Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Valutazione degli allarmi ## Stati degli allarmi di parametri Un allarme di parametri può trovarsi nei possibili stati elencati di seguito: + `OK` - Il parametro o espressione rientra nella soglia definita. + `ALARM` - Il parametro o espressione non rientra nella soglia definita. + `INSUFFICIENT_DATA` - L'allarme è stato appena attivato, il parametro non è disponibile o la quantità di dati non è sufficiente affinché il parametro determini lo stato dell'allarme. ## Stato di valutazione degli allarmi Oltre allo stato di allarme, ogni allarme ha uno stato di valutazione che fornisce informazioni sul processo di valutazione dell'allarme. Possono verificarsi i seguenti stati: + `PARTIAL_DATA`— Indica che non è stato possibile recuperare tutti i dati disponibili a causa delle limitazioni delle quote. Per ulteriori informazioni, consulta [Come vengono gestiti i dati parziali](cloudwatch-metrics-insights-alarms-partial-data.md). + `EVALUATION_ERROR`— Indica errori di configurazione nella configurazione degli allarmi che richiedono revisione e correzione. Per maggiori dettagli, fare riferimento al StateReason campo dell'allarme. + `EVALUATION_FAILURE`— Indica CloudWatch problemi temporanei. Si consiglia il monitoraggio manuale fino alla risoluzione del problema È possibile visualizzare lo stato di valutazione nei dettagli dell'allarme nella console o utilizzando il comando `describe-alarms` CLI o `DescribeAlarms` l'API. ## Impostazioni di valutazione degli allarmi Quando si crea un allarme, si specificano tre impostazioni CloudWatch per consentire di valutare quando modificare lo stato dell'allarme: + **Periodo** è l'intervallo di tempo su cui valutare il parametro o l'espressione e creare ogni singolo punto di dati per un allarme. Viene espresso in secondi. + **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione) è il numero di periodi più recenti, o punti di dati, per valutare quando stabilire lo stato di allarme. + **Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme) è il numero punti di dati all'interno dei periodi di valutazione che devono essere violati per fare in modo che l'allarme sia nello stato `ALARM`. I punti dati oggetto della violazione non devono essere consecutivi, ma devono solo essere tutti all'interno dell'ultimo numero di punti dati pari all'**Evaluation Period** (Periodo di valutazione). Per un periodo di almeno un minuto, un allarme viene valutato ogni minuto e la valutazione si basa sulla finestra temporale definita da **Periodo** e **Periodi di valutazione**. Ad esempio, se **Periodo** è di 5 minuti (300 secondi) e **Periodi di valutazione** è 1, alla fine del minuto 5 l'allarme viene valutato in base ai dati compresi tra 1 e 5 minuti. Quindi, alla fine del minuto 6, l'allarme viene valutato in base ai dati dal secondo al sesto minuto. Se il periodo di allarme è di 10 secondi, 20 secondi o 30 secondi, l'allarme viene valutato ogni 10 secondi. Per ulteriori informazioni, consulta [Allarmi ad alta risoluzione](#high-resolution-alarms). Se il numero di periodi di valutazione per un allarme moltiplicato per la durata di ciascun periodo di valutazione supera un giorno, l'allarme viene valutato una volta all'ora. Per ulteriori dettagli su come vengono valutati questi allarmi giornalieri, consulta. [Esempio di valutazione di un allarme di più giorni](#evaluate-multiday-alarm) Nella figura seguente, la soglia di allarme per un allarme dei parametri è impostata su tre unità. Sia l'**Evaluation Period** (Periodo di valutazione) che **Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme) sono 3. Quando tutti i punti dati esistenti nei tre periodi consecutivi più recenti sono sopra la soglia, l'allarme passa allo stato `ALARM`. Nella figura, questo accade dal terzo al quinto periodo di tempo. Al periodo sei, il valore scende sotto la soglia, perciò