Სარჩევი:

რა არის მონაცემთა წერტილი CloudWatch-ში?
რა არის მონაცემთა წერტილი CloudWatch-ში?

ვიდეო: რა არის მონაცემთა წერტილი CloudWatch-ში?

ვიდეო: რა არის მონაცემთა წერტილი CloudWatch-ში?
ვიდეო: What is AWS CloudWatch? Metric | Alarms | Logs Custom Metric 2024, ნოემბერი
Anonim

ა მონაცემთა წერტილი არის მეტრიკის მნიშვნელობა მოცემული მეტრული აგრეგაციის პერიოდისთვის, ანუ თუ თქვენ იყენებთ ერთ წუთს, როგორც მეტრიკის აგრეგაციის პერიოდს, მაშინ იქნება ერთი. მონაცემთა წერტილი ყოველ წუთს.

ხალხი ასევე იკითხავს, რა არის CloudWatch-ის გამოყენება?

ამაზონი CloudWatch არის AWS ღრუბლოვანი რესურსების მონიტორინგის სერვისი და აპლიკაციები თქვენ მუშაობთ AWS-ზე. Შენ შეგიძლია გამოყენება ამაზონი CloudWatch მეტრიკის შეგროვება და თვალყურის დევნება, ჟურნალის ფაილების შეგროვება და მონიტორინგი, სიგნალიზაციის დაყენება და ავტომატურად რეაგირება თქვენს AWS რესურსებში ცვლილებებზე.

ანალოგიურად, რა არის CloudWatch განზომილება? პროცენტულზე დაფუძნებული CloudWatch სიგნალიზაცია ა განზომილება არის მეტრიკის მეტამონაცემები სახელი/მნიშვნელობის წყვილის სახით. მეტრიკა შეიძლება იყოს ათამდე ზომები . როცა დააყენე ზომები , AWS სერვისები აგზავნის როგორც მონაცემებს, ასევე მეტამონაცემებს CloudWatch . ზომები შეიძლება სასარგებლო იყოს მონაცემების გაფილტვრისთვის და სტატისტიკის დაგროვებისთვის.

ამასთან დაკავშირებით, როგორ მუშაობს CloudWatch სიგნალიზაცია?

სიგნალიზაცია უყურებს მეტრიკა და შეასრულეთ მოქმედებები Amazon SNS თემებზე შეტყობინებების გამოქვეყნებით ან ავტომატური მასშტაბირების მოქმედებების ინიცირებით. SNS-ს შეუძლია შეტყობინებების მიწოდება HTTP, HTTPS, ელფოსტის ან Amazon SQS რიგის გამოყენებით. თქვენს აპლიკაციას შეუძლია მიიღოს ეს შეტყობინებები და შემდეგ იმოქმედოს მათზე ნებისმიერი სასურველი გზით.

როგორ გამოვიტანო მონაცემები CloudWatch-დან?

არსებობს ოთხი რეკომენდირებული მეთოდი CloudWatch Logs-დან ჟურნალის მონაცემების მოსაპოვებლად:

  1. გამოიყენეთ გამოწერის ფილტრები ჟურნალის მონაცემების სხვა მიმღებ წყაროზე რეალურ დროში გადასაცემად.
  2. შეასრულეთ შეკითხვა CloudWatch Logs Insights-ით.
  3. ჟურნალის მონაცემების ექსპორტი Amazon Simple Storage Service-ში (Amazon S3) სერიული გამოყენების შემთხვევებისთვის.

გირჩევთ: