Preguntas frecuentes sobre Amazon CloudWatch

Consulte nuestra página de precios para obtener la información más actualizada.

Todos los tipos de instancia de Amazon EC2 envían métricas clave del estado y el rendimiento a CloudWatch de manera automática y sin costo. Si habilita el monitoreo detallado de EC2, se le cobrará por las métricas personalizadas en función de la cantidad de métricas enviadas a CloudWatch para la instancia. La cantidad de métricas enviadas para una instancia depende del tipo de instancia. Para obtener más detalles, consulte Métricas de CloudWatch para las instancias.

Si no se especifica lo contrario, nuestros precios no incluyen los impuestos ni gravámenes correspondientes, como el IVA y cualquier otro impuesto sobre las ventas. Más información.

Antes de julio de 2017, los cargos de CloudWatch se desglosaban en dos secciones distintas en la factura de AWS y los informes de uso y costo. Por motivos históricos, los cargos por las alarmas de CloudWatch, las métricas de CloudWatch y el uso de la API de CloudWatch se reflejaban en la sección de detalle “Elastic Compute Cloud” (EC2) de su factura, mientras que los cargos de CloudWatch Logs y los paneles de CloudWatch se registraban en la sección de detalle “CloudWatch”. Para unificar y simplificar sus facturas y su uso mensuales de AWS CloudWatch, hemos trasladado los cargos por las alarmas de CloudWatch, las métricas de CloudWatch y el uso de la API de CloudWatch de la sección “EC2” de su factura a la sección “CloudWatch”, lo que reúne de forma efectiva todos sus cargos de monitorización de CloudWatch en la sección “CloudWatch”. Tenga en cuenta que esto no afectará al importe total de su factura de AWS. Ahora, su factura y sus informes de uso y costo de AWS simplemente reflejarán los cargos de CloudWatch en una sola sección.

Además, en CloudWatch hay una métrica de facturación llamada “Cargos estimados” que se puede ver como “Cargo estimado total” o desglosar por servicio. La métrica “Cargo estimado total” permanecerá inmutable. Sin embargo, la métrica “Cargos estimados” desglosada por servicio cambiará para abarcar un ServiceName equivalente a “AmazonEC2” y un ServiceName equivalente a “AmazonCloudWatch”. Debido a la unificación de la facturación, es posible que observe una disminución en la métrica de facturación de AmazonEC2 y un aumento en la métrica de facturación de AmazonCloudWatch con el traslado de cargos de uso y facturación de EC2 a CloudWatch.

Los precios de Logs Insights se calculan por consulta, y los cargos se basan en la cantidad de datos de registro capturados que la consulta analizó. Para obtener información adicional sobre los precios, consulte Precios de CloudWatch.

Sí, si cancela una consulta manualmente, se le cobra por la cantidad de datos de registros incorporados que se escanearon hasta el momento en que cancela la consulta.

No, no se le cobra por las consultas fallidas.

La observabilidad entre cuentas en CloudWatch le permite monitorear y solucionar los problemas de aplicaciones que abarcan varias cuentas dentro de una región. Mediante la observabilidad entre cuentas, puede buscar, visualizar y analizar sin problemas métricas, registros y rastreos sin ningún tipo de límite de cuenta. Puede comenzar con una vista agregada de varias cuentas de la aplicación para identificar visualmente los recursos que presentan errores y, así, profundizar en los rastreos, métricas y registros correlacionados para encontrar la causa principal del problema. El acceso fluido a datos entre varias cuentas y la navegación habilitada por el monitoreo de dichas cuentas ayudan a reducir el esfuerzo manual requerido para solucionar problemas y ahorrar tiempo valioso en su resolución. La observabilidad entre cuentas es un complemento para la capacidad de observabilidad unificada de CloudWatch.

La observabilidad entre cuentas presenta dos conceptos de cuenta nuevos. La “cuenta de monitoreo” es una cuenta de AWS centralizada que puede ver e interactuar con los datos de observabilidad generados en otras cuentas. Una “cuenta de origen” es aquella cuenta de AWS individual que genera datos de observabilidad de los recursos alojados en ella. Una vez que identifique sus cuentas de monitoreo y de origen, respectivamente, deberá completar la configuración de monitoreo entre cuentas seleccionando los datos de telemetría que compartirá con la cuenta de monitoreo. En cuestión de minutos, podrá configurar fácilmente las cuentas de monitoreo desde las cuales tendrá una vista global del estado y rendimiento de las aplicaciones implementadas en varias cuentas relacionadas o en toda una organización de AWS. Con la función de observabilidad de CloudWatch, puede obtener una vista integral de las dependencias de varias aplicaciones que pueden tener un efecto en la disponibilidad del servicio e identificar problemas de forma proactiva y solucionarlos con un tiempo promedio de resolución menor.

Al usar la observabilidad entre cuentas, puede buscar grupos de registro almacenados en varias cuentas desde una vista centralizada, ejecutar consultas de información de registros entre cuentas, hacer analíticas de Live Tail y crear reglas de información de colaboradores entre cuentas para identificar a los principales colaboradores N que generan entradas de registros. Puede usar la búsqueda de métricas para visualizar aquellas que corresponden a varias cuentas en una vista consolidada, crear alarmas que evalúen las métricas de otras cuentas para que se le notifique de anomalías y problemas recurrentes, y visualizarlos en paneles centralizados. También puede utilizar esta capacidad para configurar un único flujo de métricas entre cuentas para incluir métricas que abarquen varias cuentas de AWS en una región de AWS. Gracias a la observabilidad entre cuentas, también puede ver un mapa interactivo de las aplicaciones de las distintas cuentas mediante ServiceLens; con un solo paso, podrá explorar en profundidad métricas, registros y rastreos relevantes.

El monitoreo entre cuentas de CloudWatch y las características compartidas entre varias cuentas y regiones estarán disponibles en la consola de CloudWatch. Los menús desplegables intercuentas e interregiones se eliminarán de la consola cuando configure la observabilidad entre cuentas en CloudWatch. Tenga en cuenta que la experiencia de observabilidad entre cuentas de CloudWatch está disponible en una región a la vez. La característica compartida entre varias cuentas y regiones le permite acceder a la telemetría de toda la organización a través de roles de IAM. La observabilidad entre cuentas de CloudWatch usa la API de Observability Access Manager para definir políticas de acceso. Para más información, consulte nuestra documentación.

Amazon CloudWatch ofrece una visibilidad completa de los intervalos de transacciones de las aplicaciones, lo que proporciona a los desarrolladores una nueva y potente experiencia de búsqueda y análisis a cualquier escala. Esta solución integral va más allá del muestreo y permite establecer conexiones rápidas entre el impacto empresarial relacionado con las transacciones y el rendimiento de las aplicaciones. Con capacidades de análisis y visualización listas para usar, CloudWatch ofrece información instantánea sobre el estado general de las transacciones y el rendimiento de las aplicaciones. Esta característica, que se integra perfectamente con CloudWatch Application Signals, permite a los equipos monitorear, solucionar problemas y optimizar sus aplicaciones de manera eficiente y sencilla.

Puede activar las señales de aplicación en la consola de administración de AWS para CloudWatch o al habilitar CloudWatch en los recursos de AWS, como los clústeres de Amazon EKS. La instrumentación de la aplicación se incluye en el agente de Amazon CloudWatch. Los servicios de aplicaciones, sus API y dependencias se descubren y visualizan en una vista resumida y en un mapa de servicios. Para reflejar el impacto y la importancia del negocio, con tan solo unos clics, puede crear objetivos de nivel de servicio (SLO) en métricas de aplicaciones estándar, monitores de usuarios reales o sintéticos. La vista “Habilitar más APM” de la consola presenta una vista de los recursos supervisados y no supervisados, lo que permite a los clientes agregar gradualmente la visibilidad de las aplicaciones. Puede usar la configuración de CloudWatch para aumentar el muestreo de rastreos en servicios críticos y capturar más ejemplos de transacciones críticas, como órdenes de pago. Para agregar disponibilidad de monitoreo externa o flujos de trabajo de interfaz de usuario, puede agregar valores controlados sintéticos y, para agregar visibilidad del cliente, habilite la telemetría RUM en sus aplicaciones web. Para comenzar a utilizar Application Signals con una visibilidad completa de los intervalos de transacciones de las aplicaciones, consulte la documentación.

Amazon CloudWatch Application Signals detecta servicios de aplicaciones, como un procesador de pagos hipotecarios que se ejecuta en EKS, y genera un conjunto estándar de métricas de aplicaciones para el volumen, la latencia, los errores y los fallos de las API (por ejemplo, para agregar usuarios, realizar pedidos, pagar, etc.) y las dependencias (como las llamadas entre servicios de aplicaciones, a servicios de AWS o a puntos de enlace externos). Los clientes pueden reflejar el impacto empresarial y la importancia de los servicios de aplicaciones, sus API y dependencias mediante la definición de los objetivos de nivel de servicio. Las nuevas vistas de observabilidad centradas en las aplicaciones en la Consola de administración de AWS para CloudWatch resumirán el estado de las aplicaciones en comparación con los SLO y ofrecerán un desglose para establecer con rapidez la causa raíz.