uno dei periodi valutati non effettua una violazione e lo stato dell'allarme cambia in `OK`. Durante il nono periodo di tempo, la soglia viene nuovamente superata, ma per un solo periodo. Di conseguenza, lo stato dell'allarme rimane `OK`. ![\[Soglia dell'allarme del trigger\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/images/alarm_graph.png) Quando si configura **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione) e **Datapoints to Alarm** (Punti dati all'allarme) come valori diversi, si imposta un allarme "M su N". **Datapoints to Alarm** è («M») e **Evaluation Periods è («N»). L'intervallo di valutazione è il numero di periodi** di valutazione moltiplicato per la durata del periodo. Ad esempio, se configuri 4 punti dati su 5 con un periodo di 1 minuto, l'intervallo di valutazione è di 5 minuti. Se configuri 3 punti dati su 3 con un periodo di 10 minuti, l'intervallo di valutazione è di 30 minuti. **Nota** Se i punti dati mancano subito dopo la creazione di un allarme e la metrica veniva riportata CloudWatch prima della creazione dell'allarme, CloudWatch recupera i punti dati più recenti precedenti alla creazione dell'allarme durante la valutazione dell'allarme. ## Allarmi ad alta risoluzione Se imposti un allarme su una metrica ad alta risoluzione, puoi specificare un allarme ad alta risoluzione con un periodo di 10 secondi, 20 secondi o 30 secondi. Per gli allarmi ad alta risoluzione il costo è più elevato. Per ulteriori informazioni sui parametri ad alta risoluzione, consulta [Publish custom metrics](publishingMetrics.md). ## Esempio di valutazione di un allarme di più giorni Un allarme è considerato un allarme di più giorni se il numero di periodi di valutazione moltiplicato per la durata di ciascun periodo di valutazione supera un giorno. Gli allarmi di più giorni vengono valutati una volta all'ora. Quando vengono valutati gli allarmi di più giorni, durante la valutazione CloudWatch tiene conto solo delle metriche fino all'ora corrente al minuto 00. Ad esempio, consideriamo un allarme che monitora un processo che viene eseguito ogni 3 giorni alle 10:00. 1. Alle 10:02, il processo fallisce. 1. Alle 10:03, l'allarme viene valutato e rimane nello stato `OK`, poiché la valutazione considera i dati solo fino alle 10:00. 1. Alle 11:03, l'allarme considera i dati fino alle 11:00 e passa allo stato `ALARM`. 1. Alle 11:43, l'errore viene corretto e il processo ora viene eseguito correttamente. 1. Alle 12:03, l'allarme viene nuovamente valutato, rileva che il processo è riuscito e torna allo stato `OK`. # Configurazione del modo in cui gli CloudWatch allarmi trattano i dati mancanti A volte, non tutti i dati previsti per una metrica vengono segnalati. CloudWatch Questo può accadere, ad esempio, quando una connessione viene persa, un server è inattivo oppure quando un parametro comunica dati solo a intermittenza per progetto. CloudWatch consente di specificare come trattare i punti dati mancanti durante la valutazione di un allarme. Questo può aiutare a configurare l'allarme in modo che entri nello stato `ALARM` solo quando richiesto per il tipo di dati monitorati. È possibile evitare falsi positivi quando i dati mancanti non indicano un problema. Analogamente a come ogni allarme si trova sempre in uno dei tre stati, ogni punto dati specifico a cui viene segnalato CloudWatch rientra in una delle tre categorie seguenti: + Non superato (entro la soglia) + Superato (fuori dalla soglia) + Mancante Per ogni allarme, puoi specificare CloudWatch di trattare i punti dati mancanti come segue: + `notBreaching` - I punti dati mancanti vengono trattati come se fossero “corretti” e all'interno della soglia + `breaching` - I punti dati mancanti vengono trattati come se fossero “errati” e violassero la soglia + `ignore` - Lo stato dell'allarme attuale viene mantenuto + `missing` - Se mancano tutti i punti di dati