# ZUV 6 Was ist bei der Überwachung von Workload-Ressourcen zu beachten?
Protokolle und Metriken sind wertvolle Tools, um einen Einblick in den Zustand Ihrer Workloads zu gewinnen. Sie können Ihre Workload so konfigurieren, dass Protokolle und Metriken überwacht und bei Über- oder Unterschreiten von Schwellenwerten oder wichtigen Ereignissen Benachrichtigungen gesendet werden. Dank der Überwachung kann die Workload erkennen, wenn Schwellenwerte für eine niedrige Leistung unterschritten werden oder Ausfälle auftreten, sodass als Reaktion drauf eine automatische Wiederherstellung erfolgen kann.
**Topics**
+ [REL06-BP01 Überwachen aller Komponenten der Workload (Generierung)](rel_monitor_aws_resources_monitor_resources.md)
+ [REL06-BP02 Definieren und Berechnen von Metriken (Aggregierung)](rel_monitor_aws_resources_notification_aggregation.md)
+ [REL06-BP03 Senden von Benachrichtigungen (Verarbeitung und Benachrichtigung in Echtzeit)](rel_monitor_aws_resources_notification_monitor.md)
+ [REL06-BP04 Automatisieren von Antworten (Verarbeitung und Benachrichtigung in Echtzeit)](rel_monitor_aws_resources_automate_response_monitor.md)
+ [REL06-BP05 Analysen](rel_monitor_aws_resources_storage_analytics.md)
+ [REL06-BP06 Regelmäßiges Durchführen von Prüfungen](rel_monitor_aws_resources_review_monitoring.md)
+ [REL06-BP07 Überwachen der gesamten Nachverfolgung von Anfragen im System](rel_monitor_aws_resources_end_to_end.md)
# REL06-BP01 Überwachen aller Komponenten der Workload (Generierung)
Überwachen Sie die Komponenten der Workload mit Amazon CloudWatch oder Tools von Drittanbietern. Überwachen Sie AWS-Services mit dem AWS Health Dashboard.
Alle Komponenten Ihrer Workload sollten überwacht werden, einschließlich Frontend, Geschäftslogik und Speicherstufen. Definieren Sie Schlüsselmetriken, beschreiben Sie, wie Sie diese gegebenenfalls aus Protokollen extrahieren, und legen Sie Schwellenwerte für das Auslösen entsprechender Alarmereignisse fest. Stellen Sie sicher, dass die Metriken für die wichtigen Leistungskennzahlen (KPIs) Ihrer Workload relevant sind und verwenden Sie Metriken und Protokolle, um frühe Warnzeichen einer Serviceverschlechterung zu identifizieren. Beispielsweise kann eine mit Geschäftsergebnissen zusammenhängende Metrik wie etwa die Anzahl der pro Minute erfolgreich verarbeiteten Bestellungen schneller auf Workload-Probleme hinweisen als eine technische Metrik wie etwa die CPU-Auslastung. Verwenden Sie das AWS Health Dashboard für eine personalisierte Ansicht der Leistung und Verfügbarkeit der AWS-Services, die Ihren AWS-Ressourcen zugrunde liegen.
Die Überwachung in der Cloud bietet neue Möglichkeiten. Die meisten Cloudanbieter haben anpassbare Hooks entwickelt und können Einblicke liefern, mit denen Sie mehrere Ebenen Ihrer Workload überwachen können. AWS-Services wie Amazon CloudWatch wenden statistische und Machine-Learning-Algorithmen an, um Metriken von Systemen und Anwendungen kontinuierlich zu analysieren, normale Basiswerte zu erkennen und Oberflächenanomalien anhand eines minimalen Benutzereingriffs aufzudecken. Algorithmen zur Erkennung von Anomalien berücksichtigen saisonale Schwankungen und Trendänderungen von Metriken.