Use las señales de aplicación para disfrutar de una experiencia integrada de monitoreo del rendimiento de la aplicación. Con la supervisión integrada, puede recopilar y correlacionar automáticamente la telemetría de las aplicaciones sin dejar de priorizar las aplicaciones críticas para la empresa. También puede aprovechar los datos de alarmas, rastreos y eventos para tomar medidas automatizadas y reducir el tiempo necesario para recuperarse de los problemas (MTTR). Desea supervisar las aplicaciones que se ejecutan en Amazon EKS, Amazon EC2, Amazon ECS, bases de datos, componentes o recursos locales. Solo tiene que especificar los recursos que desea supervisar y habilitar las señales de aplicación para Amazon EKS en la consola de CloudWatch sin necesidad de realizar configuraciones manuales. Para todos los demás entornos de aplicaciones, puede implementar rápidamente el agente de CloudWatch y empezar a supervisar sus aplicaciones. Con las señales de aplicación, puede crear, medir y realizar un seguimiento de los SLO alineados con sus KPI empresariales y operativos. Los SLO son cruciales para administrar las aplicaciones críticas, mejorar la disponibilidad, reducir el tiempo de inactividad y permitir una experiencia de cliente uniforme. Necesita tener acceso a una vista completa de todas sus aplicaciones y la capacidad de administrar el rendimiento de las aplicaciones. Aproveche los paneles automáticos, prediseñados y estandarizados con todas sus aplicaciones, servicios y datos de telemetría. Estas capacidades de visualización lo ayudan a escanear y acceder rápidamente a las métricas, como el volumen, la disponibilidad, la latencia y los errores que afectan a sus aplicaciones. Los mapas de servicio de señales de aplicación le permiten profundizar en los rastreos, las API y los recursos informáticos para obtener una visión completa de las causas fundamentales de los problemas de sus aplicaciones. La integración de Amazon CloudWatch RUM y Amazon CloudWatch Synthetics en las señales de aplicación le brinda datos de usuario en tiempo real y valores controlados en una sola vista. Esto es importante si necesita identificar rápidamente la causa raíz en el código, las dependencias o el entorno de alojamiento antes de afectar a los usuarios finales.

Información de aplicaciones de CloudWatch lo ayuda a supervisar las aplicaciones que utilizan instancias de Amazon EC2 junto con otros recursos de aplicaciones. Identifique y configure las métricas, los registros y las alarmas clave en los recursos de las aplicaciones y el conjunto de tecnologías (por ejemplo, la base de datos de Microsoft SQL Server, los servidores web [IIS] y de aplicaciones, el sistema operativo, los equilibradores de carga y las colas). Supervise continuamente las métricas y los registros para detectar y correlacionar anomalías y errores. Cuando se detectan errores y anomalías, Información de aplicaciones genera eventos de CloudWatch que puede utilizar para configurar notificaciones o tomar medidas. Para ayudarlo en la resolución de problemas, crea paneles automatizados para los problemas detectados que incluyen anomalías de métricas correlacionadas y errores de registro, además de información adicional para indicarle la posible causa raíz.

Las Amazon CloudWatch Application Signals amplía Amazon CloudWatch con métricas de aplicaciones estandarizadas y vistas de observabilidad centradas en las aplicaciones en la consola de administración de AWS para CloudWatch. Puede empezar sin escribir instrumentos personalizados. Las nuevas vistas resumen el estado de las aplicaciones para ayudar a determinar el impacto en el negocio y priorizar, y luego ofrecen un desglose para establecer con rapidez la causa raíz.
Cuando los clientes optan por las señales de aplicación con una visibilidad completa de los períodos de transacción de las aplicaciones, pueden acceder a una nueva y poderosa experiencia de búsqueda y análisis a cualquier escala. Esta solución integral va más allá del muestreo y permite establecer conexiones rápidas entre el impacto empresarial relacionado con las transacciones y el rendimiento de las aplicaciones. Con capacidades de análisis y visualización listas para usar, CloudWatch ofrece información instantánea sobre el estado general de las transacciones y el rendimiento de las aplicaciones. Esta característica permite a los equipos monitorear, solucionar problemas y optimizar sus aplicaciones de manera eficiente y sencilla.

Los rastros de X-Ray ayudan a los desarrolladores a analizar y depurar las aplicaciones distribuidas y de producción, lo que proporciona una visión integral de las solicitudes a medida que avanzan por la aplicación.

X-Ray le facilita las siguientes tareas:

1. Cree un mapa de servicios: X-Ray rastrea las solicitudes para mapear los servicios utilizados y muestra las conexiones, los árboles de dependencias y los problemas en las zonas de disponibilidad o regiones.

2. Identifique errores: X-Ray analiza los códigos de respuesta para detectar errores automáticamente, lo que permite una depuración sencilla sin necesidad de reproducirlos.

3. Cree aplicaciones de análisis y visualización personalizadas: las API de consulta de X-Ray permiten crear aplicaciones que aprovechan los datos que registra.

Un conjunto de puntos de datos que comparten el mismo identificador de seguimiento que una solicitud recorre los servicios de la aplicación.

• Segmento: datos que encapsulan un solo componente de una aplicación distribuida, incluidos los datos definidos por el sistema y por el usuario.

• Anotación: metadatos definidos por el sistema o definidos por el usuario asociados a un segmento.

• Errores: anotaciones del sistema en los segmentos de las llamadas que generan errores, incluidos los mensajes, los seguimientos de la pila y los detalles de la fuente.

• Muestreo: X-Ray recopila datos para un número estadísticamente significativo de solicitudes, no para todas, a fin de mejorar el rendimiento y la rentabilidad.

• X-Ray Daemon: un servicio que recopila los rastros y los envía a X-Ray, lo que simplifica el proceso en comparación con el uso directo de la API.

Puede comenzar a utilizar X-Ray incluyendo el SDK para lenguaje de X-Ray en su aplicación e instalando el agente de X-Ray daemon. Para obtener más información, consulte la Guía del usuario de X-Ray.

X-Ray se puede usar con aplicaciones distribuidas de cualquier tamaño para rastrear y depurar solicitudes síncronas y eventos asíncronos. Por ejemplo, X-Ray se puede usar para rastrear solicitudes web realizadas en una aplicación web o eventos asíncronos que utilizan colas de Amazon SQS.

Puede usar X-Ray con aplicaciones que se ejecutan en EC2, ECS, Lambda, Amazon SQS, Amazon SNS y Elastic Beanstalk. Además, el SDK para X-Ray captura automáticamente metadatos para llamadas al API realizadas en servicios de AWS mediante el AWS SDK. Por otra parte, el SDK para X-Ray proporciona complementos para controladores de MySQL y PostgreSQL.

Si utiliza Elastic Beanstalk, deberá incluir las bibliotecas de X-Ray específicas de lenguaje en el código de su aplicación. Para aplicaciones que se ejecutan en otros servicios de AWS, como EC2 o ECS, deberá instalar el agente de X-Ray daemon e instrumentar el código de su aplicación.

Sí, X-Ray proporciona un conjunto de API para incorporar datos de solicitud, consultar rastros y configurar el servicio. Puede utilizar el API de X-Ray para crear aplicaciones de análisis y visualización además de las proporcionadas por X-Ray.

Sí. X-Ray registra todas las llamadas a la API como eventos de administración. También registra las llamadas a los rastros como eventos de datos, incluso en PutTraceSegments y GetTimeSeriesServiceStatistics, entre otras API. Los eventos de datos no se registran de forma predeterminada. Para registrar eventos de datos, debe configurar su registro de datos de eventos o rutas de CloudTrail para recopilarlos.

CloudWatch Container Insights es una característica que permite realizar tareas de monitorización, resolución de problemas y configuración de alarmas relacionadas con los microservicios y las aplicaciones en contenedores. Container Insights simplifica el aislamiento y el análisis de problemas de rendimiento que afectan su entorno de contenedores. Los ingenieros de DevOps y sistemas tienen acceso a paneles automáticos en la consola de CloudWatch, lo que les ofrece una visibilidad operativa integral de las métricas, los registros y los rastros distribuidos que resumen el rendimiento y el estado de sus clústeres de Amazon Elastic Container Service para Kubernetes (EKS), Amazon Elastic Container Service (ECS), AWS Fargate y Kubernetes por pods/tareas, contenedores y servicios.

Container Insights, con una observabilidad mejorada para Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), le permite desglosar visualmente las capas de contenedores de EKS y detectar fácilmente problemas, como pérdidas de memoria en contenedores individuales, lo que reduce el tiempo medio de resolución. Con las métricas del plano de control, ahora puede monitorear el estado del escalado automático y planificar los ciclos de vida de sus clústeres de prueba en sus capacidades de prueba automatizadas para mejorar la eficiencia operativa. Con una observabilidad mejorada para EKS, ahora puede ordenar sus clústeres, nodos o cargas de trabajo por consumo de recursos e identificar rápidamente las anomalías, configurar sus propias alarmas para monitorear de cerca y mitigar los riesgos de forma proactiva antes de que la experiencia del usuario final se vea afectada.

Sí. Al utilizar Container Insights con una observabilidad mejorada para Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), puede supervisar el estado de su plano de control. Puede usarlo para comprender el estado del escalado automático y planificar los ciclos de vida del clúster de prueba en sus capacidades de prueba automatizadas, por ejemplo.

Container Insights con observabilidad mejorada para Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) ofrece métricas de estado y rendimiento detalladas listas para usar, que incluyen métricas de rendimiento de EKS a nivel de contenedor, métricas de estado de Kubernetes y métricas del plano de control de EKS para un aislamiento y solución de problemas más rápidos. La observabilidad mejorada permite a los clientes desglosar visualmente varias capas de contenedores y detectar fácilmente problemas como pérdidas de memoria en contenedores individuales, lo que reduce el tiempo promedio de resolución. Con las métricas del plano de control, los clientes ahora pueden monitorear el estado del escalado automático y planificar los ciclos de vida de sus clústeres de prueba en sus capacidades de prueba automatizadas para mejorar la eficiencia operativa. Con una observabilidad mejorada, los clientes ahora pueden ordenar sus clústeres, nodos y cargas de trabajo por consumo de recursos e identificar rápidamente las anomalías, configurar sus propias alarmas para hacer controles minuciosos y mitigar los riesgos de forma proactiva antes de que la experiencia del usuario final se vea afectada. La observabilidad mejorada es una característica opcional. Container Insights, sin una observabilidad mejorada, proporciona métricas agregadas a nivel de clúster y servicio.

Sí. Puede decidir usar Container Insights con observabilidad mejorada por clúster o sin esta. Puede habilitar la observabilidad mejorada de los clústeres si instala el complemento de observabilidad CloudWatch para EKS en los clústeres una vez creados mediante la pestaña de complementos de la vista de información del clúster. Consulte la documentación de Container Insights de CloudWatch sobre cómo configurar su agente de CloudWatch para permitir una mejor observabilidad de EKS.

Container Insights con observabilidad mejorada es compatible con Amazon EKS.

