# OPS 8. Bagaimana cara memanfaatkan observabilitas beban kerja di organisasi Anda?
Pastikan kondisi beban kerja yang optimal dengan memanfaatkan observabilitas. Manfaatkan metrik, log, dan jejak yang relevan untuk mendapatkan pandangan komprehensif tentang performa beban kerja Anda dan mengatasi masalah secara efisien.
**Topics**
+ [OPS08-BP01 Menganalisis metrik beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Menganalisis log beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 Menganalisis jejak beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
+ [OPS08-BP04 Membuat peringatan yang dapat ditindaklanjuti](ops_workload_observability_create_alerts.md)
+ [OPS08-BP05 Membuat dasbor](ops_workload_observability_create_dashboards.md)
# OPS08-BP01 Menganalisis metrik beban kerja
Setelah mengimplementasikan telemetri aplikasi, analisis metrik yang dikumpulkan secara rutin. Latensi, permintaan, kesalahan, dan kapasitas (atau kuota) memang memberikan wawasan tentang performa sistem, tetapi memprioritaskan peninjauan metrik hasil bisnis adalah hal yang sangat penting. Ini memastikan Anda mengambil keputusan berbasis data yang selaras dengan tujuan bisnis Anda.
**Hasil yang diinginkan:** Wawasan akurat tentang performa beban kerja yang mendorong keputusan berdasarkan informasi data, sehingga memastikan keselarasan dengan tujuan bisnis.
**Antipola umum:**
+ Menganalisis metrik secara terpisah tanpa mempertimbangkan dampaknya terhadap hasil bisnis.
+ Ketergantungan berlebihan pada metrik teknis sambil mengesampingkan metrik bisnis.
+ Peninjauan metrik jarang dilakukan, sehingga peluang pengambilan keputusan waktu nyata terlewatkan.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:**
+ Peningkatan pemahaman tentang korelasi antara performa teknis dan hasil bisnis.
+ Perbaikan proses pengambilan keputusan yang berlandaskan data waktu nyata.
+ Identifikasikan dan mitigasi masalah secara proaktif sebelum hasil bisnis terkena dampaknya.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Sedang
## Panduan implementasi
Manfaatkan alat seperti Amazon CloudWatch untuk melakukan analisis metrik. Layanan AWS seperti AWS Cost Anomaly Detection dan Amazon DevOps Guru dapat digunakan untuk mendeteksi anomali, terutama ketika ambang batas statis tidak diketahui atau ketika pola perilaku lebih cocok untuk deteksi anomali.
### Langkah implementasi
1. **Analisis dan tinjau:** Tinjau dan tafsirkan metrik beban kerja Anda secara rutin.
1. Prioritaskan metrik hasil bisnis daripada metrik teknis murni.
1. Pahami signifikansi lonjakan, penurunan, atau pola dalam data Anda.
1. **Manfaatkan Amazon CloudWatch:** Gunakan Amazon CloudWatch untuk mendapatkan tampilan terpusat dan analisis mendalam.
1. Konfigurasikan dasbor CloudWatch untuk memvisualisasikan metrik Anda dan membandingkannya dari waktu ke waktu.
1. Gunakan [persentil di CloudWatch](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/) untuk mendapatkan pandangan yang jelas tentang distribusi metrik, yang dapat membantu dalam mendefinisikan SLA dan memahami penyimpangan.
1. Siapkan [AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa tanpa bergantung pada ambang batas statis.
1. Implementasikan [observabilitas lintas akun CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) untuk memantau dan memecahkan masalah aplikasi yang terjadi di beberapa akun di dalam suatu Wilayah.
1. Gunakan [Wawasan Metrik CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) untuk mengkueri dan menganalisis data metrik di seluruh akun dan Wilayah, sehingga tren dan anomali dapat terdeteksi.
1. Terapkan [CloudWatch Metric Math](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) untuk mengubah, menggabungkan, atau melakukan perhitungan pada metrik Anda untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam.
1. **Gunakan Amazon DevOps Guru:** Sertakan [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) untuk memanfaatkan deteksi anomali yang disempurnakan dengan machine learning-nya untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal masalah operasional untuk aplikasi nirserver Anda dan memperbaikinya sebelum berdampak pada pelanggan Anda.
