

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Mit Erkenntnissen in DevOps Guru arbeiten
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Amazon DevOps Guru generiert *Erkenntnisse*, wenn es anomales Verhalten in Ihren betrieblichen Anwendungen erkennt. DevOpsGuru analysiert die Metriken, Ereignisse und mehr in den AWS Ressourcen, die Sie bei der Einrichtung DevOps von Guru angegeben haben. Jeder Einblick enthält eine oder mehrere Empfehlungen, anhand derer Sie das Problem beheben können. Es enthält auch eine Liste der Metriken, eine Liste der Protokollgruppen und eine Liste der Ereignisse, anhand derer das ungewöhnliche Verhalten identifiziert wurde. 

Es gibt zwei Arten von Erkenntnissen.
+ *Reaktive* Einblicke enthalten Empfehlungen, mit denen Sie Probleme lösen können, die gerade auftreten. 
+ *Proaktive* Einblicke enthalten Empfehlungen, die sich mit Problemen befassen, von denen DevOps Guru prognostiziert, dass sie in future auftreten werden. 

**Topics**
+ [Einblicke von DevOps Guru anzeigen](#view-insights)
+ [Einblicke in der DevOps Guru-Konsole verstehen](#understanding-insights-console)
+ [Verstehen, wie anomale Verhaltensweisen zu Erkenntnissen zusammengefasst werden](#how-insights-are-grouped)
+ [Den Schweregrad von Erkenntnissen verstehen](#understanding-insights-severities)

## Einblicke von DevOps Guru anzeigen
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 Sie können Ihre Erkenntnisse mit dem einsehen AWS-Managementkonsole. 

**Sehen Sie sich Ihre DevOps Guru-Erkenntnisse an**

1. Öffnen Sie die Amazon DevOps Guru-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/devops-guru/](https://console.aws.amazon.com/devops-guru/).

1. Öffnen Sie den Navigationsbereich und wählen Sie dann **Insights**. 

1. Auf der Registerkarte **Reactive** sehen Sie eine Liste mit reaktiven Erkenntnissen. Auf der Registerkarte **Proaktiv** sehen Sie eine Liste mit proaktiven Erkenntnissen. 

1. (Optional) Verwenden Sie einen oder mehrere der folgenden Filter, um die gewünschten Erkenntnisse zu finden. 
   + Wählen Sie je nach Art der Informationen, nach denen Sie suchen, die Registerkarte „**Reaktiv**“ oder „**Proaktiv**“. 
   + Wählen Sie „**Einblicke filtern**“ und anschließend eine Option aus, um einen Filter anzugeben. Sie können eine Kombination aus Status-, Schweregrad-, Ressourcen- und Tagfiltern hinzufügen. Verwenden Sie einen AWS Tag-Filter, um Erkenntnisse anzuzeigen, die nur von Ressourcen mit bestimmten Tags generiert wurden. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter [Verwenden von Tags zur Identifizierung von Ressourcen in Ihren DevOps Guru-Anwendungen](working-with-resource-tags.md).
**Anmerkung**  
DevOpsGuru kann die folgenden Ressourcen analysieren, ihre Erkenntnisse jedoch nicht anhand von Tags filtern.  
Amazon API Gateway Gateway-Pfade und -Routen
Amazon DynamoDB Streams
Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppeninstanzen
AWS Elastic Beanstalk Umgebungen
Amazon Redshift Redshift-Knoten
   + Wählen Sie einen Zeitraum aus, um nach der Zeit der Erstellung von Erkenntnissen zu filtern, oder geben Sie einen Zeitraum an.
     +  **12h** zeigt Erkenntnisse, die in den letzten 12 Stunden erstellt wurden.
     +  **1d** zeigt Erkenntnisse, die am vergangenen Tag erstellt wurden.
     +  **1w** zeigt Erkenntnisse, die in der letzten Woche erstellt wurden.
     +  **1m** zeigt Erkenntnisse, die im letzten Monat erstellt wurden.
     +  Mit **Benutzerdefiniert** können Sie einen anderen Zeitraum angeben. Der maximale Zeitraum, den Sie zum Filtern von Erkenntnissen verwenden können, beträgt 180 Tage. 