Puede empezar a recopilar métricas de rendimiento, registros y metadatos detallados de sus contenedores y clústeres o puede habilitar el complemento Observabilidad de CloudWatch para mejorar la observabilidad con solo unos clics. Para empezar a utilizar Información de contenedores, siga los pasos que se brindan en la documentación de Información de contenedores de Amazon CloudWatch.

Puede encontrar más información sobre los precios de Container Insights en la página de precios de CloudWatch.

No. Los tipos de métricas admitidos actualmente son Gauge y Counters. Próximamente, se planifica lanzar las métricas Histogram y Summary.

Prometheus es un conocido proyecto de monitoreo de código abierto, que forma parte de Cloud Native Compute Foundation (CNCF). La comunidad de código abierto ha creado más de 150 complementos y definió un marco que los equipos de DevOps pueden utilizar para exponer las métricas personalizadas recopiladas mediante un enfoque basado en extracción de sus aplicaciones. Con esta nueva característica, los equipos de DevOps pueden descubrir servicios de manera automática para cargas de trabajo en contenedores, como AWS App Mesh, NGINX y Java/JMX. También pueden exponer métricas personalizadas en esos servicios e incorporar las métricas en CloudWatch. Al seleccionar la recolección e incorporación de las métricas de Prometheus, los usuarios de CloudWatch pueden monitorear, solucionar y notificar más rápidamente la degradación y las fallas del rendimiento de la aplicación al tiempo que reducen la cantidad de herramientas de monitoreo necesarias.

Las métricas de Prometheus se capturan automáticamente como métricas personalizadas de CloudWatch. El periodo de retención es de 15 meses por punto de datos métricos con acumulación automática (<60 segundos disponibles durante 3 horas, 1 minuto disponible durante 15 días, 5 minutos disponibles durante 63 días, 1 hora disponible durante 15 meses). Para obtener más información, consulte la documentación sobre la retención de métricas de CloudWatch.

Sí. Cada clúster de Kubernetes (k8s) tiene su propio grupo de registros para los eventos (p. ej., /aws/containerinsights//prometheus) con su correspondiente periodo de retención configurable. Para obtener más información, consulte la documentación sobre la retención de grupos de registros.

No. Todas las métricas se incorporan como eventos de CloudWatch Logs y se pueden consultar mediante consultas de CloudWatch Logs Insights. Para obtener más información, consulte la documentación sobre la sintaxis del lenguaje de búsqueda de Información de registros de CloudWatch.

Se le cobrará por lo que use: (1) CloudWatch Logs incorporados por Gigabyte (GB), (2) CloudWatch Logs almacenados y (3) las métricas personalizadas de CloudWatch. Visite la página de precios de CloudWatch para ver información sobre los precios en su región de AWS.

Amazon CloudWatch Internet Monitor lo ayuda a supervisar de manera continua la disponibilidad de Internet y las métricas de rendimiento entre las aplicaciones alojadas en AWS y los usuarios finales de las aplicaciones. Con Internet Monitor puede visualizar rápidamente el efecto de los problemas y precisar las ubicaciones y los proveedores que resultan afectados y, posteriormente, adoptar medidas para mejorar la experiencia de red de los usuarios finales. Puede ver una visión global de los patrones de tráfico y los eventos de salud, y desglosar la información sobre los eventos en diferentes grados de detalle geográfico. Si un problema se originó en la red de AWS, recibirá una notificación en el Panel de AWS Health, que le indicará los pasos que sigue AWS para mitigarlo. Internet Monitor también ofrece información y recomendaciones que pueden ayudarlo a mejorar la experiencia de sus usuarios mediante el uso de otros servicios de AWS.

Para utilizar Internet Monitor, debe crear un supervisor y asignarle los recursos de su aplicación, las nubes privadas virtuales (VPC) de Amazon, las distribuciones de CloudFront o los directorios de WorkSpaces, para que Internet Monitor pueda saber dónde se encuentra el tráfico de Internet de su aplicación. A continuación, Internet Monitor proporciona mediciones de Internet desde AWS que son específicas de las ubicaciones y redes que se comunican con su aplicación.

A continuación, puede utilizar el panel de CloudWatch para conocer los eventos de salud, ver las puntuaciones de rendimiento y disponibilidad, explorar los datos históricos de su aplicación en diferentes grados de detalle geográfico y obtener información sobre cómo configurar su aplicación para mejorar el rendimiento para sus usuarios finales.

Internet Monitor publica las mediciones de Internet en Registros de CloudWatch y métricas de CloudWatch, por lo que puede utilizar fácilmente las herramientas de CloudWatch para comprender mejor el estado de las aplicaciones en zonas y redes específicas de su aplicación. Internet Monitor también envía eventos de salud a Amazon EventBridge, para que pueda configurar las notificaciones.

A medida que vaya usando Internet Monitor, es importante familiarizarse con los componentes y conceptos mencionados en el servicio. Internet Monitor utiliza o hace referencia a lo siguiente: supervisor, registros de CloudWatch, métricas de CloudWatch, redes metropolitanas, eventos de salud, números de sistema autónomo (ASN), recurso supervisado, mediciones de Internet, tiempo de ida y vuelta, bytes transferidos y puntuaciones de rendimiento y disponibilidad.

Lea una descripción rápida de estos componentes en la documentación.

Los precios de Internet Monitor tienen los siguientes componentes: una tarifa por recurso supervisado, una tarifa por red metropolitana y cargos por los registros de diagnóstico publicados en Registros de CloudWatch. Para obtener más información, visite la página de precios de Amazon CloudWatch Internet Monitor.

En el caso de Internet Monitor, la compatibilidad regional depende de los tipos de recursos que agregue a su supervisor. Para las distribuciones de Amazon CloudFront y los directorios de Amazon WorkSpaces, Internet Monitor está disponible en todas las regiones compatibles. Por ejemplo, en el caso de las nubes privadas virtuales (VPC) de Amazon, es posible agregar unas VPC de una región participante únicamente en un monitor creado en la misma región. Para obtener una lista completa de las regiones de AWS compatibles, consulte los puntos de conexión de Amazon CloudWatch Internet Monitor.

CloudWatch Lambda Insights es una función para monitorear, solucionar problemas y optimizar el rendimiento y el costo de sus funciones Lambda. Lambda Insights simplifica el aislamiento y el análisis de problemas de rendimiento que afectan su entorno de Lambda. DevOps y los ingenieros de sistema tienen acceso a paneles automáticos en la consola de CloudWatch, lo que les da visibilidad operativa de extremo a extremo de las métricas, los registros y los rastreos que resumen el rendimiento y el estado de sus funciones de AWS Lambda.

Siga los pasos que se describen en la documentación de CloudWatch Lambda Insights para comenzar a recopilar métricas de rendimiento detalladas, registros y metadatos de sus funciones de Lambda.

CloudWatch Lambda Insights recopila automáticamente métricas personalizadas de eventos de rendimiento incorporados como registros de CloudWatch a partir de sus funciones Lambda. Puede encontrar más información sobre los precios en la página de precios de CloudWatch.

Network Monitor proporciona visibilidad del rendimiento y de la red que conecta las aplicaciones alojadas en AWS con los destinos locales. Network Monitor le permite visualizar rápidamente la pérdida de paquetes y la latencia de sus conexiones de red híbrida, establecer alertas y umbrales y, a continuación, tomar medidas para mejorar la experiencia de red de los usuarios finales. Si sus conexiones de red híbridas se realizan a través de AWS Direct Connect, Network Monitor le permite identificar el origen de cualquier degradación del rendimiento de la red en cuestión de minutos.

Network Monitor muestra la latencia de ida y vuelta y la pérdida de paquetes para cada sondeo configurado en el monitor. Además, para las conexiones de red híbridas a través de AWS Direct Connect, Network Monitor proporciona una métrica para el indicador de estado de la red de AWS. Estas métricas se agregan por subred de VPC y punto de conexión de destino y se publican en Amazon CloudWatch. A continuación, puede acceder a los paneles de CloudWatch desde la consola de Network Monitor para consultar estas métricas, configurar alarmas y ver el estado de la red de AWS para comprobar en qué momento los problemas de red afectaron al rendimiento. También puede comparar la pérdida de paquetes y la latencia de ida y vuelta si observa el historial de 30 días de las métricas registradas o configurar alarmas para recibir notificaciones de los eventos de la red.

Los precios de Network Monitor incluyen los siguientes componentes: una tarifa por recurso supervisado y cargos por las métricas publicadas en CloudWatch. Para obtener más información, consulte los precios de Amazon CloudWatch y vaya a la pestaña Network Monitor.

Para usar Network Monitor, debe crear un monitor y asociarle los recursos de la aplicación. Usted elige las subredes de origen que pertenecen a su Amazon Virtual Private Cloud (VPC) y, a continuación, elige las direcciones IP de destino en su red local. Network Monitor crea una malla de las posibles combinaciones de origen y destino, cada una de las cuales se denomina sonda, dentro de un único monitor. AWS administra de manera completa la creación de monitores de red y debería poder ver las métricas en tiempo real a los pocos minutos de configurar dichos monitores. Network Monitor proporciona estas métricas en tiempo real a las métricas de CloudWatch, de modo que puede usar las herramientas de CloudWatch para comprender mejor el estado de la red en las regiones de AWS específicas de su red. Consulte la documentación de CloudWatch para obtener instrucciones de configuración detalladas.

El DEM de Amazon CloudWatch le permite monitorear la manera en que los usuarios finales experimentan sus aplicaciones, incluido el rendimiento, la disponibilidad y la facilidad de uso. 

Identifique problemas intermitentes, reciba notificaciones incluso cuando no haya tráfico de usuarios y monitoree sus puntos de enlace y la interfaz de usuario con la ayuda de los canaries de CloudWatch Synthetics. Complemente el monitoreo sintético con CloudWatch RUM para comprender el impacto en los usuarios finales y obtener con ello un mejor panorama de su experiencia digital. Gracias a CloudWatch Evidently, podrá mejorar la experiencia digital del usuario final mediante la experimentación y la validación de nuevos diseños y características. 

