Bekerja dengan wawasanDevOpsGuru

AmazonDevOpsGuru menghasilkanwawasanketika mendeteksi perilaku anomali dalam aplikasi operasional Anda. DevOpsGuru menganalisis metrik, peristiwa, dan lainnya diAWSsumber daya yang Anda tentukan saat Anda menyiapkanDevOpsGuru. Setiap wawasan berisi satu atau lebih rekomendasi untuk Anda ambil untuk mengurangi masalah ini. Ini juga berisi daftar metrik, daftar grup log, dan daftar peristiwa yang digunakan untuk mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa.

Ada dua jenis wawasan.

• Reaktifwawasan memiliki rekomendasi yang dapat Anda ambil untuk mengatasi masalah yang sedang terjadi sekarang.

• Proaktifwawasan memiliki rekomendasi yang mengatasi masalah yangDevOpsGuru memprediksi akan terjadi di masa depan.

MelihatDevOpsWawasan guru

Anda dapat melihat wawasan Anda menggunakanAWS Management Console.

Lihat AndaDevOpsWawasan guru

1. Buka AmazonDevOpsGuru konsol dihttps://console.aws.amazon.com/devops-guru/.

2. Buka panel navigasi, lalu pilihWawasan.

3. PadaReaktiftab, Anda dapat melihat daftar wawasan reaktif. PadaProaktiftab, Anda dapat melihat daftar wawasan proaktif.

4. (Opsional) Gunakan satu atau beberapa filter berikut untuk menemukan wawasan yang Anda cari.

   • PilihReaktifatauProaktiftab, tergantung pada jenis wawasan yang Anda cari.

   • PilihFilter wawasan, lalu pilih opsi untuk menentukan filter. Anda dapat menambahkan kombinasi filter status, tingkat keparahan, sumber daya, dan tag. GunakanAWStag filter untuk melihat wawasan yang dihasilkan hanya oleh sumber daya dengan tag tertentu. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat Menggunakan tag untuk mengidentifikasi sumber daya dalam aplikasi DevOps Guru Anda.

   catatan

   DevOpsGuru dapat menganalisis sumber daya berikut, tetapi tidak dapat memfilter wawasan mereka menggunakan tag.

   • Jalur dan rute Amazon API Gateway

   • Aliran Amazon DynamoDB

   • Instans grup Penskalaan Otomatis Amazon EC2

   • Lingkungan AWS Elastic Beanstalk

   • Node Amazon Redshift

   • Pilih atau tentukan rentang waktu untuk disaring berdasarkan waktu pembuatan wawasan.

     • 12hmenunjukkan wawasan yang dibuat dalam 12 jam terakhir.

     • 1dmenunjukkan wawasan yang dibuat di hari terakhir.

     • 1wmenunjukkan wawasan yang dibuat dalam seminggu terakhir.

     • 1mmenunjukkan wawasan yang dibuat dalam sebulan terakhir.

     • Kustommemungkinkan Anda menentukan rentang waktu lain. Rentang waktu maksimum yang dapat Anda gunakan untuk memfilter wawasan adalah 180 hari.

5. Untuk melihat detail tentang wawasan, pilih namanya.

Memahami wawasan dalamDevOpsKonsol Guru

Gunakan AmazonDevOpsGuru konsol untuk melihat informasi yang berguna dalam wawasan Anda untuk membantu Anda mendiagnosis dan mengatasi perilaku anomali. KapanDevOpsGuru menganalisis sumber daya Anda dan menemukan Amazon terkaitCloudWatchmetrik,AWS CloudTrailperistiwa, dan data operasional yang menunjukkan perilaku yang tidak biasa, itu menciptakan wawasan yang berisi rekomendasi untuk mengatasi masalah dan informasi tentang metrik terkait dan peristiwa. Gunakan data wawasan denganPraktik terbaik di DevOps Guruuntuk mengatasi masalah operasional yang terdeteksi olehDevOpsGuru.

Untuk melihat wawasan, ikuti langkah-langkah diMelihat wawasanuntuk menemukannya, lalu pilih namanya. Halaman wawasan berisi rincian berikut.

Gambaran umum wawasan

Gunakan bagian ini untuk mendapatkan ikhtisar tingkat tinggi tentang wawasan. Anda dapat melihat status wawasan (Sedang BerlangsungatauTutup), berapa banyakAWS CloudFormationtumpukan terpengaruh, ketika wawasan dimulai, berakhir, dan terakhir diperbarui, dan item operasi terkait jika ada satu.