1. **Lakukan optimalisasi berdasarkan wawasan: ** Ambil keputusan cerdas berdasarkan analisis metrik Anda untuk menyesuaikan dan meningkatkan beban kerja Anda.
**Tingkat upaya untuk Rencana Implementasi:** Sedang
## Sumber daya
**Praktik terbaik terkait:**
+ [OPS04-BP01 Identifikasikan indikator performa utama](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 Mengimplementasikan telemetri aplikasi](ops_observability_application_telemetry.md)
**Dokumen terkait:**
+ [ The Wheel Blog - Menekankan pentingnya peninjauan metrik secara terus-menerus ](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/)
+ [ Persentil itu penting ](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)
+ [ Menggunakan AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)
+ [ observabilitas lintas akun CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)
+ [ Mengkueri metrik dengan Wawasan Metrik CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html)
**Video terkait:**
+ [ Mengaktifkan Observabilitas Lintas Akun di Amazon CloudWatch ](https://www.youtube.com/watch?v=lUaDO9dqISc)
+ [ Pengantar Amazon DevOps Guru ](https://www.youtube.com/watch?v=2uA8q-8mTZY)
+ [ Menganalisis Metrik secara Berkelanjutan Menggunakan AWS Cost Anomaly Detection](https://www.youtube.com/watch?v=IpQYBuay5OE)
**Contoh terkait:**
+ [ Lokakarya One Observability ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Mendapatkan wawasan operasional dengan AIOps menggunakan Amazon DevOps Guru ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f92df379-6add-4101-8b4b-38b788e1222b/en-US)
# OPS08-BP02 Menganalisis log beban kerja
Menganalisis log beban kerja secara rutin sangatlah penting untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang aspek-aspek operasional aplikasi Anda. Dengan memilah-milah, memvisualisasikan, dan menafsirkan data log secara efisien, Anda dapat terus mengoptimalkan performa dan keamanan aplikasi.
**Hasil yang diinginkan:** Wawasan yang kaya tentang perilaku dan operasi aplikasi yang berasal dari analisis log yang menyeluruh, sehingga memastikan deteksi dan mitigasi masalah yang proaktif.
**Antipola umum:**
+ Mengabaikan analisis log sampai masalah kritis muncul.
+ Tidak menggunakan rangkaian alat lengkap yang tersedia untuk analisis log, sehingga wawasan kritis terlewatkan.
+ Hanya mengandalkan tinjauan log manual tanpa memanfaatkan kemampuan otomatisasi dan kueri.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:**
+ Identifikasikan kemacetan operasional, ancaman keamanan, dan masalah potensial lain secara proaktif.
+ Pemanfaatan data log yang efisien untuk optimalisasi aplikasi berkelanjutan.
+ Peningkatan pemahaman tentang perilaku aplikasi, sehingga membantu upaya debugging dan pemecahan masalah.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Sedang
## Panduan implementasi
[Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) adalah alat yang ampuh untuk analisis log. Fitur terintegrasi seperti Wawasan dan Wawasan Kontributor CloudWatch Logs membuat proses perolehan informasi yang bermakna dari log menjadi intuitif dan efisien.
### Langkah implementasi
1. **Siapkan CloudWatch Logs:** Konfigurasikan aplikasi dan layanan untuk mengirim log ke CloudWatch Logs.
1. **Siapkan Wawasan CloudWatch Logs:** Gunakan [CloudWatch Logs Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html) untuk mencari dan menganalisis data log Anda secara interaktif.
1. Buat kueri untuk mengekstrak pola, memvisualisasikan data log, dan memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
1. **Manfaatkan Wawasan Kontributor** Gunakan [CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html) untuk mengidentifikasi sumber data teratas dalam dimensi kardinalitas tinggi seperti alamat IP atau agen pengguna.
1. **Implementasikan filter metrik CloudWatch Logs:** Konfigurasikan [filter metrik log CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html) untuk mengubah data log menjadi metrik yang dapat ditindaklanjuti. Ini memungkinkan Anda untuk mengatur alarm atau menganalisis pola lebih lanjut.