Amazon CloudWatch RUM es una característica de monitoreo de usuarios reales que brinda mayor visibilidad sobre el rendimiento del lado del cliente de una aplicación para ayudar a disminuir el tiempo medio de resolución (MTTR). CloudWatch RUM le permite recopilar datos del lado del cliente sobre el rendimiento de las aplicaciones web en tiempo real para identificar y depurar problemas. Sirve de complemento a los datos de CloudWatch Synthetics para brindarle más visibilidad sobre la experiencia digital de los usuarios finales. Puede visualizar anomalías en el rendimiento y utilizar los datos de depuración relevantes (como mensajes de error, rastros de pilas y sesiones de usuario) para solucionar los problemas de rendimiento (como errores de JavaScript, bloqueos y latencias). Puede comprender los distintos efectos sobre el usuario final, incluidos la cantidad de sesiones, las ubicaciones geográficas y los navegadores. CloudWatch RUM agrupa datos sobre el proceso de los usuarios a través de su aplicación, lo cual puede ayudarlo a determinar qué características lanzar y qué correcciones de errores priorizar.

Cree un monitor de aplicación en CloudWatch RUM y agregue el cliente web ligero en el encabezado HTML de su aplicación. A continuación, comience a utilizar los paneles de CloudWatch RUM para recibir información de los usuarios desde diferentes ubicaciones geográficas, dispositivos, plataformas y navegadores. 

Amazon CloudWatch Evidently permite realizar experimentos e identificar las consecuencias no deseadas de las nuevas características antes de implementarlas para uso general. De esa manera, se logra reducir el riesgo relacionado con la implementación de estas características nuevas. Evidently permite validar las características nuevas en toda la pila de aplicaciones antes del lanzamiento y así lograr un lanzamiento más seguro. Cuando lanza características nuevas, puede exponerlas a una base de usuarios más pequeña, monitorear métricas clave, como los tiempos de carga de la página o las conversiones, y luego aumentar el tráfico. Evidently también permite a los desarrolladores probar diferentes diseños, recopilar datos de los usuarios y lanzar el diseño más efectivo en la etapa de producción. Esta herramienta lo ayuda a interpretar los resultados de los experimentos y a actuar en consecuencia sin necesidad de contar con conocimientos estadísticos avanzados. Puede utilizar la información que proporciona el motor estadístico de Evidently (como el valor p en cualquier momento y los intervalos de confianza) para tomar decisiones mientras el experimento está en curso.

Puede utilizar el fragmento de código JavaScript de CloudWatch RUM para recopilar los procesos de los usuarios del lado del cliente y las métricas de rendimiento. Si lo desea, también puede agregar métricas personalizadas como conversiones a través de la API de Evidently. Posteriormente, se puede brindar a las nuevas características que se desean probar el SDK de CloudWatch Evidently, el cual ofrece la capacidad de controlar de qué manera quedan expuestos los usuarios a las características nuevas. Ahora, puede ejecutar lanzamientos y experimentos, ya sea a través de la CLI o la consola de AWS. 

Amazon CloudWatch Synthetics permite monitorear los puntos de enlace de la aplicación de forma más fácil. Ejecuta pruebas en sus puntos de enlace cada minuto, las 24 horas al día, los 7 días de la semana, y lo alerta tan pronto como sus puntos de enlace de aplicaciones no se comportan como se espera. Estas pruebas se pueden personalizar para verificar la disponibilidad, la latencia, las transacciones, los enlaces rotos o inactivos, las finalizaciones de tareas paso a paso, los errores de carga de la página, las latencias de carga de los recursos de la interfaz de usuario, los flujos de asistente complejos o los flujos de pago en sus aplicaciones. También puede usar CloudWatch Synthetics para aislar puntos de enlace de aplicaciones alarmantes y asignarlos a los problemas de infraestructura subyacentes para reducir el tiempo medio de resolución.

Comenzar a utilizar CloudWatch Synthetics es fácil. Puede escribir su primer canary en minutos. Para obtener más información, consulte la documentación sobre Amazon CloudWatch Synthetics.

Ambos servicios pueden utilizarse por separado, pero funcionan aún mejor si se combinan.

AppConfig es una capacidad de AWS Systems Manager que puede utilizar para crear, administrar e implementar indicadores de características y otros tipos de configuraciones de aplicaciones. Cuando se desarrollan características nuevas, se puede utilizar AppConfig para implementar una nueva característica en la etapa de producción, pero ocultarla con el botón de cambio de indicador. Una vez que esté listo para el lanzamiento, solo tiene que actualizar su configuración para lanzar la característica de forma inmediata o gradual.

Para lograr una experimentación y administración más avanzadas de las características, puede utilizar Evidently, una capacidad nueva de Amazon CloudWatch. Con Evidently se pueden realizar experimentos en distintas variaciones de la característica y compararlas con un nivel de referencia, o bien, se puede lanzar una variación de la característica según un programa, a la vez que se monitorean métricas empresariales, como la duración de las visitas y los ingresos. Evidently también se integra a CloudWatch RUM, que proporciona monitoreo del rendimiento de las aplicaciones del lado del cliente, por lo que las métricas de RUM se pueden usar directamente en Evidently.

La información de métricas de Amazon CloudWatch es un motor de consulta de alto rendimiento que le permite desglosar sus métricas operativas en tiempo real y crear agrupaciones sobre la marcha mediante consultas SQL estándar. La información de métricas de CloudWatch le permite comprender el estado de su aplicación y su rendimiento gracias a que brinda la capacidad de analizar sus métricas a escala. Se integra a los paneles de CloudWatch, por lo que puede guardar las consultas en los paneles del estado y el rendimiento para monitorear e identificar los problemas de forma proactiva y con rapidez.

Para comenzar a usar este motor, solo tiene que hacer clic en la pestaña Metrics (Métricas) de su consola de CloudWatch. Allí encontrará la información de métricas de CloudWatch como un motor de consultas integrado en la pestaña Query (Consulta) sin costo adicional. Si bien Metrics Insights viene con lenguaje SQL estándar, también puede comenzar con Metrics Insights con el generador de consultas visuales. Para usar el generador de consultas, selecciona sus métricas de interés, espacios de nombres y dimensiones visualmente; con ello, la consola creará de manera automática las consultas SQL por usted. Puede usar el editor de consultas para escribir sus consultas SQL sin procesar en cualquier momento para profundizar e identificar problemas y así obtener más detalles específicos. Metrics Insights también cuenta con un conjunto de consultas de muestra listas para usar que pueden ayudarlo a comenzar a monitorear e investigar el rendimiento de su aplicación de manera instantánea. Además, se encuentra disponible mediante programación a través de CloudFormation, el AWS SDK y la CLI.

Amazon CloudWatch permite monitorizar los recursos de la nube de AWS y las aplicaciones que se ejecutan en AWS. Se ofrecen automáticamente métricas para una serie de servicios y productos de AWS: instancias de Amazon EC2, volúmenes de EBS, Elastic Load Balancers, grupos de Auto Scaling, flujos de trabajo de EMR, instancias de base de datos de RDS, tablas de DynamoDB, clústeres de ElastiCache, clústeres de RedShift, pilas de OpsWorks, comprobaciones de estado de Route 53, temas de SNS, colas de SQS, flujos de trabajo de SWF y Storage Gateways. También podrá monitorizar las métricas personalizadas que generen sus propias aplicaciones y servicios.

Puede publicar y almacenar métricas personalizadas en resoluciones de hasta un segundo. La retención de métricas ampliada se lanzó el 1.° de noviembre de 2016 y permitió el almacenamiento de todas las métricas de los clientes desde los 14 días hasta los 15 meses anteriores. CloudWatch retiene los datos de métricas de la siguiente manera:

Los puntos de datos con un período menor que 60 segundos están disponibles durante 3 horas. Estos puntos de datos son métricas personalizadas de alta resolución.

Los puntos de datos con un período de 60 segundos (1 minuto) están disponibles durante 15 días

Los puntos de datos con un período de 300 segundos (5 minuto) están disponibles durante 63 días 

Los puntos de datos con un período de 3 600 segundos (1 hora) están disponibles durante 455 días (15 meses)

Los puntos de datos que se publican primero con un período menor se agregan juntos para un almacenamiento a largo plazo. Por ejemplo, si recopila datos con un período de un minuto, los datos permanecen disponibles durante 15 días con una resolución de un minuto. Transcurridos 15 días, los datos permanecen disponibles, pero pueden agregarse y recuperarse únicamente con una resolución de 5 minutos. Transcurridos 63 días, los datos continúan agregándose y están disponibles con una resolución de una hora. Si necesita disponer de las métricas durante más tiempo, puede usar la API GetMetricStatistics para recuperar los puntos de datos y llevarlos offline o a otro almacenamiento.

Esta característica se encuentra disponible actualmente en las regiones EE.UU. Este (Norte de Virginia), EE.UU. Oeste (Oregón), EE.UU. Oeste (Norte de California), UE (Irlanda), UE (Fráncfort), América del Sur (São Paulo), Asia Pacífico (Singapur), Asia Pacífico (Tokio), Asia Pacífico (Seúl), Asia Pacífico (Mumbai), Asia Pacífico (Sídney), UE (Londres), Canadá (Central), EE.UU. Este (Ohio) y China (Pekín).

La resolución mínima compatible con CloudWatch es puntos de datos de un segundo, que es una métrica de alta resolución, o puede almacenar métricas con un nivel de pormenorización de un minuto. Algunas veces, CloudWatch recibe las métricas en diferentes intervalos, como de tres o cinco minutos. Si no especifica que una métrica es de alta resolución, mediante la definición del campo StorageResolution en la solicitud a la API PutMetricData, CloudWatch agrupará y almacenará las métricas con una resolución de un minuto de manera predeterminada.

En función de la antigüedad de los datos solicitados, las métricas se encontrarán disponibles con las resoluciones definidas en los programas de retención descritos anteriormente. Por ejemplo, si solicita datos de 1 minuto correspondientes a un día hace 10 días, recibirá 1440 puntos de datos. Sin embargo, si solicita datos de un minuto de hace cinco meses, la interfaz de usuario cambiará automáticamente el nivel de pormenorización a una hora, y la API GetMetricStatistics no producirá ningún resultado.

