Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Metriken aus anderen Datenquellen abfragen Sie können CloudWatch es verwenden, um Messwerte aus anderen Datenquellen abzufragen, zu visualisieren und Alarme zu erstellen. Dazu stellen Sie eine Verbindung CloudWatch zu den anderen Datenquellen her. Auf diese Weise erhalten Sie eine einzige, konsolidierte Überwachungserfahrung innerhalb der CloudWatch Konsole. Unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind, erhalten Sie einen einheitlichen Überblick über Ihre Infrastruktur- und Anwendungsmetriken, sodass Sie Probleme schneller identifizieren und lösen können. Nachdem Sie mithilfe eines CloudWatch Assistenten eine Verbindung zu einer Datenquelle hergestellt haben, CloudWatch wird ein AWS CloudFormation Stack erstellt, der eine AWS Lambda Funktion bereitstellt und konfiguriert. Diese Lambda-Funktion wird bei jeder Abfrage der Datenquelle bei Bedarf ausgeführt. Der CloudWatch Abfrage-Generator zeigt Ihnen in Echtzeit eine Liste von Elementen, die abgefragt werden können, z. B. Metriken, Tabellen, Felder oder Beschriftungen. Während Sie eine Auswahl treffen, füllt der Abfragegenerator eine Abfrage vorab in der Sprache der ausgewählten Quelle aus. CloudWatch bietet geführte Assistenten, mit denen Sie eine Verbindung zu den folgenden Datenquellen herstellen können. Für diese Datenquellen stellen Sie grundlegende Informationen zur Identifizierung der Datenquelle und der Anmeldeinformationen bereit. Sie können Konnektoren zu anderen Datenquellen auch manuell erstellen, indem Sie Ihre eigenen Lambda-Funktionen erstellen. + Amazon OpenSearch Service — Leiten Sie Metriken aus Ihren OpenSearch Service-Logs und Traces ab. + Amazon Managed Service für Prometheus – Fragen Sie diese Metriken mit PromQL ab. + Amazon RDS für MySQL – Verwenden Sie SQL, um die in Ihren Amazon-RDS-Tabellen gespeicherte Daten in Metriken umzuwandeln. + Amazon RDS für PostgreSQL – Verwenden Sie SQL, um die in Ihren Amazon-RDS-Tabellen gespeicherte Daten in Metriken umzuwandeln. + Amazon-S3-CSV-Dateien – Zeigt Metrikdaten aus einer CSV-Datei an, die in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist. + Microsoft Azure Monitor – Fragen Sie Metriken von Ihrem Microsoft-Azure-Monitor-Konto ab. + Prometheus – Fragen Sie diese Metriken mit PromQL ab. Nachdem Sie Konnektoren zu Datenquellen erstellt haben, finden Sie weitere Informationen zur grafischen Darstellung einer Metrik aus einer Datenquelle unter [Erstellen eines Diagramms mit Metriken aus einer anderen Datenquelle](graph_a_metric.md#create-metric-graph-multidatasource). Informationen zum Einstellen eines Alarms für eine Metrik aus einer Datenquelle finden Sie unter [Einen Alarm basierend auf einer verbundenen Datenquelle erstellen](Create_MultiSource_Alarm.md). **Topics** + [Verwalten des Zugriffs auf Datenquellen](CloudWatch_MultiDataSources_Permissions.md) + [Mit einem Assistenten eine Verbindung zu einer vordefinierten Datenquelle herstellen](CloudWatch_MultiDataSources-Connect.md) + [Einen Konnektor zu einer Datenquelle erstellen](CloudWatch_MultiDataSources-Connect-Custom.md) + [Ihre benutzerdefinierte Datenquelle verwenden](CloudWatch_MultiDataSources-Custom-Use.md) + [Den Konnektor einer Datenquelle löschen](CloudWatch_MultiDataSources-Delete.md) # Verwalten des Zugriffs auf Datenquellen CloudWatch verwendet CloudFormation , um die erforderlichen Ressourcen in Ihrem Konto zu erstellen. Wir empfehlen, dass Sie die `cloudformation:TemplateUrl` Bedingung verwenden, um den Zugriff auf CloudFormation Vorlagen zu kontrollieren, wenn Sie IAM-Benutzern `CreateStack` Berechtigungen erteilen. **Warnung** Jeder Benutzer, dem Sie die Berechtigung zum Aufrufen von Datenquellen erteilen, kann Metriken aus dieser Datenquelle abfragen, auch wenn dieser Benutzer keine direkten IAM-Berechtigungen für die Datenquelle besitzt. Wenn Sie beispielsweise einem Benutzer `lambda:InvokeFunction`-Berechtigungen für eine Lambda-Funktion der Datenquelle Amazon Managed Service für Prometheus gewähren, kann dieser Benutzer Metriken aus dem entsprechenden Workspace von Amazon Managed Service für Prometheus abfragen, auch wenn Sie ihm keinen direkten IAM-Zugriff auf diesen Workspace gewährt haben. Sie finden die Vorlage URLs für Datenquellen auf der Seite **Stack erstellen** in der CloudWatch Einstellungskonsole. