Automatice la ingesta y visualización de métricas personalizadas de Amazon MWAA en Amazon Managed Grafana mediante Terraform

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Creado por Faisal Abdullah (AWS) y Satya Vajrapu (AWS)

Resumen

En este patrón se explica cómo utilizar Amazon Managed Grafana para crear y supervisar las métricas personalizadas que ingiere Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA). Amazon MWAA actúa como orquestador de los flujos de trabajo y emplea gráficos acíclicos dirigidos (DAGs) que se escriben en Python. Este patrón se centra en la supervisión de métricas personalizadas, como el número total de ejecuciones en la última hora, el recuento de aprobaciones y errores en DAGs cada hora y la DAGs duración media de estos procesos. Este análisis muestra cómo Amazon Managed Grafana se integra con Amazon MWAA para permitir una supervisión exhaustiva y obtener información sobre la organización de los flujos de trabajo en este entorno.

Requisitos previos y limitaciones

Requisitos previos 

• Un activo Cuenta de AWS con los permisos de usuario necesarios para crear y gestionar lo siguiente: Servicios de AWS

  • AWS Identity and Access Management Funciones y políticas (IAM)

  • AWS Lambda

  • Amazon Managed Grafana

  • Flujos de trabajo administrados de Amazon para Apache Airflow (Amazon MWAA)

  • Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

  • Amazon Timestream

• Acceda a un entorno de shell que puede ser una terminal en su máquina local o AWS CloudShell.

• Un entorno de shell con Git instalado y la última versión de AWS Command Line Interface (AWS CLI) instalada y configurada. Para obtener más información, consulta Instalar o actualizar a la última versión de AWS CLI en la AWS CLI documentación.

• Se instaló la siguiente versión de Terraform: required_version = ">= 1.6.1, < 2.0.0" Puede usar tfswitch para cambiar entre diferentes versiones de Terraform.

• La fuente de identidad configurada es para su. AWS IAM Identity Center Cuenta de AWS Para obtener más información, consulte Confirme sus fuentes de identidad en el Centro de identidad de IAM en la documentación del Centro de identidad de IAM. Puede elegir entre el directorio predeterminado de Identity Center, Active Directory o un proveedor de identidad (IdP) externo, como Okta. Para obtener más información, consulte Recursos relacionados.

Limitaciones

• Algunos Servicios de AWS no están disponibles en todos Regiones de AWS. Para ver la disponibilidad por región, consulta Servicios de AWS por región. Para ver puntos de enlace específicos, consulta Puntos de enlace y cuotas del servicio y elige el enlace para el servicio.

Versiones de producto

• Terraform required_version = ">= 1.6.1, < 2.0.0"

• Amazon Managed Grafana versión 9.4 o posterior. Este patrón se probó en la versión 9.4.

Arquitectura

El siguiente diagrama de arquitectura resalta lo que Servicios de AWS se utiliza en la solución.

El diagrama anterior muestra los pasos del siguiente flujo de trabajo:

1. Las métricas personalizadas de Amazon MWAA se originan en las DAGs que se ejecutan en el entorno. Las métricas se cargan en el bucket de Amazon S3 en formato de archivo CSV. A continuación, se DAGs utilizan las funciones de consulta de bases de datos de Amazon MWAA:

   • run-example-dag— Este DAG contiene un ejemplo de código Python que define una o más tareas. Se ejecuta cada 7 minutos e imprime la fecha. Tras imprimir la fecha, el DAG incluye una tarea para suspender o pausar la ejecución durante un período específico.

   • other-sample-dag— Este DAG se ejecuta cada 10 minutos e imprime la fecha. Tras imprimir la fecha, el DAG incluye una tarea para interrumpir o pausar la ejecución durante un período específico.

   • data-extract— Este DAG se ejecuta cada hora y consulta la base de datos de Amazon MWAA y recopila métricas. Una vez recopiladas las métricas, este DAG las escribe en un bucket de Amazon S3 para su posterior procesamiento y análisis.

2. Para agilizar el procesamiento de datos, las funciones de Lambda se ejecutan cuando son activadas por eventos de Amazon S3, lo que facilita la carga de métricas en Timestream.

3. Timestream está integrado como fuente de datos en Amazon Managed Grafana, donde se almacenan todas las métricas personalizadas de Amazon MWAA.