1. **Tinjauan dan penyempurnaan rutin:** Tinjau strategi analisis log Anda secara berkala untuk menangkap semua informasi yang relevan dan terus mengoptimalkan performa aplikasi.
**Tingkat upaya untuk rencana implementasi:** Sedang.
## Sumber daya
**Praktik terbaik terkait:**
+ [OPS04-BP01 Identifikasikan indikator performa utama](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 Mengimplementasikan telemetri aplikasi](ops_observability_application_telemetry.md)
+ [OPS08-BP01 Menganalisis metrik beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
**Dokumen terkait:**
+ [ Menganalisis Data Log dengan Wawasan CloudWatch Logs ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ [ Menggunakan Wawasan Kontributor CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html)
+ [ Membuat dan Mengelola Filter Metrik Log CloudWatch Logs ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
**Video terkait:**
+ [ Menganalisis Data Log dengan Wawasan CloudWatch Logs ](https://www.youtube.com/watch?v=2s2xcwm8QrM)
+ [ Menggunakan Wawasan Kontributor CloudWatch untuk Menganalisis Data Kardinalitas Tinggi ](https://www.youtube.com/watch?v=ErWRBLFkjGI)
**Contoh terkait:**
+ [ Contoh Kueri CloudWatch Logs ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [ Lokakarya One Observability ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
# OPS08-BP03 Menganalisis jejak beban kerja
Menganalisis data jejak sangatlah penting untuk mencapai pandangan yang komprehensif tentang perjalanan operasional aplikasi. Dengan memvisualisasikan dan memahami interaksi antara berbagai komponen, performa dapat disesuaikan, kemacetan dapat diidentifikasi, dan pengalaman pengguna dapat ditingkatkan.
**Hasil yang diinginkan:** Dapatkan visibilitas yang jelas tentang operasi terdistribusi aplikasi Anda, sehingga memungkinkan penyelesaian masalah yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang disempurnakan.
**Antipola umum:**
+ Mengabaikan data jejak, dan hanya mengandalkan log serta metrik.
+ Tidak mengorelasikan data jejak dengan log terkait.
+ Mengabaikan metrik yang berasal dari jejak, seperti latensi dan tingkat kesalahan.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:**
+ Perbaiki kualitas pemecahan masalah dan kurangi rata-rata waktu penyelesaian (MTTR).
+ Dapatkan wawasan tentang dependensi dan dampaknya.
+ Identifikasikan dan perbaikan masalah performa secara cepat.
+ Memanfaatkan metrik yang berasal dari jejak untuk pengambilan keputusan yang bijak.
+ Pengalaman pengguna yang ditingkatkan melalui interaksi komponen yang dioptimalkan.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Sedang
## Panduan implementasi
[AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) menawarkan rangkaian fitur komprehensif untuk analisis data jejak, sehingga menyediakan pandangan yang menyeluruh tentang interaksi layanan, memantau aktivitas pengguna, dan mendeteksi masalah performa. Fitur seperti ServiceLens, Wawasan X-Ray, Analitik X-Ray, dan Amazon DevOps Guru meningkatkan kedalaman wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang berasal dari data jejak.
### Langkah implementasi
Langkah-langkah berikut ini menawarkan pendekatan terstruktur untuk menerapkan analisis data jejak secara efektif menggunakan layanan AWS:
1. **Integrasikan AWS X-Ray:** Pastikan X-Ray terintegrasi dengan aplikasi Anda untuk menangkap data jejak.
1. **Analisis metrik X-Ray:** Selidiki metrik yang berasal dari jejak X-Ray seperti latensi, tingkat permintaan, tingkat kesalahan, dan distribusi waktu respons menggunakan [peta layanan](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) untuk memantau kondisi aplikasi.
1. **Gunakan ServiceLens:** Manfaatkan [peta ServiceLens](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) untuk meningkatkan observabilitas layanan dan aplikasi Anda. Fitur ini memungkinkan tampilan jejak, metrik, log, alarm, dan informasi kondisi lainnya secara terpadu.
