Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Observabilitas
Karena arsitektur microservices secara inheren terdiri dari banyak komponen terdistribusi, observabilitas di semua komponen tersebut menjadi penting. Amazon CloudWatch memungkinkan ini, mengumpulkan dan melacak metrik, memantau file log, dan bereaksi terhadap perubahan di lingkungan Anda AWS . Ini dapat memantau AWS sumber daya dan metrik khusus yang dihasilkan oleh aplikasi dan layanan Anda.
**Topics**
+ [Memantau](monitoring.md)
+ [Memusatkan log](centralizing-logs.md)
+ [Penelusuran terdistribusi](distributed-tracing.md)
+ [Analisis log pada AWS](log-analysis-on-aws.md)
+ [Opsi lain untuk analisis](other-options-for-analysis.md)
# Memantau
CloudWatch menawarkan visibilitas seluruh sistem ke dalam pemanfaatan sumber daya, kinerja aplikasi, dan kesehatan operasional. Dalam arsitektur layanan mikro, pemantauan metrik khusus bermanfaat, karena pengembang dapat memilih metrik mana yang akan dikumpulkan. CloudWatch Penskalaan dinamis juga dapat didasarkan pada metrik khusus ini.
CloudWatch Container Insights memperluas fungsionalitas ini, secara otomatis mengumpulkan metrik untuk banyak sumber daya seperti CPU, memori, disk, dan jaringan. Ini membantu dalam mendiagnosis masalah terkait wadah, merampingkan resolusi.
Untuk Amazon EKS, pilihan yang sering disukai adalah Prometheus, platform sumber terbuka yang menyediakan kemampuan pemantauan dan peringatan yang komprehensif. Ini biasanya digabungkan dengan Grafana untuk visualisasi metrik intuitif. [Amazon Managed Service for Prometheus (AMP](https://aws.amazon.com/prometheus/)) menawarkan layanan pemantauan yang sepenuhnya kompatibel dengan Prometheus, memungkinkan Anda mengawasi aplikasi kontainer dengan mudah. Selain itu, [Amazon Managed Grafana (AMG)](https://aws.amazon.com/grafana/) menyederhanakan analisis dan visualisasi metrik Anda, sehingga tidak perlu mengelola infrastruktur yang mendasarinya.
![\[Diagram yang menunjukkan arsitektur tanpa server dengan komponen pemantauan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/serverless-arch-with-monitoring.png)
![\[Arsitektur berbasis kontainer dengan komponen pemantauan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/container-arch-with-monitoring.png)
# Memusatkan log
Logging adalah kunci untuk menentukan dan menyelesaikan masalah. Dengan layanan mikro, Anda dapat merilis lebih sering dan bereksperimen dengan fitur-fitur baru. AWS menyediakan layanan seperti Amazon S3, CloudWatch Log, dan Amazon OpenSearch Service untuk memusatkan file log. Amazon EC2 menggunakan daemon untuk mengirim log ke, CloudWatch sementara Lambda dan Amazon ECS secara native mengirim output log mereka ke sana. Untuk Amazon EKS, [Fluent Bit atau Fluentd dapat digunakan](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-EKS-logs.html) untuk meneruskan log ke CloudWatch pelaporan menggunakan OpenSearch dan Kibana. Namun, karena footprint yang lebih kecil dan [keunggulan kinerja](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-EKS-logs.html), Fluent Bit direkomendasikan daripada Fluentd.
Gambar 12 mengilustrasikan bagaimana log dari berbagai AWS layanan diarahkan ke Amazon CloudWatch S3 dan. Log terpusat ini dapat dianalisis lebih lanjut menggunakan OpenSearch Layanan Amazon, termasuk Kibana untuk visualisasi data. Selain itu, Amazon Athena dapat digunakan untuk kueri ad hoc terhadap log yang disimpan di Amazon S3.
![\[Diagram yang menunjukkan kemampuan pencatatan AWS layanan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/logging-capabilities.png)
# Penelusuran terdistribusi
Layanan mikro sering bekerja sama untuk menangani permintaan. AWS X-Ray menggunakan ID korelasi untuk melacak permintaan di seluruh layanan ini. X-Ray bekerja dengan Amazon EC2, Amazon ECS, Lambda, dan Elastic Beanstalk.
![\[Diagram yang menunjukkan peta AWS X-Ray layanan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/xray-service-map.png)
[AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/?otel-blogs.sort-by=item.additionalFields.createdDate&otel-blogs.sort-order=desc) adalah bagian dari OpenTelemetry proyek dan menyediakan sumber terbuka dan agen untuk mengumpulkan jejak APIs dan metrik terdistribusi, meningkatkan pemantauan aplikasi Anda. Ini mengirimkan metrik dan jejak ke beberapa solusi pemantauan AWS dan mitra. Dengan mengumpulkan metadata dari AWS sumber daya Anda, ini menyelaraskan kinerja aplikasi dengan data infrastruktur yang mendasarinya, mempercepat pemecahan masalah. Plus, ini kompatibel dengan berbagai AWS layanan dan dapat digunakan di tempat.
# Analisis log pada AWS
Amazon CloudWatch Logs Insights memungkinkan eksplorasi, analisis, dan visualisasi log secara real-time. Untuk analisis file log lebih lanjut, Amazon OpenSearch Service, yang mencakup Kibana, adalah alat yang ampuh. CloudWatch Log dapat mengalirkan entri log ke OpenSearch Layanan secara real time. Kibana, terintegrasi dengan mulus OpenSearch, memvisualisasikan data ini dan menawarkan antarmuka pencarian yang intuitif.
![\[Diagram yang menunjukkan analisis log dengan Amazon OpenSearch Service\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/log-analysis-with-opensearch-service.png)
# Opsi lain untuk analisis
Untuk analisis log lebih lanjut, Amazon Redshift, layanan gudang data yang dikelola sepenuhnya, dan [Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/), layanan intelijen bisnis yang dapat diskalakan, menawarkan solusi yang efektif. QuickSight menyediakan konektivitas yang mudah ke berbagai layanan AWS data seperti Redshift, RDS, Aurora, EMR, DynamoDB, Amazon S3, dan Kinesis, menyederhanakan akses data.
CloudWatch Log dapat mengalirkan entri log ke Amazon Data Firehose, layanan untuk mengirimkan data streaming waktu nyata. QuickSight kemudian menggunakan data yang disimpan di Redshift untuk analisis, pelaporan, dan visualisasi yang komprehensif.
![\[Diagram yang menunjukkan analisis log dengan Amazon Redshift dan Quick\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/log-analysis-redshift-quicksight.png)
Selain itu, ketika log disimpan dalam bucket S3, layanan penyimpanan objek, data dapat dimuat ke dalam layanan seperti Redshift atau EMR, platform data besar berbasis cloud, memungkinkan analisis menyeluruh dari data log yang disimpan.
![\[Diagram yang menunjukkan perampingan analisis log: Dari AWS layanan ke QuickSight\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/streamlining-log-analysis.png)