1. Um Details zu einem Einblick anzuzeigen, wählen Sie seinen Namen aus. 

## Einblicke in der DevOps Guru-Konsole verstehen
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Verwenden Sie die Amazon DevOps Guru-Konsole, um nützliche Informationen in Ihren Insights einzusehen, die Ihnen helfen, anomales Verhalten zu diagnostizieren und zu beheben. Wenn DevOps Guru Ihre Ressourcen analysiert und verwandte CloudWatch Amazon-Metriken, AWS CloudTrail Ereignisse und Betriebsdaten findet, die auf ungewöhnliches Verhalten hinweisen, erstellt es einen Einblick, der Empfehlungen zur Behebung des Problems sowie Informationen zu den zugehörigen Kennzahlen und Ereignissen enthält. Verwenden Sie Insight-Daten mit[Bewährte Methoden in DevOps Guru](best-practices.md), um von DevOps Guru festgestellte betriebliche Probleme zu beheben. 

Um sich einen Einblick anzusehen, folgen Sie den Schritten unter, [Einblicke ansehen](#view-insights) um einen zu finden, und wählen Sie dann seinen Namen aus. Die Insight-Seite enthält die folgenden Details. <a name="insight-details-page-items"></a>

Überblick über Einblicke  
Verwenden Sie diesen Abschnitt, um sich einen allgemeinen Überblick über die Erkenntnisse zu verschaffen. Sie können den Status des Insights (In *Bearbeitung* oder *Abgeschlossen*), die Anzahl der betroffenen CloudFormation Stapel, wann der Insight gestartet, beendet und zuletzt aktualisiert wurde, sowie den zugehörigen Vorgang, falls vorhanden, einsehen.   
Wenn ein Insight auf *Stack-Ebene* gruppiert ist, können Sie die Anzahl der betroffenen Stacks auswählen, um deren Namen zu sehen. Das ungewöhnliche Verhalten, das zu diesem Einblick geführt hat, trat bei Ressourcen auf, die von den betroffenen Stacks erzeugt wurden. Wenn ein Insight auf *Kontoebene* gruppiert ist, ist die Zahl Null oder wird nicht angezeigt.  
Weitere Informationen finden Sie unter [Verstehen, wie anomale Verhaltensweisen zu Erkenntnissen zusammengefasst werden](#how-insights-are-grouped).

Insight-Name  <a name="how-insight-is-named"></a>
Der Name eines Insights hängt davon ab, ob er auf *Stack- oder *Kontoebene** gruppiert ist.   
+ Zu den Insights *auf Stack-Ebene* gehört der Name des Stacks, der die Ressource mit ihrem anomalen Verhalten enthält.
+ Insight-Namen *auf Kontoebene* enthalten keinen Stack-Namen.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verstehen, wie anomale Verhaltensweisen zu Erkenntnissen zusammengefasst werden](#how-insights-are-grouped).

Aggregierte Metriken  
Wählen Sie den Tab **Aggregierte Metriken**, um Metriken anzuzeigen, die sich auf die Erkenntnisse beziehen. In der Tabelle steht jede Zeile für eine Metrik. Sie können sehen, welcher CloudFormation Stack die Ressource erstellt hat, die die Metrik ausgegeben hat, den Namen der Ressource und ihren Typ. Nicht alle Metriken sind einem CloudFormation Stack zugeordnet oder haben einen Namen.  
Wenn mehrere Ressourcen gleichzeitig anomal sind, aggregiert die Zeitleistenansicht die Ressourcen und präsentiert ihre anomalen Metriken zur einfachen Analyse in einer einzigen Zeitleiste. Die roten Linien auf einer Zeitleiste geben Zeiträume an, in denen eine Metrik ungewöhnliche Werte ausgab. Um die Ansicht zu vergrößern, wählen Sie mit der Maus einen bestimmten Zeitraum aus. Sie können auch die Lupensymbole verwenden, um die Ansicht zu vergrößern und zu verkleinern.   
Wählen Sie eine rote Linie in der Timeline, um detaillierte Informationen anzuzeigen. In dem sich öffnenden Fenster können Sie:   
+ Wählen Sie **Anzeigen in CloudWatch**, um zu sehen, wie die Metrik in der CloudWatch Konsole aussieht. Weitere Informationen finden Sie unter [Statistiken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_concepts.html#Statistic) und [Dimensionen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_concepts.html#Dimension) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. 
+ Bewegen Sie den Mauszeiger über das Diagramm, um Details zu den anomalen Metrikdaten und zu dem Zeitpunkt, zu dem sie aufgetreten sind, anzuzeigen. 
+ Wählen Sie das Feld mit dem Abwärtspfeil aus, um ein PNG-Bild des Diagramms herunterzuladen. 

