REL11-BP01 Monitorar todos os componentes da workload para detectar falhas - AWS Well-Architected Framework
Orientação para implementação Recursos

REL11-BP01 Monitorar todos os componentes da workload para detectar falhas

Monitore constantemente a integridade da workload para que você e seus sistemas automatizados detectem falhas ou degradações assim que elas ocorrerem. Monitore os indicadores-chave de performance (KPIs) com base no valor empresarial.

Todos os mecanismos de reparo e recuperação devem começar com a capacidade de detectar problemas rapidamente. As falhas técnicas devem ser detectadas primeiro para que possam ser resolvidas. No entanto, a disponibilidade é baseada na capacidade da workload de entregar valor empresarial, portanto, os indicadores-chave de performance (KPIs) que medem isso precisam fazer parte da sua estratégia de detecção e remediação.

Resultado desejado: Os componentes essenciais de uma workload são monitorados de forma independente para detectar e alertar sobre falhas quando e onde elas acontecem.

Antipadrões comuns:

  • Nenhum alarme foi configurado, portanto as interrupções ocorrem sem notificação.

  • Os alarmes existem, mas com limites que não permitem um tempo adequado para reação.

  • As métricas não são coletadas com frequência suficiente para atender ao objetivo de tempo de recuperação (RTO)

  • Somente as interfaces da workload voltadas para o cliente são monitoradas ativamente.

  • Coleta apenas das métricas técnicas, não das métricas de função de negócios.

  • Não há métricas que medem a experiência do usuário da workload.

  • São criados monitores em excesso.

Benefícios de estabelecer esta prática recomendada: O monitoramento adequado de todas as camadas permite reduzir o tempo de recuperação ao reduzir o tempo de detecção.

Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida: alto

Orientação para implementação

Identifique todas as workloads que serão analisadas para monitoramento. Depois de identificar todos os componentes da workload que precisarão ser monitorados, você precisará determinar o intervalo de monitoramento. O intervalo de monitoramento terá um impacto direto na rapidez com que a recuperação pode ser iniciada com base no tempo necessário para detectar uma falha. O tempo médio de detecção (MTTD) é a quantidade de tempo entre a ocorrência de uma falha e o início das operações de reparo. A lista de serviços deve ser extensa e completa.

O monitoramento deve abranger todas as camadas da pilha de aplicações, incluindo aplicação, plataforma, infraestrutura e rede.

Sua estratégia de monitoramento deve considerar o impacto de falhas cinzentas. Para obter mais detalhes sobre falhas cinzentas, consulte Falhas cinzentas no whitepaper Advanced Multi-AZ Resilience Patterns (Padrões avançados de resiliência Multi-AZ).

Etapas da implementação

  • O intervalo de monitoramento depende da rapidez com que você precisa fazer a recuperação. O tempo de recuperação é determinado pelo tempo necessário para a recuperação. Desse modo, você deve considerar esse tempo e o objetivo de tempo de recuperação (RTO) para determinar a frequência da coleta.

  • Configure o monitoramento detalhado de componentes e serviços gerenciados.

  • Crie métricas personalizadas para medir os indicadores-chave de performance (KPIs) do negócio. As workloads implementam as principais funções empresariais, que devem ser usadas como KPIs para ajudar a identificar quando ocorre um problema indireto.

  • Utilize os canários de usuário para monitorar a experiência do usuário e verificar se há falhas. O teste de transação sintética (também conhecido como “teste canário”, que não deve ser confundido com “implantações canário”), que pode executar e simular o comportamento do cliente, está entre os processos de teste mais importantes. Execute esses testes constantemente nos endpoints da workload de diversos locais remotos.

  • Crie métricas personalizadas que rastreiem a experiência do usuário. Se você puder estabelecer instrumentos de medição da experiência do cliente, conseguirá determinar o momento de degradação da experiência do consumidor.

  • Defina alarmes para detectar quando uma parte da workload não estiver funcionando corretamente e indicar quando deve ser feita a escalabilidade automática dos recursos. Os alarmes podem ser exibidos visualmente em painéis, enviar alertas pelo Amazon SNS ou por e-mail e trabalhar com o Auto Scaling para aumentar ou reduzir a escala dos recursos da workload.

  • Crie painéis para visualizar suas métricas. É possível usar os painéis para ver as tendências, os casos atípicos e outros indicadores de possíveis problemas ou para obter uma indicação de problemas a serem investigados.

  • Crie monitoramento de rastreamento distribuído para seus serviços. Com o monitoramento distribuído, você compreende como está a performance de sua aplicação e seus serviços subjacentes para identificar e solucionar a causa principal de problemas e erros de performance.

  • Crie painéis de sistemas de monitoramento (usando CloudWatch ou X-Ray) e coleta de dados em uma Região e conta separadas.

  • Crie integração para o monitoramento do Amazon Health Aware para permitir a visibilidade de monitoramento de recursos da AWS que possam ter degradações. Para workloads essenciais aos negócios, essa solução fornece acesso a alertas proativos e em tempo real para serviços da AWS.

Recursos

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