4. Los usuarios pueden consultar los datos y crear paneles personalizados para visualizar los indicadores clave de rendimiento y obtener información sobre la organización de los flujos de trabajo dentro de Amazon MWAA.

Herramientas

Servicios de AWS

• AWS IAM Identity Centerle ayuda a gestionar de forma centralizada el acceso mediante el inicio de sesión único (SSO) a todas sus aplicaciones y a las de la nube. Cuentas de AWS

• AWS Lambda es un servicio de computación que ayuda a ejecutar código sin necesidad de aprovisionar ni administrar servidores. Ejecuta el código solo cuando es necesario y amplía la capacidad de manera automática, por lo que solo pagará por el tiempo de procesamiento que utilice. En este patrón, AWS Lambda ejecuta el código de Python en respuesta a los eventos de Amazon S3 y administra los recursos informáticos automáticamente.

• Amazon Managed Grafana es un servicio de visualización de datos totalmente gestionado que puede utilizar para consultar, correlacionar y visualizar sus métricas, registros y trazas y emitir alertas sobre ellas. Este patrón utiliza Grafana gestionado por Amazon para crear un panel de control para la visualización de métricas y alertas.

• Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) es un servicio de organización gestionado para Apache Airflow que puede utilizar para configurar y operar canalizaciones de datos en la nube a escala. Apache Airflow es una herramienta de código abierto que se utiliza para crear, programar y supervisar secuencias de procesos y tareas mediante programación, denominadas flujos de trabajo. En este patrón, se implementan una muestra DAGs y un extractor de métricas DAG en Amazon MWAA.

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) es un servicio de almacenamiento de objetos basado en la nube que le ayuda a almacenar, proteger y recuperar cualquier cantidad de datos. En este patrón, Amazon S3 se utiliza para almacenar DAGs scripts y métricas personalizadas en formato CSV.

• Amazon Timestream LiveAnalytics for is es una base de datos de series temporales rápida, escalable, totalmente administrada y diseñada específicamente que facilita el almacenamiento y el análisis de billones de puntos de datos de series temporales por día. Timestream for LiveAnalytics también se integra con los servicios más utilizados para la recopilación de datos, la visualización y el aprendizaje automático. En este patrón, se utiliza para asimilar las métricas personalizadas de Amazon MWAA generadas.

Otras herramientas

• HashiCorp Terraform es una herramienta de código abierto de infraestructura como código (IaC) que le ayuda a usar el código para aprovisionar y administrar la infraestructura y los recursos de la nube. Este patrón utiliza un módulo de Terraform para automatizar el aprovisionamiento de la infraestructura. AWS

Repositorio de código

El código de este patrón está disponible GitHub en el repositorio visualize-amazon-mwaa-custom-metrics-grafana. La stacks/Infra carpeta contiene lo siguiente:

• Archivos de configuración de Terraform para todos los recursos AWS

• Archivo .json del panel de control de Grafana en la carpeta grafana

• Amazon Managed Workflows para Apache Airflow DAGs en la carpeta mwaa/dags

• Código Lambda para analizar el archivo.csv y almacenar las métricas en la base de datos Timestream de la carpeta src

• Los archivos.json de la política de IAM están en la carpeta templates

Prácticas recomendadas

Terraform debe almacenar el estado de su infraestructura y configuración administradas para poder asignar recursos del mundo real a su configuración. De forma predeterminada, Terraform almacena el estado de forma local en un archivo denominado. terraform.tfstate Es crucial garantizar la seguridad e integridad de su archivo de estado de Terraform, ya que mantiene el estado actual de su infraestructura. Para obtener más información, consulte Estado remoto en la documentación de Terraform.