nell'intervallo di valutazione degli allarmi, l'allarme passa a INSUFFICIENT\$1DATA. La scelta migliore dipende dal tipo di metrica e dallo scopo dell'allarme. Ad esempio, se si sta creando un allarme di rollback dell'applicazione utilizzando una metrica che segnala continuamente i dati mancanti, potrebbe essere consigliabile trattare i punti di dati mancanti come se violassero la regola, in quanto ciò potrebbe indicare un problema. Tuttavia, per un parametro che genera punti dati solo quando si verifica un errore, ad esempio `ThrottledRequests` in Amazon DynamoDB, i dati mancanti potrebbero venire trattati come `notBreaching`. Il comportamento predefinito è `missing`. **Importante** Gli allarmi configurati sulle metriche Amazon EC2 possono assumere temporaneamente lo stato INSUFFICIENT\$1DATA se mancano dei punti dati delle metriche. Si tratta di una circostanza rara, ma può verificarsi nel caso di un'interruzione della segnalazione delle metriche, anche quando l'istanza Amazon EC2 è integra. Per gli allarmi sulle metriche di Amazon EC2 configurati per eseguire operazioni di arresto, terminazione, riavvio o ripristino, consigliamo di configurare tali allarmi in modo che trattino i dati mancanti come `missing` e che questi allarmi si attivino solo nello stato ALARM. La scelta dell'opzione migliore per il tuo allarme previene modifiche della condizione dell'allarme non necessarie e fuorvianti e indica anche in maniera più accurata la verifica del sistema. **Importante** Gli allarmi che valutano le metriche nel `AWS/DynamoDB` namespace ignorano per impostazione predefinita i dati mancanti. Puoi ignorarlo se scegli un'opzione diversa per il modo in cui l'allarme deve trattare i dati mancanti. Quando un`AWS/DynamoDB`parametro ha dati mancanti, gli allarmi che valutano quel parametro rimangono nello stato attuale. ## Come viene valutato lo stato dell'allarme quando mancano i dati **Ogni volta che un allarme valuta se cambiare stato, CloudWatch tenta di recuperare un numero maggiore di punti dati rispetto al numero specificato come Periodi di valutazione.** L'esatto numero di punti di dati che tenta di recuperare dipende dalla durata del periodo di allarme e se si basa su un parametro con risoluzione standard o ad alta risoluzione. L'intervallo di tempo dei punti dati che tenta di recuperare è *l'intervallo di valutazione*. Una volta CloudWatch recuperati questi punti dati, accade quanto segue: + Se non mancano punti dati nell'intervallo di valutazione, CloudWatch valuta l'allarme in base ai punti dati più recenti raccolti. Il numero di punti dati valutato è uguale agli **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione) per l'allarme. I punti dati aggiuntivi provenienti da un punto più indietro nel tempo nell'intervallo di valutazione non sono necessari e vengono ignorati. + Se mancano alcuni punti dati nell'intervallo di valutazione, ma il numero totale di punti dati esistenti che sono stati recuperati con successo dall'intervallo di valutazione è uguale o superiore ai **Periodi di valutazione** dell'allarme, CloudWatch valuta lo stato dell'allarme in base ai punti dati reali più recenti che sono stati recuperati con successo, inclusi i punti dati aggiuntivi necessari da più lontano nell'intervallo di valutazione. In questo caso, il valore impostato per la modalità di gestione dei dati mancanti non è necessario e verrà ignorato. + Se mancano alcuni punti dati nell'intervallo di valutazione e il numero di punti dati effettivi recuperati è inferiore al numero di **periodi di valutazione** dell'avviso, CloudWatch inserisce i punti dati mancanti con il risultato specificato per il trattamento dei dati mancanti, quindi valuta l'allarme. Tuttavia, tutti i punti dati reali nell'intervallo di valutazione sono inclusi nella valutazione. CloudWatch utilizza i punti dati mancanti solo il minor numero di volte