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Utilisation de ProMQL dans les alarmes
Vous pouvez créer des CloudWatch alarmes qui utilisent des requêtes ProMQL pour surveiller vos métriques. Les alarmes ProMQL évaluent une expression ProMQL et déclenchent des changements d'état d'alarme en fonction des résultats de la requête.
Pour plus d'informations sur les concepts d'alarme, voirConcepts.
Pour plus d'informations sur les requêtes de données d'alarme, consultezRequêtes sur les données d'alarme.
Pour plus d'informations sur les actions d'alarme, consultezActions d'alerte.
Pour plus d'informations sur les limites d'alarme, voirRestrictions.
Création d'une alarme ProMQL
Vous pouvez créer une alarme ProMQL à partir de la CloudWatch console, de l'API AWS CLI ou de l' CloudWatch API.
Pour créer une alarme ProMQL depuis la console
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Ouvrez la CloudWatch console
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Dans le panneau de navigation, choisissez Alarms (alertes), All alarms (Toutes les alertes).
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Choisissez Create alarm (Créer une alerte).
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Choisissez Sélectionner une métrique, puis choisissez l'onglet ProMQL.
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Entrez votre requête ProMQL. La requête doit renvoyer une seule série chronologique pour que l'alarme puisse être évaluée.
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Configurez les conditions d'alarme, y compris le seuil, la période d'évaluation et les points de données à signaler.
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Configurez les actions d'alarme, telles que les notifications Amazon SNS.
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Entrez le nom et la description de l'alarme, puis choisissez Créer une alarme.
Vous pouvez également créer une alarme ProMQL directement Exécution de requêtes ProMQL dans Query Studio (version préliminaire) après avoir exécuté une requête renvoyant une seule série chronologique.
Création d'une CloudWatch alarme à l'aide de ProMQL pour la détection d'anomalies
Vous pouvez créer une alarme ProMQL qui se déclenche lorsqu'une métrique dépasse une plage attendue définie par des limites statistiques. La requête d'alarme combine les limites supérieure et inférieure en une seule expression qui renvoie uniquement les points de données anormaux. Toute série chronologique renvoyée par la requête est considérée comme une violation.
L'exemple d'expression suivant détecte lorsqu'une métrique de demande publicitaire dépasse 3 écarts types par rapport à la médiane sur une période de 60 minutes :
1 * {"app.ads.ad_requests"} > quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m) + 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m) or 1 * {"app.ads.ad_requests"} < clamp_min( quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m) - 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m), 0)
Cette expression fonctionne sur plusieurs valeurs d'étiquette, de sorte que l'alarme peut suivre les anomalies sur l'ensemble de votre flotte. Chaque série chronologique de violation est suivie en tant que contributeur distinct. Pour plus d'informations sur la façon dont les alarmes ProMQL évaluent les contributeurs, consultez. Alarmes ProMQL
Vous pouvez ajuster le multiplicateur et la fenêtre temporelle en fonction du comportement de votre métrique. Un multiplicateur plus élevé produit des limites plus larges avec moins de faux positifs. Une fenêtre de temps plus longue atténue les pics à court terme. La clamp_min fonction empêche la limite inférieure de devenir négative pour les métriques qui ne peuvent pas avoir de valeurs négatives.
Pour plus d'informations sur la création de bandes de détection d'anomalies avec ProMQL, consultez. Détection d'anomalies à l'aide de ProMQL