AWS stellt zahlreiche Überwachungs- und Protokollinformationen bereit, die genutzt werden können, um workload-spezifische Metriken und Bedarfsänderungsprozesse zu definieren und Machine-Learning-Verfahren unabhängig von der ML-Erfahrung einzuführen.
Zudem können Sie auch all Ihre externen Endpunkte überwachen, um sicherzustellen, dass diese von Ihrer Basisimplementierung unabhängig sind. Diese aktive Überwachung kann anhand von synthetischen Transaktionen erfolgen (auch *Benutzer-Canaries*genannt, jedoch nicht zu verwechseln mit Canary-Bereitstellungen). Diese führen regelmäßig eine Reihe gängiger Aufgaben aus, die mit Aktionen übereinstimmen, die von Clients der Workload durchgeführt werden. Diese Aufgaben sollten nicht zu lang sein und Sie sollten darauf achten, Ihre Workload beim Testen nicht zu überlasten. Mit Amazon CloudWatch Synthetics können Sie [synthetische Canaries erstellen,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) um Ihre Endpunkte und APIs zu überwachen. Sie können die synthetischen Canary-Client-Knoten auch mit der AWS X-Ray-Konsole kombinieren, um zu bestimmen, bei welchen synthetischen Canaries im ausgewählten Zeitraum Probleme mit Fehlern, Störungen oder Drosselungsraten auftreten.
**Gewünschtes Ergebnis:**
Erfassen und Nutzen kritischer Metriken aus allen Komponenten der Workload, um die Workload-Zuverlässigkeit und eine optimale Benutzererfahrung sicherzustellen. Zu erkennen, dass eine Workload keine Geschäftsergebnisse erzielt, ermöglicht es Ihnen, schnell einen Systemausfall zu deklarieren und das System nach einem Vorfall wiederherzustellen.
**Gängige Antimuster:**
+ Es werden nur externe Schnittstellen zur Workload überwacht.
+ Es werden keine workload-spezifischen Metriken erzeugt und Sie verlassen sich nur auf Metriken, die Ihnen von den AWS-Services, die Ihre Workload verwendet, bereitgestellt werden.
+ Es werden nur technische Metriken in Ihrer Workload verwendet und es werden keinerlei Metriken im Zusammenhang mit nicht-technischen KPIs, zu denen die Workload beiträgt, überwacht.
+ Sie verlassen sich auf den Produktionsdatenverkehr und einfache Zustandsprüfungen für die Überwachung und Bewertung des Workload-Status.
**Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Durch die Überwachung aller Ebenen Ihrer Workload können Sie Probleme in den darin enthaltenen Komponenten schneller vorhersehen und beheben.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Hoch
## Implementierungsleitfaden
1. **Aktivieren Sie die Protokollierung, wann immer verfügbar.** Von allen Workload-Komponenten sollten Überwachungsdaten erzielt werden. Aktivieren Sie eine zusätzliche Protokollierung, wie etwa S3 Access Logs, und ermöglichen Sie es Ihrer Workload, die workload-spezifischen Daten zu protokollieren. Erfassen Sie Metriken für die Durchschnittswerte zu CPU, Netzwerk-E/A und Laufwerk-E/A von Services wie Amazon ECS, Amazon EKS, Amazon EC2, Elastic Load Balancing, AWS Auto Scaling und Amazon EMR. Unter [AWS-Services, die CloudWatch-Metriken veröffentlichen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html) finden Sie eine Liste an AWS-Services, die Metriken in CloudWatch veröffentlichen.
1. **Sehen Sie sich alle Standardmetriken an, um mehr über mögliche Datenerfassungslücken zu erfahren.** Jeder Service generiert Standardmetriken. Durch die Erfassung von Standardmetriken erhalten Sie ein besseres Verständnis über die Abhängigkeiten zwischen Workload-Komponenten und darüber, wie die Komponentenzuverlässigkeit und -leistung die Workload beeinträchtigen. Sie können auch [Ihre eigenen Metriken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html) in CloudWatch unter Verwendung der AWS CLI oder einer API erstellen und veröffentlichen. Dies
1. **Bewerten Sie alle Metriken, um zu entscheiden, für welche eine Warnmeldung für jeden AWS-Service in Ihrer Workload eingerichtet werden soll.** Sie können eine Metriken-Untergruppe auswählen, die eine höhere Auswirkung auf die Workload-Zuverlässigkeit hat. Wenn Sie sich auf kritische Metriken und Schwellenwerte konzentrieren, können Sie die Anzahl an [Warnmeldungen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) genauer definieren und so Falschmeldungen reduzieren.
