OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken

Analysieren Sie nach der Implementierung der Anwendungstelemetrie regelmäßig die gesammelten Metriken. Latenz, Anfragen, Fehler und Kapazität (oder Kontingente) liefern zwar Erkenntnisse zur Systemleistung, es ist jedoch wichtig, die Überprüfung der Metriken zu Geschäftsergebnissen zu priorisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie datengestützte Entscheidungen treffen, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.

Gewünschtes Ergebnis: Präzise Erkenntnisse zur Workload-Leistung, die als Grundlage für datengestützte Entscheidungen dienen und die Abstimmung mit den Geschäftszielen sicherstellen.

Typische Anti-Muster:

• Isolierte Analyse von Metriken, ohne deren Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse zu berücksichtigen.

• Übermäßiges Vertrauen in technische Metriken, während Geschäftsmetriken ignoriert werden.

• Seltene Überprüfung von Metriken, Entscheidungsmöglichkeiten in Echtzeit werden verpasst.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:

• Verbessertes Verständnis des Zusammenhangs zwischen technischer Leistung und Geschäftsergebnissen.

• Verbesserter Entscheidungsprozess auf der Grundlage von Echtzeitdaten.

• Proaktive Identifizierung und Minderung von Problemen, bevor sie sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken.

Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Mittel

Implementierungsleitfaden

Nutzen Sie Tools wie Amazon CloudWatch zur Durchführung metrischer Analysen. Sie können AWS-Services wie AWS Cost Anomaly Detection und Amazon DevOps Guru zur Erkennung von Anomalien verwenden, insbesondere wenn statische Schwellenwerte unbekannt sind oder wenn Verhaltensmuster besser für die Erkennung von Anomalien geeignet sind.

Implementierungsschritte

1. Analysieren und überprüfen Sie Metriken: Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Workload-Metriken und werten Sie sie aus.

   1. Priorisieren Sie Metriken zu Geschäftsergebnissen gegenüber rein technischen.

   2. Machen Sie sich mit der Bedeutung von Spitzen, Rückgängen oder Mustern in Ihren Daten vertraut.

2. Nutzen Sie Amazon CloudWatch: Verwenden Sie Amazon CloudWatch für eine zentrale Ansicht und detaillierte Analysen.

   1. Konfigurieren Sie CloudWatch-Dashboards, um Ihre Metriken zu visualisieren und sie im Zeitverlauf zu vergleichen.

   2. Nutzen Sie Perzentile in CloudWatch, um einen klaren Überblick über die metrische Verteilung zu erhalten, der Ihnen helfen kann, SLAs zu verstehen und einzelne Ausreißer nachzuvollziehen.

   3. Richten Sie AWS Cost Anomaly Detection ein, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren, ohne sich auf statische Schwellenwerte zu verlassen.

   4. Implementieren Sie die kontenübergreifende Beobachtbarkeit mit CloudWatch, um Anwendungen zu überwachen und Fehler zu beheben, die mehrere Konten innerhalb einer Region betreffen.

   5. Nutzen Sie CloudWatch Metric Insights, um metrische Daten über Konten und Regionen hinweg abzufragen und zu analysieren und Trends und Anomalien zu identifizieren.

   6. Wenden Sie CloudWatch Metric Math an, um Ihre Metriken zu transformieren, zu aggregieren oder Berechnungen für den Erhalt tieferer Einblicke durchzuführen.

3. Machen Sie Gebrauch von Amazon DevOps Guru: Integrieren Sie Amazon DevOps Guru wegen seiner Machine Learning-gestützten Anomalieerkennung, mit der Sie frühzeitig Anzeichen von Betriebsproblemen Ihrer Serverless-Anwendungen erkennen und diese beheben können, bevor sie sich auf Ihre Kunden auswirken.

4. Optimieren Sie auf der Grundlage von Erkenntnissen: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Metrikanalyse, um Ihre Workloads anzupassen und zu verbessern.

Aufwand für den Implementierungsplan: Mittel

Ressourcen

Zugehörige bewährte Methoden:

• OPS04-BP01 Ermitteln wichtiger Leistungskennzahlen

• OPS04-BP02 Implementieren einer Anwendungstelemetrie

Zugehörige Dokumente:

• The Wheel Blog - Emphasizing the importance of continually reviewing metrics (Die Bedeutung der kontinuierlichen Überprüfung von Metriken)

• Percentile are important (Perzentile sind wichtig)

• Using AWS Cost Anomaly Detection (Verwendung von AWS Cost Anomaly Detection)

• CloudWatch cross-account observability (kontenübergreifende Beobachtbarkeit mit CloudWatch)

• Query your metrics with CloudWatch Metrics Insights (Metrikabfrage mit CloudWatch Metrics Insights)

Zugehörige Videos:

• Enable Cross-Account Observability in Amazon CloudWatch (Kontenübergreifende Beobachtbarkeit in Amazon CloudWatch aktivieren)

• Introduction to Amazon DevOps Guru (Einführung in Amazon DevOps Guru)

• Continuously Analyze Metrics using AWS Cost Anomaly Detection (Fortlaufende Metrikanalyse mit AWS Cost Anomaly Detection)

Zugehörige Beispiele:

• Workshop zur Beobachtbarkeit

• Gaining operation insights with AIOps using Amazon DevOps Guru (Operative Erkenntnisse gewinnen mit AIOps und Amazon DevOps Guru)