# PERF 7 In che modo monitori le risorse per garantirne le prestazioni?
Le prestazioni del sistema possono peggiorare nel tempo. Monitora le prestazioni del sistema per identificare l'eventuale riduzione delle prestazioni e rimediare a fattori interni o esterni, come il sistema operativo o il carico dell'applicazione.
**Topics**
+ [PERF07-BP01 Registrazione dei parametri relativi alle prestazioni](perf_monitor_instances_post_launch_record_metrics.md)
+ [PERF07-BP02 Analisi dei parametri in caso di eventi o incidenti](perf_monitor_instances_post_launch_review_metrics.md)
+ [PERF07-BP03 Individuazione degli indicatori chiave di prestazione (KPI) per misurare le prestazioni del carico di lavoro](perf_monitor_instances_post_launch_establish_kpi.md)
+ [PERF07-BP04 Utilizzo del monitoraggio per generare notifiche basate su allarmi](perf_monitor_instances_post_launch_generate_alarms.md)
+ [PERF07-BP05 Analisi dei parametri a intervalli regolari](perf_monitor_instances_post_launch_review_metrics_collected.md)
+ [PERF07-BP06 Monitoraggio e allarmi proattivi](perf_monitor_instances_post_launch_proactive.md)
# PERF07-BP01 Registrazione dei parametri relativi alle prestazioni
Utilizza un servizio di monitoraggio e osservazione per registrare i parametri correlati alle prestazioni. Esempi di parametri sono le transazioni record del database, le query lente, la latenza di I/O, la velocità di trasmissione effettiva delle richieste HTTP, la latenza del servizio o altri dati chiave.
Identifica i parametri relativi alle prestazioni rilevanti per il tuo carico di lavoro e registrali. Questi dati sono importanti per riuscire a identificare quali componenti influiscono sulle prestazioni o sull'efficienza complessive del carico di lavoro.
Partendo dall'esperienza del cliente, identifica quali sono i parametri rilevanti. Per ciascuno di essi, identifica l'obiettivo, l'approccio per la misurazione e la priorità. Utilizza questi elementi per creare allarmi e notifiche per affrontare in modo proattivo i problemi correlati alle prestazioni.
**Anti-pattern comuni:**
+ Monitori solo i parametri a livello di sistema operativo per ottenere informazioni approfondite sul carico di lavoro.
+ Pianifichi le tue esigenze di calcolo in base ai requisiti di picco del carico di lavoro.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** Per ottimizzare le prestazioni e l'utilizzo delle risorse, è necessario disporre di una vista operativa unificata dei tuoi principali indicatori prestazionali. Puoi creare pannelli di controllo ed eseguire calcoli parametrici sui dati per ottenere informazioni operative e di utilizzo.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Alta
## Guida all'implementazione
Identifica i parametri prestazionali rilevanti per il tuo carico di lavoro e registrali. Questi dati aiutano a identificare quali componenti influiscono sulle prestazioni o sull'efficienza complessive del carico di lavoro.
Identificazione dei parametri di prestazione: utilizza l'esperienza del cliente per identificare i parametri più importanti. Per ciascuno di essi, identifica l'obiettivo, l'approccio per la misurazione e la priorità. Utilizza questi punti dati per creare allarmi e notifiche per affrontare in modo proattivo i problemi correlati alle prestazioni.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Documentazione di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Raccolta di parametri e registri da istanze Amazon EC2 e da server on-premise con l'agente di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Pubblicazione di parametri personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html?ref=wellarchitected)
+ [Monitoraggio, registrazione e prestazioni – Partner APN](https://aws.amazon.com/devops/partner-solutions/#_Monitoring.2C_Logging.2C_and_Performance)
+ [X-Ray Documentation (Documentazione di X-Ray)](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Usare Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
**Video correlati:**
+ [Elimina il caos: acquisisci visibilità e approfondimenti operativi (MGT301-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=nLYGbotqHd0)
+ [Application Performance Management on AWS (Gestione delle prestazioni delle applicazioni su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
+ [Creazione di un piano di monitoraggio](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
**Esempi correlati:**
+ [Level 100: Monitoring with CloudWatch Dashboards (Livello 100: Monitoraggio con i pannelli di controllo CloudWatch)](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [Level 100: Monitoring Windows EC2 instance with CloudWatch Dashboards (Livello 100: Monitoraggio dell'istanza EC2 di Windows con i pannelli di controllo CloudWatch)](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_windows_ec2_cloudwatch/)
+ [Level 100: Monitoring an Amazon Linux EC2 instance with CloudWatch Dashboards (Livello 100: Monitoraggio dell'istanza EC2 di Amazon Linux con i pannelli di controllo CloudWatch)](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_linux_ec2_cloudwatch/)
# PERF07-BP02 Analisi dei parametri in caso di eventi o incidenti
In risposta a nel corso di un evento o un incidente, utilizza pannelli di controllo o report di monitoraggio per comprendere e diagnosticare l'impatto. Queste viste forniscono informazioni sulle parti del carico di lavoro le cui prestazioni non raggiungono i livelli previsti.