1. **Definieren Sie Warnungen und den Wiederherstellungsprozess für Ihre Workload nach dem Auslösen der Warnmeldung.** Das Definieren von Warnmeldungen ermöglicht es Ihnen, schnell zu benachrichtigen, zu eskalieren und die für die Wiederherstellung nach einem Vorfall erforderlichen Schritte durchzuführen, um so Ihren festgelegten Recovery Time Objective (RTO) zu erfüllen. Sie können [https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-actions](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-actions) für das Aufrufen von automatisierten Workflows und die Initiierung von Wiederherstellungsverfahren basierend auf definierten Schwellenwerten verwenden.
1. **Erfahren Sie mehr über die Verwendung von synthetischen Transaktionen für das Erfassen relevanter Daten zum Workload-Status.** Die synthetische Überwachung folgt denselben Routen und führt dieselben Aktionen aus wie ein Kunde. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, die Kundenerfahrung kontinuierlich zu überprüfen, selbst, wenn Sie keinen Kundendatenverkehr auf Ihren Workloads haben. Durch die Verwendung von [synthetischen Transaktionen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)können Sie Probleme erkennen, bevor Ihre Kunden dies tun.
## Ressourcen
**Relevante bewährte Methoden:**
+ [REL11-BP03 Automatisieren der Reparatur auf allen Ebenen](rel_withstand_component_failures_auto_healing_system.md)
**Relevante Dokumente:**
+ [Getting started with your AWS Health Dashboard – Your account health (Erste Schritte mit Ihrem AWS Health-Dashboard – Der Zustand Ihres Kontos)](https://docs.aws.amazon.com/health/latest/ug/getting-started-health-dashboard.html)
+ [AWS-Services, die CloudWatch-Metriken veröffentlichen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html)
+ [Zugriffsprotokolle für Ihren Network Load Balancer](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/load-balancer-access-logs.html)
+ [Zugriffsprotokolle für Ihre Application Load Balancer](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/load-balancer-access-logs.html)
+ [Zugriff auf Amazon CloudWatch Logs für AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html)
+ [Protokollierung von Amazon S3-Serverzugriffen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/ServerLogs.html)
+ [Aktivieren Sie Zugriffsprotokolle für Ihren Classic Load Balancer.](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/classic/enable-access-logs.html)
+ [Exportieren von Protokolldaten zu Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/S3Export.html)
+ [Installieren des CloudWatch-Agenten](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/install-CloudWatch-Agent-on-EC2-Instance.html)
+ [Veröffentlichen benutzerdefinierter Metriken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Dashboards](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Metriken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)
+ [Verwenden von Synthetic Monitoring](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [Was sind Amazon CloudWatch Logs?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)
**Benutzerhandbücher:**
+ [Erstellen eines Trails](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-a-trail-using-the-console-first-time.html)
+ [Überwachen von Arbeitsspeicher- und Datenträgermetriken für Amazon EC2 Linux-Instances](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
+ [Verwenden von CloudWatch Logs mit Container-Instances](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html)
+ [VPC Flow Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonVPC/latest/UserGuide/flow-logs.html)
+ [Was ist Amazon DevOps Guru?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)
+ [Was ist AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
**Ähnliche Blogs:**
+ [Debugging mit Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
**Ähnliche Beispiele und Workshops:**
+ [AWS Well-Architected Labs: Operational Excellence - Dependency Monitoring (AWS Well-Architected Labs: Operative Exzellenz – Überwachung von Abhängigkeiten)](https://wellarchitectedlabs.com/operational-excellence/100_labs/100_dependency_monitoring/)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US)
# REL06-BP02 Definieren und Berechnen von Metriken (Aggregierung)
Speichern Sie Protokolldaten und wenden Sie gegebenenfalls Filter an, um Metriken zu berechnen. Dazu gehören z. B. die Anzahl eines bestimmten Protokollereignisses oder die Latenz, die aus den Zeitstempeln des Protokollereignisses berechnet wird.
