Ce chapitre présente Amazon CloudWatch, ses services essentiels et les principes d'observabilité et de supervision.

Premiers pas avec Amazon CloudWatch

Faites le tour de la console CloudWatch

Qu'est-ce que le monitoring et l'observabilité ?

Fonctionnalités essentielles de CloudWatch

Métriques CloudWatch

Classer les composants d'une métrique

Métriques et dimensions personnalisées

Explorer l'anatomie d'une métrique

Créer des tableaux de bord CloudWatch

Repérer le goulot d'étranglement des performances

Créer un tableau de bord CloudWatch

Explorer les widgets de tableau de bord

Supervision et observabilité avec CloudWatch

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

CloudWatch Logs

Créer un filtre de métrique

Explorer l'architecture des journaux

Classer les composants 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 notifications avec SNS et SQS

Classer SNS vs SQS

Log Insights et analyse

Exécuter une requête Log Insights

Faire correspondre des scénarios de dépannage à des requêtes

Explorer les requêtes Log Insights

CloudWatch Logs et alarmes

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 le traçage X-Ray

Annotation ou métadonnée pour le filtrage ?

Options

Instrumentation automatique

Instrumentation manuelle

Instrumentation automatique vs manuelle

Étapes d'instrumentation Flask

Ordonner les étapes pour instrumenter une app Flask

Analyser les traces et les cartes de services

Lire une carte des services X-Ray

Goulot d'étranglement séquentiel

Requêtes N+1 / services bavards

Cold start

Faites correspondre l'anti‑pattern de latence à sa correction

Diagnostiquer le motif de latence

Tableaux de bord de l'état de santé des applications

Latency

Traffic

Errors

Saturation

Classer les métriques 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 superviser, diagnostiquer et corriger des charges de production en toute confiance. Avec Amazon CloudWatch, vous collecterez des métriques 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 qu'un incident survient. Avec AWS X-Ray, vous suivrez les requêtes à travers des services distribués, lirez des cartes de services et identifierez précisément l'étape qui génère de la latence ou des erreurs. Vous travaillerez sur des scénarios de dépannage réalistes — invocations Lambda échouées, appels de base de données lents, pannes en cascade — pour transformer le tâtonnement en une démarche de diagnostic reproductible. À la fin, vous saurez garder vos applications AWS fiables, performantes et observables de bout en bout.

AWS Concepts

Surveillez et dépannez AWS avec CloudWatch et X-Ray : collectez métriques, créez tableaux, alarmes.

Supervision et dépannage sur AWS

Install the X-Ray SDK (pip install aws-xray-sdk)

Import and configure xray_recorder (service name, sampling)

Call patch_all() to auto-instrument supported libraries

Ensure the X-Ray daemon is reachable to forward segments

Ordonner les étapes pour instrumenter une app Flask

Exercice interactif pratique