Durante lo studio dei casi utente critici per la tua architettura, includi i requisiti relativi alle prestazioni, specificando ad esempio con quale rapidità deve essere eseguito ogni scenario. Per questi scenari critici, implementa percorsi utente con script aggiuntivi per chiarire esattamente quali sono le loro prestazioni rispetto ai requisiti.
**Anti-pattern comuni:**
+ Parti dal presupposto che gli eventi relativi alle prestazioni siano problemi unici e correlati solo ad anomalie.
+ Valuti i parametri delle prestazioni esistenti solo quando rispondi a eventi relativi alle prestazioni.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** Per stabilire se il carico di lavoro funziona ai livelli previsti, è necessario rispondere agli eventi relativi alle prestazioni raccogliendo ulteriori dati dei parametri affinché siano analizzati. Questi dati vengono utilizzati per comprendere l'impatto dell'evento relativo alle prestazioni e suggerire modifiche per migliorare le prestazioni del carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Alta
## Guida all'implementazione
Assegnazione della priorità a problemi di esperienza per le storie utente critiche: quando scrivi storie critiche dell'utente per la tua architettura, includi i requisiti di prestazione, ad esempio specificando la velocità di esecuzione di ogni storia critica. Per questi scenari critici, implementa percorsi utente con script aggiuntivi per chiarire esattamente quali sono le prestazioni dei casi utente rispetto ai requisiti.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Documentazione di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [Monitoraggio, registrazione e prestazioni – Partner APN](https://aws.amazon.com/devops/partner-solutions/#_Monitoring.2C_Logging.2C_and_Performance)
+ [X-Ray Documentation (Documentazione di X-Ray)](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
**Video correlati:**
+ [Elimina il caos: acquisisci visibilità e approfondimenti operativi (MGT301-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=nLYGbotqHd0)
+ [Optimize applications through Amazon CloudWatch RUM (Ottimizzazione delle applicazioni tramite Amazon CloudWatch RUM)](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
+ [Demo di Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I)
**Esempi correlati:**
+ [Measure page load time with Amazon CloudWatch Synthetics (Misurare il tempo di caricamento della pagina con Amazon CloudWatch Synthetics)](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Amazon CloudWatch RUM Web Client (Client Web Amazon CloudWatch RUM)](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
# PERF07-BP03 Individuazione degli indicatori chiave di prestazione (KPI) per misurare le prestazioni del carico di lavoro
Individua gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per misurare le prestazioni del carico di lavoro. Gli indicatori chiave di prestazione aiutano a misurare l'integrità di un carico di lavoro in relazione a un obiettivo aziendale. Gli indicatori chiave di prestazione consentono ai team aziendali e di ingegneri di allinearsi sulla misurazione degli obiettivi e delle strategie e sul modo in cui questi si combinano per produrre risultati aziendali. Gli indicatori chiave di prestazione devono essere rivisti quando cambiano gli obiettivi aziendali, le strategie o i requisiti degli utenti finali.
Ad esempio, il carico di lavoro di un sito Web può utilizzare il tempo di caricamento della pagina come indicazione delle prestazioni complessive. Questo parametro è uno dei molteplici dati che misurano l'esperienza dell'utente finale. Oltre a identificare le soglie di tempo di caricamento della pagina, è necessario documentare il risultato atteso o il rischio aziendale se le prestazioni non vengono rispettate. Un lungo tempo di caricamento della pagina si ripercuote direttamente sugli utenti finali, diminuisce la loro esperienza d'uso e può portare a una perdita di clienti. Quando definisci le soglie degli indicatori chiave di prestazione, devi combinare sia i benchmark di settore sia le aspettative degli utenti finali. Ad esempio, se l'attuale benchmark del settore prevede il caricamento di una pagina Web entro un periodo di tempo di due secondi, ma gli utenti finali si aspettano che la pagina Web venga caricata entro un periodo di tempo di un secondo, allora devi prendere in considerazione entrambi i dati al momento di stabilire l'indicatore chiave di prestazione (KPI). Un altro esempio di KPI può essere quello di soddisfare le esigenze di prestazioni interne. Puoi stabilire una soglia KPI per la generazione di report sulle vendite entro un giorno lavorativo dalla generazione dei dati di produzione. Questi report possono influenzare direttamente le decisioni quotidiane e i risultati aziendali.
