# OPS 8. Wie nutzen Sie die Überwachbarkeit von Workloads in Ihrer Organisation?
Sorgen Sie für einen optimalen Zustand des Workloads, indem Sie die Überwachbarkeit nutzen. Nutzen Sie relevante Metriken, Protokolle und Traces, um sich einen umfassenden Überblick über die Leistung Ihres Workloads zu verschaffen und Probleme effizient zu beheben.
**Topics**
+ [OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Analysieren von Workload-Protokollen](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 Analysieren von Workload-Traces](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
+ [OPS08-BP04 Erstellen umsetzbarer Warnmeldungen](ops_workload_observability_create_alerts.md)
+ [OPS08-BP05 Dashboards erstellen](ops_workload_observability_create_dashboards.md)
# OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken
Analysieren Sie nach der Implementierung der Anwendungstelemetrie regelmäßig die gesammelten Metriken. Latenz, Anfragen, Fehler und Kapazität (oder Kontingente) liefern zwar Erkenntnisse zur Systemleistung, es ist jedoch wichtig, die Überprüfung der Metriken zu Geschäftsergebnissen zu priorisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie datengestützte Entscheidungen treffen, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.
**Gewünschtes Ergebnis:** Präzise Erkenntnisse zur Workload-Leistung, die als Grundlage für datengestützte Entscheidungen dienen und die Abstimmung mit den Geschäftszielen sicherstellen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Isolierte Analyse von Metriken, ohne deren Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse zu berücksichtigen.
+ Übermäßiges Vertrauen in technische Metriken, während Geschäftsmetriken ignoriert werden.
+ Seltene Überprüfung von Metriken, Entscheidungsmöglichkeiten in Echtzeit werden verpasst.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Verbessertes Verständnis des Zusammenhangs zwischen technischer Leistung und Geschäftsergebnissen.
+ Verbesserter Entscheidungsprozess auf der Grundlage von Echtzeitdaten.
+ Proaktive Identifizierung und Minderung von Problemen, bevor sie sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Nutzen Sie Tools wie Amazon CloudWatch zur Durchführung metrischer Analysen. Sie können AWS-Services wie AWS Cost Anomaly Detection und Amazon DevOps Guru zur Erkennung von Anomalien verwenden, insbesondere wenn statische Schwellenwerte unbekannt sind oder wenn Verhaltensmuster besser für die Erkennung von Anomalien geeignet sind.
### Implementierungsschritte
1. **Analysieren und überprüfen Sie Metriken:** Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Workload-Metriken und werten Sie sie aus.
1. Priorisieren Sie Metriken zu Geschäftsergebnissen gegenüber rein technischen.
1. Machen Sie sich mit der Bedeutung von Spitzen, Rückgängen oder Mustern in Ihren Daten vertraut.
1. **Nutzen Sie Amazon CloudWatch:** Verwenden Sie Amazon CloudWatch für eine zentrale Ansicht und detaillierte Analysen.
1. Konfigurieren Sie CloudWatch-Dashboards, um Ihre Metriken zu visualisieren und sie im Zeitverlauf zu vergleichen.
1. Nutzen Sie [Perzentile in CloudWatch,](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/) um einen klaren Überblick über die metrische Verteilung zu erhalten, der Ihnen helfen kann, SLAs zu verstehen und einzelne Ausreißer nachzuvollziehen.
1. Richten Sie [AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) ein, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren, ohne sich auf statische Schwellenwerte zu verlassen.
1. Implementieren Sie [die kontenübergreifende Beobachtbarkeit mit CloudWatch,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) um Anwendungen zu überwachen und Fehler zu beheben, die mehrere Konten innerhalb einer Region betreffen.
1. Nutzen Sie [CloudWatch Metric Insights,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) um metrische Daten über Konten und Regionen hinweg abzufragen und zu analysieren und Trends und Anomalien zu identifizieren.
1. Wenden Sie [CloudWatch Metric Math an,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) um Ihre Metriken zu transformieren, zu aggregieren oder Berechnungen für den Erhalt tieferer Einblicke durchzuführen.
