REL06-BP01 Überwachen aller Komponenten der Workload (Generierung)
Überwachen Sie die Komponenten der Workload mit Amazon CloudWatch oder Tools von Drittanbietern. Überwachen Sie AWS-Services mit dem AWS Health Dashboard.
Alle Komponenten Ihres Workloads sollten überwacht werden, einschließlich Frontend, Geschäftslogik und Speicherstufen. Definieren Sie Schlüsselmetriken, beschreiben Sie, wie Sie diese gegebenenfalls aus Protokollen extrahieren, und legen Sie Schwellenwerte für das Auslösen entsprechender Alarmereignisse fest. Stellen Sie sicher, dass die Metriken für die wichtigen Leistungskennzahlen (KPIs) Ihrer Workload relevant sind und verwenden Sie Metriken und Protokolle, um frühe Warnzeichen einer Serviceverschlechterung zu identifizieren. Beispielsweise kann eine mit Geschäftsergebnissen zusammenhängende Metrik wie etwa die Anzahl der pro Minute erfolgreich verarbeiteten Bestellungen schneller auf Workload-Probleme hinweisen als eine technische Metrik wie etwa die CPU-Auslastung. Verwenden Sie das AWS Health Dashboard für eine personalisierte Ansicht der Leistung und Verfügbarkeit der AWS-Services, die Ihren AWS-Ressourcen.
Die Überwachung in der Cloud bietet neue Möglichkeiten. Die meisten Cloudanbieter haben anpassbare Hooks entwickelt und können Einblicke liefern, mit denen Sie mehrere Ebenen Ihrer Workload überwachen können. AWS-Services wie Amazon CloudWatch wenden statistische und Machine-Learning-Algorithmen an, um Metriken von Systemen und Anwendungen kontinuierlich zu analysieren, normale Basiswerte zu erkennen und Oberflächenanomalien anhand eines minimalen Benutzereingriffs aufzudecken. Anomalieerkennungsalgorithmen berücksichtigen saisonale und trendbasierte Änderungen von Metriken.
AWS stellt zahlreiche Überwachungs- und Protokollinformationen bereit, die genutzt werden können, um workload-spezifische Metriken und Bedarfsänderungsprozesse zu definieren und Machine-Learning-Verfahren unabhängig von der ML-Erfahrung einzuführen.
Zudem können Sie auch all Ihre externen Endpunkte überwachen, um sicherzustellen, dass diese von Ihrer Basisimplementierung unabhängig sind. Diese aktive Überwachung kann anhand von synthetischen Transaktionen erfolgen (auch Benutzer-Canaries genannt, jedoch nicht zu verwechseln mit Canary-Bereitstellungen). Diese führen regelmäßig eine Reihe gängiger Aufgaben aus, die mit Aktionen übereinstimmen, die von Clients der Workload durchgeführt werden. Diese Aufgaben sollten nicht zu lang sein und Sie sollten darauf achten, Ihre Workload beim Testen nicht zu überlasten. Mit Amazon CloudWatch Synthetics können Sie synthetische Canaries erstellen, um Ihre Endpunkte und APIs zu überwachen. Sie können die synthetischen Canary-Client-Knoten auch mit der AWS X-Ray-Konsole kombinieren, um zu bestimmen, bei welchen synthetischen Canaries im ausgewählten Zeitraum Probleme mit Fehlern, Störungen oder Drosselungsraten auftreten.
Gewünschtes Ergebnis:
Erfassen und Nutzen kritischer Metriken aus allen Komponenten der Workload, um die Workload-Zuverlässigkeit und eine optimale Benutzererfahrung sicherzustellen. Wenn Sie erkennen, dass mit einem Workload keine Geschäftsergebnisse erzielt werden, können Sie schnell einen Systemausfall deklarieren und das System nach einem Vorfall wiederzustellen.
Typische Anti-Muster:
-
Es werden nur externe Schnittstellen zum Workload überwacht.