possibile. **Nota** Un caso particolare di questo comportamento è che gli CloudWatch allarmi potrebbero rivalutare ripetutamente l'ultimo set di punti dati per un periodo di tempo dopo che la metrica ha smesso di scorrere. Questa rivalutazione può comportare la modifica dello stato dell'allarme e una nuova esecuzione delle operazioni, se lo stato fosse stato modificato immediatamente prima dell'arresto del flusso del parametro. Per mitigare questo comportamento, utilizzare periodi più brevi. Le seguenti tabelle illustrano esempi del comportamento di valutazione dell'allarme. **Nella prima tabella, **Datapoints to Alarm e Evaluation Periods sono entrambi** 3.** CloudWatch recupera i 5 punti dati più recenti durante la valutazione dell'allarme, nel caso in cui manchino alcuni dei 3 punti dati più recenti. 5 è l'intervallo di valutazione dell'allarme. Nella colonna 1 vengono visualizzati i 5 punti dati più recenti, poiché l'intervallo di valutazione è 5. Questi punti dati vengono visualizzati con il punto di dati più recente a destra. 0 è un punto di dati che non supera la soglia, X è un punto di dati che viola la soglia e - è un punto di dati mancante. Nella colonna 2 sono mostrati quanti dei 3 punti di dati necessari risultano mancanti. Anche se vengono valutati gli ultimi 5 punti di dati, ne sono necessari solo 3 (l'impostazione di **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione)) per valutare lo stato dell'allarme. Il numero di punti di dati nella colonna 2 rappresenta il numero di dati che devono essere "riempiti", utilizzando l'impostazione relativa al trattamento dei dati mancanti. Nelle colonne 3-6, le intestazioni di colonna sono i valori possibili per come trattare i dati mancanti. Le righe di queste colonne mostrano lo stato di allarme impostato per ciascuno di questi modi possibili per trattare i dati mancanti. | Punti di dati | N di punti di dati che devono essere riempiti | MANCANTE | IGNORA | VIOLAZIONE | NON VIOLAZIONE | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 0 - X - X | 0 | `OK` | `OK` | `OK` | `OK` | | - - - - 0 | 2 | `OK` | `OK` | `OK` | `OK` | | - - - - - | 3 | `INSUFFICIENT_DATA` | Mantieni lo stato attuale | `ALARM` | `OK` | | 0 X X - X | 0 | `ALARM` | `ALARM` | `ALARM` | `ALARM` | | - - X - - | 2 | `ALARM` | Mantieni lo stato attuale | `ALARM` | `OK` | Nella seconda riga della tabella precedente, l'allarme rimane `OK` anche se i dati mancanti vengono trattati come violazione, perché il singolo punto dati esistente non sta effettuando una violazione e questo aspetto viene valutato insieme a due punti dati mancanti trattati come violazione. La prossima volta in cui questo allarme viene valutato, se i dati sono ancora mancanti si visualizzerà `ALARM` e il punto dati di non-violazione non rientrerà più nell'intervallo di valutazione. La terza riga, in cui mancano tutti e cinque i punti di dati più recenti, illustra come le varie impostazioni per il trattamento dei dati mancanti influiscano sullo stato dell'allarme. Se i punti di dati mancanti sono considerati una violazione, l'allarme entra in stato ALARM, mentre se non sono considerati una violazione, l'allarme entra in stato OK. Se i punti di dati mancanti vengono ignorati, l'allarme mantiene lo stato corrente che aveva prima dei punti di dati mancanti. E se i punti di dati mancanti sono solo considerati mancanti, allora l'allarme non ha abbastanza dati reali recenti per effettuare una valutazione ed entra nello stato INSUFFICIENT\$1DATA. Nella quarta riga, l'allarme entra nello stato `ALARM` in tutti i casi perché i tre punti di dati più recenti costituiscono una violazione, e gli **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione) e i **Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme) sono entrambi impostati su 3. In questo caso, il punto di dati mancante viene ignorato e l'impostazione della modalità di valutazione dei dati mancanti non è necessaria, poiché sono disponibili 3 punti di dati reali da valutare. La riga 5 rappresenta un caso speciale di valutazione dell'allarme chiamato *stato di allarme prematuro*. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina [Evitare transizioni premature allo stato di allarme](#CloudWatch-alarms-avoiding-premature-transition). Nella tabella seguente, il **Period** (Periodo) è di nuovo impostato su 5 minuti e **Datapoints to Alarm** (Punti dati all'allarme) è solo 2 mentre i **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione) è 3. Questo è un 2 su 3, allarme M di N. L'intervallo di valutazione è 5. Questo è il numero massimo di punti dati recenti che vengono recuperati e che è possibile utilizzare nel caso in cui alcuni punti dati risultino mancanti. | Punti di dati | Numero di punti di dati mancanti | MANCANTE | IGNORA | VIOLAZIONE | NON VIOLAZIONE | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 0 - X - X | 0 | `ALARM` | `ALARM` | `ALARM` | `ALARM` | | 0 0 X 0 X | 0 | `ALARM` | `ALARM` | `ALARM` | `ALARM` | | 0 - X - - | 1 | `OK` | `OK` | `ALARM` | `OK` | | - - - - 0 | 2 | `OK` | `OK` | `ALARM` | `OK` | | - - - - X | 2 | `ALARM` | Mantieni lo stato attuale | `ALARM` | `OK` | Nelle righe 1 e 2, l'allarme passa sempre allo stato ALARM perché 2 dei 3 punti di dati più recenti stanno costituendo una violazione. Nella riga 2, i due punti di dati più vecchi nell'intervallo di valutazione non sono necessari perché non manca nessuno dei tre punti di dati più recenti, quindi questi due punti di dati meno recenti vengono ignorati. Nelle righe 3 e 4, l'allarme passa allo stato ALARM solo se i dati mancanti vengono trattati come violazione, nel qual caso i due punti di dati mancanti più recenti vengono entrambi trattati come violazione. Nella riga 4, questi due punti di dati mancanti trattati come una violazione forniscono i due punti di dati oggetto violazione necessari per attivare lo stato ALARM. La riga 5 rappresenta un caso speciale di valutazione dell'allarme chiamato *stato di allarme prematuro*. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione seguente. ### Evitare transizioni premature allo stato di allarme CloudWatch la valutazione degli allarmi include una logica per cercare di evitare falsi allarmi, in cui l'allarme passa prematuramente allo stato ALARM quando i dati sono intermittenti. L'esempio mostrato nella riga 5 delle tabelle della sezione precedente illustra questa logica. In queste righe e negli esempi seguenti, gli **Evaluation Periods** (Periodi di valutazione) sono 3 e l'intervallo di valutazione è di 5 punti di dati. **Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme) è 3, ad eccezione dell'esempio M di N, dove **Datapoints to alarm** (Punti di dati all'allarme) è 2. Supponiamo che i dati più recenti di un allarme siano `- - - - X`, con quattro punti di dati mancanti e quindi un punto di dati oggetto di violazione come punto di dati più recente. Poiché il punto di dati successivo potrebbe non costituire una violazione, l'allarme non entra immediatamente in stato ALARM quando i dati sono `- - - - X` o `- - - X -` e **Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme) è 3. In questo modo, i falsi positivi vengono evitati quando il punto di dati successivo non costituisce una violazione e fa sì che i dati siano `- - - X O` o `- - X - O`. Tuttavia, se gli ultimi punti di dati sono `- - X - -`, l'allarme entra in stato ALARM anche se i punti di dati mancanti vengono trattati come mancanti. Questo perché gli allarmi sono progettati per entrare sempre nello stato ALARM quando il punto di dati oggetto di violazione meno recente disponibile durante il numero di **Periodi di valutazione** di punti di dati è vecchio almeno quanto il valore di **Punti di dati all'allarme** e tutti gli altri punti di dati più recenti costituiscono una