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Beobachtbarkeit von Anwendungen für Action AWS

Application Observability for AWS GitHub Action bietet einen Workflow zur Untersuchung der end-to-end Anwendungsbeobachtbarkeit, der Ihren Quellcode und Ihre Telemetriedaten aus der Produktion in Echtzeit mit dem KI-Agenten verbindet. Er nutzt CloudWatch MCPs und generiert benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen, um den Kontext bereitzustellen, den KI-Agenten für die Fehlerbehebung und die Anwendung von Codekorrekturen benötigen.

Die Aktion richtet den MCP-Server und den MCP-Server von CloudWatch Application Signals ein und CloudWatch konfiguriert sie, sodass sie auf Live-Telemetriedaten als Kontext zur Fehlerbehebung zugreifen können. Sie können Ihr bevorzugtes KI-Modell — sei es über Ihren eigenen API-Schlüssel, ein Drittanbietermodell oder Amazon Bedrock — für Untersuchungen zur Anwendungsleistung verwenden.

Geben Sie zunächst @awsapm in Ihren GitHub Problemen an, ob der KI-Agent ausgelöst werden soll. Der Agent behebt Produktionsprobleme, implementiert Korrekturen und verbessert die Observability-Abdeckung auf der Grundlage Ihrer Live-Anwendungsdaten.

Für diese Maßnahme selbst fallen keine direkten Kosten an. Die Nutzung dieser Aktion kann jedoch zu Gebühren für AWS Dienste und die Nutzung von KI-Modellen führen. Ausführliche Informationen zu möglichen Kosten finden Sie in der Dokumentation zu den Kostenerwägungen.

Erste Schritte

Mit dieser Aktion werden KI-Agenten in Ihrem GitHub Workflow konfiguriert, indem AWS spezifische MCP-Konfigurationen und benutzerdefinierte Observability-Prompts generiert werden. Sie müssen lediglich die IAM-Rolle angeben, die Sie übernehmen möchten, und eine Bedrock-Model-ID, die Sie verwenden möchten, oder ein API-Token aus Ihrem bestehenden LLM-Abonnement. Das folgende Beispiel zeigt eine Workflow-Vorlage, die diese Aktion in die von Anthropic integriert, claude-code-base-action um automatisierte Untersuchungen durchzuführen.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

GitHub Repository-Berechtigungen: Schreibzugriff oder höher auf das Repository (erforderlich, um die Aktion auszulösen)
AWS IAM-Rolle: Eine mit OpenID Connect (OIDC) konfigurierte IAM-Rolle für Aktionen mit Berechtigungen für GitHub :
- CloudWatch Anwendungssignale und Zugriff CloudWatch
- Zugriff auf Amazon Bedrock-Modelle (bei Verwendung von Bedrock-Modellen)
GitHub Token: Der Workflow verwendet automatisch GITHUB_TOKEN mit den erforderlichen Berechtigungen

Schritte zur Einrichtung

Schritt 1: AWS Anmeldeinformationen einrichten

Diese Aktion basiert auf der Aktion aws-actions/, um die AWS Authentifizierung in Ihrer configure-aws-credentials Aktionsumgebung einzurichten. GitHub Wir empfehlen die Verwendung von OpenID Connect (OIDC) zur Authentifizierung mit. AWS OIDC ermöglicht Ihren GitHub Actions-Workflows den Zugriff auf AWS Ressourcen mit kurzlebigen Anmeldeinformationen, sodass Sie keine langfristigen AWS Anmeldeinformationen in Ihrem Repository speichern müssen.

Erstellen Sie einen IAM-Identitätsanbieter

Erstellen Sie zunächst einen IAM-Identitätsanbieter, der seinem OIDC-Endpunkt in GitHub der Management Console vertraut: AWS
1. Öffnen Sie die IAM-Konsole
2. Klicken Sie unter Zugriffsverwaltung auf Identitätsanbieter
3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Anbieter hinzufügen, um den GitHub Identitätsanbieter hinzuzufügen, falls er noch nicht erstellt wurde
4. Wählen Sie den OpenID Connect-Typ des Identitätsanbieters
5. Geben Sie in https://token.actions.githubusercontent.com das Eingabefeld Provider-URL ein
6. Geben Sie in sts.amazonaws.com das Eingabefeld „Zielgruppe“ ein
7. Klicken Sie auf die Schaltfläche Anbieter hinzufügen
Erstellen Sie eine IAM-Richtlinie

Erstellen Sie eine IAM-Richtlinie mit den erforderlichen Berechtigungen für diese Aktion. Einzelheiten finden Sie Erforderliche Berechtigungen im folgenden Abschnitt.