CloudWatch no admite la eliminación de métricas. Las métricas vencen de acuerdo con los programas de retención descritos anteriormente.

Sí, Amazon CloudWatch admite la consulta de datos de varias fuentes, lo que le ayuda a supervisar las métricas en AWS, en las instalaciones y en otras nubes. Ahora puede solucionar eventos críticos en minutos, no en horas, y obtener visibilidad del estado de sus aplicaciones, lo que le permite obtener información más rápidamente para operaciones sin problemas. Centralice sus consultas, visualizaciones y alarmas en todas sus herramientas de monitoreo en un solo lugar.

No. Siempre puede recuperar datos de métricas de cualquier instancia de Amazon EC2 de acuerdo con los programas de retención descritos anteriormente. Sin embargo, la consola de CloudWatch limita la búsqueda de métricas a dos semanas después de que una métrica se haya capturado por última vez para así garantizar que se muestren las instancias más actualizadas en su espacio de nombres.

Sí. Amazon CloudWatch almacena las métricas de las instancias detenidas de Amazon EC15 o los Elastic Load Balancers eliminados durante 2 semanas.

Para empezar, vaya al generador de consultas de métricas en la consola de Amazon CloudWatch y abra el selector de origen de datos. El selector le permite iniciar un asistente para agregar un nuevo origen de datos para realizar consultas y generar alarmas. Usted elige el origen de datos que desea consultar y especifica los detalles de acceso, como una URL o una ruta, y las credenciales. Para obtener más detalles, consulte la documentación.

Si se ve el mismo intervalo de tiempo en un periodo de 5 minutos (no de 1 minuto), es posible que los puntos de datos se representen en lugares distintos dentro del gráfico. Durante el periodo especificado en el gráfico, Amazon CloudWatch encontrará todos los puntos de datos disponibles y calculará un único punto agregado que representa a la totalidad del periodo. Si se trata de un periodo de 5 minutos, este único punto de datos se coloca al principio del intervalo de 5 minutos. Si se trata de un periodo de 1 minuto, el único punto de datos se coloca en la marca de 1 minuto. Se recomienda utilizar un periodo de un minuto para la solución de problemas y otras actividades que requieren la representación gráfica más precisa de los periodos.

Puede utilizar Amazon CloudWatch para monitorizar datos generados por sus propias aplicaciones, scripts y servicios. Una métrica personalizada es cualquier métrica que proporcione a Amazon CloudWatch. Por ejemplo, puede utilizar métricas personalizadas para monitorizar el tiempo que tarda en cargarse una página web, las tasas de error de las solicitudes, el número de procesos o threads presentes en su instancia o la cantidad de trabajo que ha realizado su aplicación. Puede comenzar a trabajar con métricas personalizadas con ayuda del API PutMetricData, nuestros ejemplos de scripts de programación para monitorización en Windows y Linux, el complemento collectd de CloudWatch o con las diferentes aplicaciones y herramientas que ofrecen los socios de AWS.

Las métricas personalizadas pueden ofrecer:

Resolución estándar, con datos con granularidad de un minuto

Alta resolución, con datos de una granularidad de un segundo

De manera predeterminada, las métricas se almacenan con una resolución de un minuto en CloudWatch. Puede establecer una métrica como de alta resolución mediante la definición del parámetro StorageResolution como uno en la solicitud a la API PutMetricData. Si no define el parámetro StorageResolution opcional, CloudWatch almacenará las métricas con una resolución de un minuto de manera predeterminada.

Cuando publica una métrica de alta resolución, CloudWatch la almacena con una resolución de un segundo, y usted puede leer y recuperarlas después de un periodo de 1 segundo, 5 segundos, 10 segundos, 30 segundos o cualquier múltiplo de 60 segundos.

Las métricas personalizadas siguen el mismo programa de retención que se describió anteriormente.

Actualmente, solo las métricas personalizadas que publica en CloudWatch están disponibles en alta resolución. Las métricas personalizadas de alta resolución se almacenan en CloudWatch con una resolución de un segundo. La alta resolución se define mediante el parámetro StorageResolution en la solicitud a la API PutMetricData, con un valor de uno. No es un campo obligatorio. Si no especifica un valor en el campo StorageResolution opcional, CloudWatch almacenará la métrica personalizada con una resolución de un minuto de manera predeterminada.

No, los precios de las métricas personalizadas de alta resolución son iguales a los de las métricas personalizadas estándar de un minuto.

Puede monitorizar sus propios datos con métricas personalizadas, con CloudWatch Logs o con ambos métodos a la vez. Es posible que desee utilizar métricas personalizadas si sus datos no se generan en formato de log, como en el caso de las mediciones de los procesos del sistema operativo o del desempeño. O quizás desee escribir su propia aplicación o script, o utilizar los que ofrecen los socios de AWS. Si desea almacenar y guardar mediciones individuales además de otros detalles adicionales, es posible que le interese utilizar CloudWatch Logs.

Puede recuperar, representar mediante gráficos y configurar alarmas en los siguientes valores estadísticos para las métricas de Amazon CloudWatch: promedio, suma, mínimo, máximo y número de muestras. Las estadísticas se pueden calcular para intervalos de tiempo que son múltiplos de un minuto o 60 segundos. En el caso de las métricas personalizadas de alta resolución, las estadísticas se pueden calcular para periodos comprendidos entre un segundo y tres horas.

Amazon CloudWatch Application Insights para .NET y SQL Server es una capacidad que se puede utilizar para monitorizar las aplicaciones basadas en .NET y SQL Server. Contribuye a identificar y configurar registros y métricas clave en los recursos de aplicación y la pila de tecnología, por ejemplo, bases de datos, servidores web (IIS) y de aplicaciones, sistemas operativos, balanceadores de carga, colas, etc. Monitorea constantemente estos datos de telemetría para detectar y correlacionar anomalías y errores para enviarle notificaciones sobre cualquier problema presente en su aplicación. Para ayudarlo en la solución de problemas, crea paneles automáticos para visualizar los problemas detectados que incluyen anomalías en las métricas correlacionadas y errores de registro, además de información adicional para indicar la posible causa raíz.

Reconocimiento automático de registros y métricas de aplicación: analiza los recursos de las aplicaciones, proporciona una lista de métricas y registros de supervisión recomendados y los configura automáticamente, facilitando así la configuración de la supervisión de sus aplicaciones. 

Detección de problemas inteligente: utiliza reglas y algoritmos de machine learning integrados para supervisar y analizar de forma dinámica los síntomas de un problema en la pila de aplicaciones y detectar problemas de aplicación. Contribuye a reducir las tareas de gestión de picos de métricas, eventos o excepciones de registro individuales, y, en su lugar, proporciona notificaciones sobre problemas reales junto con información contextual sobre ellos.

Solución de problemas más rápida: evalúa los problemas detectados para ofrecer información sobre ellos, como la posible causa raíz y una lista de métricas y registros afectados por el problema. Es posible proporcionar comentarios sobre la información generada para ajustar el motor de detección de problemas a su caso de uso concreto.

Incorporación de la aplicación: para especificar la aplicación que desea supervisar, elija el grupo de recursos de AWS asociado a ella.

Identificación de los componentes de la aplicación: los recursos de la aplicación se analizan para identificar sus componentes (recursos independientes o grupos de recursos relacionados, como grupos de escalamiento automático y grupos de equilibradores de carga). También se pueden personalizar los componentes mediante la agrupación de recursos a fin de obtener información más eficaz y una incorporación fácil.

Habilitación de supervisión: es posible especificar la capa de tecnología para los componentes de la aplicación, por ejemplo, frontend de IIS, nivel de trabajo de .NET, etc. De acuerdo con la selección, proporciona un conjunto recomendado de métricas y registros que se puede personalizar según sus necesidades. Después de guardar estos “monitores”, Application Insights para .NET y SQL Server configura CloudWatch para que los recopile en su nombre.

Cuando finaliza la incorporación, Application Insights para .NET y SQL Server utiliza una combinación de reglas y modelos de machine learning prediseñados para empezar a identificar los problemas de la aplicación. Crea paneles automatizados en CloudWatch con la lista de problemas detectados, así como una vista detallada de estos problemas junto con las anomalías y los errores relacionados.

CloudWatch Metric Streams es una característica que le permite transmitir de forma continua las métricas de CloudWatch a un destino de su elección con una configuración y un ajuste mínimos. Es una solución completamente administrada y no precisa que usted escriba ningún código ni mantenga ninguna infraestructura. Mediante unos pocos clics, puede configurar un flujo de métricas a destinos como Amazon Simple Storage Service (S3). También puede enviar sus métricas a una serie de proveedores de servicios externos para mantener actualizados sus paneles operativos.

Metric Streams es una forma alternativa de obtener datos de métricas de CloudWatch sin necesidad de consultar las API. Puede crear un flujo de métricas con unos pocos clics, y sus datos de métricas comenzarán a dirigirse a su destino. Puede dirigir sus métricas a su Data Lake on AWS de forma sencilla, como en Amazon S3 y estar listo para comenzar a analizar el uso o el rendimiento con herramientas como Amazon Athena. Metrics Streams también facilita el envío de métricas de CloudWatch a proveedores de servicios de terceros conocidos mediante un punto de enlace de HTTP de Amazon Kinesis Data Firehose. Puede crear un flujo continuo y escalable que incluya los datos de métricas de CloudWatch más actualizados para impulsar paneles, alarmas y otras herramientas que se basan en datos de métricas precisos y oportunos.

Puede crear y administrar Metric Streams a través de la consola de CloudWatch o mediante programación a través de la API de CloudWatch, el SDK de AWS, la CLI de AWS o AWS CloudFormation para el aprovisionamiento y la configuración de Metric Streams. También puede utilizar plantillas de AWS CloudFormation proporcionadas por proveedores de servicios de terceros para la entrega de Metric Streams a destinos fuera de AWS. Si desea obtener más información, consulte la documentación sobre las secuencias métricas de CloudWatch.

