监控 Amazon Kinesis Data Analytics Analytics 应用程序 - Amazon Kinesis Data Analytics 开发人员指南
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监控 Amazon Kinesis Data Analytics Analytics 应用程序

监控是保持 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序和 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序的可靠性、可用性和性能的重要环节。您应从 Amazon 解决方案的所有部分收集监控数据,以便更轻松地调试出现的多点故障。然而,在开始监控 Amazon Kinesis Data Analytics 之前,您应制定一个监控计划并在计划中回答下列问题:

  • 您的监控目标是什么?

  • 您将监控哪些资源?

  • 监控这些资源的频率如何?

  • 您将使用哪些监控工具?

  • 谁负责执行监控任务?

  • 出现错误时应通知谁?

下一步,通过在不同时间和不同负载条件下测量性能,在您的环境中建立正常 Amazon Kinesis Data Analytics 性能的基准。在监控 Amazon Kinesis Data Analytics 时,您可以存储历史监控数据。如果您这样做,则可以将历史监控数据与当前性能数据进行比较,确定性能的正常模式和性能异常,并找出解决问题的方法。

借助 Amazon Kinesis Data Analytics,您可以监控应用程序。应用程序处理数据流(输入或输出),两者都包括标识符,您可以使用它来缩小对 CloudWatch 日志的搜索范围。有关 Amazon Kinesis Data Analytics 如何处理数据流的信息,请参阅用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics:如何使用

最重要的指标是 millisBehindLatest,表示应用程序读取流式传输源的滞后程度。通常情况下,滞后时间应当为零或接近零毫秒。通常会出现短暂峰值,millisBehindLatest 中会出现增长。

我们建议您设置一个 CloudWatch 警报,以便在应用程序读取流式传输源的滞后时间超过 1 小时时触发该警报。对于某些几乎要求实时处理的使用情况(例如,将已处理的数据发送到实时应用程序),您可以选择将警报设置为更低值,如 5 分钟。