Jika wawasan dikelompokkan ditingkat tumpukan, maka Anda dapat memilih jumlah tumpukan yang terpengaruh untuk melihat nama mereka. Perilaku anomali yang menciptakan wawasan terjadi dalam sumber daya yang dibuat oleh tumpukan yang terkena dampak. Jika wawasan dikelompokkan ditingkat akun, maka jumlahnya nol atau tidak muncul.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami bagaimana perilaku anomali dikelompokkan ke dalam wawasan.

Nama wawasan

Nama wawasan tergantung pada apakah itu dikelompokkan ditingkat tumpukanatautingkat akun.

• Tingkat tumpukannama wawasan termasuk nama stack yang berisi sumber daya dengan perilaku anomali nya.

• Tingkat akunnama wawasan tidak menyertakan nama stack.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami bagaimana perilaku anomali dikelompokkan ke dalam wawasan.

Metrik agregat

PilihMetrik agregattab untuk melihat metrik yang terkait dengan wawasan. Dalam tabel, setiap baris mewakili satu metrik. Anda dapat melihat yang manaAWS CloudFormationstack menciptakan sumber daya yang memancarkan metrik, nama sumber daya, dan jenisnya. Tidak semua metrik dikaitkan denganAWS CloudFormationtumpukan atau memiliki nama.

Ketika ada beberapa sumber daya anomali pada saat yang sama, tampilan timeline mengumpulkan sumber daya dan menyajikan metrik anomali mereka dalam satu timeline untuk analisis yang mudah. Garis merah pada garis waktu menunjukkan rentang waktu ketika metrik memancarkan nilai yang tidak biasa. Untuk memperbesar, gunakan mouse Anda untuk memilih rentang waktu tertentu. Anda juga dapat menggunakan ikon kaca pembesar untuk memperbesar dan memperkecil.

Pilih garis merah di timeline untuk melihat informasi terperinci. Di jendela yang terbuka, Anda dapat:

• PilihLihat diCloudWatchuntuk melihat bagaimana metrik terlihat diCloudWatchkonsol. Untuk informasi lebih lanjut, lihatStatistikdanDimensidi dalamAmazonCloudWatchPanduan Pengguna.

• Arahkan kursor ke grafik untuk melihat detail tentang data metrik anomali dan kapan itu terjadi.

• Pilih kotak dengan panah ke bawah untuk mengunduh gambar PNG dari grafik.

Anomali grafik

PilihAnomali grafiktab untuk melihat grafik rinci untuk setiap anomali wawasan. Satu ubin muncul untuk setiap anomali dengan detail tentang perilaku tidak biasa yang terdeteksi dalam metrik terkait. Anda dapat menyelidiki dan melihat anomali di tingkat sumber daya dan per statistik. Grafik dikelompokkan berdasarkan nama metrik. Di setiap ubin, Anda dapat memilih rentang waktu tertentu di timeline untuk memperbesar. Anda juga dapat menggunakan ikon kaca pembesar untuk memperbesar dan memperkecil, atau memilih durasi yang telah ditentukan dalam jam, hari, atau minggu (1H,3H,12H,1D,3D,1W, atau2W).

PilihLihat semua statistik dan dimensiuntuk melihat rincian tentang anomali. Di jendela yang terbuka, Anda dapat:

• PilihLihat diCloudWatchuntuk melihat bagaimana metrik terlihat diCloudWatchkonsol.

• Arahkan kursor ke grafik untuk melihat detail tentang data metrik anomali dan kapan itu terjadi.

• PilihStatistikatauDimensiuntuk menyesuaikan tampilan grafik. Untuk informasi lebih lanjut, lihatStatistikdanDimensidi dalamAmazonCloudWatchPanduan Pengguna.

Grup log

Saat Anda mengaktifkan deteksi anomali log,DevOpsGuru tag AndaCloudWatchlog grup sehingga Anda dapat melihat grup log yang terkait dengan wawasan Anda. Di dalamGrup logbagian pada halaman rincian wawasan, setiap baris dalam tabel mewakili satu kelompok log dan daftar sumber daya terkait.

