Подтвердить что ты не робот

Пользовательские метрики Amazon Web Service CloudWatch с размерами

Я пытаюсь вставить данные в пользовательскую метрику на AWS CloudWatch, но хотел бы узнать больше об измерениях и о том, как они используются? Я уже прочитал документацию AWS, но на самом деле не объясняет, для чего они используются, и как он влияет на графический интерфейс в консоли управления AWS.

Являются ли измерения способ дальнейшего разбиения Метрического значения?

Чтобы дать фиктивный пример, скажем, у меня есть метрика, которая подсчитывает количество людей в комнате. Имя метрики называется "Население". Я сообщаю счет раз в минуту. Счетчик метрик установлен на количество людей. Поле Dimension - это всего лишь список пар Name и Value. Предполагая, что я сообщаю о точке данных со значением 90, могу ли добавить два измерения следующим образом: 1. Имя: Мужчина, кол-во: 50 2. Имя: Женщина, Count: 40

Любая помощь будет принята с благодарностью.

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Да, вы можете добавить такие параметры, которые вы описали, в свои пользовательские показатели.

Однако CloudWatch имеет НЕ, способный агрегировать эти измерения, поскольку он не знает группы этих измерений. В основном:

Amazon CloudWatch рассматривает каждую уникальную комбинацию размеров как отдельный показатель. Например, каждый вызов mon-put-data в следующий рисунок создает отдельный показатель, поскольку каждый вызов использует другой набор размеров. Это верно, хотя все четыре вызова используйте одно и то же имя метрики (ServerStats).

Подробнее о размерах в CloudWatch здесь

Ответ 2

Обратите внимание, что вы можете получить агрегированное значение из API, а также построить график в CloudWatch с помощью математического выражения. См. Использование метрической математики.

Я должен также добавить, что вы не можете использовать метрическую математику в сигналах тревоги.

обновление: как сказал @Brooks, Amazon CloudWatch запускает возможность добавления аварийных сигналов в метрические математические выражения

В целом довольно ограниченный и недружественный пользователю по сравнению, например, с DataDog.