

In deze les heb je geleerd dat CloudWatch Dashboards meerdere widgettypen ondersteunen en metrieken uit verschillende accounts en regio's kunnen aggregeren, dat Container Insights automatisch metrieken op pod- en node-niveau verzamelt uit ECS en EKS zonder handmatige instrumentatie, en dat Contributor Insights de belangrijkste bijdragers uit gestructureerde loggegevens identificeert. Hierna bekijken we CloudTrail-trails en de gebeurtenisgeschiedenis voor controle op API-niveau.