violazione o sono mancanti. In questo caso, l'allarme entra in stato ALARM anche se il numero totale di punti di dati disponibili è inferiore a M (**Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme)). Questa logica di allarme si applica anche a M allarmi su N. Se il punto di dati oggetto di violazione meno recente durante l'intervallo di valutazione è vecchio almeno quanto il valore di **Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme) e tutti i punti di dati più recenti costituiscono una violazione o sono mancanti, l'allarme entra in stato ALARM indipendentemente dal valore di M (**Datapoints to Alarm** (Punti di dati all'allarme)). ## Dati mancanti negli allarmi di Metrics Insights CloudWatch **Allarmi basati su query di Metrics Insights che si aggregano in un'unica serie temporale** Gli scenari di dati mancanti e i loro effetti sulla valutazione degli allarmi sono gli stessi di un allarme metrico standard in termini di trattamento configurato dei dati mancanti. Per informazioni, consultare [Configurazione del modo in cui gli CloudWatch allarmi trattano i dati mancanti](#alarms-and-missing-data). **Allarmi basati su interrogazioni di Metrics Insights che producono più serie temporali** Gli scenari relativi ai dati mancanti per gli allarmi di Metrics Insights si verificano quando: + I singoli punti dati all'interno di una serie temporale non sono presenti. + Una o più serie temporali scompaiono quando si valuta su più serie temporali. + L'interrogazione non recupera alcuna serie temporale. Gli scenari di dati mancanti influiscono sulla valutazione degli allarmi nel modo seguente: + Per la valutazione di una serie temporale, il trattamento dei dati mancanti viene applicato ai singoli punti dati all'interno della serie temporale. Ad esempio, se vengono interrogati 3 punti dati per le serie temporali ma ne viene ricevuto solo 1, 2 punti dati seguirebbero la configurazione dei dati mancanti configurata. + Se una serie temporale non viene più recuperata dalla query, passerà al trattamento dei dati mancanti indipendentemente dal trattamento. `OK` Le azioni di allarme associate alla `OK` transizione a livello di contributore vengono eseguite e viene `StateReason` specificato che il suddetto collaboratore non è stato trovato con il messaggio «Nessun dato è stato restituito per questo collaboratore». Lo stato dell'allarme dipenderà dallo stato degli altri contributori che sono stati recuperati dalla query. + A livello di allarme, se la query restituisce un risultato vuoto (nessuna serie temporale), l'allarme passerà a `INSUFFICIENT_DATA` qualsiasi trattamento dei dati mancanti impostato. # Come vengono gestiti i dati parziali ## Come vengono valutati i dati parziali di una query di Approfondimenti sulle metriche Se la query di Approfondimenti sulle metriche utilizzata per l'allarme corrisponde a più di 10.000 parametri, l'allarme viene valutato in base ai primi 10.000 parametri trovati dalla query. Ciò significa che l'allarme viene valutato sulla base di dati parziali. Per sapere se un allarme di Approfondimenti sulle metriche sta valutando il suo stato di allarme sulla base di dati parziali, puoi utilizzare i seguenti metodi: + Nella console, quando selezioni un allarme per visualizzare la pagina **Details** (Dettagli), viene mostrato il messaggio **Evaluation warning: Not evaluating all data** (Avviso di valutazione: impossibile valutare tutti i dati). + Il valore `PARTIAL_DATA` nel `EvaluationState` campo viene visualizzato quando si utilizza il comando [describe-alarms o l'API](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/cloudwatch/describe-alarms.html?highlight=describe%20alarms) AWS CLI . [ DescribeAlarms](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_DescribeAlarms.html) Gli allarmi pubblicano anche eventi su Amazon EventBridge quando passa allo stato parziale dei dati, quindi puoi creare