Sí. Puede elegir enviar todas las métricas de forma predeterminada o crear reglas de filtrado para incluir y excluir grupos de métricas definidos por espacio de nombres, por ejemplo, AWS/EC2. Metric Streams detecta automáticamente las nuevas métricas que coinciden con las reglas de filtrado e incluye actualizaciones de métricas en el flujo. Cuando los recursos se terminan, Metric Streams dejará de enviar de forma automática las actualizaciones de las métricas inactivas.

Metric Streams puede generar resultados en formato OpenTelemetry o JSON. Puede seleccionar el formato de salida durante la creación o la administración de flujos de métricas.

Sí. Puede visitar la sección de monitoreo en la página de la consola de Metric Streams. Podrá ver paneles automáticos del volumen de actualizaciones de las métricas a lo largo del tiempo. Estas métricas también están disponibles en el espacio de nombres de AWS/CloudWatch y pueden utilizarse para generar alarmas que envíen notificaciones en caso de un aumento inusual del volumen.

CloudWatch Logs permite monitorizar e identificar problemas de sistemas y aplicaciones con ayuda de los logs personalizados, de sistema y de aplicaciones de que ya dispone.

Con CloudWatch Logs, podrá monitorizar sus logs casi en tiempo real para detectar determinadas frases, valores o patrones. Por ejemplo, podría definir una alarma en función del número de errores detectados en los logs del sistema o ver gráficos de la latencia de las solicitudes web en los logs de las aplicaciones. De esta forma, podrá consultar los datos del log original para ver el origen del problema. Los datos de logs se pueden almacenar y se puede obtener acceso a ellos hasta que sea necesario mediante almacenamiento de alta durabilidad y bajo costo, para que no tenga que preocuparse del hecho de que las unidades de disco duro estén llenas.

Los logs a la venta de Amazon CloudWatch son logs publicados originalmente por los servicios de AWS en nombre del cliente. Los logs de flujo de VPC son el primer tipo de log a la venta que se beneficiará con el modelo escalonado. Sin embargo, se añadirán más tipos de logs de servicios de AWS a la categoría de logs a la venta en el futuro.

Consulte Productos y servicios regionales para obtener más información sobre la disponibilidad por región del servicio Registros de CloudWatch.

Consulte nuestra página de precios para obtener la información más actualizada.

CloudWatch Logs permite monitorizar y almacenar logs para ayudarle a comprender mejor cómo funcionan los sistemas y las aplicaciones y cómo puede darles un mejor uso. Cuando utiliza CloudWatch Logs con sus registros, el monitoreo utiliza los datos de registros de los que ya dispone, con lo que no es necesario cambiar el código. A continuación, se incluyen dos ejemplos de lo que puede hacer con Amazon CloudWatch y sus registros:

Monitorización de aplicaciones y sistemas en tiempo real: puede utilizar CloudWatch Logs para monitorizar aplicaciones y sistemas con datos de log casi en tiempo real. CloudWatch Logs puede realizar, por ejemplo, el seguimiento del número de errores presentes en los registros de las aplicaciones y enviarle una notificación cuando la tasa de errores supere el umbral que se especifique. Amazon CloudWatch usa sus datos de log para monitorizar, con lo que se evita realizar cambios al código.

Retención de registro a largo plazo: puede utilizar los registros de CloudWatch para almacenar los datos de registro todo el tiempo que necesite en un almacenamiento rentable y de larga duración para que no tenga que preocuparse por la posibilidad de quedarse sin espacio en los discos duros. Con el agente de CloudWatch Logs, es fácil y rápido trasladar archivos de registro, tanto rotados como sin rotar, para retirarlos del alojamiento y traspasarlos al servicio de registro. Posteriormente, cuando lo necesite, podrá obtener acceso a los datos de los eventos de registro en su estado original.

Puede configurar el servicio EC2Config para que envíe una gran variedad de archivos de log y datos a CloudWatch, entre los que se incluyen: logs de texto personalizado, logs de eventos (aplicaciones, personalizados, seguridad, sistema), logs de seguimiento de eventos (ETW) y datos de contador de desempeño (PCW). Obtenga más información sobre el servicio EC2Config aquí.

De forma predeterminada, el agente de CloudWatch Logs envía datos de logs cada cinco segundos, aunque el usuario puede cambiar esta configuración.

CloudWatch Logs puede recibir, agregar y monitorizar cualquier formato de datos de log basado en texto de uso habitual, así como logs con formato JSON.

El agente de CloudWatch Logs registrará un error en el evento en el que esté configurado para informar que existen datos de logs que no son de texto. Este error se registra en /var/logs/awslogs.log.

Puede monitorizar el envío de eventos de log a CloudWatch Logs mediante la creación de filtros de métricas. Los filtros de métricas convierten los datos de logs en métricas de Amazon CloudWatch para presentarlos en gráficos o generar alarmas. Los filtros de métricas pueden crearse en la consola o mediante la interfaz de línea de comandos (CLI). Los filtros de métricas buscan y comparan términos, frases o valores incluidos en los eventos de registro. Cuando un filtro de métricas encuentra uno de los términos, frases o valores en los eventos de los logs, lo incluye en el recuento de la métrica de Amazon CloudWatch que usted elija. Por ejemplo, puede crear un filtro de métricas que busque la palabra “Error” en los eventos de sus logs y cuente cuántas veces aparece. Los filtros de métricas también pueden extraer valores de eventos de registro delimitados por espacio, como la latencia de las solicitudes de web. También puede utilizar operadores condicionales y caracteres comodín para crear coincidencias exactas. La consola de Amazon CloudWatch puede ayudarle a probar los patrones antes de crear los filtros de métricas.

Los patrones de filtros de métricas pueden contener términos de búsqueda o una especificación del formato de eventos de ​registro común o JSON.

Por ejemplo, si desea buscar el término Error, el patrón del filtro de métricas sería simplemente el término Error. Es posible introducir varios términos de búsqueda para buscar varios términos a la vez. Por ejemplo, si desea contar cuántos eventos contienen los términos Error y Exception, tendría que utilizar el patrón Error Exception. Si desea buscar exactamente el término Error Exception, tendría que poner el término de búsqueda entrecomillado: “Error Exception”. Puede especificar un número ilimitado de términos de búsqueda.

CloudWatch Logs también se puede utilizar para extraer valores de un evento de registro en formato JSON o de log común. Por ejemplo, podría hacer un seguimiento de cuántos bytes se transfieren desde sus logs de acceso de Apache. También puede utilizar operadores condicionales y caracteres comodín para buscar y extraer los datos que le interesen. Para utilizar la función de extracción de los filtros de métricas, los eventos de registro tienen que ir delimitados con espacios y utilizar comillas dobles de cierre y de apertura """, o un corchete de apertura "[" y un corchete de cierre "]" para delimitar los campos. Alternativamente, pueden ser eventos de registro con formato JSON. Encontrará todos los detalles sobre la sintaxis y los ejemplos en la Guía para desarrolladores para filtros de métricas.

CloudWatch Logs permite probar el funcionamiento de los patrones de los filtros de métricas antes de proceder a crear un filtro de métricas. Puede probar los patrones con los datos de sus propios logs que tenga ya en CloudWatch Logs o puede proporcionar sus propios eventos de registro para las pruebas. Al probar un patrón, sabrá qué eventos de registro concuerdan con el patrón de filtro de métricas y, si se trata de extraer valores, qué es el valor extraído en los datos de la prueba. Las pruebas de filtros de métricas pueden utilizarse en la consola y en la interfaz de línea de comandos (CLI).

Los filtros de métricas de Amazon CloudWatch no son compatibles con el uso de expresiones regulares. Para procesar los datos de registros con expresiones regulares, considere la posibilidad de utilizar Amazon Kinesis a fin de conectar la secuencia con un motor de procesamiento de expresiones regulares.

Puede recuperar los datos de registro que desee mediante la consola de CloudWatch Logs o por medio de la interfaz de línea de comandos (CLI) de CloudWatch Logs. Los eventos de registro se recuperan por grupo de logs, por secuencia de logs y por la hora que tengan asociada. El API de CloudWatch Logs para recuperar eventos de registro es GetLogEvents.

Puede utiliza la interfaz de línea de comandos (CLI) para recuperar sus eventos de registro y realizar búsquedas en ellos con la utilidad para buscar cadenas (grep) de la línea de comandos o con funciones de búsqueda similares.

Los datos de logs pueden almacenarse en CloudWatch Logs todo el tiempo que se desee. De forma predeterminada, CloudWatch Logs almacena los datos con carácter indefinido. Puede cambiar el tiempo de retención de cada grupo de logs cuando lo desee.

Registros de Amazon CloudWatch estándar es una de las dos clases de registros que ofrece CloudWatch. Registros estándar ofrece una administración de registros integral destinada a la supervisión en tiempo real y capacidades de análisis avanzadas, como Live Tail, extracción de métricas, alarmas y protección de datos. Podrá monitorear sus registros casi en tiempo real para detectar determinadas frases, valores o patrones. Por ejemplo, podría definir una alarma en función del número de errores detectados en los logs del sistema o ver gráficos de la latencia de las solicitudes web en los logs de las aplicaciones. De esta forma, podrá consultar los datos del log original para ver el origen del problema.

El acceso poco frecuente a registros de Amazon CloudWatch (IA de registros) es una de las dos clases de registros que ofrece CloudWatch. La IA de registros está diseñada específicamente para consolidar todos sus registros de forma nativa en AWS. Ofrece la incorporación gestionada, el análisis de registros entre cuentas y el cifrado de Registros de CloudWatch estándar, con un precio bajo de incorporación por GB. Esta combinación de capacidades personalizadas y bajo costo hace que la IA de registros de CloudWatch sea ideal para consultas ad hoc y análisis forenses posteriores a los hechos. Los datos de logs se pueden almacenar y se puede obtener acceso a ellos indefinidamente mediante un almacenamiento de alta durabilidad y bajo costo para que no tenga que preocuparse del hecho de que las unidades de disco duro estén llenas.