Epics

Implemente la infraestructura con Terraform

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Implemente la infraestructura.	Para implementar la infraestructura de la solución, haga lo siguiente: Abra una terminal o una línea de comandos en su equipo local o mediante AWS CloudShell. Navegue hasta el directorio en el que desee clonar el repositorio. Para clonar el repositorio, ejecute el siguiente comando: git clone https://github.com/aws-samples/visualize-amazon-mwaa-custom-metrics-grafana Una vez finalizado el proceso de clonación, ejecute el siguiente comando para acceder al directorio del repositorio clonado: cd visualize-amazon-mwaa-custom-metrics-grafana/stacks/infra Para descargar e inicializar los proveedores necesarios, ejecute el siguiente comando: terraform init Para obtener una visión completa de todos los recursos que Terraform creará, ejecute el siguiente comando: terraform plan Terraform proporciona los siguientes recursos: Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) y componentes de red asociados Recursos de Amazon S3 AWS Lambda funciones Recursos de Grafana gestionados por Amazon (espacio de trabajo, paneles, fuente de datos) Recursos de IAM de apoyo (funciones y políticas) Para crear los AWS recursos a partir del resultado del plan, ejecute el siguiente comando: terraform apply -auto-approve El aprovisionamiento de la infraestructura se completa en aproximadamente 20 minutos. Para crear los AWS recursos especificados de acuerdo con la configuración definida en sus archivos de Terraform, ejecute el siguiente comando: terraform apply	AWS DevOps

Implemente la infraestructura con Terraform

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Implemente la infraestructura.	Para implementar la infraestructura de la solución, haga lo siguiente: Abra una terminal o una línea de comandos en su equipo local o mediante AWS CloudShell. Navegue hasta el directorio en el que desee clonar el repositorio. Para clonar el repositorio, ejecute el siguiente comando: git clone https://github.com/aws-samples/visualize-amazon-mwaa-custom-metrics-grafana Una vez finalizado el proceso de clonación, ejecute el siguiente comando para acceder al directorio del repositorio clonado: cd visualize-amazon-mwaa-custom-metrics-grafana/stacks/infra Para descargar e inicializar los proveedores necesarios, ejecute el siguiente comando: terraform init Para obtener una visión completa de todos los recursos que Terraform creará, ejecute el siguiente comando: terraform plan Terraform proporciona los siguientes recursos: Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) y componentes de red asociados Recursos de Amazon S3 AWS Lambda funciones Recursos de Grafana gestionados por Amazon (espacio de trabajo, paneles, fuente de datos) Recursos de IAM de apoyo (funciones y políticas) Para crear los AWS recursos a partir del resultado del plan, ejecute el siguiente comando: terraform apply -auto-approve El aprovisionamiento de la infraestructura se completa en aproximadamente 20 minutos. Para crear los AWS recursos especificados de acuerdo con la configuración definida en sus archivos de Terraform, ejecute el siguiente comando: terraform apply	AWS DevOps

Valide los recursos de infraestructura implementados

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Valide el entorno Amazon MWAA.	Para validar el entorno Amazon MWAA, haga lo siguiente: Inicie sesión en AWS Management Console, vaya a la consola del panel de control de Amazon MWAA y seleccione Open Airflow UI. Deberás ver los tres siguientes DAGs en estado activo: extracción de datos run-example-dag other-sample-dag Si un DAG no está activo, puede activarlo activando el conmutador situado junto al nombre del DAG.	AWS DevOps, ingeniero de datos
Verifique los horarios del DAG.	Para ver cada programa del DAG, vaya a la pestaña Programación de la interfaz de usuario de Airflow. Cada una de las siguientes DAGs opciones tiene una programación preconfigurada, que se ejecuta en el entorno Amazon MWAA y genera métricas personalizadas: run-example-dag- Se ejecuta cada 7 minutos other-sample-dag- Se ejecuta cada 10 minutos extracción de datos: se ejecuta cada hora También puede ver las ejecuciones correctas de cada DAG en la columna Ejecuciones.	Ingeniero de datos, AWS DevOps

Valide los recursos de infraestructura implementados

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Valide el entorno Amazon MWAA.	Para validar el entorno Amazon MWAA, haga lo siguiente: Inicie sesión en AWS Management Console, vaya a la consola del panel de control de Amazon MWAA y seleccione Open Airflow UI. Deberás ver los tres siguientes DAGs en estado activo: extracción de datos run-example-dag other-sample-dag Si un DAG no está activo, puede activarlo activando el conmutador situado junto al nombre del DAG.	AWS DevOps, ingeniero de datos
Verifique los horarios del DAG.	Para ver cada programa del DAG, vaya a la pestaña Programación de la interfaz de usuario de Airflow. Cada una de las siguientes DAGs opciones tiene una programación preconfigurada, que se ejecuta en el entorno Amazon MWAA y genera métricas personalizadas: run-example-dag- Se ejecuta cada 7 minutos other-sample-dag- Se ejecuta cada 10 minutos extracción de datos: se ejecuta cada hora También puede ver las ejecuciones correctas de cada DAG en la columna Ejecuciones.	Ingeniero de datos, AWS DevOps

