# OPS08-BP04 Estabelecer as referências das métricas da workload
Estabelecer uma referência para as métricas da workload auxilia na compreensão da integridade e do desempenho da workload. Com as referências, é possível identificar aplicações e componentes com desempenho acima e abaixo do esperado. Uma referência da workload permite que você mitigue problemas antes que eles se tornem incidentes. As referências são fundamentais no desenvolvimento de padrões de atividade e na implementação da detecção de anomalias quando as métricas desviam dos valores esperados.
**Resultado desejado:**
+ Você tem um nível de referência das métricas da workload em condições normais.
+ É possível determinar se a workload está funcionando normalmente.
**Antipadrões comuns:**
+ Depois de implantar um novo recurso, ocorre uma queda na latência da solicitação. Não foi estabelecida uma referência para uma métrica composta de solicitações processadas recebidas e latência geral. Não é possível determinar se a mudança causou uma melhoria ou um defeito.
+ Ocorre um pico repentino na atividade de usuários, mas você não estabeleceu uma referência para a métrica. O pico de atividade leva lentamente a um vazamento de memória em uma aplicação. Isso acaba deixando a workload offline.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:**
+ Você entende o padrão normal de atividade para a workload usando métricas para os principais componentes e aplicações.
+ É possível determinar se a workload, suas aplicações e seus componentes estão se comportando normalmente ou exigem intervenção.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não é estabelecida:** médio
## Orientações para a implementação
Use dados históricos para estabelecer uma referência das métricas da workload para aplicações e componentes na workload. Utilize a referência das métricas nas reuniões de análise das métricas e na resolução de problemas. Analise periodicamente o desempenho da workload e ajuste a referência à medida que a arquitetura evolui.
**Exemplo de clientes**
As referências são estabelecidas para todos os componentes e as aplicações na Loja UmaEmpresa. Usando dados históricos, a Loja UmaEmpresa desenvolveu as referências das métricas da workload em um prazo de métricas de dois meses. A cada dois meses, as referências são reavaliadas e ajustadas com base em dados reais.
**Etapas da implementação**
1. Faça uma análise retroativa partindo das métricas da workload, estabeleça uma referência das métricas para os principais componentes e aplicações usando dados históricos. Limite o número de métricas por componente ou aplicação e evite o excesso de monitoramento.
1. É possível usar o [Amazon CloudWatch Metrics Insight](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) para consultar métricas em escala e identificar tendências e padrões.
1. A [detecção de anomalias do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) usa algoritmos de machine learning para identificar padrões de comportamento para métricas, determinar referências e expor anomalias.
1. O [Amazon DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html) permite detectar problemas operacionais com a workload usando machine learning.
1. Os clientes que contam com o Enterprise Support podem solicitar o workshop [Building a Monitoring Strategy](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology-and-programs/proactive-services/) (Como criar uma estratégia de monitoramento) ao respectivo gerente de conta técnico. Esse workshop ajudará você a elaborar uma estratégia de capacidade de observação para a workload.
1. Estabeleça um mecanismo para analisar periodicamente as referências das métricas da workload, principalmente antes de eventos empresariais significativos. Ao menos a cada trimestre, avalie a referência das métricas da workload usando dados históricos. Use a referência nas reuniões de análise das métricas.
**Nível de esforço do plano de implementação:** baixo. Estabelecer métricas da workload e as referências pode exigir a coleta de dados suficientes para identificar padrões normais de comportamento.
## Recursos
**Práticas recomendadas relacionadas:**
+ [OPS08-BP02 Definir as métricas da workload](ops_workload_health_design_workload_metrics.md) – As métricas da workload devem ser estabelecida antes de determinar as referências.
+ [OPS08-BP03 Coletar e analisar as métricas da workload](ops_workload_health_collect_analyze_workload_metrics.md) – É necessário coletar e analisar as métricas da workload antes de estabelecer as referências da métrica.
+ [OPS08-BP05 Aprender os padrões esperados das atividades da workload](ops_workload_health_learn_workload_usage_patterns.md) – Essa prática recomendada se baseia na referência para desenvolver tendências de uso.
+ [OPS08-BP06 Alertar quando os resultados da workload estiverem em risco](ops_workload_health_workload_outcome_alerts.md) – As referências das métricas são necessárias para identificar limites e desenvolver alertas.
+ [OPS08-BP07 Alertar quando forem detectadas anomalias na workload](ops_workload_health_workload_anomaly_alerts.md) – A detecção de anomalias exige o estabelecimento de referências das métricas.
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Observability Best Practices - Alarms ](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/tools/alarms/)(Práticas recomendadas de capacidade de observação da AWS: alarmes)
+ [Como monitorar suas aplicações com eficácia](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-monitor-applications/)
+ [ How to set up CloudWatch Anomaly Detection to set dynamic alarms, automate actions, and drive online sales ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/how-to-set-up-cloudwatch-anomaly-detection-to-set-dynamic-alarms-automate-actions-and-drive-online-sales/)(Como configurar a detecção de anomalias do CloudWatch para definir alarmes dinâmicos, automatizar ações e gerar vendas online)
+ [ Operationalizing CloudWatch Anomaly Detection ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/operationalizing-cloudwatch-anomaly-detection/)(Operacionalizar a detecção de anomalias do CloudWatch)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2020: Monitoring production services at Amazon ](https://www.youtube.com/watch?v=hnPcf_Czbvw) (AWS re:Invent 2020: monitoramento de serviços de produção na Amazon)
+ [AWS re:Invent 2021 - Get insights from operational metrics at scale with CloudWatch Metrics Insights ](https://www.youtube.com/watch?v=xKib0xvbIfo)(AWS re:Invent 2021: obtenha informações de métricas operacionais em escala com o CloudWatch Metrics Insights)
+ [AWS re:Invent 2022: Developing an observability strategy (COP302) ](https://www.youtube.com/watch?v=Ub3ATriFapQ)(AWS re:Invent 2022: desenvolvimento de uma estratégia de capacidade de observação (COP302))
+ [AWS Summit DC 2022 - Monitoring and observability for modern applications ](https://www.youtube.com/watch?v=AHiuyT0B5Gk)(AWS Summit DC 2022: monitoramento e capacidade de observação para aplicações modernas)
+ [AWS Summit SF 2022 - Full-stack observability and application monitoring with AWS (COP310) ](https://www.youtube.com/watch?v=or7uFFyHIX0)(AWS Summit SF 2022: capacidade de observação de pilha completa e monitoramento de aplicações com a AWS (COP310))
**Exemplos relacionados:**
+ [AWS CloudTrail and Amazon CloudWatch Integration Workshop ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2e48b9fc-f721-4417-b811-962b7f31b61c/en-US)(Workshop de integração do AWS CloudTrail e do Amazon CloudWatch)
**Serviços relacionados:**
+ [ Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [ Amazon DevOps Guru ](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)