Supervisión de MSK Connect - Transmisión gestionada de Amazon para Apache Kafka

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Supervisión de MSK Connect

La supervisión es una parte importante del mantenimiento de la fiabilidad, la disponibilidad y el rendimiento de MSK Connect y sus demás AWS soluciones. Amazon CloudWatch supervisa tus AWS recursos y las aplicaciones en las que ejecutas AWS en tiempo real. Puede recopilar métricas y realizar un seguimiento de las métricas, crear paneles personalizados y definir alarmas que le advierten o que toman medidas cuando una métrica determinada alcanza el umbral que se especifique. Por ejemplo, puede CloudWatch hacer un seguimiento del uso de la CPU u otras métricas de su conector, de modo que pueda aumentar su capacidad si es necesario. Para obtener más información, consulta la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.

La siguiente tabla muestra las métricas a las que MSK Connect envía CloudWatch en la ConnectorName dimensión. MSK Connect proporciona estas métricas de forma predeterminada y sin coste adicional. CloudWatch conserva estas métricas durante 15 meses, para que pueda acceder a la información histórica y obtener una mejor perspectiva del rendimiento de sus conectores. También puede establecer alarmas que vigilen determinados umbrales y enviar notificaciones o realizar acciones cuando se cumplan dichos umbrales. Para obtener más información, consulta la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.

Métricas de MSK Connect
Nombre de métrica Descripción
BytesInPerSec El número total de bytes recibidos por el conector.
BytesOutPerSec El número total de bytes entregados por el conector.
CpuUtilization El porcentaje de consumo de CPU por sistema y usuario.
ErroredTaskCount El número de tareas que han producido errores.
MemoryUtilization El porcentaje de la memoria total de una instancia de proceso de trabajo, no solo de la memoria en montón de la máquina virtual Java (JVM) que se utiliza actualmente. Por lo general, la JVM no devuelve memoria al sistema operativo. Por lo tanto, el tamaño de pila de JVM (MemoryUtilization) normalmente comienza con un tamaño de pila mínimo que aumenta gradualmente hasta un máximo estable de aproximadamente el 80-90%. El uso en montón de JVM puede aumentar o disminuir a medida que cambia el uso real de la memoria del conector.
RebalanceCompletedTotal El número total de reequilibrados realizados por este conector.
RebalanceTimeAvg El tiempo medio en milisegundos que tarda el conector en reequilibrarse.
RebalanceTimeMax El tiempo máximo en milisegundos que tarda el conector en reequilibrarse.
RebalanceTimeSinceLast

El tiempo en milisegundos desde que este conector completó el reequilibrio más reciente.

RunningTaskCount El número de tareas en ejecución en el conector.
SinkRecordReadRate El número medio de registros leídos por segundo desde el clúster de Apache Kafka o Amazon MSK.
SinkRecordSendRate El número medio por segundo de registros que se generan a partir de las transformaciones y se envían al destino. Este número no incluye los registros filtrados.
SourceRecordPollRate El número medio por segundo de registros producidos o sondeados.
SourceRecordWriteRate El número medio de salida de registros por segundo desde las transformaciones y escrituras en el clúster de Apache Kafka o Amazon MSK.
TaskStartupAttemptsTotal El número total de intentos de inicio de tareas del conector. Puede usar esta métrica para identificar anomalías en los intentos de inicio de tareas.
TaskStartupSuccessPercentage El porcentaje medio de inicios de tareas satisfactorios del conector. Puede usar esta métrica para identificar anomalías en los intentos de inicio de tareas.
WorkerCount El número de procesos de trabajo que se están ejecutando en el conector.