# OPS08-BP01 Analizza le metriche del carico di lavoro
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 Dopo aver implementato la telemetria dell'applicazione, analizza regolarmente le metriche raccolte. Sebbene latenza, richieste, errori e capacità (o quote) forniscano informazioni dettagliate sulle prestazioni del sistema, è fondamentale dare priorità alla revisione delle metriche relative ai risultati aziendali. Ciò ti assicura di prendere decisioni basate sui dati in linea con i tuoi obiettivi aziendali. 

 **Risultato desiderato:** informazioni dettagliate sulle prestazioni del carico di lavoro che guidano decisioni basate sui dati, garantendo l'allineamento con gli obiettivi aziendali. 

 **Anti-pattern comuni:** 
+  Analisi isolata delle metriche senza considerare il loro impatto sui risultati aziendali. 
+  Eccessiva dipendenza dalle metriche tecniche trascurando quelle aziendali. 
+  Revisione poco frequente delle metriche, perdita di opportunità di prendere decisioni in tempo reale. 

 **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** 
+  Comprensione migliorata della correlazione tra prestazioni tecniche e risultati aziendali. 
+  Processo decisionale migliorato basato su dati in tempo reale. 
+  Identificazione e mitigazione proattive dei problemi prima che influiscano sui risultati aziendali. 

 **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio 

## Guida all'implementazione
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 Sfrutta strumenti come Amazon CloudWatch per eseguire analisi metriche. AWS servizi come il rilevamento delle CloudWatch anomalie e Amazon DevOps Guru possono essere utilizzati per rilevare anomalie, soprattutto quando le soglie statiche sono sconosciute o quando i modelli di comportamento sono più adatti al rilevamento delle anomalie. 

### Passaggi dell'implementazione
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1.  **Analizza e revisiona:** revisiona e interpreta regolarmente le metriche relative al carico di lavoro. 

   1.  Dai priorità alle metriche relative ai risultati aziendali rispetto a quelle puramente tecniche. 

   1.  Comprendi l'importanza di picchi, cali o schemi nei dati. 

1.  **Utilizza Amazon CloudWatch: utilizza Amazon** CloudWatch per una visualizzazione centralizzata e un'analisi approfondita. 

   1.  Configura le CloudWatch dashboard per visualizzare le tue metriche e confrontarle nel tempo. 

   1.  Usa [i percentili CloudWatch](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/) per avere una visione chiara della distribuzione delle metriche, che può aiutarti a definire e comprendere i valori anomali. SLAs 

   1.  Imposta il [rilevamento delle CloudWatch anomalie](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) per identificare modelli insoliti senza fare affidamento su soglie statiche. 

   1.  Implementa l'[osservabilità CloudWatch tra più account](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) per monitorare e risolvere i problemi delle applicazioni che si estendono su più account all'interno di una regione. 

   1.  Utilizza [CloudWatch Metric Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) per interrogare e analizzare i dati metrici tra account e regioni, identificando tendenze e anomalie. 

   1.  [CloudWatch Applica Metric Math](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) per trasformare, aggregare o eseguire calcoli sulle tue metriche per ottenere informazioni più approfondite. 

1.  **Utilizza Amazon DevOps Guru: incorpora** [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) per il suo rilevamento delle anomalie potenziato dall'apprendimento automatico per identificare i primi segnali di problemi operativi per le tue applicazioni serverless e risolverli prima che abbiano un impatto sui tuoi clienti. 

1.  **Ottimizza in base agli approfondimenti:** prendi decisioni informate sulla base dell'analisi delle metriche per adeguare e migliorare i carichi di lavoro. 

 **Livello di impegno per il piano di implementazione:** medio 

## Risorse
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 **Best practice correlate:** 
+  [OPS04-BP01 Identifica gli indicatori chiave di prestazione](ops_observability_identify_kpis.md) 
+  [OPS04-BP02 Implementare la telemetria delle applicazioni](ops_observability_application_telemetry.md) 

 **Documenti correlati:** 
+ [ The Wheel Blog - Emphasizing the importance of continually reviewing metrics ](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/)
+ [ Percentile are important ](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)
+ [Usando AWS Cost Anomaly Detection](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)
+ [ CloudWatch osservabilità tra più account](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)
+ [Interroga le tue metriche con Metrics Insights CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html)

 **Video correlati:** 
+ [Abilita l'osservabilità tra account in Amazon CloudWatch](https://www.youtube.com/watch?v=lUaDO9dqISc)
+ [Introduzione ad Amazon DevOps Guru](https://www.youtube.com/watch?v=2uA8q-8mTZY)
+ [Analizza continuamente le metriche utilizzando AWS Cost Anomaly Detection](https://www.youtube.com/watch?v=IpQYBuay5OE)

 **Esempi correlati:** 
+ [ One Observability Workshop ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [Acquisire informazioni operative AIOps con Amazon DevOps Guru](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f92df379-6add-4101-8b4b-38b788e1222b/en-US)