El acceso poco frecuente a registros de Amazon CloudWatch (IA de registros) está disponible en todas las regiones de AWS en las que está disponible Registros de CloudWatch. Puede comenzar en la consola o mediante programación en la CLI o las API de AWS

Para acceder a Logs Insights, su política de IAM debe incluir permisos para logs:DescribeLogGroups y logs:FilterLogEvents.

Puede usar Logs Insights para consultar todos los registros que se envían a CloudWatch. Logs Insights automáticamente descubre los campos de registros desde los registros de los servicios de AWS, como Lambda, CloudTrail, Route53 y VPC Flow Logs, y cualquier registro de aplicación que genere eventos de registro en formato JSON. Además, genera 3 campos de sistema (@message, @logStream y @timestamp) para todos los tipos de registros enviados a CloudWatch. @message contiene el evento de registro sin procesar ni analizar, @logStream contiene el nombre de la fuente que generó el evento de registro y @timestamp contiene el horario en el que el evento de registro se agregó a CloudWatch.

Logs Insights presenta un nuevo idioma de consulta creado específicamente para el procesamiento de registros. El idioma de consulta admite algunos comandos sencillos pero eficientes. Puede escribir comandos para recuperar uno o más campos de registro, encontrar eventos de registro que coincidan con uno o más criterios de búsqueda, agregar sus datos de registro y extraer campos efímeros de sus registros basados en texto. El idioma de consulta es fácil de aprender, y Logs Insights ofrece ayuda incorporada al producto en la forma de consultas de muestra, descripciones de comandos y consultas que se completan automáticamente para ayudarle a comenzar. Puede encontrar detalles adicionales sobre el lenguaje de consulta aquí.

Los límites del servicio se documentan aquí.

Logs Insights está disponible en las siguientes regiones de AWS: EE. UU. Oeste (Oregón), EE. UU. Oeste (Norte de California), EE. UU. Este (Ohio), EE. UU. Este (Norte de Virginia), Asia Pacífico (Mumbai), Asia Pacífico (Seúl), Asia Pacífico (Singapur), Asia Pacífico (Sídney), Asia Pacífico (Tokio), Canadá (Central), UE (Fráncfort), UE (Irlanda), UE (Londres), UE (París), América del Sur (São Paulo).

Puede escribir consultas que contengan incorporaciones, filtros, expresiones regulares y búsquedas de texto. También puede extraer datos de los eventos de registro para crear campos efímeros, los cuales pueden seguir siendo procesados por el idioma de consulta para que pueda acceder a la información que está buscando. El idioma de consulta admite funciones de cadena, numéricas y matemáticas, como concat, strlen, trim, log y sqrt, entre otras. Además, puede usar expresiones booleanas y lógicas y funciones de sumas como mín., máx., total, promedio y percentil, entre otras. Puede encontrar detalles adicionales sobre las funciones y el lenguaje de consulta admitidos aquí.

Puede encontrar una lista de comandos de consulta aquí. Puede encontrar una lista de funciones admitidas aquí.

Puede usar visualizaciones para identificar tendencias y patrones que suceden con el tiempo dentro de sus registros. Logs Insights admite la visualización de datos mediante gráficos de líneas y gráficos de áreas en fila. Genera visualizaciones para todas las consultas que contienen una o más funciones de suma, donde los datos se agrupan durante un intervalo de tiempo especificado con la función bin(). Puede encontrar detalles adicionales sobre cómo visualizar los datos de series temporales aquí.

Puede usar expresiones regulares estilo Java con Logs Insights. Las expresiones regulares pueden usarse en el comando de filtro. Encontrará ejemplos de consultas con expresiones regulares si usa la ayuda incorporada en el producto o consulta este enlace.

Puede usar comillas simples para evitar los caracteres especiales. Los nombres de campos de registro que contienen caracteres diferentes a los alfanuméricos, @ y . deben evitarse con comillas invertidas.

Los campos de sistema generados por Logs Insights comienzan con @. Actualmente, Logs Insights genera 3 campos de sistema: @message, que contiene el evento de registro sin procesar ni analizar como se envía a CloudWatch; @logStream, que contiene el nombre de la fuente que generó el evento de registro; y @timestamp, que contiene el horario en el que el evento de registro se agregó a CloudWatch.

Logs Insights le permite consultar datos de registros que se agregaron a CloudWatch Logs a partir del 5 de noviembre de 2018.

Puede buscar eventos de registro de una secuencia de registro específica al agregar el filtro de comando de consulta @logStream = "log_stream_name" a la consulta de registro.

CloudWatch Logs ya admite opciones de integración con otros servicios de AWS como Amazon Kinesis, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Elasticsearch, y soluciones de socio proveedor de software independiente de AWS como Splunk, Sumo Logic y DataDog, entre otros, para ofrecerle opciones y flexibilidad en todos los entornos para satisfacer sus necesidades de procesamiento, enriquecimiento, análisis y visualización de registros personalizados. Además, las capacidades de consulta de CloudWatch Logs Insights están disponibles para un acceso mediante programación a través del AWS SDK, para ayudar a los socios proveedores de software independientes de AWS a diseñar integraciones más estrechas, análisis avanzados y valor agregado para CloudWatch Logs Insights.

Las integraciones con socios proveedores de software independientes le permiten agrupar sus datos de registro en un solo lugar y poder realizar análisis con las herramientas y los marcos de su elección de forma rentable y con alto rendimiento, sin la necesidad de trasladar grandes volúmenes de datos. También le proporciona un acceso más rápido a sus registros, ya que elimina las latencias de transferencia de datos relacionadas y elimina las complejidades operativas de configurar y mantener determinadas transferencias de datos.

Con tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático, la detección de anomalías en los Registros de Amazon CloudWatch es una característica de análisis de registros automatizada que lo ayuda a agrupar los registros relacionados para acelerar la investigación de estos, a comparar sus registros a lo largo del tiempo para obtener información clave, a supervisar sus registros y a notificarle cuando se produce un comportamiento inusual para solucionarlo con mayor rapidez. Con algoritmos avanzados, CloudWatch puede detectar automáticamente patrones y cambios inusuales en los registros de las aplicaciones y alertarlo de posibles problemas. Ya no es necesario actualizar las consultas o los filtros cada vez que cambien los registros. Con la detección de anomalías en los registros, puede detectar los errores emergentes y los picos en los mensajes de registro con antelación antes de que le afecten, identificar nuevos problemas sin necesidad de conocer los detalles de antemano, recibir alertas sobre actividades inusuales sin necesidad de configurar parámetros y supervisar continuamente los registros más importantes. Al detectar posibles problemas de forma proactiva, la detección de anomalías en los Registros CloudWatch lo ayuda a anticiparse a los problemas y a ofrecer un rendimiento fiable.
 

La detección de anomalías en los Registros de Amazon CloudWatch ayuda a detectar automáticamente un comportamiento inusual en los registros de las aplicaciones. Si bien las herramientas, como los filtros de métricas, permiten supervisar variables específicas y conocidas, la detección de anomalías puede identificar condiciones previamente desconocidas, como un código de error que aparece recientemente en los registros o un aumento repentino de un mensaje de registro en particular. La detección de anomalías en los registros evoluciona de manera flexible con los registros de la aplicación a lo largo del tiempo y no requiere que defina parámetros de configuración complicados, como la sintaxis de consultas o filtros. La detección de anomalías en los registros proporciona un grado adicional de seguridad para los grupos de registros de aplicaciones más importantes.

La detección de anomalías en los Registros de Amazon CloudWatch no requiere un formato específico de registros para funcionar. La característica utiliza machine learning para analizar los registros de forma flexible. La detección de anomalías en los Registros de CloudWatch es más adecuada para los registros de aplicaciones, como los generados a partir del código de la aplicación que se ejecuta en EC2, EKS, ECS, Lambda y otros recursos para ejecutar el código de la aplicación.

Amazon DevOps Guru ofrece una capacidad de detección de anomalías diseñada específicamente para fuentes de aplicaciones específicas, como Lambda. La detección de anomalías en los Registros de Amazon CloudWatch es una solución que funciona con cualquier registro de aplicación. La detección de anomalías en los Registros de CloudWatch está disponible en la consola de CloudWatch.

Amazon CloudWatch Logs Live Tail es una nueva función de análisis interactivo que le proporciona una vista en tiempo real de los registros entrantes. Con Live Tail puede solucionar problemas rápidamente: los desarrolladores pueden aprovechar la visualización en streaming de sus registros para depurar su código y los ingenieros de TI pueden monitorear de forma fiable el estado de sus despliegues. Ofrece una vista interactiva en tiempo real de los registros en el contexto de eventos relacionados para ayudar a reducir el tiempo medio de detección y, a su vez, el tiempo medio de resolución.

Debe utilizar la función interactiva CloudWatch Live Tail para detectar fácilmente problemas de aplicación o despliegue en sus herramientas nativas de AWS Observability. Live Tail permite a los equipos de DevOps obtener una visibilidad profunda de los registros de sus aplicaciones críticas y depurar el código desde su entorno de desarrollo sin tener que cambiar entre varias herramientas. Al utilizarlo para supervisar el estado de los despliegues, los ingenieros de TI, el soporte de operaciones y los equipos de seguridad central pueden monitorear sus servicios y aplicaciones de manera eficiente para acelerar el análisis de las causas principales y reducir el tiempo medio de resolución.

Además de ofrecer capacidades de Live Tail en los registros de aplicaciones personalizados, también ayuda a los clientes a obtener información detallada sobre los registros de AWS Services, incluidos Amazon Virtual Private Cloud, Amazon Route53, AWS Lambda, Amazon Elastic Kubernetes Service, Amazon Elastic Container Service y más. Con el widget de Live Tail, los servicios de AWS pueden incorporar la misma experiencia interactiva de streaming en directo en sus consolas. Además, otros servicios (como Amazon Managed Grafana o AWS Thinkbox) también pueden implementar la integración directa para proporcionarle las mismas capacidades de análisis exhaustivo desde su propia consola y desde cualquier registro de aplicación que genere eventos de registro.