1. **Aktifkan Wawasan X-Ray:**
1. Aktifkan [Wawasan X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) untuk deteksi anomali dalam jejak secara otomatis.
1. Periksa wawasan untuk menentukan pola dan memastikan akar masalah, seperti peningkatan tingkat kesalahan atau latensi.
1. Pelajari lini waktu wawasan untuk mendapatkan analisis kronologis pada masalah yang terdeteksi.
1. **Gunakan Analitik X-Ray:** [Analitik X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) memungkinkan Anda menjelajahi data jejak, menentukan pola, dan mengekstrak wawasan secara menyeluruh.
1. **Gunakan grup di X-Ray:** Buat grup di X-Ray untuk memfilter jejak berdasarkan kriteria seperti latensi tinggi, sehingga memungkinkan analisis yang lebih tertarget.
1. **Sertakan Amazon DevOps Guru:** Libatkan [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) untuk mendapatkan manfaat dari model machine learning yang mengenali anomali operasional dalam jejak.
1. **Gunakan CloudWatch Synthetics:** Gunakan [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) untuk membuat canary untuk terus memantau titik akhir dan alur kerja Anda. Canary ini dapat terintegrasi dengan X-Ray untuk menyediakan data jejak untuk analisis aplikasi yang sedang diuji secara mendalam.
1. **Gunakan Pemantauan Pengguna Nyata (RUM):** Dengan [AWS X-Ray dan CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html), Anda dapat menganalisis dan men-debug jalur permintaan mulai dari pengguna akhir aplikasi Anda hingga layanan AWS terkelola di hilir. Ini membantu Anda mengidentifikasi tren latensi dan kesalahan yang berdampak pada pengguna Anda.
1. **Korelasikan dengan log:** Korelasikan [data jejak dengan log terkait](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) di dalam tampilan jejak X-Ray untuk perspektif yang mendetail tentang perilaku aplikasi. Ini memungkinkan Anda melihat peristiwa log yang terkait langsung dengan transaksi yang dilacak.
**Tingkat upaya untuk rencana implementasi:** Sedang.
## Sumber daya
**Praktik terbaik terkait:**
+ [OPS08-BP01 Menganalisis metrik beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Menganalisis log beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
**Dokumen terkait:**
+ [ Menggunakan ServiceLens untuk Memantau Kondisi Aplikasi ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [ Menjelajahi Data Jejak dengan X-Ray Analytics ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)
+ [ Mendeteksi Anomali di dalam Jejak dengan Wawasan X-Ray ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html)
+ [ Pemantauan Berkelanjutan dengan CloudWatch Synthetics ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
**Video terkait:**
+ [ Menganalisis dan Men-debug Aplikasi Menggunakan Amazon CloudWatch Synthetics dan AWS X-Ray](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [ Gunakan Wawasan AWS X-Ray](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)
**Contoh terkait:**
+ [ Lokakarya One Observability ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Mengimplementasikan X-Ray dengan AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html)
+ [ Templat Canary CloudWatch Synthetics ](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)
# OPS08-BP04 Membuat peringatan yang dapat ditindaklanjuti
Sangat penting mendeteksi dan merespons penyimpangan dalam perilaku aplikasi Anda segera. Lebih penting lagi adalah mengenali ketika hasil yang didasarkan pada indikator kinerja utama (KPI) terpapar risiko atau ketika anomali tak terduga muncul. Mendasarkan peringatan pada KPI memastikan bahwa sinyal yang Anda terima berkaitan langsung dengan dampak bisnis atau operasional. Pendekatan terhadap peringatan yang dapat ditindaklanjuti ini mempromosikan respons proaktif dan membantu mempertahankan performa dan keandalan sistem.
**Hasil yang diinginkan:** Terima peringatan yang tepat waktu, relevan, dan dapat ditindaklanjuti untuk identifikasi dan mitigasi potensi masalah dengan cepat, terutama ketika hasil KPI berisiko.
**Antipola umum:**
+ Mengonfigurasi terlalu banyak peringatan non-kritis, yang mengakibatkan kewalahan.
+ Tidak memprioritaskan peringatan berdasarkan KPI, sehingga dampak masalah terhadap bisnis menjadi sulit dipahami.