Amazon CloudWatch und Amazon S3 dienen als primäre Aggregierungs- und Speicherebenen. Bei einigen Services wie AWS Auto Scaling und Elastic Load Balancing werden Standardkennzahlen für die CPU-Last oder die durchschnittliche Anfragelatenz eines Clusters oder einer Instance bereitgestellt. Für Streaming-Services wie VPC Flow Logs und AWS CloudTrail werden Ereignisdaten an CloudWatch Logs weitergeleitet und Sie müssen Filter definieren und anwenden, um Metriken aus diesen Ereignisdaten zu extrahieren. Auf diese Weise erhalten Sie Zeitreihendaten, die als Eingaben für CloudWatch-Alarme dienen können, die Sie zum Auslösen von Warnungen definieren.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Hoch
## Implementierungsleitfaden
+ Definieren und berechnen Sie Metriken (Aggregierung). Speichern Sie Protokolldaten und wenden Sie gegebenenfalls Filter an, um Metriken zu berechnen. Dazu gehören z. B. die Anzahl eines bestimmten Protokollereignisses oder die Latenz, die aus den Zeitstempeln des Protokollereignisses berechnet wird.
+ Metrikfilter definieren die Begriffe und Muster, die in Protokolldaten zu suchen sind, wenn diese an CloudWatch Logs gesendet werden. CloudWatch Logs verwendet diese Metrikfilter, um Protokolldaten in numerische CloudWatch-Metriken umzuwandeln, die Sie grafisch darstellen oder für die Sie einen Alarm einrichten können.
+ [Suchen und Filtern von Protokolldaten](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
+ Verwenden Sie einen vertrauenswürdigen Drittanbieter für die Protokollaggregierung.
+ Befolgen Sie die Anweisungen des Drittanbieters. Die meisten Produkte von Drittanbietern lassen sich in CloudWatch und Amazon S3 integrieren.
+ Einige AWS-Services können Protokolle direkt in Amazon S3 veröffentlichen. Wenn die Speicherung von Protokollen in Amazon S3 die wichtigste Anforderung ist, kann der Protokoll-Service die Protokolle direkt an Amazon S3 senden, ohne dass eine zusätzliche Infrastruktur eingerichtet werden muss.
+ [Senden von Protokollen direkt an Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Sending-Logs-Directly-To-S3.html)
## Ressourcen
**Relevante Dokumente:**
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights-Beispielabfragen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [Debugging mit Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://observability.workshop.aws/)
+ [Suchen und Filtern von Protokolldaten](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
+ [Senden von Protokollen direkt an Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Sending-Logs-Directly-To-S3.html)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
# REL06-BP03 Senden von Benachrichtigungen (Verarbeitung und Benachrichtigung in Echtzeit)
Sorgen Sie dafür, dass bei wichtigen Ereignissen die entsprechenden Organisationen benachrichtigt werden.
Warnungen können an Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)-Themen gesendet und anschließend an eine beliebige Anzahl von Abonnenten weitergeleitet werden. Beispiel: Amazon SNS kann Warnungen an einen E-Mail-Alias weiterleiten, sodass das technische Personal reagieren kann.
**Gängige Antimuster:**
+ Alarme werden mit einem zu niedrigen Schwellenwert konfiguriert, wodurch zu viele Benachrichtigungen gesendet werden.
+ Keine Archivierung von Alarmen für künftige Untersuchungen.
**Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Durch Benachrichtigungen zu Ereignissen (auch solche, auf die reagiert werden kann und die sich automatisch lösen lassen) können Sie Ereignisse aufzeichnen und sie unter Umständen in Zukunft anders behandeln.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Hoch
## Implementierungsleitfaden
+ Führen Sie Verarbeitung und Alarme in Echtzeit aus. Sorgen Sie dafür, dass bei wichtigen Ereignissen die entsprechenden Organisationen benachrichtigt werden.
+ Amazon CloudWatch-Dashboards sind anpassbare Startseiten in der CloudWatch-Konsole für die Überwachung Ihrer Ressourcen in einer einzigen Ansicht, auch wenn sie über verschiedene Regionen verteilt sind.
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Dashboards](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ Lassen Sie einen Alarm auslösen, wenn die Metrik einen Grenzwert überschreitet.
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Alarmen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
## Ressourcen
**Relevante Dokumente:**
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://observability.workshop.aws/)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Alarmen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Dashboards](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Metriken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)
# REL06-BP04 Automatisieren von Antworten (Verarbeitung und Benachrichtigung in Echtzeit)
Automatisieren Sie bei Erkennung von Ereignissen die erforderlichen Maßnahmen, wie etwa den Austausch fehlerhafter Komponenten.
Alarme können AWS Auto Scaling-Ereignisse auslösen, sodass Cluster auf Bedarfsänderungen reagieren können. Warnungen können an Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) gesendet werden, das als Integrationspunkt für Ticketsysteme externer Anbieter dienen kann. Auch AWS Lambda kann Warnungen abonnieren und Benutzern so ein asynchrones serverloses Modell bereitstellen, das dynamisch auf Änderungen reagiert. AWS Config überwacht und zeichnet Ihre AWS-Ressourcenkonfigurationen kontinuierlich auf und kann [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html) auslösen, um Probleme zu beheben.
Amazon DevOps Guru kann Anwendungsressourcen automatisch auf anormale Verhaltensweisen überwachen und gezielte Empfehlungen für eine schnellere Problemidentifizierung und Fehlerbehebung bereitstellen.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
+ Verwenden Sie Amazon DevOps Guru, um automatisierte Aktionen auszuführen. Amazon DevOps Guru kann Anwendungsressourcen automatisch auf anormale Verhaltensweisen überwachen und gezielte Empfehlungen für eine schnellere Problemidentifizierung und Fehlerbehebung bereitstellen.
+ [Was ist Amazon DevOps Guru?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)
+ Verwenden Sie AWS Systems Manager, um automatisierte Aktionen auszuführen. AWS Config überwacht und zeichnet Ihre AWS-Ressourcenkonfigurationen kontinuierlich auf und kann zur Behebung von Problemen AWS Systems Manager Automation auslösen.
+ [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html)
+ Erstellen und verwenden Sie Systems-Manager-Automation-Dokumente. Darin sind die Maßnahmen definiert, die Systems Manager in den verwalteten Instances und anderen AWS-Ressourcen durchführt, wenn ein Automatisierungslauf ausgeführt wird.
+ [Arbeiten mit Automation-Dokumenten (Playbooks)](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/automation-documents.html)
+ Amazon CloudWatch sendet Änderungsereignisse für den Alarmstatus an Amazon EventBridge. Erstellen Sie EventBridge-Regeln zur Automatisierung von Antworten.
+ [Erstellen einer EventBridge-Regel, die durch ein Ereignis aus einer AWS-Ressource ausgelöst wird](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/create-eventbridge-rule.html)
+ Erstellen Sie einen Plan für die Automatisierung von Antworten und führen Sie ihn aus.
+ Inventarisieren Sie alle Verfahren zur Reaktion auf Warnungen. Sie müssen die Reaktionen auf Warnungen planen, bevor Sie die Aufgaben nach Rang einstufen.
