Ce chapitre présente Amazon CloudWatch, ses services de base, ainsi que les principes d'observabilité et de surveillance.

Premiers pas avec Amazon CloudWatch

Faites le tour de la console CloudWatch

Qu'entend-on par surveillance et observabilité?

Fonctionnalités de base de CloudWatch

Mesures CloudWatch

Classer les composantes d'une métrique

Mesures personnalisées et dimensions

Explorer l'anatomie d'une métrique

Créer des tableaux de bord CloudWatch

Repérer le goulot d'étranglement de performance

Créer un tableau de bord CloudWatch

Explorer les widgets de tableau de bord

Surveillance et observabilité avec CloudWatch

Apprenez à travailler avec les journaux CloudWatch et à configurer des alarmes et des notifications.

Journaux CloudWatch

Créer un filtre de métrique

Explorer l'architecture des journaux

Classer les éléments de la hiérarchie des journaux

Alarmes et notifications CloudWatch

Créer une alarme CloudWatch

Classer les états et actions d'alarme

Simuler l'évaluation d'une alarme

Intégration de SNS et SQS avec CloudWatch

Envoyer un message à une file d'attente SQS

Explorer le flux de notification SNS et SQS

Classifier SNS vs SQS

Insights et analyse des journaux

Exécuter une requête Log Insights

Faire correspondre les scénarios de dépannage aux requêtes

Explorer les requêtes Log Insights

Journaux et alarmes CloudWatch

Apprenez à observer des applications distribuées avec AWS X-Ray.

Concepts et architecture d'X-Ray

Simuler l'échantillonnage X-Ray

Cycle de vie d'une trace distribuée

Ordonner le cycle de vie d'une trace distribuée

Comment X-Ray représente les appels en aval

Mettre en œuvre la traçabilité avec X-Ray

Annotation ou métadonnée pour le filtrage?

Options

Instrumentation automatique

Instrumentation manuelle

Instrumentation automatique vs manuelle

Étapes d'instrumentation Flask

Ordonnez les étapes pour instrumenter une appli Flask

Analyse des traces et des cartes de services

Lire une carte des services X-Ray

Goulot d'étranglement séquentiel

Requêtes N+1 / services bavards

Démarrage à froid

Associez l'anti-modèle de latence à sa solution

Diagnostiquer le motif de latence

Tableaux de bord sur l'état de santé des applications

Latence

Trafic

Erreurs

Saturation

Classer les mesures selon les quatre signaux d'or

Flux de dépannage

Ordonner le flux de dépannage en sept étapes

Créer un tableau de bord sur l'état de l'application

Félicitations !

Traçage distribué avec X-Ray

Quand une application AWS ralentit ou commence à échouer, pouvez-vous en trouver la cause avant vos utilisateurs? Ce cours vous donne les compétences d'observabilité pour surveiller, diagnostiquer et corriger des charges de production en toute confiance. Avec Amazon CloudWatch, vous recueillerez des mesures et des journaux, créerez des tableaux de bord qui font ressortir les problèmes en un coup d'œil, et configurerez des alarmes et des notifications qui vous alertent dès que quelque chose se brise. Avec AWS X-Ray, vous suivrez les requêtes à travers des services distribués, lirez des cartes de services et repérerez l'étape exacte qui provoque la latence ou les erreurs. Vous travaillerez sur des scénarios de dépannage réalistes, incluant des invocations Lambda échouées, des appels à la base de données lents et des défaillances en cascade, transformant le tâtonnement en un processus de diagnostic reproductible. À la fin, vous garderez des applications AWS fiables, performantes et observables de bout en bout.

AWS Concepts

Surveillez et dépannez les charges AWS avec CloudWatch et X-Ray : collectez, créez, alertez, tracez.

Surveillance et dépannage sur AWS

Installer le SDK X-Ray (pip install aws-xray-sdk)

Importer et configurer xray_recorder (nom du service, échantillonnage)

Appeler patch_all() pour instrumenter automatiquement les bibliothèques prises en charge

S'assurer que le démon X-Ray est accessible pour acheminer les segments

Ordonnez les étapes pour instrumenter une appli Flask

Surveillance et dépannage sur AWS

Exercice interactif pratique