+ Mengabaikan penanganan akar masalah, yang berimbas pada peringatan yang repetitif untuk masalah yang sama.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:**
+ Berkurangnya kewalahan akibat peringatan dengan memusatkan perhatian pada peringatan yang dapat ditindaklanjuti dan relevan.
+ Waktu aktif dan keandalan sistem yang lebih baik melalui deteksi dan mitigasi masalah secara proaktif.
+ Kolaborasi tim yang disempurnakan dan penyelesaian masalah yang lebih cepat melalui integrasi alat-alat peringatan dan komunikasi populer.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Tinggi
## Panduan implementasi
Untuk membuat mekanisme peringatan yang efektif, sangat penting untuk menggunakan metrik, log, dan data jejak yang menandai kapan hasil yang didasarkan pada KPI mengandung risiko atau terdapat anomali yang terdeteksi.
### Langkah implementasi
1. **Tentukan indikator kinerja utama (KPI):** Identifikasikan KPI aplikasi Anda. Peringatan harus dikaitkan dengan KPI tersebut agar mencerminkan dampak bisnis secara akurat.
1. **Implementasikan deteksi anomali:**
+ **Gunakan AWS Cost Anomaly Detection:** Siapkan [AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) untuk secara otomatis mendeteksi pola yang tidak biasa, sehingga memastikan peringatan hanya dihasilkan untuk anomali asli.
+ **Gunakan Wawasan X-Ray:**
1. Siapkan [Wawasan X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) untuk mendeteksi anomali dalam data jejak.
1. Konfigurasikan [notifikasi untuk Wawasan X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications) untuk menerima peringatan tentang masalah yang terdeteksi.
+ **Integrasikan dengan DevOps Guru:**
1. Manfaatkan [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) untuk kemampuan machine learning-nya dalam mendeteksi anomali operasional pada data yang ada.
1. Buka [pengaturan notifikasi](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html#navigate-to-notification-settings) di dalam DevOps Guru untuk menyiapkan peringatan anomali.
1. **Implementasikan peringatan yang dapat ditindaklanjuti:** Rancang peringatan yang menyediakan informasi yang memadai untuk tindakan cepat.
1. **Kurangi kewalahan akibat alarm:** Minimalkan peringatan non-kritis. Tim yang kewalahan dengan banyaknya peringatan yang tidak penting dapat menyebabkan terlewatkannya masalah kritis dan mengurangi efektivitas mekanisme peringatan secara keseluruhan.
1. **Siapkan alarm komposit:** Gunakan [alarm komposit Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/mt/improve-monitoring-efficiency-using-amazon-cloudwatch-composite-alarms-2/) untuk menggabungkan beberapa alarm.
1. **Integrasikan dengan alat peringatan:** Sertakan alat-alat seperti [Ops Genie](https://www.atlassian.com/software/opsgenie) dan [PagerDuty](https://www.pagerduty.com/).
1. **Libatkan Amazon Q Developer in chat applications** Integrasikan [Amazon Q Developer in chat applications](https://aws.amazon.com/chatbot/)untuk mengirimkan peringatan ke Chime, Microsoft Teams, dan Slack.
1. **Buat peringatan berdasarkan log:** Gunakan [filter metrik log](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html) di CloudWatch untuk membuat alarm berdasarkan peristiwa log tertentu.
1. **Tinjau dan lakukan iterasi:** Tinjau dan sempurnakan konfigurasi peringatan secara rutin.
