Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# Surveillance des pipelines à l'aide de CloudWatch métriques
<a name="pipelines-metrics"></a>

CloudWatch pipelines publie des métriques sur Amazon CloudWatch dans l'espace de `AWS/Observability Admin` noms. Vous pouvez utiliser ces indicateurs pour surveiller l'état, les performances et le flux de données de vos pipelines.

## Métriques disponibles
<a name="available-metrics"></a>

Les tableaux suivants répertorient les mesures disponibles pour les CloudWatch pipelines.

**Note**  
Les métriques des pipelines ne sont émises que lorsque la valeur est différente de zéro.

### Indicateurs de base
<a name="core-metrics"></a>


| Métrique | Description | Dimension | Unit | 
| --- | --- | --- | --- | 
| `PipelineBytesIn` | Volume d'enregistrements de journal entrant dans le pipeline en octets non compressés | PipelineName | Octets | 
| `PipelineBytesInByDataSource` | Volume de données entrantes avec source/type ventilation | PipelineName, DataSource, DataType | Octets | 
| `PipelineBytesOut` | Volume de données acheminé vers la destination | PipelineName | Octets | 
| `PipelineBytesOutByDataSource` | Volume de données sortantes avec source/type ventilation | PipelineName, DataSource, DataType | Octets | 
| `PipelineRecordsIn` | Nombre d'enregistrements entrant dans le pipeline | PipelineName | Nombre | 
| `PipelineRecordsInByDataSource` | Nombre d'enregistrements entrants avec source/type ventilation | PipelineName, DataSource, DataType | Nombre | 
| `PipelineRecordsOut` | Nombre d'enregistrements sortant du pipeline | PipelineName | Nombre | 
| `PipelineRecordsOutByDataSource` | Nombre d'enregistrements sortants avec source/type ventilation | PipelineName, DataSource, DataType | Nombre | 

### Mesures d'erreur et d'avertissement
<a name="error-warning-metrics"></a>


| Métrique | Description | Dimension | Unit | 
| --- | --- | --- | --- | 
| `PipelineErrors` | Nombre total d'erreurs dans le pipeline | PipelineName | Nombre | 
| `PipelineErrorsByErrorType` | Nombre d'erreurs détaillé par type | PipelineName, ErrorSource, ErrorComponent, ErrorType | Nombre | 
| `PipelineWarnings` | Nombre d'avertissements rencontrés | PipelineName | Nombre | 
| `PipelineWarningsByWarningType` | Avertissements détaillés par type | PipelineName, WarningSource, WarningComponent, WarningType | Nombre | 
| `PipelineRecordsUnprocessed` | Nombre d'enregistrements qui n'ont pas pu être traités | PipelineName, DataSource, DataType | Nombre | 
| `PipelineRecordsDropped` | Nombre d'enregistrements supprimés (sources tierces uniquement) | PipelineName, DataSource, DataType | Nombre | 

## Dimensions
<a name="dimensions"></a>

CloudWatch les métriques des pipelines utilisent les dimensions suivantes :

**PipelineName**  
Nom du pipeline

**DataSource**  
Source des données (nom du AWS service ou source tierce)

**DataType**  
Type de données en cours de traitement

**ErrorSource**  
Origine de l'erreur (s3, aws.secrets, cloudwatch\$1logs)

**ErrorComponent**  
Composant dans lequel l'erreur s'est produite (source, récepteur, extension)

**ErrorType**  
Type d'erreur rencontré

## Types d’erreurs
<a name="error-types"></a>

Les types d'erreurs suivants sont suivis dans `PipelineErrorsByErrorType` :

**`ACCESS_DENIED`**  
Défaillances liées aux autorisations

**`ALL`**  
Le nombre total de toutes les erreurs sur le pipeline

**`RESOURCE_NOT_FOUND`**  
La ressource spécifiée n'existe pas

**`SOURCE_READ_FAILURE`**  
Défaillances lors de la lecture à partir

**`PARSE_FAILURE`**  
Erreurs d'analyse des données

**`PROCESSOR_ERRORS`**  
Défaillances des opérations de traitement

**`PAYLOAD_SIZE_EXCEEDED`**  
Limite de taille des données dépassée

## Types d'avertissement
<a name="warning-types"></a>

Le type d'avertissement suivant peut se produire sur un pipeline :

**`THROTTLED`**  
Indique que le volume de données envoyé a dépassé les limites de débit existantes, ce qui a entraîné la suppression ou le report de certains points de données ou événements afin de protéger le système et de garantir sa stabilité.

## Affichage des métriques
<a name="viewing-metrics"></a>

Vous pouvez consulter les métriques des CloudWatch pipelines à l'aide des méthodes suivantes :

### Utilisation de la CloudWatch console
<a name="using-cloudwatch-console"></a>

1. Ouvrez la CloudWatch console à [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)

1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Metrics**

1. Choisissez l'espace de noms **AWS/Observability Admin**

1. Sélectionnez la dimension métrique à afficher

### À l'aide du AWS CLI
<a name="using-aws-cli"></a>

```
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace "AWS/Observability Admin" \
  --metric-name "PipelineBytesIn" \
  --dimensions Name=PipelineName,Value=my-pipeline \
  --start-time "2025-10-29T00:00:00" \
  --end-time "2025-10-29T23:59:59" \
  --period 300 \
  --statistics Sum
```

## Création d’alarmes
<a name="creating-alarms"></a>

Vous pouvez créer des CloudWatch alarmes en fonction de n'importe laquelle de ces mesures. Voici un exemple de création d'une alarme en cas d'erreur de pipeline :

```
aws cloudwatch put-metric-alarm \
  --alarm-name "HighPipelineErrors" \
  --alarm-description "Alert on high error rate" \
  --metric-name "PipelineErrors" \
  --namespace "AWS/Observability Admin" \
  --dimensions Name=PipelineName,Value=my-pipeline \
  --period 300 \
  --evaluation-periods 2 \
  --threshold 10 \
  --comparison-operator GreaterThanThreshold \
  --statistic Sum \
  --alarm-actions arn:aws:sns:region:account-id:topic-name
```

## Bonnes pratiques en matière de mesures relatives aux CloudWatch pipelines
<a name="best-practices"></a>

### Surveiller le flux de données
<a name="monitor-data-flow"></a>
+ Utiliser `PipelineBytesIn` et `PipelineBytesOut` suivre le volume de données
+ Surveiller `PipelineRecordsIn` et `PipelineRecordsOut` suivre le nombre de records
+ Surveillez les changements inattendus dans les modèles de débit

### Suivez les erreurs et les avertissements
<a name="track-errors-warnings"></a>
+ Créez des alarmes `PipelineErrors` pour détecter rapidement les problèmes
+ `PipelineErrorsByErrorType`À utiliser pour diagnostiquer des problèmes spécifiques
+ Surveillez `PipelineWarnings` pour identifier les problèmes potentiels à un stade précoce

### Configurer les seuils appropriés
<a name="configure-thresholds"></a>
+ Basez les seuils sur les modèles de données que vous attendez
+ Tenez compte des variations normales du volume de données
+ Tenez compte des périodes de pointe lors de la définition des seuils d'alarme