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OpenTelemetry
OpenTelemetry est un framework d'observabilité open source qui fournit une instrumentation indépendante du fournisseur pour collecter des métriques, des journaux et des traces à partir de vos applications. Amazon CloudWatch prend en charge OpenTelemetry nativement les trois types de signaux : les métriques interrogeables avec ProMQL pour des analyses flexibles et évolutives, les journaux consultables avec Logs Insights et les traces explorables avec Transaction Search. Comme les trois signaux partagent un modèle de données commun doté d'attributs cohérents, vous pouvez établir des corrélations entre les métriques, les journaux et les traces afin de passer plus rapidement de la détection à la cause première. OpenTelemetry les métriques portent des étiquettes sémantiques riches et prennent en charge une granularité supérieure à celle des CloudWatch métriques traditionnelles, ce qui permet un filtrage, une agrégation et une analyse précis au sein de vos applications et de votre infrastructure.
CloudWatch prend en charge OpenTelemetry les métriques, vous permettant d'envoyer des OTel métriques personnalisées directement à ProMQL CloudWatch et de les interroger à l'aide de ProMQL, ainsi que des AWS métriques vendues par plus de 70 services. Vous pouvez utiliser ProMQL pour créer des tableaux de bord, définir des CloudWatch alarmes et explorer les métriques dans Query Studio, l'expérience native de la console ProMQL. OTel les journaux envoyés à CloudWatch sont disponibles dans Logs Insights pour les requêtes interactives et LiveTail pour le streaming en temps réel.
Pour la surveillance des performances des CloudWatch applications, Application Signals fournit une vue unifiée et centrée sur les applications de vos services et dépendances. Application Signals utilise les traces OTLP pour vous aider à surveiller l'état de santé des applications, à trier les problèmes et à identifier leur impact sur les utilisateurs finaux. Avec Transaction Search, vous pouvez explorer les intervalles OTLP de manière interactive, rechercher des transactions à l'aide d'attributs tels que les identifiants clients ou les numéros de commande, corréler les transactions à des événements commerciaux tels que les échecs de paiement et suivre les interactions entre les composants de l'application pour en déterminer la cause première.