**Tingkat upaya untuk rencana implementasi:** Sedang.
## Sumber daya
**Praktik terbaik terkait:**
+ [OPS04-BP01 Identifikasikan indikator performa utama](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 Mengimplementasikan telemetri aplikasi](ops_observability_application_telemetry.md)
+ [OPS04-BP03 Mengimplementasikan telemetri pengalaman pengguna](ops_observability_customer_telemetry.md)
+ [OPS04-BP04 Mengimplementasikan telemetri dependensi](ops_observability_dependency_telemetry.md)
+ [OPS04-BP05 Mengimplementasikan penelusuran terdistribusi](ops_observability_dist_trace.md)
+ [OPS08-BP01 Menganalisis metrik beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Menganalisis log beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 Menganalisis jejak beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
**Dokumen terkait:**
+ [ Menggunakan Alarm Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
+ [ Membuat alarm komposit ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Composite_Alarm.html)
+ [ Membuat alarm CloudWatch berdasarkan deteksi anomali ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Anomaly_Detection_Alarm.html)
+ [ Notifikasi DevOps Guru ](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html)
+ [ Notifikasi Wawasan X-Ray ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications)
+ [ Pantau, operasikan, dan pecahkan masalah sumber daya AWS Anda dengan ChatOps interaktif ](https://aws.amazon.com/chatbot/)
+ [ Panduan Integrasi Amazon CloudWatch \$1 PagerDuty ](https://support.pagerduty.com/docs/amazon-cloudwatch-integration-guide)
+ [ Integrasikan OPSGenie dengan Amazon CloudWatch ](https://support.atlassian.com/opsgenie/docs/integrate-opsgenie-with-amazon-cloudwatch/)
**Video terkait:**
+ [ Membuat Alarm Komposit di Amazon CloudWatch ](https://www.youtube.com/watch?v=0LMQ-Mu-ZCY)
+ [ Ikhtisar Amazon Q Developer in chat applications ](https://www.youtube.com/watch?v=0jUSEfHbTYk)
+ [AWS on Air ft. Perintah Mutatif di Amazon Q Developer in chat applications ](https://www.youtube.com/watch?v=u2pkw2vxrtk)
**Contoh terkait:**
+ [ Alarm, manajemen insiden, dan remediasi di cloud dengan Amazon CloudWatch ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/alarms-incident-management-and-remediation-in-the-cloud-with-amazon-cloudwatch/)
+ [ Tutorial: Membuat aturan Amazon EventBridge yang mengirimkan notifikasi ke Amazon Q Developer in chat applications ](https://docs.aws.amazon.com/chatbot/latest/adminguide/create-eventbridge-rule.html)
+ [ Lokakarya One Observability ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
# OPS08-BP05 Membuat dasbor
Dasbor adalah tampilan yang berpusat pada manusia tentang data telemetri beban kerja Anda. Meskipun menyediakan antarmuka visual yang vital, dasbor tidak boleh menggantikan mekanisme peringatan, melainkan hanya melengkapinya. Ketika dibuat dengan cermat, dasbor tidak hanya dapat menawarkan wawasan cepat tentang kondisi dan kinerja sistem, tetapi juga dapat menyajikan informasi waktu nyata kepada pemangku kepentingan tentang hasil bisnis dan dampak masalah.
**Hasil yang diinginkan:** Wawasan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti tentang kondisi sistem dan bisnis menggunakan representasi visual.
**Antipola umum:**
+ Dasbor yang terlalu rumit dengan terlalu banyak metrik.
+ Mengandalkan dasbor tanpa peringatan untuk deteksi anomali.
+ Tidak memperbarui dasbor seiring perkembangan beban kerja.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:**
+ Visibilitas langsung tentang metrik sistem kritis dan KPI.
+ Komunikasi dan pemahaman pemangku kepentingan yang ditingkatkan.
+ Wawasan cepat tentang dampak masalah operasional.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Sedang
## Panduan implementasi
**Dasbor yang berpusat pada bisnis**
Dasbor yang disesuaikan dengan KPI bisnis melibatkan lebih banyak pemangku kepentingan. Meskipun individu ini mungkin tidak tertarik pada metrik sistem, mereka tertarik untuk memahami implikasi bisnis dari angka-angka ini. Dasbor yang berpusat pada bisnis memastikan semua metrik teknis dan operasional yang dipantau dan dianalisis selaras dengan tujuan bisnis menyeluruh. Penyelarasan ini memberikan kejelasan, memastikan semua orang memiliki pemahaman yang sama mengenai hal-hal yang penting dan hal-hal yang tidak penting. Selain itu, dasbor yang menyoroti KPI bisnis cenderung lebih mudah ditindaklanjuti. Pemangku kepentingan dapat dengan cepat memahami kondisi operasi, area yang perlu diperhatikan, dan potensi dampak terhadap hasil bisnis.