+ Inventarisieren Sie alle Aufgaben mit spezifischen Maßnahmen, die durchgeführt werden müssen. Die meisten dieser Maßnahmen sind in Runbooks dokumentiert. Sie müssen außerdem über Playbooks für Warnungen zu unerwarteten Ereignissen verfügen.
+ Suchen Sie in den Runbooks und Playbooks nach allen automatisierbaren Maßnahmen. Wenn eine Maßnahme definiert werden kann, lässt sie sich in der Regel auch automatisieren.
+ Ordnen Sie zunächst die fehleranfälligen oder zeitaufwändigen Aktivitäten in einer Rangfolge ein. Es ist äußerst nützlich, Fehlerquellen zu entfernen und die Zeit bis zur Lösung zu verkürzen.
+ Erstellen Sie einen Plan, um die Automatisierung abzuschließen. Verwalten Sie einen aktiven Plan zur Automatisierung und aktualisieren Sie die Automatisierung.
+ Untersuchen Sie die manuellen Anforderungen auf Automatisierungsmöglichkeiten. Hinterfragen Sie Ihren manuellen Prozess und suchen Sie nach Automatisierungsmöglichkeiten.
## Ressourcen
**Ähnliche Dokumente:**
+ [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html)
+ [Erstellen einer EventBridge-Regel, die durch ein Ereignis aus einer AWS-Ressource ausgelöst wird](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/create-eventbridge-rule.html)
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://observability.workshop.aws/)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Was ist Amazon DevOps Guru?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)
+ [Arbeiten mit Automation-Dokumenten (Playbooks)](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/automation-documents.html)
# REL06-BP05 Analysen
Erfassen Sie Protokolldateien und Metrikverläufe und analysieren Sie diese, um allgemeine Trends zu erkennen und Workload-Einblicke zu erhalten.
Amazon CloudWatch Logs Insights unterstützt eine [einfache und dennoch leistungsstarke Abfragesprache,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax.html) mit der Sie Protokolldaten analysieren können. Amazon CloudWatch Logs unterstützt auch Abonnements, mit denen Daten nahtlos nach Amazon S3 fließen können, wo Sie sie nutzen oder Amazon Athena verwenden können, um die Daten abzufragen. Abfragen für eine große Auswahl von Formaten werden ebenfalls unterstütz. Unter [Unterstützte SerDes- und Datenformate](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/supported-format.html) im Amazon Athena-Benutzerhandbuch finden Sie weitere Informationen dazu. Für die Analyse riesiger Protokolldateisätze können Sie einen Amazon EMR-Cluster ausführen, um Analysen im Petabyte-Bereich auszuführen.
Es gibt es eine Reihe von Werkzeugen von AWS-Partnern und externen Anbietern, die Aggregierung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse ermöglichen. Dazu gehören u. a. die Tools New Relic, Splunk, Loggly, Logstash, CloudHealth und Nagios. Die Generierung außerhalb von System- und Anwendungsprotokollen weicht jedoch bei jedem Cloud-Anbieter und häufig sogar bei den einzelnen Services ab.
Ein häufig übersehener Teil des Überwachungsprozesses ist die Datenverwaltung. Sie müssen Aufbewahrungsanforderungen für die Überwachung von Daten definieren und anschließend entsprechende Lebenszyklusrichtlinien anwenden. Amazon S3 unterstützt die Lebenszyklusverwaltung auf der Ebene von S3-Buckets. Diese Lebenszyklusverwaltung kann auf unterschiedliche Weise auf verschiedene Pfade im Bucket angewendet werden. Gegen Ende des Lebenszyklus können Sie die Daten zur Langzeitspeicherung an Amazon Glacier weiterleiten und nach Ablauf der Aufbewahrungsperiode die Speicherung beenden. Die S3 Intelligent-Tiering-Speicherklasse wurde entwickelt, um die Kosten zu optimieren. Daten werden automatisch in die kostengünstigste Zugriffsstufe verschoben, ohne Auswirkungen auf die Leistung oder höheren Betriebsaufwand.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
+ Mit CloudWatch Logs Insights können Sie Protokolldaten in Amazon CloudWatch Logs interaktiv durchsuchen und analysieren.
