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# 监控 Amazon SageMaker 功能商店功能处理器管道
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AWS 提供监控工具，用于实时监视您的 SageMaker Amazon AI 资源和应用程序，在出现问题时进行报告，并在适当时自动采取措施。特征存放区特征处理器管道是 Pipelines，因此可以使用标准的监控机制和集成。可以通过 Amazon 指标和 Amazon EventBridge 事件监控诸如执行失败之类的操作 CloudWatch指标。

有关如何监控和运行 Feature Store 特征处理器的更多信息，请参阅以下资源：
+ [监控 Amazon A SageMaker I 中的 AWS 资源](monitoring-overview.md)-有关监控和审计 SageMaker AI 资源活动的一般指南。
+ [SageMaker 管道指标](monitoring-cloudwatch.md#cloudwatch-metrics-pipelines)-管道发出的 CloudWatch 指标。
+ [SageMaker 管道执行状态更改](automating-sagemaker-with-eventbridge.md#eventbridge-pipeline)-为管道和执行发出 EventBridge的事件。
+ [对亚马逊 SageMaker 管道进行故障排除](pipelines-troubleshooting.md)：管道的一般调试和故障排除技巧。

Feature Store 功能处理器执行日志可在 CloudWatch `/aws/sagemaker/TrainingJobs`日志组下的 Amazon Logs 中找到，您可以在其中使用查找约定找到执行日志流。对于通过直接调用 `@feature_processor` 修饰的函数创建的执行，您可以在本地执行环境的控制台中找到日志。对于` @remote`装饰后的执行， CloudWatch 日志流名称包含函数名称和执行时间戳。对于功能处理器管道执行，该步骤的 CloudWatch 日志流包含`feature-processor`字符串和管道执行 ID。

功能商店功能处理器管道和最新执行状态可在 Amazon Studio Classic 中找到 Feat SageMaker ure Studio Classic 中的功能商店用户界面中给定功能组。与特征处理器管道相关的特征组作为输入或输出显示在 UI 中。此外，世系视图可以为上游执行提供上下文（例如生成数据的特征处理器管道和数据源），以便进一步调试。有关使用 Studio Classic 任务流水线视图的更多信息，请参阅 [从管理控制台查看任务流水线](feature-store-use-with-studio.md#feature-store-view-feature-processor-pipeline-lineage-studio)。