Anomalien grafisch dargestellt  
Wählen Sie die Registerkarte **Graphische Anomalien, um detaillierte Grafiken für jede der Anomalien des Insights** anzuzeigen. Für jede Anomalie wird eine Kachel mit Details zu ungewöhnlichem Verhalten angezeigt, das in verwandten Metriken festgestellt wurde. Sie können eine Anomalie auf Ressourcenebene und pro Statistik untersuchen und betrachten. Die Grafiken sind nach dem Namen der Metrik gruppiert. In jeder Kachel können Sie in der Zeitleiste einen bestimmten Zeitraum zum Zoomen auswählen. **Sie können auch die Lupensymbole verwenden, um die Ansicht zu vergrößern und zu verkleinern, oder Sie können eine vordefinierte Dauer in Stunden, Tagen oder Wochen wählen (**1H, 3H****, **12H****, **1D, **3D**, **1W**** oder 2W).**   
Wählen Sie **Alle Statistiken und Dimensionen anzeigen**, um Details zur Anomalie anzuzeigen. In dem sich öffnenden Fenster können Sie:   
+ Wählen Sie **Anzeigen in CloudWatch**, um zu sehen, wie die Metrik in der CloudWatch Konsole aussieht. 
+ Zeigen Sie mit der Maus auf das Diagramm, um Details zu den anomalen Metrikdaten und zu dem Zeitpunkt, zu dem sie aufgetreten sind, anzuzeigen. 
+ Wählen Sie **Statistik** oder **Dimension**, um die Anzeige des Diagramms anzupassen. Weitere Informationen finden Sie unter [Statistiken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_concepts.html#Statistic) und [Dimensionen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_concepts.html#Dimension) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. 

Protokollgruppen  
Wenn Sie die Erkennung von Protokollanomalien aktivieren, DevOps markiert Guru Ihre CloudWatch Protokollgruppen, sodass Sie Protokollgruppen im Zusammenhang mit Ihren Erkenntnissen einsehen können. Im Abschnitt **Protokollgruppen** auf der Seite mit den Insight-Details steht jede Zeile in der Tabelle für eine Protokollgruppe und listet die zugehörige Ressource auf.  
Wenn mehrere anomale Protokollgruppen gleichzeitig vorhanden sind, werden sie in der Zeitleistenansicht zusammengefasst und zur einfachen Analyse in einer einzigen Zeitleiste dargestellt. Die violetten Linien auf einer Zeitleiste geben Zeiträume an, in denen bei einer Protokollgruppe Protokollanomalien aufgetreten sind.  
Wählen Sie eine violette Linie in der Zeitleiste, um eine Stichprobe von Informationen zu Protokollanomalien wie Stichwort-Ausnahmen und numerische Abweichungen anzuzeigen. Wählen Sie **Log-Gruppendetails anzeigen**, um Log-Anomalien anzuzeigen. In dem sich öffnenden Fenster können Sie:  
+ Ein Diagramm mit Protokollanomalien und relevanten Ereignissen anzeigen.
+ Zeigen Sie mit der Maus auf das Diagramm, um Details zu den anomalen Protokolldaten und zu dem Zeitpunkt, zu dem sie aufgetreten sind, anzuzeigen. 
+ Lassen Sie sich die Protokollanomalien detailliert mit Beispielmeldungen, der Häufigkeit des Auftretens, den entsprechenden Empfehlungen und dem Zeitpunkt des Auftretens anzeigen.
+ Klicken Sie auf **Details anzeigen in CloudWatch**, um die Protokollzeilen einer Protokollanomalie anzuzeigen.

