Dieses Kapitel stellt Amazon CloudWatch, seine Kerndienste sowie die Grundsätze von Observability und Monitoring vor.

Erste Schritte mit Amazon CloudWatch

Mach einen Rundgang durch die CloudWatch-Konsole

Was sind Monitoring und Observability?

Zentrale CloudWatch-Funktionen

CloudWatch-Metriken

Metrikkomponenten einordnen

Benutzerdefinierte Metriken und Dimensionen

Die Anatomie von Metriken erkunden

CloudWatch-Dashboards erstellen

Finde den Performance-Engpass

Erstelle ein CloudWatch-Dashboard

Dashboard-Widgets erkunden

CloudWatch: Monitoring und Observability

Lerne, wie du mit CloudWatch-Logs arbeitest und Alarme sowie Benachrichtigungen einrichtest.

CloudWatch Logs

Erzeuge einen Metric Filter

Log-Architektur erkunden

Optionen

Log Group

Log Stream

Log Event

Komponenten der Log-Hierarchie zuordnen

CloudWatch-Alarme und Benachrichtigungen

Einen CloudWatch-Alarm erstellen

Alarmzustand

Aktionstyp

Alarmzustände und -aktionen einordnen

Alarmauswertung simulieren

SNS- und SQS-Integration mit CloudWatch

Sende eine Nachricht an eine SQS-Warteschlange

SNS- und SQS-Benachrichtigungsfluss erkunden

SNS (Pub/Sub)

SQS (Queue)

SNS vs. SQS zuordnen

Log Insights und Analyse

Eine Log-Insights-Abfrage ausführen

stats + bin() Aggregation

nach Schwellenwert/Wert filtern

nach Textmuster oder ID filtern

Ordne Fehlerszenarien den passenden Abfragen zu

Log-Insights-Abfragen erkunden

CloudWatch Logs und Alarme

Lerne, verteilte Anwendungen mit AWS X-Ray zu beobachten.

X-Ray: Konzepte und Architektur

X-Ray-Sampling simulieren

Den Lifecycle eines verteilten Traces ordnen

Wie X-Ray Downstream-Aufrufe darstellt

X-Ray-Tracing implementieren

Annotation oder Metadata zum Filtern?

Automatische vs. manuelle Instrumentierung

Bringe die Schritte zum Instrumentieren einer Flask-App in die richtige Reihenfolge

Traces und Servicemaps analysieren

Eine X-Ray-Service-Map lesen

Ordne das Latenz-Anti-Pattern der passenden Lösung zu

Diagnostiziere das Latenzmuster

Dashboards zur Anwendungsintegrität

Metriken den Four Golden Signals zuordnen

Ordne den Sieben-Schritte-Workflow zur Fehlerbehebung

Ein Dashboard für den Anwendungszustand erstellen

Glückwunsch!

Verteiltes Tracing mit X-Ray

Wenn eine AWS-Anwendung langsamer wird oder ausfällt, findest du die Ursache, bevor es deine Nutzer merken? In diesem Kurs lernst du die Observability-Skills, um Produktions-Workloads sicher zu überwachen, zu diagnostizieren und zu beheben. Mit Amazon CloudWatch sammelst du Metriken und Logs, baust Dashboards, die Probleme auf einen Blick sichtbar machen, und richtest Alarme und Benachrichtigungen ein, die dich sofort warnen, sobald etwas kaputtgeht. Mit AWS X-Ray verfolgst du Anfragen über verteilte Services hinweg, liest Service-Maps und identifizierst genau den Hop, der Latenz oder Fehler verursacht. Du arbeitest an realistischen Troubleshooting-Szenarien, darunter fehlgeschlagene Lambda-Aufrufe, langsame Datenbankabfragen und Kaskadenfehler, und verwandelst Rätselraten in einen wiederholbaren Diagnoseprozess. Am Ende hältst du AWS-Anwendungen zuverlässig, performant und von Ende zu Ende beobachtbar.

AWS Concepts

Überwachen Sie AWS-Workloads mit CloudWatch und X-Ray: Metriken sammeln, Dashboards erstellen.

Überwachung und Fehlersuche in AWS

Principal Consultant

Log-Insights und Analyse

Struktur von Logs-Insights-Abfragen

Abfragesprachen: gleiche Abfrage, drei Wege

Abfragesprachen: OpenSearch SQL

Szenario 1: Fehlerspitzen finden

Szenario 2: Langsame API-Endpunkte

Szenario 3: Fehlgeschlagene Authentifizierung

Szenarien 4 &amp; 5: DB-Timeouts und Memory Leaks

Szenario 6: Request Tracing

Fortgeschritten: parse, Regex

Fortgeschritten: berechnete Felder

Abfrageoptimierung

Anomalieerkennung und Korrelation

Zusammenfassung

Lass uns üben!

CloudWatch Logs und Alarme - Log Insights und Analyse

Log Insights und Analyse

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