Configurar el entorno de Grafana gestionado por Amazon

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Configure el acceso al espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon.	Los scripts de Terraform crearon el espacio de trabajo, los paneles y la página de métricas de Amazon Managed Grafana necesarios. Para configurar el acceso de forma que pueda verlos, haga lo siguiente: Abra la consola de Amazon Managed Grafana. En los espacios de trabajo, seleccione el espacio grafana-ws-dev de trabajo y vaya a la pestaña Autenticación en el panel inferior. Pulse el botón Asignar un nuevo usuario o grupo. Añada su grupo en la pestaña Grupos o un usuario en la pestaña Usuarios y, a continuación, pulse el botón Asignar usuarios y grupos. Una vez agregado el usuario (o grupo), conviértalo en administrador. Seleccione el usuario en Usuarios o grupo asignados en la pestaña Grupo de usuarios asignados y elija Convertir en administrador en el menú desplegable. Para obtener más información, consulta Uso AWS IAM Identity Center con tu espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon en la documentación de Amazon Managed Grafana. Ve a Espacios de trabajo y, a continuación, elige la URL del espacio de trabajo de Grafana. Para iniciar sesión en Amazon Managed Grafana como administrador, selecciona Iniciar sesión con. AWS IAM Identity Center	AWS DevOps
Instale el complemento Amazon Timestream.	Las métricas personalizadas de Amazon MWAA se cargan en la base de datos de Timestream. Utiliza el complemento Timestream para visualizar las métricas con los paneles de Grafana gestionados por Amazon. Para instalar el complemento Timestream, haga lo siguiente: En la consola de Amazon Managed Grafana, expande el menú del panel de navegación izquierdo y ve a Administración, Plugins. Busque e instale la última versión del complemento Amazon Timestream. Una vez instalado el complemento, vaya a Administración y fuentes de datos para ver la fuente de datos de Timestream. Si la fuente de datos no aparece en la lista, actualiza la página. Para obtener más información, consulte Amplíe su espacio de trabajo con complementos en la documentación de Amazon Managed Grafana.	AWS DevOps, DevOps ingeniero

Configurar el entorno de Grafana gestionado por Amazon

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Configure el acceso al espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon.	Los scripts de Terraform crearon el espacio de trabajo, los paneles y la página de métricas de Amazon Managed Grafana necesarios. Para configurar el acceso de forma que pueda verlos, haga lo siguiente: Abra la consola de Amazon Managed Grafana. En los espacios de trabajo, seleccione el espacio grafana-ws-dev de trabajo y vaya a la pestaña Autenticación en el panel inferior. Pulse el botón Asignar un nuevo usuario o grupo. Añada su grupo en la pestaña Grupos o un usuario en la pestaña Usuarios y, a continuación, pulse el botón Asignar usuarios y grupos. Una vez agregado el usuario (o grupo), conviértalo en administrador. Seleccione el usuario en Usuarios o grupo asignados en la pestaña Grupo de usuarios asignados y elija Convertir en administrador en el menú desplegable. Para obtener más información, consulta Uso AWS IAM Identity Center con tu espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon en la documentación de Amazon Managed Grafana. Ve a Espacios de trabajo y, a continuación, elige la URL del espacio de trabajo de Grafana. Para iniciar sesión en Amazon Managed Grafana como administrador, selecciona Iniciar sesión con. AWS IAM Identity Center	AWS DevOps
Instale el complemento Amazon Timestream.	Las métricas personalizadas de Amazon MWAA se cargan en la base de datos de Timestream. Utiliza el complemento Timestream para visualizar las métricas con los paneles de Grafana gestionados por Amazon. Para instalar el complemento Timestream, haga lo siguiente: En la consola de Amazon Managed Grafana, expande el menú del panel de navegación izquierdo y ve a Administración, Plugins. Busque e instale la última versión del complemento Amazon Timestream. Una vez instalado el complemento, vaya a Administración y fuentes de datos para ver la fuente de datos de Timestream. Si la fuente de datos no aparece en la lista, actualiza la página. Para obtener más información, consulte Amplíe su espacio de trabajo con complementos en la documentación de Amazon Managed Grafana.	AWS DevOps, DevOps ingeniero

