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# Container-, Warteschlangen- und Datenbankmetriken für Amazon MWAA
<a name="accessing-metrics-cw-container-queue-db"></a>

Zusätzlich zu den Apache Airflow-Metriken können Sie die zugrunde liegenden Komponenten Ihrer Amazon Managed Workflows für Apache Airflow Airflow-Umgebungen mithilfe CloudWatch von Amazon überwachen. Dabei werden Rohdaten gesammelt und Daten zu lesbaren, nahezu in Echtzeit verfügbaren Metriken verarbeitet. Mit diesen Umgebungsmetriken erhalten Sie einen besseren Einblick in wichtige Leistungsindikatoren, sodass Sie Ihre Umgebungen entsprechend dimensionieren und Probleme mit Ihren Workflows beheben können. Diese Metriken gelten für alle unterstützten Apache Airflow Airflow-Versionen auf Amazon MWAA.



Amazon MWAA stellt die CPU- und Speicherauslastung für jeden Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) -Container und jede Amazon Aurora PostgreSQL-Instance sowie Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) -Metriken für die Anzahl der Nachrichten und das Alter der ältesten Nachricht, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) -Metriken für Datenbankverbindungen, Festplattenwarteschlangentiefe, Schreibvorgänge, Latenz und Durchsatz sowie Amazon RDS Proxy-Metriken bereit. Diese Metriken beinhalten auch die Anzahl der Basisarbeiter, zusätzlichen Worker, Scheduler und Webserver.

Diese Statistiken werden 15 Monate lang aufbewahrt, sodass Sie auf historische Informationen zugreifen und einen besseren Überblick darüber erhalten, warum ein Zeitplan ausfällt, und die zugrunde liegenden Probleme beheben können. Sie können auch Alarme einrichten, die bestimmte Schwellenwerte überwachen, und Benachrichtigungen senden oder Maßnahmen ergreifen, wenn diese Schwellenwerte erreicht werden. Weitere Informationen finden Sie im [ CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/).

**Topics**
+ [

## Bedingungen
](#accessing-metrics-cw-container-queue-db-terms)
+ [

## Dimensionen
](#accessing-metrics-cw-container-queue-db-dimensions)
+ [

## Zugreifen auf Metriken in der Konsole CloudWatch
](#accessing-metrics-cw-container-queue-db-console)
+ [

## Liste der Metriken
](#accessing-metrics-cw-container-queue-db-list)

## Bedingungen
<a name="accessing-metrics-cw-container-queue-db-terms"></a>

**Namespace**  
Ein Namespace ist ein Container für die CloudWatch Metriken eines AWS Dienstes. Für Amazon MWAA lautet der Namespace. `AWS/MWAA`

**CloudWatch Metriken**  
Eine CloudWatch Metrik stellt einen nach der Zeit geordneten Satz von Datenpunkten dar, die spezifisch für sind. CloudWatch

**Dimension**  
Eine Dimension ist ein name/value Paar, das Teil der Identität einer Metrik ist.

**Einheit**  
Eine Statistik hat eine Maßeinheit. *Bei Amazon MWAA enthalten Einheiten die Anzahl.*

## Dimensionen
<a name="accessing-metrics-cw-container-queue-db-dimensions"></a>

In diesem Abschnitt wird die Gruppierung der CloudWatch Dimensionen für Amazon MWAA-Metriken in beschrieben. CloudWatch


| Dimension | Description | 
| --- | --- | 
|  Cluster  |  Metriken für die mindestens drei Amazon ECS-Container, die eine Amazon MWAA-Umgebung zur Ausführung von Apache Airflow Airflow-Komponenten verwendet: Scheduler, Worker und Webserver.  | 
|  Warteschlange  |  Metriken für die Amazon SQS SQS-Warteschlangen, die den Scheduler von den Workern entkoppeln. Wenn Mitarbeiter die Nachrichten lesen, gelten sie als während des Fluges und sind für andere Mitarbeiter nicht verfügbar. Nachrichten können von anderen Mitarbeitern gelesen werden, sofern sie nicht vor Ablauf des 12-stündigen Sichtbarkeitszeitlimits gelöscht werden.  | 
|  Datenbank  |  Metrikt die von Amazon MWAA verwendeten Aurora-Cluster. Dazu gehören Metriken für die primäre Datenbank-Instance und eine Read Replica zur Unterstützung der Lesevorgänge. Amazon MWAA veröffentlicht Datenbankmetriken für READER- und WRITER-Instances.  | 

## Zugreifen auf Metriken in der Konsole CloudWatch
<a name="accessing-metrics-cw-container-queue-db-console"></a>

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie in auf Ihre Amazon MWAA-Metriken zugreifen können. CloudWatch

**So greifen Sie auf Leistungskennzahlen für eine Dimension zu**

1. Öffnen Sie die [Seite „Metriken“](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/home#metricsV2:graph=~()) in der CloudWatch Konsole.

1. Wählen Sie Ihre AWS-Region.

1. Wählen Sie den **AWS/MWAA-Namespace**.

1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Alle Metriken** eine Dimension aus. Zum Beispiel **Cluster**.

1. Wählen Sie eine CloudWatch Metrik für eine Dimension aus. Zum Beispiel *NumSchedulers* oder *CPUUtilization*. Wählen Sie dann **Alle Suchergebnisse grafisch** darstellen aus.

1. Wählen Sie die Registerkarte **Graphische Kennzahlen**, um auf Leistungskennzahlen zuzugreifen.

## Liste der Metriken
<a name="accessing-metrics-cw-container-queue-db-list"></a>

In den folgenden Tabellen sind die Cluster-, Warteschlangen- und Datenbankservice-Metriken für Amazon MWAA aufgeführt. Um auf Beschreibungen von Metriken zuzugreifen, die direkt von Amazon ECS, Amazon SQS oder Amazon RDS ausgegeben werden, wählen Sie den entsprechenden Dokumentationslink.