**Risultato desiderato:** La definizione dei KPI coinvolge diversi dipartimenti e stakeholder. Il team deve valutare i KPI del carico di lavoro utilizzando dati granulari in tempo reale e dati storici di riferimento e creare pannelli di controllo che eseguano calcoli metrici sui dati KPI per ricavare informazioni operative e di utilizzo. I KPI devono essere documentati per spiegare i KPI e le soglie concordati che supportano gli obiettivi e le strategie aziendali e che sono mappati sui parametri da monitorare. I KPI identificano i requisiti di prestazioni, vengono rivisti intenzionalmente e sono frequentemente condivisi e compresi da tutti i team. I rischi e i compromessi sono chiaramente identificati e si comprende l'impatto sull'azienda in caso di mancato raggiungimento delle soglie KPI.
**Anti-pattern comuni:**
+ Si monitorano i parametri a livello di sistema solo per avere una visione del carico di lavoro e non si comprendono gli impatti aziendali di tali parametri.
+ Ritieni che i KPI siano già in fase di pubblicazione e condivisi come dati parametrici standard.
+ I KPI vengono definiti ma non vengono condivisi con tutti i team.
+ Non si definisce un KPI quantitativo e misurabile.
+ Mancato allineamento dei KPI con obiettivi o strategie aziendali.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** L'identificazione di parametri specifici che rappresentano l'integrità del carico di lavoro aiuta ad allineare i team sulle loro priorità e a definire i risultati aziendali di successo. La condivisione di tali parametri con tutti i reparti fornisce visibilità e allineamento su soglie, aspettative e impatto aziendale.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Alta
## Guida all'implementazione
Tutti i reparti e i team aziendali che hanno un impatto sull'integrità del carico di lavoro devono contribuire alla definizione dei KPI. Collaborazione, tempistiche, documentazione e informazioni relative ai KPI dell'organizzazione devono essere guidate da una sola persona. Questo responsabile unico spesso condividerà gli obiettivi e le strategie aziendali e assegnerà agli stakeholder aziendali i compiti di creare i KPI nei rispettivi reparti. Una volta definiti i KPI, il team operativo contribuirà spesso a definire i parametri che supporteranno e informeranno il successo dei diversi KPI. I KPI sono efficaci solo se tutti i membri del team che supportano un carico di lavoro sono consapevoli della loro esistenza.
**Passaggi dell'implementazione**
1. Identificare e documentare gli stakeholder aziendali.
1. Identificare gli obiettivi e le strategie aziendali.
1. Esaminare i KPI comuni del settore che si allineano agli obiettivi e alle strategie aziendali.
1. Esaminare le aspettative degli utenti finali sul carico di lavoro.
1. Definire e documentare i KPI che supportano gli obiettivi e le strategie aziendali.
1. Identificare e documentare le strategie di compromesso approvate per soddisfare i KPI.
1. Identificare e documentare i parametri che informeranno i KPI.
1. Identificare e documentare le soglie KPI per il livello di gravità o di allarme.
1. Identificare e documentare il rischio e l'impatto se il KPI non viene raggiunto.
1. Identificare la frequenza di revisione per KPI.
1. Comunicare la documentazione KPI a tutti i team che supportano il carico di lavoro.
** Livello di impegno per la guida all'implementazione:** La definizione e la comunicazione dei KPI comportano *basso* livello di impegno. Questo può essere fatto nell'arco di qualche settimana, incontrando gli stakeholder aziendali, rivedendo gli obiettivi, le strategie e i parametri del carico di lavoro.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Documentazione di CloudWatch ](http://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Monitoraggio, registrazione e prestazioni – Partner APN](https://aws.amazon.com/devops/partner-solutions/#_Monitoring.2C_Logging.2C_and_Performance)
+ [X-Ray Documentation (Documentazione di X-Ray) ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Utilizzo dei pannelli di controllo Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html?ref=wellarchitected)
+ [Quick KPIs (KPI di Amazon QuickSight)](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/kpi.html)
**Video correlati:**
+ [AWS re:Invent 2019: Scaling up to your first 10 million users (Dimensionare le risorse per i primi 10 milioni di utenti) (ARC211-R)](https://www.youtube.com/watch?v=kKjm4ehYiMs&ref=wellarchitected)
+ [Elimina il caos: acquisisci visibilità e approfondimenti operativi (MGT301-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=nLYGbotqHd0&ref=wellarchitected)
+ [Creazione di un piano di monitoraggio](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
**Esempi correlati:**
+ [Creating a dashboard with Quick (Creazione di un pannello di controllo con Amazon QuickSight)](https://github.com/aws-samples/amazon-quicksight-sdk-proserve)
# PERF07-BP04 Utilizzo del monitoraggio per generare notifiche basate su allarmi
Avvalendoti degli indicatori chiave di prestazione (KPI) relativi alle prestazioni che hai identificato, utilizza un sistema di monitoraggio che genera automaticamente allarmi quando queste misurazioni sono al di fuori dei limiti previsti.
