Ini adalah Panduan Pengembang AWS CDK v2. CDK v1 yang lebih lama memasuki pemeliharaan pada 1 Juni 2022 dan mengakhiri dukungan pada 1 Juni 2023.
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Gunakan paket aws-cloudwatch untuk menyiapkan alarm Amazon CloudWatch pada metrik. CloudWatch Anda dapat menggunakan metrik yang telah ditentukan atau membuat metrik Anda sendiri.
Gunakan metrik yang ada
Banyak modul AWS Construct Library memungkinkan Anda menyetel alarm pada metrik yang ada dengan meneruskan nama metrik ke metode kenyamanan pada instance objek yang memiliki metrik. Misalnya, dengan antrean Amazon SQS, Anda bisa mendapatkan metrik ApproximateNumberOfMessagesVisibledari metode metrik () antrian:
const metric = queue.metric("ApproximateNumberOfMessagesVisible");
Buat metrik Anda sendiri
Buat metrik Anda sendiri sebagai berikut, di mana nilai namespace harus seperti AWS/SQS untuk antrian Amazon SQS. Anda juga perlu menentukan nama dan dimensi metrik Anda:
const metric = new cloudwatch.Metric({
namespace: 'MyNamespace',
metricName: 'MyMetric',
dimensionsMap: { MyDimension: 'MyDimensionValue' }
});
Buat alarm
Setelah Anda memiliki metrik, baik yang sudah ada atau yang Anda tentukan, Anda dapat membuat alarm. Dalam contoh ini, alarm dinaikkan ketika ada lebih dari 100 metrik Anda dalam dua dari tiga periode evaluasi terakhir. Anda dapat menggunakan perbandingan seperti kurang dari pada alarm Anda melalui properti. comparisonOperator
Greater-than-or-equal-to adalah AWS CDK default, jadi kita tidak perlu menentukannya.
const alarm = new cloudwatch.Alarm(this, 'Alarm', {
metric: metric,
threshold: 100,
evaluationPeriods: 3,
datapointsToAlarm: 2,
});
Cara alternatif untuk membuat alarm menggunakan metode createAlarm () metrik, yang pada dasarnya mengambil properti yang sama dengan konstruktor. Alarm
Anda tidak perlu memasukkan metrik, karena sudah diketahui.
metric.createAlarm(this, 'Alarm', {
threshold: 100,
evaluationPeriods: 3,
datapointsToAlarm: 2,
});