Tato kapitola představuje Amazon CloudWatch, jeho hlavní služby a principy observability a monitoringu.

Začínáme s Amazon CloudWatch

Prohlídka konzole CloudWatch

Co je monitoring a observabilita?

Základní funkce CloudWatch

Metriky CloudWatch

Roztřiď komponenty metriky

Vlastní metriky a dimenze

Prozkoumej anatomii metrik

Tvorba dashboardů v CloudWatch

Odhal výkonnostní bottleneck

Vytvoření dashboardu v CloudWatch

Prozkoumej widgety dashboardu

Monitoring a observability s CloudWatch

Nauč se pracovat s logy CloudWatch a nastavovat alarmy a notifikace.

CloudWatch Logs

Vytvoření metrického filtru

Prozkoumej architekturu logů

Zařaď komponenty hierarchie logů

Alarmy a notifikace v CloudWatch

Vytvoření alarmu v CloudWatch

Klasifikuj stavy a akce alarmů

Simulace vyhodnocení alarmu

Integrace SNS a SQS s CloudWatch

Odeslání zprávy do fronty SQS

Prozkoumej tok notifikací přes SNS a SQS

Roztřiď SNS a SQS

Log Insights a analýza

Spuštění dotazu v Logs Insights

Přiřaď scénáře troubleshootingu k dotazům

Prozkoumej dotazy Log Insights

Logy a alarmy v CloudWatch

Nauč se sledovat distribuované aplikace pomocí AWS X-Ray.

Koncepty a architektura X-Ray

Simulace vzorkování X-Ray

Životní cyklus distribuovaného trace

Seřaď kroky životního cyklu distribuovaného trace

Jak X-Ray reprezentuje volání navazujících služeb

Implementace trasování pomocí X-Ray

Anotace nebo metadata pro filtrování?

Možnosti

Automatická instrumentace

Ruční instrumentace

Automatická vs. ruční instrumentace

Kroky instrumentace Flask aplikace

Seřaď kroky pro instrumentaci Flask aplikace

Analýza trasování a map služeb

Čtení mapy služeb X-Ray

Sekvenční bottleneck

N+1 dotazy / upovídané služby

Cold start

Přiřaď anti-pattern latence k jeho řešení

Diagnostikuj vzorec latence

Dashboardy zdraví aplikace

Latency

Traffic

Errors

Saturation

Zařaď metriky do čtyř zlatých signálů

Postup řešení problémů

Seřaď sedmikrokový postup řešení problémů

Sestav dashboard pro sledování zdraví aplikace

Gratulujeme!

Distribuované trasování s X-Ray

Když aplikace na AWS zpomalí nebo začne selhávat, dokážeš najít příčinu dřív než tvoji uživatelé? Tento kurz ti dá dovednosti v oblasti observability, abys mohl/a monitorovat, diagnostikovat a opravovat produkční prostředí s jistotou. S Amazon CloudWatch budeš sbírat metriky a logy, stavět dashboardy, které problémy odhalí na první pohled, a nastavovat alarmy a notifikace, které tě upozorní hned, jakmile se něco pokazí. S AWS X-Ray budeš trasovat požadavky napříč distribuovanými službami, číst mapy služeb a přesně určit, kde vzniká latence nebo chyby. Projdeš si realistické scénáře troubleshootingu – včetně neúspěšných invokací Lambda, pomalých databázových volání a kaskádových selhání – a přeměníš dohady v opakovatelný diagnostický postup. Na konci kurzu budeš schopný/á udržet AWS aplikace spolehlivé, výkonné a plně pozorovatelné od začátku do konce.

AWS Concepts

Monitorujte a řešte problémy AWS s CloudWatch a X-Ray: sbírejte metriky, logy, nastavte alarmy.

Monitoring a troubleshooting AWS

Sleduj a řeš problémy s aplikacemi AWS pomocí Amazon CloudWatch a AWS X-Ray. Sbírej metriky a logy, vytvářej dashboardy, nastavuj alarmy a trasuj požadavky.

Volání patch_all() pro instrumentaci všech podporovaných knihoven

Připojení XRayMiddleware k Flask aplikaci

Volání patch(['boto3', 'requests']) pro vybrané knihovny

Obalení funkce dekorátorem @xray_recorder.capture()

Použití kontextového manažeru with xray_recorder.capture()

Explicitní přidání pojmenovaného subsegmentu kolem bloku kódu

Automatická vs. ruční instrumentace

Monitoring a troubleshooting AWS

Interaktivní praktické cvičení