1. **Machen Sie Gebrauch von Amazon DevOps Guru:** Integrieren Sie [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) wegen seiner Machine Learning-gestützten Anomalieerkennung, mit der Sie frühzeitig Anzeichen von Betriebsproblemen Ihrer Serverless-Anwendungen erkennen und diese beheben können, bevor sie sich auf Ihre Kunden auswirken.
1. **Optimieren Sie auf der Grundlage von Erkenntnissen: ** Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Metrikanalyse, um Ihre Workloads anzupassen und zu verbessern.
**Aufwand für den Implementierungsplan:** Mittel
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [OPS04-BP01 Ermitteln wichtiger Leistungskennzahlen](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 Implementieren einer Anwendungstelemetrie](ops_observability_application_telemetry.md)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ The Wheel Blog - Emphasizing the importance of continually reviewing metrics (Die Bedeutung der kontinuierlichen Überprüfung von Metriken) ](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/)
+ [ Percentile are important (Perzentile sind wichtig) ](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)
+ [ Using AWS Cost Anomaly Detection (Verwendung von AWS Cost Anomaly Detection) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)
+ [ CloudWatch cross-account observability (kontenübergreifende Beobachtbarkeit mit CloudWatch) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)
+ [ Query your metrics with CloudWatch Metrics Insights (Metrikabfrage mit CloudWatch Metrics Insights) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Enable Cross-Account Observability in Amazon CloudWatch (Kontenübergreifende Beobachtbarkeit in Amazon CloudWatch aktivieren) ](https://www.youtube.com/watch?v=lUaDO9dqISc)
+ [ Introduction to Amazon DevOps Guru (Einführung in Amazon DevOps Guru) ](https://www.youtube.com/watch?v=2uA8q-8mTZY)
+ [ Continuously Analyze Metrics using AWS Cost Anomaly Detection (Fortlaufende Metrikanalyse mit AWS Cost Anomaly Detection) ](https://www.youtube.com/watch?v=IpQYBuay5OE)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Workshop zur Beobachtbarkeit ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Gaining operation insights with AIOps using Amazon DevOps Guru (Operative Erkenntnisse gewinnen mit AIOps und Amazon DevOps Guru) ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f92df379-6add-4101-8b4b-38b788e1222b/en-US)
# OPS08-BP02 Analysieren von Workload-Protokollen
Die regelmäßige Analyse von Workload-Protokollen ist unerlässlich, um ein tieferes Verständnis der operativen Aspekte Ihrer Anwendung zu erlangen. Durch effizientes Durchsuchen, Visualisieren und Interpretieren von Protokolldaten können Sie die Leistung und Sicherheit von Anwendungen kontinuierlich optimieren.
**Gewünschtes Ergebnis:** Umfassende Erkenntnisse zum Anwendungsverhalten und zu Operationen, die aus einer gründlichen Protokollanalyse gewonnen wurden und für eine proaktive Problemerkennung und -behebung sorgen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Die Analyse von Protokollen vernachlässigen, bis ein kritisches Problem auftritt.
+ Die Suite verfügbarer Tools für die Protokollanalyse nicht nutzen und wichtige Erkenntnisse verpassen.
+ Sich ausschließlich auf die manuelle Überprüfung von Protokollen verlassen, ohne Automatisierungs- und Abfragefunktionen zu nutzen.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Proaktive Identifizierung von operativen Engpässen, Sicherheitsbedrohungen und anderen potenziellen Problemen.
+ Effiziente Nutzung von Protokolldaten für die kontinuierliche Anwendungsoptimierung.
+ Verbessertes Verständnis des Anwendungsverhaltens, Unterstützung beim Debuggen und bei der Problembehandlung.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
[Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) ist ein leistungsstarkes Tool für die Protokollanalyse. Integrierte Funktionen wie CloudWatch Logs Insights und Contributor Insights machen das Ableiten aussagekräftiger Informationen aus Protokollen intuitiv und effizient.