Para que esta característica funcione según lo previsto, se deben permitir a los usuarios las siguientes operaciones. Al iniciar una sesión de Live Tail, si no forma parte del rol de administrador o tiene una política que incluya registros:*, asegúrese de añadir las siguientes acciones a su declaración de política: logs:StartLiveTail y logs:StopLiveTail.

Más información sobre los límites de servicio de Live Tail.

Live Trail está disponible en las siguientes regiones: Este de EE. UU. (Ohio),Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Norte de California), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Bombay), Asia-Pacífico (Seúl), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney), Asia-Pacífico (Tokio), Canadá (Centro), UE (Fráncfort), UE (Irlanda), UE (Londres), UE (París) y América del Sur (São Paulo).

Puede filtrar según los grupos de registro, las secuencias de registros y filtrar por palabras clave. La selección de grupos de registro admite selecciones múltiples en varias cuentas cuando se encuentra en la cuenta de monitoreo (observabilidad entre cuentas). La selección de secuencias de registro admite varias selecciones basadas en un nombre o un prefijo. El filtro por palabras clave distingue entre mayúsculas y minúsculas. Se pueden introducir una o más palabras clave (por ejemplo, error, excepción o falla) para reducir aún más el enfoque de la búsqueda. Puede escribir las palabras clave o copiar y pegar los ejemplos proporcionados en el panel de información. Más información sobre los patrones de filtro.

No, Live Tail ofrece una vista en tiempo real de los datos de registro recopilados por CloudWatch. Para ver los registros históricos, consulte las funciones Información de registros y Grupos de registro.

La protección de datos es una característica de Registros de CloudWatch que le permite definir sus propias reglas y políticas para detectar y ocultar automáticamente los datos confidenciales que aparecen en los registros recopilados de sus sistemas y aplicaciones. Esto se lleva a cabo mediante machine learning (ML) y coincidencia de patrones. Los datos son visibles para quienes cuentan con privilegios elevados de Identity and Access Management (IAM).

Para evitar el registro de datos confidenciales, los clientes a veces llevan a cabo investigaciones manuales o configuran políticas de retención de registros cortas para eliminarlos, lo que conlleva el riesgo de perder registros operativos valiosos. La protección de datos de Registros de CloudWatch identifica y enmascara automáticamente la información confidencial de sus registros mediante la concordancia de patrones y el aprendizaje automático (ML) sin necesidad de que nadie acceda a ellos. Esta característica es útil para las industrias sometidas a normativas estrictas que necesitan asegurarse de que no se almacena información personal. Además, los clientes que crean servicios de pago o autenticación en los que se requiere mucha información personal y confidencial pueden utilizar esta nueva característica para reducir la probabilidad de que se almacene información innecesaria en sus registros.

Cuando crea la política de protección de datos en Registro de CloudWatch, puede especificar la información que desea proteger. Existen varios identificadores de datos que puede elegir, como direcciones de correo electrónico, licencias de conducir de varios países, números de tarjetas de crédito, direcciones y más. La variedad de identificadores de datos específicos ofrece la flexibilidad para escoger qué información confidencial usan sus aplicaciones y ocultar aquella a la que no es necesario acceder fácilmente. Es importante que decida qué información es sensible para su aplicación y seleccione los identificadores relevantes para sus casos de uso.

Puede crear una alarma para monitorizar cualquier métrica de Amazon CloudWatch referente a su cuenta. Por ejemplo, puede crear alarmas para la utilización de CPU en una instancia de Amazon EC2, para la latencia de las solicitudes de Amazon ELB, para el desempeño de las tablas de Amazon DynamoDB, para la longitud de la cola de Amazon SQS o incluso para los cargos realizados en su factura de AWS.

También puede crear una alarma para métricas personalizadas que son específicas de su infraestructura o aplicaciones personalizadas. Si la métrica personalizada es una métrica de alta resolución, tiene la opción de crear alarmas de alta resolución que alerten ante períodos de 10 o 30 segundos.

Con las alarmas compuestas, puede combinar varias alarmas en jerarquías de alarmas. De esta forma, se reduce el ruido de la alarma al activarse solo una vez cuando se encienden varias alarmas al mismo tiempo. Usted puede proporcionar un estado general de un grupo de recursos como una aplicación, una región de AWS o una zona de disponibilidad.

Consulte la página de precios de CloudWatch para obtener más información.

Cuando se crea una alarma, puede configurarse para que realice una o varias acciones automatizadas si una determinada métrica monitorizada supera el umbral que se defina. Por ejemplo, puede definir una alarma que envíe un mensaje de email, que publique en una cola de SQS, que pare o cierre una instancia Amazon EC2 o que ejecute una política de Auto Scaling. Dado que las alarmas de Amazon CloudWatch se integran a Amazon Simple Notification Service, también puede utilizar cualquier tipo de notificación compatible con SNS. Use la acción de AWS Systems Manager OpsCenter para crear de manera automática un OpsItem cuando la alarma ingresa en estado de ALARMA. Esto le ayuda a reducir el diagnóstico con rapidez y a solucionar los problemas mediante recursos de AWS desde una consola única.

A la hora de crear una alarma, hay que elegir en primer lugar qué métrica de Amazon CloudWatch desea monitorizar. A continuación, se elige el período de evaluación (por ejemplo, cinco minutos o una hora) y un valor estadístico para la medición (por ejemplo, Promedio o Máximo). Para establecer el umbral, establezca un valor de referencia y especifique si la alarma se debe activar cuando el valor es mayor que (>), igual o mayor que (>=), menor que (<), o igual o menor que (<=) dicho valor.

Las alarmas evalúan continuamente las métricas respecto al umbral que se haya elegido, incluso si ya se han disparado. Esto le permite ver el estado actualizado en todo momento. Es posible que observe que una de las alarmas pasa mucho tiempo en estado ALARM. Si el valor de la métrica sigue infringiendo el umbral que ha establecido, la alarma permanecerá en estado ALARM hasta que deje de infringirse el umbral en cuestión. Este comportamiento es normal. Si desea que la alarma considere que este nuevo nivel es correcto, podrá ajustar el umbral de la alarma según corresponda.

El historial de alarmas está disponible durante 14 días. Para ver el historial de sus alarmas, inicie sesión en CloudWatch en la consola de administración de AWS, elija Alarmas en el menú de la izquierda, seleccione su alarma y haga clic en la ficha Historial en el panel inferior. En esta ficha encontrará un historial de los cambios de estado producidos en la alarma, así como de las modificaciones que se hayan realizado en la configuración de la alarma.

Los paneles de Amazon CloudWatch permiten crear, personalizar, guardar e interactuar con los gráficos de las métricas personalizadas y los recursos de AWS.

Para comenzar, visite la consola de Amazon CloudWatch y seleccione “Paneles”. Haga clic en el botón “Create Dashboard”. También puede copiar la vista deseada desde los paneles automáticos haciendo clic en “Options” (Opciones) y luego en “Add to Dashboard” (Agregar a panel).

Los paneles automáticos se diseñan con las mejores prácticas recomendadas del servicio de AWS, conocen los recursos y se actualizan de forma dinámica para reflejar el último estado de importantes métricas de rendimiento. Ahora puede filtrar y solucionar problemas de una vista específica sin tener que agregar un código adicional para reflejar el último estado de los recursos de AWS. Una vez que haya identificado la causa raíz de un problema de rendimiento, podrá tomar medidas rápidamente dirigiéndose directamente al recurso de AWS.

Sí. Los paneles se actualizan automáticamente mientras están abiertos.

Sí, un panel está disponible para cualquiera con los permisos adecuados en la cuenta que tiene el panel.

Amazon CloudWatch Events (CWE) es una transmisión de eventos del sistema que describe los cambios que se hacen en los recursos de AWS. La transmisión de eventos amplía las transmisiones existentes de métricas y logs de CloudWatch para ofrecer un panorama más completo del estado y el mantenimiento de las aplicaciones. Debemos escribir reglas declarativas para asociar eventos de interés con acciones automatizadas que se deben llevar a cabo.

Actualmente, son compatibles con Amazon EC2, Auto Scaling y AWS CloudTrail. A través de AWS CloudTrail, las llamadas de API de mutación (es decir, todas las llamadas excepto Describe*, List* y Get*) que se hacen en todos los servicios se pueden ver en CloudWatch Events.

Cuando un evento coincide con una regla que creó en el sistema, puede invocar automáticamente una función de AWS Lambda, pasar el evento a una transmisión de Amazon Kinesis, notificar un tema de Amazon SNS o invocar un flujo de trabajo integrado.

Sí. Sus aplicaciones pueden emitir eventos personalizados usando la API PutEvents y una carga que se ajuste exclusivamente a sus necesidades.

CloudWatch Events es capaz de generar eventos según un programa establecido mediante la popular sintaxis de cronología Unix. Al monitorizar estos eventos, puede implementar una aplicación programada.

CloudWatch Events es una transmisión de eventos del sistema casi en tiempo real que describe los cambios hechos en los recursos de AWS. Con CloudWatch Events, puede definir reglas para monitorizar eventos determinados y realizar acciones de forma automática. AWS CloudTrail es un servicio que registra las llamadas de API para su cuenta de AWS y entrega archivos de log que contienen llamadas de API a su bucket de Amazon S3 o a su grupo de logs de CloudWatch Logs. Con AWS CloudTrail, puede buscar en el historial las actividades de la API relacionadas con la creación, eliminación y modificación de los recursos de AWS, así como solucionar problemas de funcionamiento o seguridad.

AWS Config es un servicio completamente administrado que ofrece un inventario de los recursos de AWS, así como el historial de configuración y las notificaciones de los cambios en la configuración, para garantizar seguridad y gobernanza. Las reglas de configuración sirven para determinar si los cambios de configuración cumplen las normas. CloudWatch Events sirve para reaccionar casi en tiempo real a los cambios realizados en el estado de los recursos. No presenta un veredicto sobre si los cambios son conformes a la política u ofrecen un historial detallado como hacen las reglas Config/Config. Se trata de una transmisión de eventos de uso general.