Erstellen Sie eine IAM-Rolle

Erstellen Sie eine IAM-Rolle (z. B.AWS_IAM_ROLE_ARN) in der AWS Management Console mit der folgenden Vorlage für eine Vertrauensrichtlinie. Dadurch können autorisierte GitHub Repositorys die Rolle übernehmen:


{
  "Version": "2012-10-17",		 	 	 
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Federated": "arn:aws:iam::<AWS_ACCOUNT_ID>:oidc-provider/token.actions.githubusercontent.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "token.actions.githubusercontent.com:aud": "sts.amazonaws.com"
        },
        "StringLike": {
          "token.actions.githubusercontent.com:sub": "repo:<GITHUB_ORG>/<GITHUB_REPOSITORY>:ref:refs/heads/<GITHUB_BRANCH>"
        }
      }
    }
  ]
}

Ersetzen Sie die folgenden Platzhalter in der Vorlage:

<AWS_ACCOUNT_ID>- Ihre AWS Konto-ID
<GITHUB_ORG>- Der Name Ihrer GitHub Organisation
<GITHUB_REPOSITORY>- Ihr Repository-Name
<GITHUB_BRANCH>- Ihr Branchenname (z. B. main)

Hängen Sie die IAM-Richtlinie an

Fügen Sie auf der Registerkarte „Berechtigungen“ der Rolle die IAM-Richtlinie an, die Sie in Schritt 2 erstellt haben.

Weitere Informationen zur Konfiguration von OIDC mit AWS finden Sie in der configure-aws-credentials OIDC-Schnellstartanleitung.

Schritt 2: Secrets konfigurieren und Workflow hinzufügen

Konfigurieren Sie Repository-Geheimnisse

Gehe zu deinem Repository → Einstellungen → Geheimnisse und Variablen → Aktionen.
- Erstellen Sie ein neues Repository-Geheimnis mit dem Namen AWS_IAM_ROLE_ARN und legen Sie seinen Wert auf den ARN der IAM-Rolle fest, die Sie in Schritt 1 erstellt haben.
- (Optional) Erstellen Sie eine Repository-Variable mit AWS_REGION dem Namen Ihrer AWS Region (standardmäßig auf, us-east-1 falls nicht festgelegt)

Fügen Sie die Workflow-Datei hinzu

Im Folgenden finden Sie einen Beispiel-Workflow, der die Verwendung dieser Aktion mit Amazon Bedrock-Modellen demonstriert. Erstellen Sie anhand dieser Vorlage in Ihrem GitHub Repository-Verzeichnis einen Workflow zur Untersuchung von Application Observability. .github/workflows


name: Application observability for AWS

on:
  issue_comment:
    types: [created, edited]
  issues:
    types: [opened, assigned, edited]

jobs:
  awsapm-investigation:
    if: |
      (github.event_name == 'issue_comment' && contains(github.event.comment.body, '@awsapm')) ||
      (github.event_name == 'issues' && (contains(github.event.issue.body, '@awsapm') || contains(github.event.issue.title, '@awsapm')))
    runs-on: ubuntu-latest

    permissions:
      contents: write        # To create branches for PRs
      pull-requests: write   # To post comments on PRs
      issues: write          # To post comments on issues
      id-token: write        # Required for AWS OIDC authentication

    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Configure AWS credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
        with:
          role-to-assume: ${{ secrets.AWS_IAM_ROLE_ARN }}
          aws-region: ${{ vars.AWS_REGION || 'us-east-1' }}

      # Step 1: Prepare AWS MCP configuration and investigation prompt
      - name: Prepare Investigation Context
        id: prepare
        uses: aws-actions/application-observability-for-aws@v1
        with:
          bot_name: "@awsapm"
          cli_tool: "claude_code"

      # Step 2: Execute investigation with Claude Code
      - name: Run Claude Investigation
        id: claude
        uses: anthropics/claude-code-base-action@beta
        with:
          use_bedrock: "true"
          # Set to any Bedrock Model ID
          model: "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"
          prompt_file: ${{ steps.prepare.outputs.prompt_file }}
          mcp_config: ${{ steps.prepare.outputs.mcp_config_file }}
          allowed_tools: ${{ steps.prepare.outputs.allowed_tools }}

      # Step 3: Post results back to GitHub issue/PR (reuse the same action)
      - name: Post Investigation Results
        if: always()
        uses: aws-actions/application-observability-for-aws@v1
        with:
          cli_tool: "claude_code"
          comment_id: ${{ steps.prepare.outputs.awsapm_comment_id }}
          output_file: ${{ steps.claude.outputs.execution_file }}
          output_status: ${{ steps.claude.outputs.conclusion }}

Hinweis zur Konfiguration:

Dieser Workflow @awsapm wird automatisch ausgelöst, wenn er in einem Problem oder Kommentar erwähnt wird
Der Workflow verwendet das im vorherigen Schritt konfigurierte AWS_IAM_ROLE_ARN Geheimnis
Aktualisieren Sie den Modellparameter in Schritt 2, um Ihre bevorzugte Amazon Bedrock-Modell-ID anzugeben
Sie können den Bot-Namen (z. B.@awsapm-prod,@awsapm-staging) im Parameter bot_name anpassen, um verschiedene Umgebungen zu unterstützen

Schritt 3: Fangen Sie an, die Aktion zu verwenden

Sobald der Workflow konfiguriert ist, können Sie jedes GitHub Problem erwähnen@awsapm, um eine KI-gestützte Untersuchung auszulösen. Die Aktion analysiert Ihre Anfrage, greift auf Live-Telemetriedaten zu und gibt Empfehlungen oder implementiert automatisch Korrekturen.

Beispiele für Anwendungsfälle:

Untersuchen Sie Leistungsprobleme und korrigieren Sie Folgendes:

@awsapm, can you help me investigate availability issues in my appointment service?

@awsapm, can you post a fix?
Instrumentierung aktivieren:

@awsapm, please enable Application Signals for lambda-audit-service and create a PR with the required changes.
Telemetriedaten abfragen:

@awsapm, how many GenAI tokens have been consumed by my services in the past 24 hours?

Was passiert als Nächstes:

Der Workflow erkennt die @awsapm Erwähnung und löst die Untersuchung aus
Der AI-Agent greift über die konfigurierten MCP-Server auf Ihre AWS Live-Telemetriedaten zu
Der Agent analysiert das Problem und entweder:
- Veröffentlicht Ergebnisse und Empfehlungen direkt in der Ausgabe
- Erstellt eine Pull-Anfrage mit Codeänderungen (für Instrumentierung oder Problembehebungen)
Du kannst die Ergebnisse überprüfen und die Konversation fortsetzen, indem du @awsapm erneut mit weiteren Fragen erwähnst

Sicherheit

Bei dieser Aktion wird der Sicherheit mit strengen Zugriffskontrollen, OIDC-basierter AWS Authentifizierung und integriertem Schutz vor Prompt-Injection-Angriffen Priorität eingeräumt. Nur Benutzer mit Schreibzugriff oder höher können die Aktion auslösen, und alle Operationen sind auf das jeweilige Repository beschränkt.

Für detaillierte Sicherheitsinformationen, einschließlich:

Zugriffskontrolle und Genehmigungsanforderungen
AWS IAM-Berechtigungen und OIDC-Konfiguration
Sofortige Injektionsrisiken und Abhilfemaßnahmen
Bewährte Methoden für die Gewährleistung der Sicherheit

Weitere Informationen finden Sie in der Sicherheitsdokumentation.

Konfiguration

Erforderliche Berechtigungen

Die von GitHub Actions übernommene IAM-Rolle muss über die folgenden Berechtigungen verfügen.

Hinweis: bedrock:InvokeModel und bedrock:InvokeModelWithResponseStream sind nur erforderlich, wenn Sie Amazon Bedrock-Modelle verwenden


{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "application-signals:ListServices",
                "application-signals:GetService",
                "application-signals:ListServiceOperations",
                "application-signals:ListServiceLevelObjectives",
                "application-signals:GetServiceLevelObjective",
                "application-signals:ListAuditFindings",
                "cloudwatch:DescribeAlarms",
                "cloudwatch:DescribeAlarmHistory",
                "cloudwatch:ListMetrics",
                "cloudwatch:GetMetricData",
                "cloudwatch:GetMetricStatistics",
                "logs:DescribeLogGroups",
                "logs:DescribeQueryDefinitions",
                "logs:ListLogAnomalyDetectors",
                "logs:ListAnomalies",
                "logs:StartQuery",
                "logs:StopQuery",
                "logs:GetQueryResults",
                "logs:FilterLogEvents",
                "xray:GetTraceSummaries",
                "xray:GetTraceSegmentDestination",
                "xray:BatchGetTraces",
                "xray:ListRetrievedTraces",
                "xray:StartTraceRetrieval",
                "servicequotas:GetServiceQuota",
                "synthetics:GetCanary",
                "synthetics:GetCanaryRuns",
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket",
                "iam:GetRole",
                "iam:ListAttachedRolePolicies",
                "iam:GetPolicy",
                "iam:GetPolicyVersion",
                "bedrock:InvokeModel",
                "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

Dokumentation

Weitere Informationen finden Sie unter:

CloudWatch Dokumentation zu Application Signals — Erfahren Sie mehr über CloudWatch die Funktionen und Möglichkeiten von Application Signals
Öffentliche Dokumentation zur Anwendungsbeobachtung für AWS Action — ausführliche Anleitungen und Tutorials

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