### Implementierungsschritte
1. **CloudWatch Logs einrichten:** Konfigurieren Sie Anwendungen und Services so, dass Protokolle an CloudWatch Logs gesendet werden.
1. **CloudWatch Logs Insights einrichten:** Verwenden Sie [CloudWatch Logs Insights,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html) um Ihre Protokolldaten interaktiv zu durchsuchen und zu analysieren.
1. Erstellen Sie Abfragen, um Muster zu extrahieren, Protokolldaten zu visualisieren und umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.
1. **Erkenntnisse von Mitwirkenden nutzen:** Verwenden Sie [CloudWatch Contributor Insights,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html) um Top-Talker in Dimensionen mit hoher Kardinalität wie IP-Adressen oder Benutzeragenten zu identifizieren.
1. **CloudWatch Logs-Metrikfilter implementieren:** Konfigurieren Sie [metrische CloudWatch-Protokollfilter](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html) um Protokolldaten in umsetzbare Metriken zu konvertieren. Auf diese Weise können Sie Alarme einstellen oder Muster näher analysieren.
1. **Regelmäßige Überprüfung und Verfeinerung:** Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Protokollanalysestrategien, um alle relevanten Informationen zu erfassen und die Anwendungsleistung kontinuierlich zu optimieren.
**Aufwand für den Implementierungsplan:** Mittel.
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [OPS04-BP01 Ermitteln wichtiger Leistungskennzahlen](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 Implementieren einer Anwendungstelemetrie](ops_observability_application_telemetry.md)
+ [OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ Analyzing Log Data with CloudWatch Logs Insights (Analysieren von Protokolldaten mit CloudWatch Logs Insights) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ [ Using CloudWatch Contributor Insights (Nutzung von CloudWatch Contributor Insights) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html)
+ [ Creating and Managing CloudWatch Logs Log Metric Filters (Erstellen und Verwalten von CloudWatch Logs-Metrikfiltern) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Analyze Log Data with CloudWatch Logs Insights (Analysieren von Protokolldaten mit CloudWatch Logs Insights) ](https://www.youtube.com/watch?v=2s2xcwm8QrM)
+ [ Use CloudWatch Contributor Insights to Analyze High-Cardinality Data (Mit CloudWatch Contributor Insights Daten mit hoher Kardinalität analysieren) ](https://www.youtube.com/watch?v=ErWRBLFkjGI)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ CloudWatch Logs-Beispielabfragen ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [ Workshop zur Beobachtbarkeit ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
# OPS08-BP03 Analysieren von Workload-Traces
Die Analyse von Trace-Daten ist entscheidend, wenn es darum geht, einen umfassenden Überblick über den Betriebsverlauf einer Anwendung zu erhalten. Durch die Visualisierung und das Verständnis der Interaktionen zwischen verschiedenen Komponenten können die Leistung optimiert, Engpässe identifiziert und die Benutzererfahrung verbessert werden.
**Gewünschtes Ergebnis:** Sie verschaffen sich einen klaren Überblick über die verteilten Abläufe Ihrer Anwendung und erzielen dadurch eine schnellere Problemlösung und eine verbesserte Benutzererfahrung.
**Typische Anti-Muster:**
+ Trace-Daten werden übersehen und man verlässt sich ausschließlich auf Protokolle und Metriken.
+ Trace-Daten werden nicht mit zugehörigen Protokollen in Zusammenhang gebracht.
+ Aus Traces abgeleitete Metriken wie Latenz und Fehlerraten werden ignoriert.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Sie verbessern die Fehlersuche und reduzieren die durchschnittliche Zeit für die Behebung (Mean Time to Resolution, MTTR).
+ Sie gewinnen Erkenntnisse über Abhängigkeiten und deren Auswirkungen.
+ Sie können Leistungsprobleme rasch identifizieren und beheben.
+ Sie nutzen von aus Trace abgeleitete Metriken für fundierte Entscheidungen.