Dengan mempertimbangkan hal ini, saat membuat dasbor Anda, pastikan ada keseimbangan antara metrik teknis dan KPI bisnis. Keduanya penting tetapi melayani audiens yang berbeda. Idealnya, Anda harus memiliki dasbor yang memberikan pandangan menyeluruh tentang kondisi dan performa sistem sekaligus menekankan hasil bisnis utama serta implikasinya.
Dasbor Amazon CloudWatch adalah halaman beranda yang dapat dikustomisasi di konsol CloudWatch yang dapat Anda gunakan untuk memantau sumber daya dalam satu tampilan, bahkan sumber daya yang tersebar di Wilayah AWS dan akun yang berbeda-beda.
### Langkah implementasi
1. **Buat dasbor dasar:** [Buat dasbor baru di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create_dashboard.html), dan berikan nama yang jelas.
1. **Gunakan widget Markdown:** Sebelum menjelajahi metrik, gunakan [widget Markdown](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_text_dashboard.html) untuk menambahkan konteks tekstual di bagian atas dasbor Anda. Widget ini akan menjelaskan cakupan dasbor, tingkat pentingnya metrik yang ditampilkan, dan juga dapat diisi dengan tautan ke dasbor serta alat pemecahan masalah lainnya.
1. **Buat variabel dasbor:** [Gabungkan variabel dasbor](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_dashboard_variables.html) seperlunya agar tampilan dasbor menjadi dinamis dan fleksibel.
1. **Buat widget metrik:** [Tambahkan widget metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create-and-work-with-widgets.html) untuk memvisualisasikan berbagai metrik yang dihasilkan oleh aplikasi Anda, lalu sesuaikan semua widget agar efektif menampilkan kondisi sistem dan hasil bisnis.
1. **Kueri Wawasan Log:** Manfaatkan [CloudWatch Logs Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_ExportQueryResults.html) untuk mendapatkan metrik yang dapat ditindaklanjuti dari log Anda dan menampilkan wawasan ini di dasbor Anda.
1. **Siapkan alarm:** Integrasikan [alarm CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_alarm_dashboard.html) ke dasbor agar Anda dapat mengetahui dengan cepat metrik yang melanggar ambang batasnya.
1. **Gunakan Contributor Insights:** Sertakan [CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights-ViewReports.html) untuk menganalisis bidang dengan kardinalitas tinggi dan mendapatkan pemahaman yang lebih jelas tentang kontributor utama sumber daya Anda.
1. **Rancang widget kustom:** Untuk kebutuhan spesifik yang tidak terpenuhi oleh widget standar, pertimbangkan untuk membuat [widget kustom](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_custom_widget_dashboard.html). Widget kustom dapat menarik dari berbagai sumber data atau menyajikan data dengan cara yang unik.
1. **Lakukan iterasi dan sempurnakan:** Saat aplikasi Anda berkembang, tinjau kembali dasbor Anda secara teratur untuk memastikan relevansinya.
## Sumber daya
**Praktik terbaik terkait:**
+ [OPS04-BP01 Identifikasikan indikator performa utama](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS08-BP01 Menganalisis metrik beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Menganalisis log beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 Menganalisis jejak beban kerja](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
+ [OPS08-BP04 Membuat peringatan yang dapat ditindaklanjuti](ops_workload_observability_create_alerts.md)
**Dokumen terkait:**
+ [ Membangun Dasbor untuk Visibilitas Operasional ](https://aws.amazon.com/builders-library/building-dashboards-for-operational-visibility/)
+ [ Menggunakan Dasbor Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
**Video terkait:**
+ [ Membuat Dasbor CloudWatch Lintas Akun & Lintas Wilayah ](https://www.youtube.com/watch?v=eIUZdaqColg)
+ [AWS re:Invent 2021 - Mendapatkan visibilitas korporasi dengan dasbor operasional AWS Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=NfMpYiGwPGo)
**Contoh terkait:**
+ [ Lokakarya One Observability ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Pemantauan Aplikasi dengan Amazon CloudWatch ](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/application-monitoring-with-cloudwatch/)