Visualice las métricas personalizadas en el panel de control de Amazon Managed Grafana

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Consulta el panel de control de Grafana gestionado por Amazon.	Para ver las métricas que se incorporaron al espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon, haga lo siguiente: En la consola de Amazon Managed Grafana, selecciona Dashboards en el panel de navegación izquierdo. Para ver las métricas, elija los paneles de eventos de MWAA y, a continuación, seleccione mwaa_metrics. La página de métricas del panel muestra la siguiente información: El total de ejecuciones de DAG en la última hora Número total de ejecuciones del DAG correctas, fallidas y en ejecución en la última hora Duración media de todas las ejecuciones de DAG correctas y fallidas	AWS DevOps
Personaliza el panel de control de Grafana gestionado por Amazon.	Para personalizar los paneles de control para futuras mejoras, haga lo siguiente: En la mwaa_metrics página del panel de control de Amazon Managed Grafana, selecciona el icono de configuración del panel de control. Para ver la estructura de datos que define el panel, elige el modelo JSON. Puede personalizar el panel realizando modificaciones en este modelo JSON directamente en la consola. Como alternativa, el código fuente de este panel está disponible en el dashboard.json archivo de la stacks/infra/grafana carpeta del GitHub repositorio.	AWS DevOps

Visualice las métricas personalizadas en el panel de control de Amazon Managed Grafana

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Consulta el panel de control de Grafana gestionado por Amazon.	Para ver las métricas que se incorporaron al espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon, haga lo siguiente: En la consola de Amazon Managed Grafana, selecciona Dashboards en el panel de navegación izquierdo. Para ver las métricas, elija los paneles de eventos de MWAA y, a continuación, seleccione mwaa_metrics. La página de métricas del panel muestra la siguiente información: El total de ejecuciones de DAG en la última hora Número total de ejecuciones del DAG correctas, fallidas y en ejecución en la última hora Duración media de todas las ejecuciones de DAG correctas y fallidas	AWS DevOps
Personaliza el panel de control de Grafana gestionado por Amazon.	Para personalizar los paneles de control para futuras mejoras, haga lo siguiente: En la mwaa_metrics página del panel de control de Amazon Managed Grafana, selecciona el icono de configuración del panel de control. Para ver la estructura de datos que define el panel, elige el modelo JSON. Puede personalizar el panel realizando modificaciones en este modelo JSON directamente en la consola. Como alternativa, el código fuente de este panel está disponible en el dashboard.json archivo de la stacks/infra/grafana carpeta del GitHub repositorio.	AWS DevOps

Limpie AWS los recursos

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Pausa las ejecuciones del DAG Amazon MWAA.	Para pausar las ejecuciones del DAG, haga lo siguiente: En la consola de Amazon MWAA, vaya a los entornos de Airflow y elija Open Airflow UI. Para pausar el DAG, utilice el conmutador situado junto a cada DAG. Actualice la página de interfaz de usuario de Airflow, que debería incluir tres DAGs en la sección En pausa.	AWS DevOps, ingeniero de datos
Elimine los objetos de los buckets de Amazon S3.	Para eliminar los buckets de Amazon S3 mwaa-events-bucket-* y mwaa-metrics-bucket-*, siga las instrucciones de uso de la consola de Amazon S3 que se encuentran en Eliminar un bucket en la documentación de Amazon S3.	AWS DevOps
Destruye los recursos creados por Terraform.	Para destruir los recursos creados por Terraform y el archivo de estado local de Terraform asociado, haga lo siguiente: (Opcional) Antes de eliminar los recursos, puedes previsualizar los cambios que realizará Terraform. Para generar un plan, ejecuta el siguiente comando: terraform plan -destroy El resultado del comando muestra que el destroy comando eliminará todos los AWS recursos que se crearon anteriormente. terraform destroy -auto-approve Este comando tarda aproximadamente 20 minutos en destruir la infraestructura. nota Para destruir todos los recursos gestionados por Terraform, ejecuta el siguiente comando. : La -auto-approve etiqueta no espera la confirmación del usuario para empezar a destruir los recursos. Para eliminar el archivo de estado local de Terraform, ejecuta los siguientes comandos: rm .terraform.lock.hcl rm -rf .terraform rm terraform.tfstate*	AWS DevOps