+ Sie erzielen ein besseres Benutzererlebnis durch optimierte Komponenteninteraktionen.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
[AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) bietet eine umfassende Suite für die Analyse von Trace-Daten, die einen ganzheitlichen Überblick über Serviceinteraktionen, die Überwachung von Benutzeraktivitäten und die Erkennung von Leistungsproblemen bietet. Funktionen wie ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics und Amazon DevOps Guru erhöhen die Tiefe verwertbarer Erkenntnisse, die aus Trace-Daten gewonnen werden.
### Implementierungsschritte
Die folgenden Schritte bieten einen strukturierten Ansatz zur effektiven Implementierung der Trace-Datenanalyse mithilfe von AWS-Services:
1. **Integrieren Sie AWS X-Ray:** Stellen Sie sicher, dass X-Ray in Ihre Anwendungen integriert ist, um Trace-Daten zu erfassen.
1. **Analysieren Sie X-Ray-Metriken:** Untersuchen Sie anhand von X-Ray-Traces abgeleitete Metriken wie Latenz, Anfrageraten, Fehlerraten und Antwortzeitverteilungen mithilfe der [Service-Karte,](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) um den Status der Anwendung zu überwachen.
1. **Verwenden Sie ServiceLens:** Nutzen Sie die [ServiceLens-Karte](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) für eine verbesserte Beobachtbarkeit Ihrer Services und Anwendungen. Dies ermöglicht eine integrierte Anzeige von Traces, Metriken, Protokollen, Alarmen und anderen Statusinformationen.
1. **Aktivieren Sie X-Ray Insights:**
1. Aktivieren Sie die [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) zur automatisierten Erkennung von Anomalien in Traces.
1. Untersuchen Sie Erkenntnisse, um Muster zu identifizieren und die Ursachen zu ermitteln, z. B. erhöhte Fehlerraten oder Latenzen.
1. Eine chronologische Analyse der erkannten Probleme finden Sie in der Insights-Timeline.
1. **Verwenden Sie X-Ray Analytics:** [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) ermöglicht es Ihnen, Daten gründlich zu untersuchen, Muster zu lokalisieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
1. **Verwenden Sie Gruppen in X-Ray:** Erstellen Sie Gruppen in X-Ray, um Traces nach Kriterien wie hoher Latenz zu filtern und so eine gezieltere Analyse zu ermöglichen.
1. **Nutzen Sie Amazon DevOps Guru:** Setzen Sie [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) ein, um von Machine Learning-Modellen zu profitieren, die betriebliche Anomalien in Traces lokalisieren.
1. **Verwenden Sie CloudWatch Synthetics:** Nutzen Sie [CloudWatch Synthetics,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) um Canaries für die kontinuierliche Überwachung Ihrer Endgeräte und Workflows zu erstellen. Sie können diese Canaries in X-Ray integrieren, um Trace-Daten für eine eingehende Analyse der getesteten Anwendungen bereitzustellen.
1. **Verwenden Sie Real User Monitoring (RUM):** Mit [AWS X-Ray und CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html)können Sie den Anforderungspfad ausgehend von den Endbenutzern Ihrer Anwendung über nachgelagerte AWS Managed Services analysieren und debuggen. Auf diese Weise können Sie Latenztrends und Fehler identifizieren, die sich auf Ihre Benutzer auswirken.
1. **Korrelieren Sie Daten mit Protokollen:** Bringen Sie [Trace-Daten mit zugehörigen Protokollen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) innerhalb der X-Ray Trace-Ansicht in Zusammenhang, um eine detaillierte Perspektive auf das Anwendungsverhalten zu erhalten. Auf diese Weise können Sie Protokollereignisse anzeigen, die direkt mit verfolgten Transaktionen verknüpft sind.
