# OPS08-BP01 分析工作負載指標
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 實作應用程式遙測之後，請定期分析收集到的指標。雖然延遲、請求、錯誤和容量 (或配額) 可提供深入了解系統效能的洞見，但務必將檢閱業務成果指標視為優先事項。這樣做可確保您所做的資料驅動決策符合您的業務目標。 

 **預期成果：** 獲得深入工作負載效能的精確洞見，有助於做出資料驅動的決策，確保與業務目標保持一致。 

 **常見的反模式：** 
+  單獨分析指標，未能考慮到其對業務目標的影響。 
+  過度依賴技術指標，而輕忽業務指標。 
+  未能時常檢閱指標，而錯失即時決策的機會。 

 **建立此最佳實務的優勢：** 
+  增進對於技術表現與業務成果之間相互關聯的了解。 
+  透過即時資料改善了決策過程。 
+  主動識別並緩解問題，不讓問題影響業務成果。 

 **未建立此最佳實務時的曝險等級：** 中 

## 實作指引
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 利用像是 Amazon CloudWatch 等工具進行指標分析。AWS 服務 (如 AWS Cost Anomaly Detection 和 Amazon DevOps Guru) 可用來偵測異常狀況，特別是在靜態閾值未知，或行為模式更適合異常偵測的情況下。 

### 實作步驟
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1.  **分析與檢閱：** 定期檢閱和解讀您的工作負載指標。

   1.  將業務成果指標視為優先於純粹技術指標的事項。 

   1.  了解資料中峰值、下降或模式的重要性。 

1.  **利用 Amazon CloudWatch：** 使用 Amazon CloudWatch 集中檢視並進行深入分析。 

   1.  設定 CloudWatch 儀表板以視覺化您的指標，並長時間進行比較。 

   1.  在 [CloudWatch 中使用百分位數](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/) 以清楚了解指標的分佈情形，這有助於定義 SLA 和了解極端值。 

   1.  設定 [AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) 以識別不尋常的模式，而不依賴靜態閾值。 

   1.  實作 [CloudWatch 跨帳戶可觀測性](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) 以監控跨區域內多個帳戶的應用程式並進行疑難排解。 

   1.  使用 [CloudWatch Metric Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) 查詢和分析跨帳戶和區域的指標資料，以找出趨勢和異常狀況。 

   1.  套用 [CloudWatch Metric Math](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) 來轉換、彙總或對您的指標執行計算，以獲得更深入的洞見。 

1.  **採用 Amazon DevOps Guru：** 納入 [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) 以利用其機器學習強化的異常偵測功能，識別無伺服器應用程式操作問題的早期跡象，並矯正問題以免影響客戶。 

1.  **根據洞見最佳化： ** 根據您的指標分析做出明智的決策，以調整和改善您的工作負載。 

 **實作計劃的工作量：** 中 

## 資源
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 **相關的最佳實務：** 
+  [OPS04-BP01 識別關鍵績效指標](ops_observability_identify_kpis.md) 
+  [OPS04-BP02 實作應用程式遙測](ops_observability_application_telemetry.md) 

 **相關文件：** 
+ [ The Wheel 部落格 - 強調持續檢閱指標的重要性 ](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/)
+ [ 百分位數很重要 ](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)
+ [ 使用 AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)
+ [ CloudWatch 跨帳戶可觀測性 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)
+ [ 使用 CloudWatch Metrics Insights 查詢您的指標 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html)

 **相關影片：** 
+ [ 在 Amazon CloudWatch 中啟用跨帳戶可觀測性 ](https://www.youtube.com/watch?v=lUaDO9dqISc)
+ [ Amazon DevOps Guru 簡介 ](https://www.youtube.com/watch?v=2uA8q-8mTZY)
+ [ 使用 AWS Cost Anomaly Detection 持續分析指標 ](https://www.youtube.com/watch?v=IpQYBuay5OE)

 **相關範例：** 
+ [ One Observability 研討會 ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ 使用 Amazon DevOps Guru 獲得 AIOps 的運作洞見 ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f92df379-6add-4101-8b4b-38b788e1222b/en-US)