Amazon CloudWatch può raccogliere i parametri per tutte le risorse dell'architettura. Puoi anche raccogliere e pubblicare parametri personalizzati per ottenere parametri aziendali o derivati. Utilizza CloudWatch o un servizio di monitoraggio di terze parti per configurare allarmi che si attivino al superamento delle soglie impostate; gli allarmi segnalano che un parametro si trova al di fuori dei limiti previsti.
**Anti-pattern comuni:**
+ Affidi al personale il controllo dei parametri e la risposta quando si verifica un problema.
+ Ti affidi esclusivamente a runbook operativi, quando potresti attivare flussi di lavoro serverless per svolgere la stessa attività.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** Puoi impostare allarmi e automatizzare le operazioni in base a soglie predefinite o ad algoritmi di machine learning che identificano comportamenti anomali nei parametri. Questi stessi allarmi possono anche attivare flussi di lavoro serverless, che possono modificare le caratteristiche prestazionali del carico di lavoro (ad esempio, aumentare la capacità di elaborazione, modificare la configurazione del database).
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Medium
## Guida all'implementazione
Parametri di monitoraggio: Amazon CloudWatch può raccogliere i parametri per tutte le risorse dell'architettura. Puoi raccogliere e pubblicare parametri personalizzati per ottenere parametri aziendali o derivati. Utilizza CloudWatch o un servizio di monitoraggio di terze parti per impostare allarmi che indicano quando le soglie vengono superate.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Documentazione di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Monitoraggio, registrazione e prestazioni – Partner APN](https://aws.amazon.com/devops/partner-solutions/#_Monitoring.2C_Logging.2C_and_Performance)
+ [X-Ray Documentation (Documentazione di X-Ray)](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Using Alarms and Alarm Actions in CloudWatch (Utilizzo degli allarmi e delle azioni di allarme in Amazon CloudWatch)](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/cw-example-using-alarm-actions.html)
**Video correlati:**
+ [AWS re:Invent 2019: Scaling up to your first 10 million users (Dimensionare le risorse per i primi 10 milioni di utenti) (ARC211-R)](https://www.youtube.com/watch?v=kKjm4ehYiMs&ref=wellarchitected)
+ [Elimina il caos: acquisisci visibilità e approfondimenti operativi (MGT301-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=nLYGbotqHd0&ref=wellarchitected)
+ [Creazione di un piano di monitoraggio](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
+ [Using AWS Lambda with Amazon CloudWatch Events (Utilizzo di AWS Lambda con Amazon CloudWatch Events)](https://www.youtube.com/watch?v=WDBD3JmpLqs)
**Esempi correlati:**
+ [Cloudwatch Logs Customize Alarms (Allarmi personalizzabili per i registri CloudWatch)](https://github.com/awslabs/cloudwatch-logs-customize-alarms)
# PERF07-BP05 Analisi dei parametri a intervalli regolari
Come manutenzione ordinaria o in risposta a eventi o incidenti, esamina quali parametri vengono raccolti. Stabilisci quali di questi parametri sono fondamentali per risolvere i problemi e quali altri parametri aggiuntivi, se monitorati, possono contribuire a identificare, affrontare o prevenire i problemi.
nell'ambito della risposta a incidenti ed eventi, valuta quali parametri sono stati utili per affrontare il problema e quali sarebbero stati utili ma non sono attualmente misurati. Queste considerazioni ti aiuteranno a migliorare la qualità dei parametri raccolti, per prevenire o risolvere più rapidamente gli incidenti futuri.
**Anti-pattern comuni:**
+ Lasci che i parametri rimangano in uno stato di allarme per un lungo periodo di tempo.