Limpie AWS los recursos

Tarea	Descripción	Habilidades requeridas
Pausa las ejecuciones del DAG Amazon MWAA.	Para pausar las ejecuciones del DAG, haga lo siguiente: En la consola de Amazon MWAA, vaya a los entornos de Airflow y elija Open Airflow UI. Para pausar el DAG, utilice el conmutador situado junto a cada DAG. Actualice la página de interfaz de usuario de Airflow, que debería incluir tres DAGs en la sección En pausa.	AWS DevOps, ingeniero de datos
Elimine los objetos de los buckets de Amazon S3.	Para eliminar los buckets de Amazon S3 mwaa-events-bucket-* y mwaa-metrics-bucket-*, siga las instrucciones de uso de la consola de Amazon S3 que se encuentran en Eliminar un bucket en la documentación de Amazon S3.	AWS DevOps
Destruye los recursos creados por Terraform.	Para destruir los recursos creados por Terraform y el archivo de estado local de Terraform asociado, haga lo siguiente: (Opcional) Antes de eliminar los recursos, puedes previsualizar los cambios que realizará Terraform. Para generar un plan, ejecuta el siguiente comando: terraform plan -destroy El resultado del comando muestra que el destroy comando eliminará todos los AWS recursos que se crearon anteriormente. terraform destroy -auto-approve Este comando tarda aproximadamente 20 minutos en destruir la infraestructura. nota Para destruir todos los recursos gestionados por Terraform, ejecuta el siguiente comando. : La -auto-approve etiqueta no espera la confirmación del usuario para empezar a destruir los recursos. Para eliminar el archivo de estado local de Terraform, ejecuta los siguientes comandos: rm .terraform.lock.hcl rm -rf .terraform rm terraform.tfstate*	AWS DevOps

Solución de problemas

Problema	Solución
null_resource.plugin_mgmt (local-exec): aws: error: argument operation: Invalid choice, valid choices are:	Actualice la AWS CLI suya a la versión más reciente.
Error al cargar las fuentes de datos - Fetch error: 404 Not Found Instantiating…	El error es intermitente. Espere unos minutos y, a continuación, actualice las fuentes de datos para ver la fuente de datos de Timestream de la lista.

Recursos relacionados

AWS documentación

• Grafana gestionada por Amazon para paneles y visualización

• Configurar Grafana gestionada por Amazon para usar Okta

• Úsalo AWS IAM Identity Center con tu espacio de trabajo de Grafana gestionado por Amazon

• Trabajando con DAGs Amazon MWAA

AWS vídeos

• Configure IAM Identity Center con Amazon Managed Grafana para la autenticación, como se muestra en el siguiente vídeo.

https://www.youtube-nocookie.com/embed/XX2¿Xcz-Ps9U? controles = 0

• Si el Centro de Identidad de IAM no está disponible, también puedes integrar la autenticación de Grafana gestionada por Amazon mediante un proveedor de identidad (IdP) externo, como Okta, como se muestra en el siguiente vídeo.

https://www.youtube-nocookie.com/embed/JHxl2xp¿Z4 Og? controles = 0

Información adicional

Puede crear una solución integral de monitoreo y alertas para su entorno Amazon MWAA, que permita una administración proactiva y una respuesta rápida a posibles problemas o anomalías. Amazon Managed Grafana incluye las siguientes funciones:

Alertas: puede configurar alertas en Amazon Managed Grafana en función de umbrales o condiciones predefinidos. Configura notificaciones por correo electrónico para alertar a las partes interesadas pertinentes cuando determinadas métricas superen o estén por debajo de los umbrales especificados. Para obtener más información, consulta las alertas de Grafana en la documentación de Grafana gestionada por Amazon.

Integración: puedes integrar Grafana gestionada por Amazon con varias herramientas de terceros OpsGenie, como o Slack PagerDuty, para mejorar las capacidades de notificación. Por ejemplo, puedes configurar webhooks o integrarlos APIs para activar incidentes y notificaciones en estas plataformas en función de las alertas generadas en Grafana gestionado por Amazon. Además, este patrón proporciona un GitHub repositorio para crear AWS recursos. Puede integrar aún más este código con los flujos de trabajo de despliegue de su infraestructura.