Zugehörige Ereignisse  
Sehen Sie sich **unter Verwandte Ereignisse** die AWS CloudTrail Ereignisse an, die sich auf Ihre Erkenntnisse beziehen. Verwenden Sie diese Ereignisse, um die Ursache des anomalen Verhaltens besser zu verstehen, zu diagnostizieren und zu beheben. 

Empfehlungen  
Unter **Empfehlungen finden** Sie Vorschläge, die Ihnen bei der Lösung des zugrundeliegenden Problems helfen könnten. Wenn DevOps Guru ungewöhnliches Verhalten feststellt, versucht er, Empfehlungen zu erstellen. Ein Einblick kann eine, mehrere oder keine Empfehlungen enthalten. 

## Verstehen, wie anomale Verhaltensweisen zu Erkenntnissen zusammengefasst werden
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Ein Einblick wird auf *Stack- oder *Kontoebene** gruppiert. Wenn ein Einblick für eine Ressource generiert wird, die sich in einem AWS CloudFormation Stack befindet, handelt es sich um einen Einblick *auf Stack-Ebene*. Andernfalls handelt es sich um einen Einblick *auf Kontoebene*.

Wie ein Stack gruppiert wird, kann davon abhängen, wie Sie Ihre Ressourcenanalyseabdeckung in Amazon DevOps Guru konfiguriert haben.<a name="insight-grouping-by-resource-coverage"></a>

**Wenn Ihre Abdeckung durch CloudFormation Stapel definiert ist**  
Alle Ressourcen, die in den von Ihnen ausgewählten Stacks enthalten sind, werden analysiert, und alle erkannten Erkenntnisse werden auf *Stack-Ebene* gruppiert.

**Wenn es sich bei Ihrem Versicherungsschutz um Ihr AWS Girokonto und Ihre Region handelt**  
Alle Ressourcen in Ihrem Konto und Ihrer Region werden analysiert, und es gibt drei mögliche Gruppierungsszenarien für erkannte Erkenntnisse.  
+ Ein aus einer Ressource generierter Einblick, der nicht Teil eines Stacks ist, wird auf *Kontoebene* gruppiert.
+ Ein aus einer Ressource generierter Einblick, der sich in einem der ersten 10.000 analysierten Stacks befindet, wird auf *Stack-Ebene* gruppiert.
+ Ein aus einer Ressource generierter Einblick, der sich nicht in einem der ersten 10.000 analysierten Stacks befindet, wird auf *Kontoebene* gruppiert. *Beispielsweise werden Erkenntnisse, die für eine Ressource im 10.001. analysierten Stapel generiert wurden, auf Kontoebene gruppiert.*

Weitere Informationen finden Sie unter [Ermitteln Sie den Versicherungsschutz für DevOps Guru](setting-up.md#setting-up-determine-coverage).

## Den Schweregrad von Erkenntnissen verstehen
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Ein Einblick kann einen von drei Schweregraden haben: *hoch*, *mittel* oder *niedrig*. Ein Insight wird von Amazon DevOps Guru erstellt, nachdem es verwandte Anomalien erkannt und jeder Anomalie einen Schweregrad zugewiesen hat. DevOpsGuru weist einer Anomalie anhand von Fachwissen und jahrelanger kollektiver Erfahrung einen Schweregrad von *hoch*, *mittel* oder *niedrig* zu. Der Schweregrad einer Erkenntnis wird durch die schwerwiegendste Anomalie bestimmt, die zur Entstehung der Erkenntnisse beigetragen hat. 
+ *Wenn der Schweregrad aller Anomalien, die zu den Erkenntnissen geführt haben, *gering* ist, dann ist auch der Schweregrad der Erkenntnisse gering.*
+ *Wenn der höchste Schweregrad aller Anomalien, die zu den Erkenntnissen geführt haben, *mittel* ist, dann ist der Schweregrad der Erkenntnisse mittel.* *Der Schweregrad einiger Anomalien, die zu den Erkenntnissen geführt haben, könnte gering sein.*
+ *Wenn der Schweregrad aller Anomalien, die zu den Erkenntnissen geführt haben, *hoch* ist, dann ist der Schweregrad der Erkenntnisse hoch.* **Der Schweregrad einiger Anomalien, die zu den Erkenntnissen geführt haben, kann gering oder mittel sein.**