+ [Analysieren von Protokolldaten mit CloudWatch Logs Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html)
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights-Beispielabfragen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ Verwenden Sie Amazon CloudWatch Logs, um Protokolle an Amazon S3 zu senden, wo Sie sie nutzen oder Amazon Athena verwenden können, um die Abfrage der Daten nutzen können.
+ [Wie analysiere ich meine Amazon S3-Serverzugriffsprotokolle mit Athena?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
+ Erstellen Sie eine S3-Lebenszyklusrichtlinie für Ihren Bucket mit den Serverzugriffsprotokollen. Konfigurieren Sie die Richtlinie so, dass Protokolldateien regelmäßig entfernt werden. Dies reduziert die Datenmenge, die Athena für die einzelnen Abfragen analysiert.
+ [Wie erstelle ich eine Lebenszyklusrichtlinie für einen S3-Bucket?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-lifecycle.html)
## Ressourcen
**Relevante Dokumente:**
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights-Beispielabfragen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [Analysieren von Protokolldaten mit CloudWatch Logs Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html)
+ [Debugging mit Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [Wie erstelle ich eine Lebenszyklusrichtlinie für einen S3-Bucket?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-lifecycle.html)
+ [Wie analysiere ich meine Amazon S3-Serverzugriffsprotokolle mit Athena?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://observability.workshop.aws/)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
# REL06-BP06 Regelmäßiges Durchführen von Prüfungen
Prüfen Sie regelmäßig, wie die Workload-Überwachung implementiert ist, und aktualisieren Sie sie auf Grundlage wichtiger Ereignisse und Änderungen.
Eine effektive Überwachung basiert auf wichtigen Geschäftsmetriken. Stellen Sie sicher, dass diese Metriken in Ihrer Workload berücksichtigt werden, wenn sich geschäftliche Prioritäten ändern.
Durch die Prüfung Ihrer Überwachung stellen Sie sicher, dass Sie wissen, wann eine Anwendung die eigenen Verfügbarkeitsziele erfüllt. Für die Durchführung von Ursachenanalysen ist es erforderlich, bei Ausfällen ermitteln zu können, was passiert ist. AWS bietet Services, mit denen Sie den Status Ihrer Services während eines Vorfalls nachverfolgen können.
+ **Amazon CloudWatch Logs:** Sie können Ihre Protokolle in diesem Service speichern und die Inhalte überprüfen.
+ **Amazon CloudWatch Logs Insights**: Ein vollständig verwalteter Service, mit dem Sie umfangreiche Protokolle innerhalb von Sekunden analysieren können. Es bietet Ihnen schnelle, interaktive Abfragen und Visualisierungen.
+ **AWS Config:** Sie können sehen, welche AWS-Infrastruktur zu verschiedenen Zeitpunkten verwendet wurde.
+ **AWS CloudTrail:** Mit diesem Service können Sie erkennen, welche AWS-APIs zu welchem Zeitpunkt und durch welchen Prinzipal aufgerufen wurden.
Bei AWS werden wöchentliche Meetings abgehalten, um [die Produktionsleistung zu prüfen](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/operational-readiness-reviews/wa-operational-readiness-reviews.html) und Erkenntnisse mit anderen Teams zu teilen. Da es so viele Teams in AWS gibt, haben wir [Das Rad](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/) entwickelt, um zufällig eine zu überprüfende Workload auszuwählen. Der Aufbau einer Struktur mit regelmäßigen Überprüfungen der betrieblichen Leistung und mit Wissensaustausch verbessert Ihre Fähigkeit, höhere Leistungen bei Ihren Betriebsteams zu erzielen.
**Gängige Antimuster:**
+ Es werden nur Standardmetriken erfasst.
+ Es wird eine Überwachungsstrategie festgelegt, aber nie überprüft.