**Aufwand für den Implementierungsplan:** Mittel.
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Analysieren von Workload-Protokollen](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ Using ServiceLens to Monitor Application Health (Verwenden von ServiceLens zur Überwachung des Zustands Ihrer Anwendungen) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [ Exploring Trace Data with X-Ray Analytics (Erkunden von Trace-Daten mit X-Ray Analytics) ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)
+ [ Detecting Anomalies in Traces with X-Ray Insights (Mit X-Ray Insights Anomalien in Traces erkennen) ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html)
+ [ Continuous Monitoring with CloudWatch Synthetics (Fortlaufende Überwachung mit CloudWatch Synthetics) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Analyze and Debug Applications Using Amazon CloudWatch Synthetics and AWS X-Ray (Analysieren und Debuggen von Anwendungen mithilfe von Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray) ](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [ Use AWS X-Ray Insights (Nutzung von AWS X-Ray-Insights) ](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Workshop zur Beobachtbarkeit ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Implementing X-Ray with AWS Lambda (Implementieren von X-Ray mit AWS Lambda) ](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html)
+ [ Vorlagen für CloudWatch Synthetics-Canaries ](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)
# OPS08-BP04 Erstellen umsetzbarer Warnmeldungen
Es ist entscheidend, Abweichungen im Verhalten Ihrer Anwendung umgehend zu erkennen und darauf zu reagieren. Besonders wichtig ist es, zu erkennen, wann die auf den wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) basierenden Ergebnisse gefährdet sind oder unerwartete Anomalien auftreten. Wenn Sie Warnmeldungen auf KPIs basieren, stellen Sie dadurch sicher, dass die Signale, die Sie erhalten, direkt mit geschäftlichen oder betrieblichen Auswirkungen verknüpft sind. Der Ansatz mit umsetzbaren Warnmeldungen fördert proaktive Reaktionen und trägt zur Aufrechterhaltung der Systemleistung und Zuverlässigkeit bei.
**Gewünschtes Ergebnis:** Sie erhalten rechtzeitig relevante und umsetzbare Benachrichtigungen, um potenzielle Probleme schnell zu erkennen und zu beheben, insbesondere wenn die KPI-Ergebnisse gefährdet sind.
**Typische Anti-Muster:**
+ Es werden zu viele unkritische Warnmeldungen eingerichtet, was zu einer Übermüdung der Warnmeldungen führt.
+ Warnmeldungen werden nicht anhand von KPIs priorisiert, was es schwierig macht, die geschäftlichen Auswirkungen von Problemen zu verstehen.
+ Die eigentlichen Ursachen werden vernachlässigt, was zu wiederholten Warnmeldungen für dasselbe Problem führt.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Geringere Alarmermüdung durch Fokussierung auf umsetzbare und relevante Warnmeldungen.
+ Verbesserte Systemverfügbarkeit und -zuverlässigkeit durch proaktive Problemerkennung und -behebung.
+ Verbesserte Teamzusammenarbeit und schnellere Problemlösung durch die Integration in übliche Alarmierungs- und Kommunikationstools.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Hoch
## Implementierungsleitfaden
Um einen effektiven Warnmechanismus zu schaffen, ist es wichtig, Metriken, Protokolle und Trace-Daten zu verwenden, die darauf hinweisen, wenn auf KPIs basierende Ergebnisse gefährdet sind oder Anomalien erkannt werden.
### Implementierungsschritte
1. **Legen Sie die wichtigsten Leistungskennzahlen (KPIs) fest:** Identifizieren Sie die KPIs Ihrer Anwendung. Warnmeldungen sollten mit diesen KPIs verknüpft werden, damit sie die Auswirkungen auf das Unternehmen genau widerspiegeln.
1. **Implementieren Sie die Erkennung von Anomalien:**
+ **Verwenden Sie AWS Cost Anomaly Detection:** Richten Sie [AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) ein, damit ungewöhnliche Muster automatisch erkannt werden und sichergestellt wird, dass Warnmeldungen nur bei echten Anomalien generiert werden.
+ **Nutzen Sie X-Ray Insights:**
1. Richten Sie [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) ein, um Anomalien in Trace-Daten zu erkennen.
1. Konfigurieren Sie [Benachrichtigungen für X-Ray Insights,](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications) damit Sie bei erkannten Problemen gewarnt werden.
+ **Verwenden Sie DevOps Guru:**
1. Nutzen Sie die Machine Learning-Fähigkeiten von [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) für die Erkennung betrieblicher Anomalien anhand vorhandener Daten.