-
Es werden keine workload-spezifischen Metriken erzeugt und Sie verlassen sich nur auf Metriken, die Ihnen von den AWS-Services, die Ihre Workload verwendet, bereitgestellt werden.
-
Es werden nur technische Metriken in Ihrer Workload verwendet und es werden keinerlei Metriken im Zusammenhang mit nicht-technischen KPIs, zu denen die Workload beiträgt, überwacht.
-
Sie verlassen sich auf den Produktionsdatenverkehr und einfache Zustandsprüfungen für die Überwachung und Bewertung des Workload-Status.
Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Durch die Überwachung aller Ebenen Ihrer Workload können Sie Probleme in den darin enthaltenen Komponenten schneller vorhersehen und beheben.
Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Hoch
Implementierungsleitfaden
-
Aktivieren Sie die Protokollierung, wann immer verfügbar. Von allen Workload-Komponenten sollten Überwachungsdaten erzielt werden. Aktivieren Sie eine zusätzliche Protokollierung, wie etwa S3 Access Logs, und ermöglichen Sie es Ihrer Workload, die workload-spezifischen Daten zu protokollieren. Erfassen Sie Metriken für die Durchschnittswerte zu CPU, Netzwerk-E/A und Laufwerk-E/A von Services wie Amazon ECS, Amazon EKS, Amazon EC2, Elastic Load Balancing, AWS Auto Scaling und Amazon EMR Unter AWS Services That Publish CloudWatch Metrics finden Sie eine Liste an AWS-Services, die Metriken in CloudWatch veröffentlichen.
-
Sehen Sie sich alle Standardmetriken an, um mehr über mögliche Datenerfassungslücken zu erfahren. Jeder Service generiert Standardmetriken. Durch die Erfassung von Standardmetriken erhalten Sie ein besseres Verständnis über die Abhängigkeiten zwischen Workload-Komponenten und darüber, wie die Komponentenzuverlässigkeit und -leistung die Workload beeinträchtigen. Sie können auch Ihre eigenen Metriken in CloudWatch unter Verwendung der AWS CLI oder einer API erstellen und veröffentlichen.
-
Bewerten Sie alle Metriken, um zu entscheiden, für welche eine Warnmeldung für jeden AWS-Service in Ihrer Workload eingerichtet werden soll. Sie können eine Metriken-Untergruppe auswählen, die eine höhere Auswirkung auf die Workload-Zuverlässigkeit hat. Wenn Sie sich auf kritische Metriken und Schwellenwerte konzentrieren, können Sie die Anzahl an Warnmeldungen genauer definieren und so Falschmeldungen reduzieren.
-
Definieren Sie Warnungen und den Wiederherstellungsprozess für Ihre Workload nach dem Auslösen der Warnmeldung. Das Definieren von Warnmeldungen ermöglicht es Ihnen, schnell zu benachrichtigen, zu eskalieren und die für die Wiederherstellung nach einem Vorfall erforderlichen Schritte durchzuführen, um so Ihren festgelegten Recovery Time Objective (RTO) zu erfüllen. Sie können Amazon CloudWatch-Alarme für das Aufrufen von automatisierten Workflows und die Initiierung von Wiederherstellungsverfahren basierend auf definierten Schwellenwerten verwenden.
-
Erfahren Sie mehr über die Verwendung von synthetischen Transaktionen für das Erfassen relevanter Daten zum Workload-Status. Die synthetische Überwachung folgt denselben Routen und führt dieselben Aktionen aus wie ein Kunde. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, die Kundenerfahrung kontinuierlich zu überprüfen, selbst, wenn Sie keinen Kundendatenverkehr auf Ihren Workloads haben. Durch die Verwendung von synthetischen Transaktionen können Sie Probleme erkennen, bevor Ihre Kunden dies tun.
Ressourcen
Zugehörige bewährte Methoden:
Zugehörige Dokumente:
Verwandte Blogs:
Verwandte Beispiele und Workshops:
