OpenTelemetry
OpenTelemetry es un marco de observabilidad de código abierto que proporciona instrumentos independientes del proveedor para recopilar métricas, registros y seguimientos de sus aplicaciones. Amazon CloudWatch admite OpenTelemetry de forma nativa en los tres tipos de señales: métricas consultables con PromQL para análisis flexibles y escalables, registros que se pueden buscar con Información de registros y seguimientos que se pueden explorar con Transaction Search. Como las tres señales comparten un modelo de datos común con atributos coherentes, puede correlacionar métricas, registros y seguimientos para pasar más rápido de la detección a la causa raíz. Las métricas de OpenTelemetry incluyen etiquetas semánticas detalladas y admiten una granularidad mayor que las métricas tradicionales de CloudWatch, lo que permite filtrar, agregar y analizar con precisión todas las aplicaciones y la infraestructura.
CloudWatch es compatible con las métricas de OpenTelemetry, lo que le permite enviar métricas de OpenTelemetry personalizadas directamente a CloudWatch y consultarlas mediante PromQL junto con métricas suministradas por AWS de más de 70 servicios. Puede usar PromQL para crear paneles, configurar alarmas de CloudWatch y explorar las métricas en Query Studio, la consola nativa de PromQL. Los registros de OpenTelemetry enviados a CloudWatch están disponibles en Información de registros para consultas interactivas y en LiveTail para la transmisión en tiempo real.
Para la supervisión del rendimiento de aplicaciones, CloudWatch Application Signals proporciona una vista unificada y centrada en las aplicaciones de sus servicios y dependencias. Application Signals utiliza los seguimientos OTLP para que pueda supervisar el estado de las aplicaciones, clasificar los problemas e identificar el impacto en los usuarios finales. Con Transaction Search, puede explorar tramos de OTLP de forma interactiva, buscar transacciones mediante atributos como identificadores de clientes o números de pedido, correlacionar transacciones con eventos empresariales, como pagos fallidos, y hacer un seguimiento las interacciones entre los componentes de la aplicación para determinar la causa raíz.