1. Navigieren Sie zu den [Benachrichtigungseinstellungen](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html#navigate-to-notification-settings) in DevOps Guru, um Anomaliewarnungen einzurichten.
1. **Implementieren Sie umsetzbare Warnmeldungen:** Entwerfen Sie Warnmeldungen, die angemessene Informationen für sofortige Maßnahmen liefern.
1. **Reduzieren Sie Alarmermüdung:** Minimieren Sie die Zahl der Warnmeldungen, die nicht kritisch sind. Wenn Teams mit einer zu großen Zahl an unbedeutenden Warnmeldungen überhäuft werden, kann dies dazu führen, dass sie kritische Probleme übersehen und der Warnmechanismus allgemein an Effektivität verliert.
1. **Richten Sie zusammengesetzte Alarme ein:** Verwenden Sie [zusammengesetzte Amazon CloudWatch-Alarme,](https://aws.amazon.com/blogs/mt/improve-monitoring-efficiency-using-amazon-cloudwatch-composite-alarms-2/) um mehrere Alarme zu konsolidieren.
1. **Ermöglichen Sie Alarm-Tools:** Integrieren Sie Tools wie [Ops Genie](https://www.atlassian.com/software/opsgenie) und [PagerDuty](https://www.pagerduty.com/).
1. **Nutzen Sie Amazon Q Developer in chat applications:** Setzen Sie [Amazon Q Developer in chat applications](https://aws.amazon.com/chatbot/)ein, um Warnmeldungen an Chime, Microsoft Teams und Slack weiterzuleiten.
1. **Stützen Sie Warnungen auf Protokollen:** Verwenden Sie [metrische Protokollfilter](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html) in CloudWatch, um Alarme auf der Grundlage bestimmter Protokollereignisse zu erstellen.
1. **Überprüfen und wiederholen:** Überprüfen und verfeinern Sie die Warnkonfigurationen regelmäßig.
**Aufwand für den Implementierungsplan:** Mittel.
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [OPS04-BP01 Ermitteln wichtiger Leistungskennzahlen](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 Implementieren einer Anwendungstelemetrie](ops_observability_application_telemetry.md)
+ [OPS04-BP03 Implementieren von Telemetrie für Benutzererfahrung](ops_observability_customer_telemetry.md)
+ [OPS04-BP04 Implementieren einer Abhängigkeitstelemetrie](ops_observability_dependency_telemetry.md)
+ [OPS04-BP05 Implementieren der verteilten Nachverfolgung](ops_observability_dist_trace.md)
+ [OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Analysieren von Workload-Protokollen](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 Analysieren von Workload-Traces](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ Using Amazon CloudWatch Alarms (Verwenden von Amazon CloudWatch-Alarmen) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
+ [ Create a composite alarm (Erstellung eines zusammengesetzten Alarms) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Composite_Alarm.html)
+ [ Create a CloudWatch alarm based on anomaly detection (Erstellung eines CloudWatch-Alarms auf der Grundlage der Anomalieerkennung) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Anomaly_Detection_Alarm.html)
+ [ DevOps Guru Notifications (DevOps Guru-Benachrichtigungen) ](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html)
+ [ X-Ray Insights notifications (X-Ray Insights--Benachrichtigungen) ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications)
+ [ Monitor, operate, and troubleshoot your AWS resources with interactive ChatOps (Überwachung, Betrieb und Fehlerbehebung Ihrer AWS-Ressourcen mit interaktiven ChatOps) ](https://aws.amazon.com/chatbot/)
+ [ Amazon CloudWatch-Integrationsleitfaden \$1 PagerDuty ](https://support.pagerduty.com/docs/amazon-cloudwatch-integration-guide)
+ [ Integrate OpsGenie with Amazon CloudWatch (Integration von OpsGenie in Amazon CloudWatch) ](https://support.atlassian.com/opsgenie/docs/integrate-opsgenie-with-amazon-cloudwatch/)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Create Composite Alarms in Amazon CloudWatch (Erstellung zusammengesetzter Alarme in Amazon CloudWatch) ](https://www.youtube.com/watch?v=0LMQ-Mu-ZCY)