+ Crei allarmi che non sono utilizzabili da un sistema di automazione.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** Esamina continuamente i parametri raccolti per verificare che identifichino, risolvano o prevengano adeguatamente i problemi. I parametri possono anche diventare obsoleti se lasciati in uno stato di allarme per un lungo periodo di tempo.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Medium
## Guida all'implementazione
Migliora costantemente la raccolta e il monitoraggio dei parametri: nell'ambito della risposta a incidenti ed eventi, valuta quali parametri sono stati utili per affrontare il problema e quali sarebbero stati utili ma non sono attualmente misurati. Queste considerazioni ti aiuteranno a migliorare la qualità dei parametri raccolti, in modo da prevenire o risolvere più rapidamente gli incidenti futuri.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Documentazione di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Raccolta di parametri e registri da istanze Amazon EC2 e da server on-premise con l'agente di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Monitoraggio, registrazione e prestazioni – Partner APN](https://aws.amazon.com/devops/partner-solutions/#_Monitoring.2C_Logging.2C_and_Performance)
+ [X-Ray Documentation (Documentazione di X-Ray)](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
**Video correlati:**
+ [Elimina il caos: acquisisci visibilità e approfondimenti operativi (MGT301-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=nLYGbotqHd0)
+ [Application Performance Management on AWS (Gestione delle prestazioni delle applicazioni su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
+ [Creazione di un piano di monitoraggio](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
**Esempi correlati:**
+ [Creating a dashboard with Quick (Creazione di un pannello di controllo con Amazon QuickSight)](https://github.com/aws-samples/amazon-quicksight-sdk-proserve)
+ [Level 100: Monitoring with CloudWatch Dashboards (Livello 100: Monitoraggio con i pannelli di controllo CloudWatch)](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
# PERF07-BP06 Monitoraggio e allarmi proattivi
Utilizza indicatori chiave di prestazioni (KPI), in combinazione con sistemi di monitoraggio e allarmi, per risolvere in modo proattivo i problemi correlati alle prestazioni. Laddove possibile, utilizza gli allarmi per attivare operazioni automatizzate per risolvere i problemi. Se non è possibile rispondere in modo automatizzato, inoltra l'allarme a coloro che possono intervenire. Ad esempio, puoi implementare un sistema in grado di prevedere i valori attesi per i KPI e di inviare allarmi qualora essi oltrepassino determinate soglie, oppure uno strumento che arresta o esegue automaticamente il rollback delle distribuzioni nel caso in cui i valori dei KPI si discostino dai valori attesi.
Implementa processi che forniscono visibilità sulle prestazioni durante l'esecuzione del carico di lavoro. Crea pannelli di controllo del monitoraggio e stabilisci norme di riferimento per le aspettative riguardanti le prestazioni, per determinare se il carico di lavoro ha prestazioni ottimali.
**Anti-pattern comuni:**
+ Consenti solo al personale operativo di apportare modifiche operative al carico di lavoro.
+ Lasci che tutti gli allarmi giungano direttamente al team operativo senza alcuna correzione proattiva.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** La correzione proattiva delle azioni di allarme consente al personale di supporto di concentrarsi sugli elementi che non sono attivabili automaticamente. In questo modo, il personale operativo non viene sovraccaricato da tutti gli allarmi e si concentra, invece, solo sugli allarmi critici.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Bassa
## Guida all'implementazione
Monitoraggio delle prestazioni durante le operazioni: implementa processi che forniscono visibilità sulle prestazioni durante l'esecuzione del carico di lavoro. Crea pannelli di controllo di monitoraggio e stabilisci una baseline per le previsioni delle prestazioni.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Documentazione di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Monitoraggio, registrazione e prestazioni – Partner APN](https://aws.amazon.com/devops/partner-solutions/#_Monitoring.2C_Logging.2C_and_Performance)
+ [X-Ray Documentation (Documentazione di X-Ray)](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Using Alarms and Alarm Actions in CloudWatch (Utilizzo degli allarmi e delle azioni di allarme in Amazon CloudWatch)](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/cw-example-using-alarm-actions.html)
**Video correlati:**
+ [Elimina il caos: acquisisci visibilità e approfondimenti operativi (MGT301-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=nLYGbotqHd0)
+ [Application Performance Management on AWS (Gestione delle prestazioni delle applicazioni su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
+ [Creazione di un piano di monitoraggio](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
+ [Utilizzo di AWS Lambda con Amazon CloudWatch Events](https://www.youtube.com/watch?v=WDBD3JmpLqs)
**Esempi correlati:**
+ [Cloudwatch Logs Customize Alarms (Allarmi personalizzabili per i registri CloudWatch)](https://github.com/awslabs/cloudwatch-logs-customize-alarms)