+ Bei Bereitstellung größerer Änderungen wird die Überwachung nicht erörtert.
**Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Durch die regelmäßige Prüfung der Überwachung können Sie mögliche Probleme vorhersehen, statt nur zu reagieren, wenn ein Problem tatsächlich auftritt.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
+ Erstellen Sie mehrere Dashboards für die Workload. Ein übergeordnetes Dashboard mit den wichtigsten Geschäftsmetriken ist unverzichtbar. Es sollte zudem die technischen Metriken enthalten, die Sie für den prognostizierten Zustand der Workload bei variabler Nutzung als die relevantesten eingestuft haben. Dashboards für verschiedene Anwendungsebenen und Abhängigkeiten, die untersucht werden können, sind ebenfalls empfehlenswert.
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Dashboards](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ Planen und prüfen Sie die Workload-Dashboards regelmäßig. Führen Sie regelmäßige Untersuchungen der Dashboards durch. Was die Gründlichkeit der Untersuchungen angeht, sind unterschiedliche Intervalle denkbar.
+ Spüren Sie Trends in den Metriken auf. Vergleichen Sie die Metrikwerte mit Werten aus der Vergangenheit, um Trends zu erkennen, die darauf hinweisen könnten, dass etwas untersucht werden muss. Beispiele hierfür: ansteigende Latenz, Nachlassen der primären Geschäftsfunktion und zunehmende Anzahl von Reaktionen auf Fehler.
+ Spüren Sie Ausreißer/Anomalien in den Metriken auf. Ausreißer sind anhand von Durchschnitts- oder Mittelwerten oder Anomalien nicht unbedingt erkennbar. Sehen Sie sich die höchsten und niedrigsten Werte in einem bestimmten Zeitraum an und untersuchen Sie die Ursachen für die extremen Werte. Beseitigen Sie nach und nach die Ursachen und legen Sie dabei einen engeren Maßstab für die Definition von Extremwerten an. So können Sie die Beständigkeit der Workload-Leistung weiter erhöhen.
+ Spüren Sie plötzliche Änderungen im Verhalten auf. Eine plötzliche Veränderung in der Menge oder Richtung einer Metrik kann auf eine Änderung in der Anwendung hindeuten. Sie kann aber auch ein Hinweis auf externe Faktoren sein, für deren Verfolgung Sie möglicherweise weitere Metriken hinzufügen müssen.
## Ressourcen
**Ähnliche Dokumente:**
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights-Beispielabfragen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [Debugging mit Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://observability.workshop.aws/)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Verwenden von Amazon CloudWatch-Dashboards](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
# REL06-BP07 Überwachen der gesamten Nachverfolgung von Anfragen im System
Verwenden Sie AWS X-Ray oder Tools von Drittanbietern, damit Entwickler verteilte Systeme einfacher analysieren und debuggen können, um Einblicke in die Leistung der Anwendungen und der zugrunde liegenden Services zu erhalten.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
+ Überwachen Sie die gesamte Nachverfolgung von Anfragen im System. AWS X-Ray ist ein Service, der Daten zu Anfragen erfasst, die von Ihrer Anwendung verarbeitet werden. Zudem stellt er Tools bereit, mit denen Sie diese Daten anzeigen, filtern und auswerten können, um Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln. Sie können für jede nachverfolgte Anfrage an die Anwendung detaillierte Informationen zu Anfrage und Antwort anzeigen. Informationen zu Aufrufen, die Ihre Anwendung für nachgelagerte AWS-Ressourcen, Microservices, Datenbanken und Web-APIs ausführt, werden ebenfalls aufgeführt.
+ [Was ist AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Debugging mit Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
## Ressourcen
**Relevante Dokumente:**
+ [Debugging mit Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [Workshop zur Beobachtbarkeit](https://observability.workshop.aws/)
+ [Die Amazon Builders' Library: Verteilte Systeme instrumentieren, um betriebliche Transparenz zu erzielen](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Verwenden von Synthetic Monitoring](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [Was ist AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)