Ketika ada beberapa kelompok log anomali pada saat yang sama, tampilan timeline menggabungkannya dan menyajikannya dalam satu timeline untuk analisis yang mudah. Garis ungu pada timeline menunjukkan rentang waktu ketika kelompok log mengalami anomali log.

Pilih garis ungu di timeline untuk melihat contoh informasi anomali log seperti pengecualian kata kunci dan penyimpangan numerik. PilihLihat detail grup loguntuk melihat anomali log. Di jendela yang terbuka, Anda dapat:

• Lihat grafik anomali log dan peristiwa yang relevan.

• Arahkan kursor ke grafik untuk melihat detail tentang data log anomali dan kapan hal itu terjadi.

• Lihat anomali log secara rinci dengan pesan sampel, frekuensi okurensi, rekomendasi terkait, dan waktu terjadinya.

• Klik padaLihat detail diCloudWatchuntuk melihat baris log dari anomali log.

Acara terkait

DalamAcara terkait, lihatAWS CloudTrailperistiwa yang terkait dengan wawasan Anda. Gunakan kejadian ini untuk membantu memahami, mendiagnosis, dan mengatasi penyebab perilaku anomali.

Rekomendasi

DalamRekomendasi, Anda dapat melihat saran yang mungkin membantu Anda menyelesaikan masalah yang mendasarinya. KapanDevOpsGuru mendeteksi perilaku anomali, ia mencoba untuk membuat rekomendasi. Wawasan mungkin berisi satu, beberapa, atau nol rekomendasi.

Memahami bagaimana perilaku anomali dikelompokkan ke dalam wawasan

Wawasan dikelompokkan ditingkat tumpukanatautingkat akun. Jika wawasan dihasilkan untuk sumber daya yang ada diAWS CloudFormationtumpukan, maka itu adalahtingkat tumpukanwawasan. Jika tidak, itu adalahtingkat akunwawasan.

Cara tumpukan dikelompokkan dapat bergantung pada cara Anda mengonfigurasi cakupan analisis sumber daya Anda di AmazonDevOpsGuru.

Jika cakupan Anda ditentukan olehAWS CloudFormationtumpukan

Semua sumber daya yang terkandung dalam tumpukan yang Anda pilih dianalisis, dan semua wawasan yang terdeteksi dikelompokkan ditingkat tumpukan.

Jika pertanggungan Anda saat iniAWSakun dan Wilayah

Semua sumber daya di akun dan Wilayah Anda dianalisis, dan ada tiga skenario pengelompokan yang mungkin untuk wawasan yang terdeteksi.

• Wawasan yang dihasilkan dari sumber daya yang bukan merupakan bagian dari tumpukan dikelompokkan ditingkat akun.

• Wawasan yang dihasilkan dari sumber daya yang ada di salah satu dari 10.000 tumpukan analisis pertama dikelompokkan ditingkat tumpukan.

• Wawasan yang dihasilkan dari sumber daya yang tidak ada di salah satu dari 10.000 tumpukan analisis pertama dikelompokkan ditingkat akun. Misalnya, wawasan yang dihasilkan untuk sumber daya di tumpukan analisis 10,001 dikelompokkan ditingkat akun.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Tentukan cakupan untuk DevOps Guru.

Memahami keparahan wawasan

Sebuah wawasan dapat memiliki satu dari tiga tingkat keparahan,tinggi,medium, ataurendah. Wawasan dibuat oleh AmazonDevOpsGuru setelah mendeteksi anomali terkait dan memberikan setiap anomali keparahan. DevOpsGuru memberikan anomali keparahantinggi,medium, ataurendahmenggunakan pengetahuan domain dan pengalaman kolektif selama bertahun-tahun. Tingkat keparahan wawasan ditentukan oleh anomali paling parah yang berkontribusi untuk menciptakan wawasan.

• Jika tingkat keparahan semua anomali yang dihasilkan wawasan adalahrendah, maka tingkat keparahan wawasan adalahrendah.

• Jika tingkat keparahan tertinggi dari semua anomali yang dihasilkan wawasan adalahmedium, maka tingkat keparahan wawasan adalahmedium. Tingkat keparahan beberapa anomali yang menghasilkan wawasan mungkinrendah.

• Jika tingkat keparahan tertinggi dari semua anomali yang dihasilkan wawasan adalahtinggi, maka tingkat keparahan wawasan adalahtinggi. Tingkat keparahan beberapa anomali yang menghasilkan wawasan mungkinrendahataumedium.