+ [ Amazon Q Developer in chat applications Overview (AWS Chatbot-Übersicht) ](https://www.youtube.com/watch?v=0jUSEfHbTYk)
+ [AWS on Air ft. Mutative Commands in Amazon Q Developer in chat applications (AWS on Air mit veränderlichen Befehlen in AWS Chatbot) ](https://www.youtube.com/watch?v=u2pkw2vxrtk)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Alarme, Vorfallmanagement und Problembehebung in der Cloud mit Amazon CloudWatch ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/alarms-incident-management-and-remediation-in-the-cloud-with-amazon-cloudwatch/)
+ [ Tutorial: Creating an Amazon EventBridge rule that sends notifications to Amazon Q Developer in chat applications (Erstellen einer Amazon EventBridge-Regel, die Benachrichtigungen an AWS Chatbot sendet) ](https://docs.aws.amazon.com/chatbot/latest/adminguide/create-eventbridge-rule.html)
+ [ Workshop zur Beobachtbarkeit ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
# OPS08-BP05 Dashboards erstellen
Dashboards sind die anwenderorientierte Sicht auf die Telemetriedaten Ihrer Workloads. Sie stellen zwar eine wichtige visuelle Schnittstelle dar, sollten aber nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung für Warnmechanismen dienen. Wenn sie sorgfältig zusammengestellt werden, liefern sie nicht nur schnelle Erkenntnisse zum Status und zur Leistung des Systems, sondern bieten Stakeholdern auch Echtzeitinformationen über Geschäftsergebnisse und die Auswirkungen von Problemen.
**Gewünschtes Ergebnis:** Klare, umsetzbare Erkenntnisse zur System- und Geschäftsstabilität mithilfe visueller Darstellungen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Überkomplizierte Dashboards mit zu vielen Metriken.
+ Sich auf Dashboards verlassen, ohne Warnmeldungen zur Erkennung von Anomalien zu nutzen.
+ Fehlende Aktualisierung der Dashboards im Laufe des Workload-Fortschritts.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Sofortiger Einblick in wichtige Systemmetriken und KPIs.
+ Verbesserte Kommunikation und mehr Verständnis unter den Interessengruppen.
+ Rasche Erkenntnisse zu den Auswirkungen operativer Probleme.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
**Geschäftsorientierte Dashboards**
Dashboards, die auf Geschäfts-KPIs zugeschnitten sind, sprechen ein breiteres Spektrum von Stakeholdern an. Auch wenn diese Personen vielleicht nicht an Systemmetriken interessiert sind, haben sie dennoch großes Interesse daran, die geschäftlichen Auswirkungen dieser Zahlen zu verstehen. Ein geschäftsorientiertes Dashboard stellt sicher, dass alle technischen und betrieblichen Metriken, die überwacht und analysiert werden, auf die übergeordneten Geschäftsziele ausgerichtet sind. Diese Ausrichtung sorgt für Klarheit und stellt sicher, dass alle gleich darüber informiert sind, was wichtig ist und was nicht. Darüber hinaus sind Dashboards, die Geschäfts-KPIs hervorheben, in der Regel leichter umzusetzen. Sie bieten Stakeholdern die Möglichkeit, in kürzester Zeit den Status der Abläufe, die Bereiche, die Aufmerksamkeit erfordern, und die potenziellen Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse zu verstehen.
Vor diesem Hintergrund sollten Sie bei der Erstellung Ihrer Dashboards sicherstellen, dass ein Gleichgewicht zwischen technischen Metriken und Geschäfts-KPIs besteht. Beide sind wichtig, richten sich aber an unterschiedliche Zielgruppen. Idealerweise sollten Sie über Dashboards verfügen, die einen ganzheitlichen Überblick über den Status und die Leistung des Systems bieten und gleichzeitig wichtige Geschäftsergebnisse und deren Auswirkungen hervorheben.
Amazon CloudWatch-Dashboards sind anpassbare Startseiten in der CloudWatch-Konsole zur Überwachung Ihrer Ressourcen in einer einzigen Ansicht, auch wenn sie über verschiedene AWS-Regionen und Konten verteilt sind.
