AWS-Überwachungstools für AWS-Cloud-Instanzen

AWS umfasst eine breite Palette von Diensten, die Sie am effektivsten überwachen können, indem Sie bestimmte Leistungsmessdaten priorisieren.

Mit SolarWinds^® Server & Application Monitor (SAM) können Sie mithilfe eines API-Abrufs benutzerdefinierte Überwachungen erstellen, um Daten aus Amazon EC2-Umgebungen wie Elastic Block Store (EBS), Elastic Load Balancing (ELB), Relational Database Service (RDS) und ElastiCache zu sammeln.

Amazon EC2-Instanzen sind virtuelle Server, die skaliert werden können, um sicherzustellen, dass Unternehmen und Organisationen Zugang zu ausreichenden Ressourcen und Kapazitäten für den Betrieb geschäftskritischer Anwendungen haben. EC2-Instanzen erfordern oft eine konstante Überwachung, da ihre Leistung auf tiefer liegende Infrastrukturprobleme hinweisen kann.

Zu den primären Messdaten, die für EC2 zu überwachen sind, gehören:

• CPU Utilization (CPU-Auslastung): Hiermit wird der Anteil der zugewiesenen Recheneinheiten nachverfolgt, die jede EC2-Instanz verwendet. Dies kann dazu beitragen, Ressourcenengpässe zu identifizieren oder festzustellen, ob Instanzen und Ressourcen für die Arbeitslast Ihrer Umgebung optimal bereitgestellt werden.
• DiskReadBytes und DiskWriteBytes: Diese Metriken verfolgen die Datenbytes, die aus EC2-Instanzen gelesen und in diese geschrieben werden, um Probleme auf Anwendungsebene zu lokalisieren.
• StatusCheck Failed (Statusprüfung fehlgeschlagen): Diese Metrik ist wichtig für die Überwachung der Integrität von EC2-Instanzen und kann Informationen darüber liefern, ob ein Problem durch eine bestimmte Instanz oder ihre unterstützende Infrastruktur verursacht wird.

Amazon EBS bietet EC2-Instanzen die langfristige Speicherung und ermöglicht so ein effizientes Kopieren und Übertragen von Replikaten, wenn die Infrastruktur erweitert wird. Zu den zu überwachenden Messdaten für EBS gehören:

• VolumeReadBytes und VolumeWriteBytes: Diese Metriken verfolgen die Datenbytes, die über einen bestimmten Zeitraum auf und von EBS-Volumes kopiert wurden, was nützlich ist, um Ihre gesamte EBS-Last zu bestimmen.
• VolumeTotalReadTime und VolumeTotalWriteTime: Diese Metriken verfolgen die Dauer von Lese- und Schreibvorgängen über einen bestimmten Zeitraum und sind besonders nützlich für die Behebung von Latenzproblemen, wenn sie mit Durchsatzmemessdaten korreliert werden.
• VolumeQueueLength: Hiermit wird die Anzahl der in die Warteschlange gestellten Vorgänge verfolgt, wodurch auch ein Überblick über die gesamte EBS-Arbeitslast gewährt wird. Eine hohe Warteschlangenlänge kann im Laufe der Zeit zu einer erhöhten Latenz beitragen.
• VolumeIdleTime: Hiermit wird die Dauer der Inaktivität des EBS-Volumes gemessen, was genutzt werden kann, um kostspielige und ineffiziente übermäßige Bereitstellung zu verhindern.
• VolumeStatus: Diese Metrik hilft bei der Überwachung der Integrität von EBS-Volumes, die bei unzureichender Leistung einen Warnstatus senden können.

Amazon ELB leitet den Anwendungsdatenverkehr über mehrere EC2-Instanzen, um eine Überlastung zu verhindern. Dies hat den Vorteil, dass die Integrität der Anwendung und die Fehlertoleranz verbessert werden, indem Anfragen automatisch von leistungsschwachen Instanzen weg verteilt werden. Die Überwachung der ELB-Integrität und der Leistungsmessdaten ist für die Optimierung der Endbenutzererfahrung unerlässlich. Beispiele für zu überwachende ELB-Messdaten sind:

• RequestCount: Hiermit wird die Summe der über einen bestimmten Zeitraum verteilten Anfragen verfolgt. Plötzliche Spitzenwerte oder abfallende Werte sind oft erste Anzeichen für ein AWS- oder DNS-Problem.
• SurgeQueueLength: Hiermit werden die Anfragen in der Warteschlange verfolgt, die ELB noch verteilen muss. Wie bei der Warteschlangenlänge kann ein hoher Wert für diese Metrik über einen längeren Zeitraum zu einer größeren Latenz und schlechteren Leistung führen. Dies sollte auch unbedingt überwacht werden, da eingehende Anfragen verloren gehen, sobald die maximale Kapazität der Warteschlange erreicht ist.
• Latency (Latenz): Anstatt die Latenz des Lastenausgleichsmoduls zu verfolgen, verfolgt diese Metrik die Zeit, die Back-End-Instanzen benötigen, um auf die von ELB verteilten Anfragen zu antworten.
• HealthyHostCount und UnHealthyHostCount: Mithilfe dieser Integritätsprüfungen kann ELB beurteilen, welche Instanzen auf Anfragen reagieren können und welche ein Eingreifen erfordern.

Amazon RDS vereinfacht die Bereitstellung und den Betrieb von cloudbasierten Datenbanksystemen. Um möglichst effektiv zu sein, sollten AWS-Überwachungsstrategien die folgenden RDS-Messdaten verfolgen:

• FreeStorageSpace: Hiermit wird der verfügbare zugewiesene Speicherplatz für jede Datenbankinstanz verfolgt. Die Sicherstellung, dass Instanzen über ausreichend Speicherplatz verfügen, ist der Schlüssel zur Vermeidung von Datenverlust und anderen Anwendungsproblemen.
• DatabaseConnections: Diese Metrik zählt die offenen Datenbankverbindungen über einen bestimmten Zeitraum und kann verwendet werden, um ein Überschreiten des maximalen Verbindungslimits für jedes Datenbankmodul und jede Instanz zu vermeiden.
• ReadLatency und WriteLatency: Diese Metriken verfolgen die durchschnittliche Zeit, die für Eingabe-/Ausgabeanfragen auf der Festplatte erforderlich ist, und kann genutzt werden, um zu knappe Ressourcen hervorzuheben.
• DiskQueueDepth: Diese Metrik verfolgt die Anzahl der Eingabe-/Ausgabeanfragen in der Warteschlange. Wenn diese Metrik in Korrelation mit der Latenz überwacht wird, bietet sie Einblick in mögliche Engpässe auf der Speicherebene.

Amazon ElastiCache ist ein speicherinterner Cache-Dienst, mit dem Anwendungen auf Dateien und Ressourcen aus dem Cache zugreifen können, ohne dass Back-End-Instanzen abgefragt werden müssen. Dies hat den zusätzlichen Effekt, dass der Durchsatz erhöht und die Latenz bei leseintensiven Lasten reduziert wird. Zu den AWS CloudWatch-Leistungsmessdaten für ElastiCache, die Sie überwachen sollten, gehören:

• Current Connections (Aktuelle Verbindungen): Hiermit wird die Gesamtzahl der Verbindungen zwischen Clients und dem Cache erfasst. Unerwartete drastische Änderungen in dieser Metrik können mögliche Anzeichen für Probleme mit der zugrunde liegenden Infrastruktur sein.
• Number of Set/Get Commands Processed (Anzahl der verarbeiteten Set/Get-Befehle): Diese Metriken sind Indikatoren für den Durchsatz und die Cache-Nutzung, die für die Fehlersuche bei Latenzproblemen hilfreich sein können.
• Cache Hits (Cachetreffer) und Cache Misses (Cachefehler): Diese Metriken können miteinander verglichen werden, um die Rate der erfolgreichen Cache-Suchvorgänge zu ermitteln. Wenn die Trefferquote zu niedrig ist, kann dies ein Zeichen dafür sein, dass zusätzliche Cache-Ressourcen bereitgestellt werden müssen.
• Evictions (Entfernungen): Dieser Wert bezieht sich auf die aus dem Cache gelöschten Elemente, damit neue Dateien geschrieben werden können. Eine konstant hohe Anzahl von Entfernungen bei einer niedrigen Trefferquote ist ein Zeichen dafür, dass die Cache-Größe erhöht werden muss.
• Swap Usage (Swap-Nutzung): Hiermit wird die Festplattennutzung von zwischengespeicherten Daten berechnet, die tatsächlich im Speicher abgelegt werden sollten. Der Vorteil von In-Memory-Caching basiert auf einer geringen Swap-Nutzung, daher ist diese Metrik entscheidend für die Überwachung.