# Monitorización y depuración de trabajo
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Puede recopilar métricas acerca de los trabajos de AWS Glue y visualizarlas en las consolas de AWS Glue y Amazon CloudWatch para identificar y solucionar problemas. La generación de perfiles en sus trabajos de AWS Glue requiere los siguientes pasos:

1.  Habilitar las métricas: 

   1.  Habilite la opción **Job metrics (Métricas del trabajo)** en la definición de trabajo. Puede habilitar la creación de perfiles en la consola de AWS Glue o como parámetro del trabajo. Para obtener más información, consulte [Definición de propiedades de trabajo para trabajos de Spark](add-job.md#create-job) o [Uso de los parámetros de trabajo en los trabajos de AWS Glue](aws-glue-programming-etl-glue-arguments.md). 

   1.  Habilite la opción **Métricas de observabilidad AWS Glue** en la definición de trabajo. Puede habilitar la observabilidad en la consola de AWS Glue o como parámetro del trabajo. Para obtener más información consulte () [Monitorización con métricas de observabilidad de AWS Glue](monitor-observability.md). 

1. Confirme que el script de trabajo inicializa `GlueContext`. Por ejemplo, el siguiente fragmento de script inicializa `GlueContext` y muestra en qué parte del script se sitúa el código con perfil. Este formato general se usa en las situaciones de depuración siguientes. 

   ```
   import sys
   from awsglue.transforms import *
   from awsglue.utils import getResolvedOptions
   from pyspark.context import SparkContext
   from awsglue.context import GlueContext
   from awsglue.job import Job
   import time
   
   ## @params: [JOB_NAME]
   args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
   
   sc = SparkContext()
   glueContext = GlueContext(sc)
   spark = glueContext.spark_session
   job = Job(glueContext)
   job.init(args['JOB_NAME'], args)
   
   ...
   ...
   {{code-to-profile}}
   ...
   ...
   
   
   job.commit()
   ```

1. Ejecute el trabajo.

1. Visualización de las métricas:

   1. Visualice las métricas de trabajo en la consola AWS Glue e identifique las métricas que están fuera de lo normal para el controlador o un ejecutor.

   1. Compruebe las métricas de observabilidad en la página de monitorización de las ejecuciones de tareas, en la página de detalles de las ejecuciones de tareas o en Amazon CloudWatch. Para obtener más información, consulte [Monitorización con métricas de observabilidad de AWS Glue](monitor-observability.md).

1. Acote la causa raíz mediante la métrica identificada.

1. Opcionalmente, confirme la causa raíz mediante el flujo de registros del controlador o el ejecutor de trabajo identificado.

 **Casos de uso de las métricas de observabilidad de AWS Glue** 
+  [Depuración de excepciones de memoria insuficiente e irregularidades relativas al trabajo](monitor-profile-debug-oom-abnormalities.md) 
+  [Depuración de etapas exigentes y tareas rezagadas](monitor-profile-debug-straggler.md) 
+  [Monitoreo del progreso de varios trabajos](monitor-debug-multiple.md) 
+  [Monitorización de la planificación de la capacidad de DPU](monitor-debug-capacity.md) 
+  [Uso de la observabilidad de AWS Glue para monitorear el uso de los recursos a fin de reducir los costos](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enhance-monitoring-and-debugging-for-aws-glue-jobs-using-new-job-observability-metrics)