Benutzerdefinierte Metriken mit Application Signals

Wenn Sie den CloudWatch-Agenten verwenden, müssen Sie metrics_collected mit einem otlp konfigurieren. Beispiel: cloudwatch-config.json

{
  "traces": {
    "traces_collected": {
      "application_signals": {}
    }
  },
  "logs": {
    "metrics_collected": {
      "application_signals": {},
      "otlp": {
        "grpc_endpoint": "0.0.0.0:4317",
        "http_endpoint": "0.0.0.0:4318"
      }
    }
  }
}

Wenn Sie OpenTelemetry Collector nutzen, konfigurieren Sie eine Metrik-Pipeline. Sie müssen CloudWatch EMF Exporter for OpenTelemetry Collector verwenden und Ressourcenattribute für die Bezeichnungen der Metriken aktivieren. Es wird empfohlen, dimension_rollup_option: NoDimensionRollup so zu konfigurieren, dass nicht viele Metrikaggregationen ausgegeben werden. Zum Beispiel config.yaml:

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318

exporters:
  awsemf:
    region: $REGION
    namespace: $NAMESPACE
    log_group_name:$LOG_GROUP_NAME
    resource_to_telemetry_conversion:
      enabled: true
    dimension_rollup_option: "NoDimensionRollup"
    
  otlphttp/traces:
    compression: gzip
    traces_endpoint: https://xray.$REGION.amazonaws.com/v1/traces
    auth:
      authenticator: sigv4auth/traces

extensions:
  sigv4auth/logs:
    region: "$REGION"
    service: "logs"
  sigv4auth/traces:
    region: "$REGION"
    service: "xray"

processors:
  batch:

service:
  telemetry:
  extensions: [sigv4auth/logs, sigv4auth/traces]
  pipelines:
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [awsemf]
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlphttp/traces]

(Empfohlen) Benutzerdefinierte Exportpipeline – Erstellen Sie im Anwendungscode einen dedizierten MeterProvider, der zum konfigurierten Agenten- oder Collector-Endpunkt exportiert. Zum Beispiel:

Resource resource = Resource.getDefault().toBuilder()
        .put(AttributeKey.stringKey("service.name"), serviceName)
        .put(AttributeKey.stringKey("deployment.environment.name"), environment)
        .build();

MetricExporter metricExporter = OtlpHttpMetricExporter.builder()
        .setEndpoint("http://localhost:4318/v1/metrics")
        .build();

MetricReader metricReader = PeriodicMetricReader.builder(metricExporter)
        .setInterval(Duration.ofSeconds(10))
        .build()

SdkMeterProvider meterProvider = SdkMeterProvider.builder()
    .setResource(resource)
    .registerMetricReader()
    .build();
    
Meter meter = meterProvider.get("myMeter");

Agentenbasierter Export – Konfigurieren Sie die Agentenumgebungsvariablen OTEL_METRICS_EXPORTER und OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT. Zum Beispiel:

OTEL_METRICS_EXPORTER=otlp
OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT=http://localhost:4318/v1/metrics

Verlassen Sie sich im Anwendungscode auf globalen MeterProvider, der vom Anwendungscode erstellt wurde. Zum Beispiel:

Meter meter = GlobalOpenTelemetry.getMeter("myMeter");

[Empfohlen] Fügen Sie Attribute zu automatisch generierten Spans hinzu. Zum Beispiel:

Span.current().setAttribute("myattribute", value);

Fügen Sie manuell generierten Spanns Attribute hinzu. Zum Beispiel:

Span span = tracer.spanBuilder("myspan").startSpan();
try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
   span.setAttribute("myattribute",  value);
}

Protokollgruppe – aws/spans

Filtermuster – { $.attributes.['myattribute'] = * }

Metrikname – myattribute (Die Werte müssen exakt übereinstimmen, sonst funktioniert die Span-Korrelation nicht

Metrikwert – $.attributes.['myattribute']

Dimensionen – Feldname: Service, Feldwert: $.attributes.['aws.local.service'], Feldname: Umgebung, Feldwert: $.attributes.['aws.local.environment'] und Feldname: Operation, Feldwert: $.attributes.['aws.local.operation']