**Topics**
+ [

### Cluster-Metriken
](#container-list)
+ [

### Datenbankmetriken
](#db-list)
+ [

### Warteschlangenmetriken
](#queue-list)
+ [

### Application-Load-Balancer-Metriken
](#alb-list)

### Cluster-Metriken
<a name="container-list"></a>

Die folgenden Metriken gelten für jeden Scheduler, Basisworker, zusätzlichen Worker und Webserver. Weitere Informationen und Beschreibungen der einzelnen Cluster-Metriken finden Sie unter [Verfügbare Metriken und Dimensionen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html#available_cloudwatch_metrics) im *Amazon ECS Developer Guide*.


| Namespace | Metrik | Einheit | 
| --- | --- | --- | 
|  `AWS/MWAA`  |  `CPUUtilization`  |  Prozent  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `MemoryUtilization`  |  Prozent  | 

#### Bewertung der Anzahl zusätzlicher Worker- und Webserver-Container
<a name="additional-worker-scheduler-sample-count"></a>

Sie können die in der **Cluster-Dimension** bereitgestellten Komponentenmetriken verwenden, wie im folgenden Verfahren beschrieben, um zu beurteilen, wie viele zusätzliche Worker oder Webserver eine Umgebung zu einem bestimmten Zeitpunkt verwendet. **Sie können dies tun, indem Sie entweder die Metrik **CPUUtilization**oder die **MemoryUtilization**Metrik grafisch darstellen und den Statistiktyp auf Stichprobenanzahl festlegen.** Der resultierende Wert ist die Gesamtzahl der `RUNNING` Aufgaben für die `AdditionalWorker` Komponente. Wenn Sie die Anzahl der zusätzlichen Worker-Instanzen kennen, die von Ihrer Umgebung genutzt werden, können Sie besser einschätzen, wie Ihre Umgebung skaliert, und Sie können die Anzahl der zusätzlichen Worker optimieren.

------
#### [ Workers ]

**Um die Anzahl der zusätzlichen Mitarbeiter zu ermitteln, die AWS-Managementkonsole**

1. Wählen Sie den **AWS/MWAA-Namespace**.

1. **Wählen Sie auf der Registerkarte **Alle Metriken** die Cluster-Dimension aus.**

1. Wählen Sie in der **Cluster-Dimension** für entweder die **CPUUtilization**oder die **MemoryUtilization**Metrik aus. **AdditionalWorker**

1. Stellen Sie auf der Registerkarte **Graphische Metriken** die Option **Zeitraum** auf **1 Minute** und **Statistik** auf **Stichprobenanzahl** ein.

------
#### [ webservers ]

**Um die Anzahl der zusätzlichen Webserver mit dem zu ermitteln AWS-Managementkonsole**

1. Wählen Sie den **AWS/MWAA-Namespace**.

1. **Wählen Sie auf der Registerkarte **Alle Metriken** die Cluster-Dimension aus.**

1. Wählen Sie in der **Cluster-Dimension** für entweder die **CPUUtilization**oder die **MemoryUtilization**Metrik aus. **AdditionalWebservers**

1. Stellen Sie auf der Registerkarte **Graphische Metriken** die Option **Zeitraum** auf **1 Minute** und **Statistik** auf **Stichprobenanzahl** ein.

------

Weitere Informationen finden Sie unter [Anzahl der `RUNNING` Serviceaufgaben](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html#cw_running_task_count) im *Amazon Elastic Container Service Developer Guide*.

### Datenbankmetriken
<a name="db-list"></a>

Die folgenden Metriken gelten für jede Datenbank-Instance, die der Amazon MWAA-Umgebung zugeordnet ist.


| Namespace | Metrik | Einheit | 
| --- | --- | --- | 
|  `AWS/MWAA`  |  `CPUUtilization`  |  Prozent  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `DatabaseConnections`  |  Anzahl  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `DiskQueueDepth`  |  Anzahl  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `FreeableMemory`  |  Bytes  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `VolumeWriteIOPS`  |  Zähle alle fünf Minuten  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `WriteIOPS`  |  Anzahl pro Sekunde  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `WriteLatency`  |  Sekunden  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `WriteThroughput`  |  Bytes pro Sekunde  | 

### Warteschlangenmetriken
<a name="queue-list"></a>

Weitere Informationen zu Einheiten und Beschreibungen für die folgenden Warteschlangenmetriken finden Sie unter [Verfügbare CloudWatch Metriken für Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-available-cloudwatch-metrics.html) im *Amazon Simple Queue Service Developer Guide*.


| Namespace | Metrik | Einheit | 
| --- | --- | --- | 
|  `AWS/MWAA`  |  `ApproximateAgeOfOldestTask`  |  Sekunden  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `RunningTasks`  |  Anzahl  | 
|  `AWS/MWAA`  |  `QueuedTasks`  |  Anzahl  | 

### Application-Load-Balancer-Metriken
<a name="alb-list"></a>

Die Application Load Balancer Balancer-Metriken gelten für die Webserver, die in Ihrer Umgebung ausgeführt werden. Amazon MWAA verwendet diese Metriken, um Ihre Webserver basierend auf der Menge des Datenverkehrs zu skalieren. Weitere Informationen zu Einheiten und Beschreibungen der folgenden Load Balancer-Metriken finden Sie unter [CloudWatch Metriken für Ihren Application Load Balancer](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/load-balancer-cloudwatch-metrics.html) im *Application Load Balancers User Guide*.


| Namespace | Metrik | Einheit | 
| --- | --- | --- | 
|  `AWS/MWAA`  |  `ActiveConnectionCount`  |  Anzahl  |