AWS Data Pipeline
開発者ガイド (API バージョン 2012-10-29)

パイプラインインスタンスの詳細の表示

パイプラインの進捗状況を監視することができます。インスタンスステータスの詳細については、「パイプラインのステータスの詳細を解釈する」を参照してください。インスタンスがパイプラインの実行に失敗した場合または実行を完了できなかった場合のトラブルシューティングに関する詳細については、「一般的な問題を解決する」を参照してください。

コンソールを使用してパイプラインの進捗状況を監視するには

  1. [List Pipelines] ページの [Pipeline ID] 列で、目的のパイプラインの横にある矢印をクリックし、[View execution details] をクリックします。

  2. [Execution details] ページに、各コンポーネントの名前、タイプ、ステータス、スケジュール情報が表示されます。

    各コンポーネント名の横にある矢印をクリックすると、そのコンポーネントの依存関係情報を表示できます。

    
                            [Instance summary (インスタンス概要)] ペイン

    インラインの概要では、インスタンスの詳細の確認や、アクティビティの再実行を行うことができます。FINISHED としてマークすることも、依存関係のチェーンを調べることもできます。

    
                            [Instance summary (インスタンス概要)] ペイン

    注記

    目的の実行が一覧に含まれていない場合は、パイプラインがスケジュールされていた日時を確認します。[End (in UTC)] の日付を後にずらすか [Start (in UTC)] の日付を前にずらしてから、[Update] をクリックします。

  3. パイプラインに含まれるすべてのコンポーネントの [Status] 列が FINISHED であれば、パイプラインはアクティビティを正常に完了しています。Amazon SNS 通知の受け取り先として指定したアカウントに、このタスクの正常な完了に関するメールが届きます。

    出力データノードの内容を確認することもできます。

  4. パイプラインに含まれるいずれかのコンポーネントの [Status] 列が [FINISHED] ではない場合は、パイプラインが何らかの依存関係を待機しているか、既に失敗しています。失敗したインスタンスまたは未完了のインスタンスのトラブルシューティングを行うには、以下の手順を使用します。

  5. コンポーネントまたはアクティビティの横にある四角形をクリックします。

    インスタンスのステータスが [FAILED] の場合、[Attempts] ボックスには、最新の試行で発生した障害の理由を示すエラーメッセージが表示されますたとえば、Status Code: 403, AWS Service: Amazon S3, AWS Request ID: 1A3456789ABCD, AWS Error Code: null, AWS Error Message: Forbidden です。[Details] 列の [More...] をクリックして、この試行のインスタンス詳細を表示することもできます。

  6. 未完了または失敗したインスタンスに対してアクションを実行するには、[Rerun]、[Mark Finished]、または [Cancel] をクリックします。

AWS CLI を使用してパイプラインの進捗状況を監視するには

パイプラインの実行時間の履歴など、パイプラインインスタンスの詳細を取得するには、list-runs コマンドを使用します。このコマンドを使用すると、パイプラインの現在のステータスまたは起動された日付範囲に基づいて、返された実行のリストをフィルタリングすることができます。パイプラインの作成時期とスケジュールによっては実行履歴が大きくなる場合があるため、結果のフィルタリングは有用です。

次の例では、すべての実行の情報を取得します。

aws datapipeline list-runs --pipeline-id df-00627471SOVYZEXAMPLE

次の例では、完了したすべての実行の情報を取得します。

aws datapipeline list-runs --pipeline-id df-00627471SOVYZEXAMPLE --status finished

次の例では、指定された時間枠に起動されたすべての実行について、情報を取得します。

aws datapipeline list-runs --pipeline-id df-00627471SOVYZEXAMPLE --start-interval "2013-09-02","2013-09-11"