AWSAnalyticsのモニタリング

AWSAnalyticsのモニタリング

アマゾンウェブサービス(AWS)製品は数え切れないほどあり、LogicMonitorでは、可能な限り多くの製品にモニタリングサポートを提供するためにたゆまぬ努力を続けています。 すでに多くの製品やツールが用意されているので、監視が面倒ではなく、信頼できる仲間であることを確認したいと思います。 ここでは、AWSの分析セクションに焦点を当て、AWSAthenaとGlueから収集されたデータを利用する方法に関するヒントをいくつか提供します。

AWSAthenaサクセスダッシュボード

AWSAthena

Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon Simple Storage Service(S3)に保存されているデータを分析するインタラクティブなクエリサービスです。 Athenaを監視することで、失敗したクエリと実行時間の長いクエリに関する洞察をユーザーに提供します。 これにより、問題をより早くキャッ​​チしてより迅速に解決できるため、稼働時間とパフォーマンスを最大化できます。

データは、データ定義言語(DDL)とデータ操作言語(DML)のXNUMXつのクエリタイプに収集されます。 抽出された各メトリックは、クエリの状態(キャンセル、失敗、成功)によって識別されます。 そのインジケーターを使用すると、タスクに関連するメトリックに注意を集中できます。 失敗したクエリ専用のダッシュボードを作成することもできます。これはトラブルシューティングに役立ち、成功したクエリ用の別のダッシュボードを作成して、より正確なしきい値の許容可能なベースラインを考え出すのに役立ちます。 トラブルシューティング中に、実行時間を追跡する必要があります。 クエリキュー、クエリプランニング、エンジン実行、サービス処理などのすべての時間メトリックをXNUMXつの場所にまとめることで、ボトルネックや問題が発生した場所をすばやく特定できます。 定常状態にあり、物事が順調に進んでいると感じたら、必ず戻って時間メトリックに適切なしきい値を設定してください。 これにより、動的しきい値機能とともに、重要な場合にのみ通知が届くので安心できます。

AWSグルー

AWS Glueは、フルマネージドの抽出、変換、ロード(ETL)サービスであり、お客様が分析用のデータを準備してロードするのに役立ちます。 このサービスは、Amazon Simple Storage Service(S3)のデータレイク、Amazon Redshiftのデータウェアハウス、Amazon Relational Database Serviceの一部である他のデータベースなど、他のAWSサービス内に保存されると、企業の構造化データまたは非構造化データを自動的に検出します。 これらはすべてLogicMonitorで監視できます。 測定可能なデータを持つAWSGlueのオブジェクトはジョブのみであるため、このデータソースはジョブを自動的に検出します。

ジョブを正確に監視するには、エグゼキュータ、ステージ、およびタスクを追跡する必要があります。

アクティブに実行されているジョブエグゼキュータ、「アクティブエグゼキュータ」の数は、ストラグラーシナリオによる遅延を特定するのに役立ちます。 より多くのデータ処理ユニット(DPU)をプロビジョニングする時期を知るために、アクティブなエグゼキューターと最大エグゼキューターのメトリックを監視します。 アクティブなエグゼキュータメトリックが最大エグゼキュータ値に近づいたときに、アラートと警告を作成してください。 

ジョブがさまざまな段階を経るとき、進行状況を監視するためにダッシュボードに完了した段階のメトリックを表示すると便利です。 一部のステージに時間がかかりすぎることに気付いた場合は、CPU負荷、メモリ、経過時間のメトリックを相互に関連付けて、問題を切り分け、リソースを追加する可能性があります。 または、負荷を再パーティション化して経過時間を短縮することもできます。 ステージ内に並列処理がある場合は、完了したタスクと失敗したタスクを追跡することが不可欠です。 ジョブのワークフローに応じて、失敗したタスクに適切なしきい値を設定する必要があります。 これらの失敗したタスクは、データ、クラスター、またはスクリプト内の異常を判別するのに役立ちます。

私たちは最近、私たちへのコミットメントを強調しました AWSパートナーシップ、および当社の開発者は、新しいAWSモニタリング統合を開発し続けています。 これらの新しい統合はすべて、 LMクラウド 募集。 LM Cloudをご利用で、すでにこれらのAmazonサービスのいずれかを利用している場合、LogicMonitorはこれらの指標の収集を自動的に開始します。 
これらの新しい監視統合に関して質問がある場合は、CSMに連絡するか、詳細についてお問い合わせください。 またはあなたはすることができます LogicMonitorを無料でお試しください.

フアン・カルロス・レイエス

Juan Carlosは、2014年のFightin'Texas Aggie Classの大声で誇り高いメンバーです。彼は、DynatraceやNewRelicなどのAPMツールを使用するパフォーマンスエンジニアとして4年以上の経験があります。 余暇には、妻と一緒に長いハイキングや国立公園の探索を楽しんでいます。 楽しくてエキサイティングなボードゲームを知っているなら、彼は新しいゲームを試すのが大好きなので、必ずメモを残してください。 ありがとう、ギグ!

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