### Implementierungsschritte
1. **Einfaches Dashboard erstellen:** [Erstellen Sie ein neues Dashboard in CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create_dashboard.html)und geben Sie ihm einen aussagekräftigen Namen.
1. **Markdown-Widgets verwenden:** Bevor Sie sich mit Metriken befassen, sollten Sie [Markdown-Widgets](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_text_dashboard.html) nutzen, um Ihr Dashboard oben mit Kontext zu versehen. Dieser sollte den Inhalt des Dashboards beschreiben und angeben, welche Bedeutung den dargestellten Metriken zukommt. Er kann auch Links zu anderen Dashboards und Tools zur Fehlerbehebung enthalten.
1. **Dashboard-Variablen erstellen:** [Integrieren Sie gegebenenfalls Dashboard-Variablen,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_dashboard_variables.html) um dynamische und flexible Ansichten zu ermöglichen.
1. **Metrik-Widgets erstellen:** [Fügen Sie Metrik-Widgets hinzu,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create-and-work-with-widgets.html) um verschiedene Metriken zu visualisieren, die Ihre Anwendung ausgibt, und passen Sie diese Widgets so an, dass sie den Systemstatus und die Geschäftsergebnisse effektiv darstellen.
1. **Log Insights-Abfragen verwenden:** Nutzen Sie [CloudWatch Logs Insights,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_ExportQueryResults.html) um umsetzbare Metriken aus Ihren Protokollen abzurufen und diese Erkenntnisse auf Ihrem Dashboard anzuzeigen.
1. **Alarme einrichten:** Integrieren Sie [CloudWatch-Alarme](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_alarm_dashboard.html) in Ihr Dashboard, um einen raschen Überblick über alle Metriken zu erhalten, die ihre Schwellenwerte überschreiten.
1. **Contributor Insights verwenden:** Integrieren Sie [CloudWatch Contributor Insights,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights-ViewReports.html) um Felder mit hoher Kardinalität zu analysieren und ein besseres Verständnis der wichtigsten Mitwirkenden Ihrer Ressource zu erhalten.
1. **Benutzerdefinierte Widgets entwerfen:** Für spezielle Anforderungen, die von Standard-Widgets nicht erfüllt werden, sollten Sie es in Betracht ziehen, [benutzerdefinierte Widgets zu erstellen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_custom_widget_dashboard.html). Diese können Daten aus verschiedenen Quellen abrufen oder sie auf einzigartige Weise darstellen.
1. **Wiederholen und verfeinern:** Im Laufe der Entwicklung Ihrer Anwendung sollten Sie Ihr Dashboard regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass es weiterhin relevant ist.
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [OPS04-BP01 Ermitteln wichtiger Leistungskennzahlen](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Analysieren von Workload-Protokollen](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 Analysieren von Workload-Traces](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
+ [OPS08-BP04 Erstellen umsetzbarer Warnmeldungen](ops_workload_observability_create_alerts.md)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ Building Dashboards for Operational Visibility (Erstellung von Dashboards für operative Sichtbarkeit) ](https://aws.amazon.com/builders-library/building-dashboards-for-operational-visibility/)
+ [ Using Amazon CloudWatch Dashboards (Verwenden von Amazon CloudWatch-Dashboards) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Create Cross Account & Cross Region CloudWatch Dashboards (Konto- und regionenübergreifende CloudWatch-Dashboards erstellen) ](https://www.youtube.com/watch?v=eIUZdaqColg)
+ [AWS re:Invent 2021 - Gain enterprise visibility with AWS Cloud operation dashboards (AWS re:Invent 2021: Mehr Unternehmenstransparenz mit geschäftsorientierten AWS Cloud-Dashboards) ](https://www.youtube.com/watch?v=NfMpYiGwPGo)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Workshop zur Beobachtbarkeit ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Anwendungsüberwachung mit Amazon CloudWatch ](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/application-monitoring-with-cloudwatch/)