una EventBridge regola per controllare questi eventi. In questi eventi, il campo `evaluationState` presenta il valore `PARTIAL_DATA`. Di seguito è riportato un esempio di : ``` { "version": "0", "id": "12345678-3bf9-6a09-dc46-12345EXAMPLE", "detail-type": "CloudWatch Alarm State Change", "source": "aws.cloudwatch", "account": "123456789012", "time": "2022-11-08T11:26:05Z", "region": "us-east-1", "resources": [ "arn:aws:cloudwatch:us-east-1:123456789012:alarm:my-alarm-name" ], "detail": { "alarmName": "my-alarm-name", "state": { "value": "ALARM", "reason": "Threshold Crossed: 3 out of the last 3 datapoints [20000.0 (08/11/22 11:25:00), 20000.0 (08/11/22 11:24:00), 20000.0 (08/11/22 11:23:00)] were greater than the threshold (0.0) (minimum 1 datapoint for OK -> ALARM transition).", "reasonData": "{\"version\":\"1.0\",\"queryDate\":\"2022-11-08T11:26:05.399+0000\",\"startDate\":\"2022-11-08T11:23:00.000+0000\",\"period\":60,\"recentDatapoints\":[20000.0,20000.0,20000.0],\"threshold\":0.0,\"evaluatedDatapoints\":[{\"timestamp\":\"2022-11-08T11:25:00.000+0000\",\"value\":20000.0}]}", "timestamp": "2022-11-08T11:26:05.401+0000", "evaluationState": "PARTIAL_DATA" }, "previousState": { "value": "INSUFFICIENT_DATA", "reason": "Unchecked: Initial alarm creation", "timestamp": "2022-11-08T11:25:51.227+0000" }, "configuration": { "metrics": [ { "id": "m2", "expression": "SELECT SUM(PartialDataTestMetric) FROM partial_data_test", "returnData": true, "period": 60 } ] } } } ``` Se la query per l'allarme include un'istruzione GROUP BY che inizialmente restituisce più di 500 serie temporali, l'allarme viene valutato in base alle prime 500 serie temporali rilevate dalla query. Tuttavia, se utilizzi una clausola ORDER BY, tutte le serie temporali rilevate dalla query vengono ordinate e le 500 serie temporali con valori più alti o più bassi in base alla clausola ORDER BY vengono utilizzate per valutare l'allarme. ## Come vengono valutati i dati parziali provenienti da un allarme proveniente da più fonti di dati Se la funzione Lambda restituisce dati parziali: + L'allarme continua a essere valutato sui punti dati restituiti. + Per sapere se un allarme su una funzione Lambda sta valutando il suo stato di allarme sulla base di dati parziali, puoi utilizzare i seguenti metodi: + Nella console, seleziona un allarme e scegli la pagina **Dettagli**. Se in quella pagina viene visualizzato il messaggio **Avviso di valutazione: impossibile valutare tutti i dati**, la valutazione è basata su dati parziali. + Se vedi il valore `PARTIAL_DATA` nel `EvaluationState` campo quando usi il `describe-alarms` AWS CLI comando o l' DescribeAlarms API, significa che si tratta di una valutazione in base a dati parziali. + Un allarme pubblica anche gli eventi su Amazon EventBridge quando passa allo stato parziale dei dati. # Allarmi basati su percentile ed esempi di dati ridotti Quando si imposta un percentile come la statistica per un allarme, puoi specificare come gestire i dati che non sono sufficienti per una buona valutazione statistica. Puoi scegliere di impostare l'allarme in modo che valuti in ogni caso le statistiche e, possibilmente, modifichi lo stato dell'allarme. In alternativa, puoi impostare l'allarme in modo che ignori il parametro quando le dimensioni dell'esempio sono ridotte e in modo che attenda per valutarli finché non sono presenti abbastanza dati per essere significativi a livello statistico. Per percentili tra 0,5 (incluso) e 1,00 (escluso), questa impostazione viene utilizzata quando sono presenti meno punti di dati di 10/(1-percentile) durante il periodo di valutazione. Ad esempio, questa impostazione potrebbe essere utilizzata se fossero presenti meno di 1.000 esempi per un allarme su un percentile di p99. Per percentili tra 0 e 0,5 (escluso), l'impostazione viene utilizzata quando sono presenti meno punti di dati di 10/percentile.