Surveillance de Nimble Studio - Amazon Nimble Studio

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Surveillance de Nimble Studio

La surveillance de Nimble Studio est importante pour maintenir la fiabilité, la disponibilité et les performances de votre studio cloud et d'autresAWSSolutions.

AWSfournit les outils suivants pour surveiller Nimble Studio, signaler les problèmes et déclencher des actions automatiques, si nécessaire.

  • Amazon CloudWatchsurveille votreAWSressources et applications que vous exécutez surAWSen temps réel. Vous pouvez collecter et suivre les métriques, créer des tableaux de bord personnalisés et définir des alarmes qui vous informent lorsqu'une métrique spécifique atteint un seuil que vous spécifiez. Par exemple, CloudWatch peut suivre l'utilisation du processeur ou d'autres métriques de vos instances Amazon EC2 et démarrer automatiquement de nouvelles instances lorsque cela est nécessaire. Pour de plus amples informations, veuillez consulter le .Amazon CloudWatch Guide de l'utilisateur.

  • avecAmazon CloudWatch Journauxvous pouvez surveiller vos fichiers journaux, stocker et accéder à partir des instances Amazon EC2 CloudTrail, et d'autres sources. CloudWatch Les journaux peuvent surveiller les informations contenues dans les fichiers journaux et vous avertir lorsque certains seuils sont atteints. Vous pouvez également archiver vos données de journaux dans une solution de stockage hautement durable. Pour de plus amples informations, veuillez consulter le .Amazon CloudWatch Guide de l'utilisateur des.

  • AWS CloudTrailcapture les appels d'API et les événements associés effectués par votre ou au nom de ce dernierCompte AWS. Ensuite,AWS CloudTraillivre les fichiers journaux à un compartiment Amazon S3 que vous spécifiez. CloudTrail les journaux identifient les utilisateurs et les comptes qui ont appeléAWS, l'adresse IP source à partir de laquelle les appels ont été émis, ainsi que le moment où les appels ont eu lieu. Pour plus d'informations, consultez le Guide de l'utilisateur AWS CloudTrail.

Amazon EventBridgeest un bus d'événements sans serveur qui connecte vos applications à des données provenant de diverses sources. EventBridge fournit un flux de données en temps réel à partir de vos propres applications, d'applications logiciel en tant que service (SaaS) etAWSServices. Il achemine ensuite ces données vers des cibles, telles que Lambda, afin que vous puissiez surveiller les événements qui se produisent dans les services et créer des architectures basées sur les événements. Pour de plus amples informations, veuillez consulter le .Amazon EventBridge Guide de l'utilisateur.

Surveillance de Nimble Studio avec Amazon CloudWatch

Vous pouvez surveiller Nimble Studio à l'aide de CloudWatch, qui collecte les données brutes et les convertit en métriques lisibles en quasi-temps réel. Ces statistiques sont enregistrées pour une durée de 15 mois ; par conséquent, vous pouvez accéder aux informations historiques et acquérir un point de vue de la façon dont votre service ou application web s'exécute.

Vous pouvez également définir des alarmes qui surveillent certains seuils et envoient des notifications lorsque ces seuils sont atteints. Pour de plus amples informations, veuillez consulter le .Amazon CloudWatch Guide de l'utilisateur.

Le service Nimble Studio fournit les indicateurs suivants dans leAWS/NimbleStudioEspaces de noms.

Métrique Description Dimensions

RunningStreamingSessions

Le nombre de sessions de streaming dansREADYétat du compte ou du studio.

Critères de déclaration : Il existe une valeur différente de zéro.

Statistiques La statistique la plus utile estMaximum.

Unité : Nombre

LaunchProfileId

StreamingSessionLaunchSuccess

Nombre de tentatives de création de sessions de streaming qui ont été lancées avec succès et auxquelles vous pouvez vous connecter avec NICE DCV.

Critères de déclaration : Il existe une valeur différente de zéro.

Statistiques La statistique la plus utile estSum.

Unité : Nombre

LaunchProfileId

StreamingSessionLaunchConfigurationError

Nombre de tentatives de création de session de streaming qui n'ont pas pu être lancées en raison d'une erreur de configuration que le client peut corriger.

Critères de déclaration : Il existe une valeur différente de zéro.

Statistiques La statistique la plus utile estSum.

Unité : Nombre

LaunchProfileId

StreamingSessionLaunchInternalServerError

Nombre de tentatives de création de session de streaming qui n'ont pas pu être lancées en raison d'une erreur interne à laquelle le client ne peut pas remédier lui-même en modifiant la configuration.

Critères de déclaration : Il existe une valeur différente de zéro.

Statistiques La statistique la plus utile estSum.

Unité : Nombre

LaunchProfileId

Les dimensions suivantes sont prises en charge pour les métriques de Nimble Studio.

Dimension Description
LaunchProfileId

L'ID du profil de lancement utilisé pour créer la session de streaming.

Exemples de surveillance

Les exemples suivants montrent comment utiliser leAWS CLIpour répondre à la console. CloudWatch alarme, et pour voir laquelle WorkSpaces dans un répertoire présentent des échecs de connexion.

Pour répondre à la console. CloudWatch alarme

  1. Déterminez le répertoire auquel s'applique l'alarme à l'aide dudescription des alarmescommande.

    aws cloudwatch describe-alarms --state-value "ALARM"{ "MetricAlarms": [ { ... "Dimensions": [ { "Name": "DirectoryId", "Value": "directory_id" } ], ... } ] }
  2. Obtenir la liste des WorkSpaces dans le répertoire spécifié à l'aide deespace de travail de descriptioncommande.

    aws workspaces describe-workspaces --directory-id directory_id{ "Workspaces": [ { ... "WorkspaceId": "workspace1_id", ... }, { ... "WorkspaceId": "workspace2_id", ... }, { ... "WorkspaceId": "workspace3_id", ... } ] }
  3. Obtenir CloudWatch Métriques pour WorkSpaces dans un répertoire spécifié à l'aide du get-metric-statisticscommande.

    aws cloudwatch get-metric-statistics \ --namespace AWS/NimbleStudio \ --metric-name RunningStreamingSessions \ --start-time 2015-04-27T00:00:00Z \ --end-time 2015-04-28T00:00:00Z \ --period 3600 \ --statistics Maximum\ --dimensions "Name=LaunchProfileId,Value=launch_profile_id"{ "Datapoints" : [ { "Timestamp": "2015-04-27T00:18:00Z", "Maximum": 5, "Unit": "Count" }, { "Timestamp": "2014-04-27T01:18:00Z", "Maximum": 2, "Unit": "Count" } ], "Label" : "RunningStreamingSessions" }