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowCloudFormationCreateStack", "Effect": "Allow", "Action": [ "cloudformation:CreateStack" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "cloudformation:TemplateUrl": [ "https://s3.us-east-1.amazonaws.com/amzn-s3-demo-bucket/template.json" ] } } } ] } ``` ------ Weitere Informationen zur CloudFormation Zugriffskontrolle finden Sie unter [Zugriffskontrolle mit AWS Identity and Access Management](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/using-iam-template.html) # Mit einem Assistenten eine Verbindung zu einer vordefinierten Datenquelle herstellen Dieses Thema enthält Anweisungen zur Verwendung des Assistenten, um eine Verbindung CloudWatch zu den folgenden Datenquellen herzustellen. + OpenSearch Amazon-Dienst + Amazon Managed Service für Prometheus + Amazon RDS für MySQL + Amazon RDS für PostgreSQL + Amazon-S3-CSV-Dateien + Microsoft Azure Monitor + Prometheus Die Unterabschnitte in diesem Thema enthalten Hinweise zur Verwaltung und Abfrage jeder dieser Datenquellen. **So erstellen Sie einen Konnektor zu Datenquellen** 1. Öffnen Sie die CloudWatch Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Settings** (Einstellungen). 1. Wählen Sie die Registerkarte **Metrik-Datenquellen**. 1. Klicken Sie auf **Create data source**. 1. Wählen Sie die gewünschte Quelle aus und wählen Sie dann **Weiter**. 1. Geben Sie einen Namen für die Datenquelle ein. 1. Geben Sie je nach der ausgewählten Datenquelle die anderen erforderlichen Informationen ein. Dies kann Anmeldeinformationen für den Zugriff auf die Datenquelle und identifizierende Informationen wie den Namen des Prometheus-Workspace, den Datenbanknamen oder den Amazon-S3-Bucket-Namen beinhalten. Bei AWS Diensten erkennt der Assistent die Ressourcen und fügt sie in das Auswahl-Dropdown-Menü ein. Weitere Hinweise zu der von Ihnen verwendeten Datenquelle finden Sie in den Abschnitten nach diesem Verfahren. 1. Um eine CloudWatch Verbindung mit der Datenquelle in einer VPC herzustellen, wählen Sie Use **a VPC und wählen Sie die zu verwendende** VPC aus. Wählen Sie danach das Subnetz und die Sicherheitsgruppe aus. 1. Wählen Sie **Ich bestätige, dass CloudFormation IAM-Ressourcen erstellt werden**. Diese Ressource ist die Ausführungsrolle der Lambda-Funktion. 1. Klicken Sie auf **Create data source**. Die neue Quelle, die Sie gerade hinzugefügt haben, wird erst angezeigt, wenn der CloudFormation Stapel sie erstellt hat. Um den Fortschritt zu überprüfen, können Sie „**Status meines CloudFormation Stacks anzeigen**“ wählen. Oder Sie können das Aktualisierungssymbol wählen, um diese Liste zu aktualisieren. Wenn Ihre neue Datenquelle in dieser Liste angezeigt wird, kann sie verwendet werden. Sie können „**Abfrage“ aus CloudWatch Metriken** auswählen, um mit der Abfrage zu beginnen. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen eines Diagramms mit Metriken aus einer anderen Datenquelle](graph_a_metric.md#create-metric-graph-multidatasource). ## Amazon Managed Service für Prometheus **Aktualisieren der Datenquellen-Konfiguration** + Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Ihre Datenquelle manuell aktualisieren: + Um die Workspace-ID von Amazon Managed Service für Prometheus zu aktualisieren, aktualisieren Sie die `AMAZON_PROMETHEUS_WORKSPACE_ID`-Umgebungsvariable für die Lambda-Funktion des Datenquellen-Konnektors. + Weitere Informationen zum Aktualisieren der VPC-Konfiguration finden Sie unter [Konfigurieren des VPC-Zugriffs (Konsole)](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-vpc.html#vpc-configuring). **Abfragen der Datenquelle** + Bei der Abfrage von Amazon Managed Service für Prometheus können Sie, nachdem Sie die Datenquelle auf der Registerkarte **Abfrage mit mehreren Quellen** ausgewählt und einen Konnektor von Amazon Managed Service für Prometheus ausgewählt haben, den **Abfrageassistenten** verwenden, um Metriken und Labels zu ermitteln und einfache PromQL-Abfragen bereitzustellen. Sie können auch den PromQL-Abfragen-Editor verwenden, um eine PromQL-Abfrage zu erstellen. + Mehrzeilige Abfragen werden von den CloudWatch Datenquellen-Connectoren nicht unterstützt. Jeder Zeilenvorschub wird durch ein Leerzeichen ersetzt, wenn die Abfrage ausgeführt wird oder wenn Sie mit der Abfrage einen Alarm oder ein Dashboard-Widget erstellen. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Ihre Abfrage ungültig ist. Wenn Ihre Abfrage beispielsweise einen einzeiligen Kommentar enthält, ist sie nicht gültig. Wenn Sie versuchen, ein Dashboard oder einen Alarm mit einer mehrzeiligen Abfrage über die Befehlszeile oder Infrastructure as Code zu erstellen, lehnt die API die Aktion mit einem Analysefehler ab. ## OpenSearch Amazon-Dienst **Erstellen der Datenquelle** Wenn die OpenSearch Domain für FGAC aktiviert ist, müssen Sie die Ausführungsrolle der Connector-Lambda-Funktion einem Benutzer in Service zuordnen. OpenSearch Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt **Benutzer zu Rollen zuordnen** unter [Verwaltung von Berechtigungen](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/fgac.html#fgac-access-control) in der OpenSearch Servicedokumentation. Wenn auf Ihre OpenSearch Domain nur innerhalb einer Virtual Private Cloud (VPC) zugegriffen werden kann, müssen Sie manuell eine neue Umgebungsvariable in die aufgerufene Lambda-Funktion aufnehmen. `AMAZON_OPENSEARCH_ENDPOINT` Der Wert für diese Variable sollte die Stammdomäne des Endpunkts OpenSearch sein. Sie können diese Stammdomäne erhalten, indem Sie `https://` und `.es.amazonaws.com` von dem in der OpenSearch Servicekonsole aufgeführten Domänenendpunkt entfernen. Wenn Ihr Domain-Endpunkt beispielsweise `https://sample-domain.us-east-1.es.amazonaws.com` lautet, wäre dies die Root-Domain `sample-domain`. **Aktualisieren der Datenquelle** + Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Ihre Datenquelle manuell aktualisieren: + Um die OpenSearch Dienstdomäne zu aktualisieren, aktualisieren Sie die `AMAZON_OPENSEARCH_DOMAIN_NAME` Umgebungsvariable für die Lambda-Funktion des Datenquellenkonnektors. + Weitere Informationen zum Aktualisieren der VPC-Konfiguration finden Sie unter [Konfigurieren des VPC-Zugriffs (Konsole)](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-vpc.html#vpc-configuring). **Abfragen der Datenquelle** + Gehen Sie bei der Abfrage von OpenSearch Service nach der Auswahl der Datenquelle auf der Registerkarte **Multiquellenabfrage** wie folgt vor: + Wählen Sie den Index aus, der abgefragt werden soll. + Wählen Sie den Metriknamen (beliebiges Zahlenfeld im Dokument) und die Statistik aus. + Wählen Sie die Zeitachse aus (beliebiges Datumsfeld im Dokument). + Wählen Sie die anzuwendenden Filter aus (Beliebiges Zeichenfolgenfeld im Dokument). + Wählen Sie **Graph-Abfrage**. ## Amazon RDS für PostgreSQL und Amazon RDS für MySQL **Erstellen der Datenquelle** + Wenn auf Ihre Datenquelle nur in einer VPC zugegriffen werden kann, müssen Sie die VPC-Konfiguration für den Konnektor angeben, wie unter [Mit einem Assistenten eine Verbindung zu einer vordefinierten Datenquelle herstellen](#CloudWatch_MultiDataSources-Connect) beschrieben. Wenn die Datenquelle für Anmeldeinformationen eine Verbindung zur VPC herstellen soll, muss der Endpunkt in der VPC konfiguriert werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden eines AWS Secrets Manager VPC-Endpunkts](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/vpc-endpoint-overview.html). Darüber hinaus müssen Sie einen VPC-Endpunkt für den Amazon-RDS-Service erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon RDS API und Schnittstellen-VPC-Endpunkte (AWS PrivateLink)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/vpc-interface-endpoints.html). **Aktualisieren der Datenquelle** + Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Ihre Datenquelle manuell aktualisieren: + Um die Datenbank-Instance zu aktualisieren, aktualisieren Sie die `RDS_INSTANCE`-Umgebungsvariable für die Lambda-Funktion des Datenquellen-Konnektors. + Um den Benutzernamen und das Passwort für die Verbindung mit Amazon RDS zu aktualisieren, verwenden Sie AWS Secrets Manager. Sie finden den ARN des für die Datenquelle verwendeten Geheimnisses in der Umgebungsvariable `RDS_SECRET` der Lambda-Funktion der Datenquelle. Weitere Informationen zum Aktualisieren des Geheimnisses in AWS Secrets Manager finden Sie unter [Ein AWS Secrets Manager -Geheimnis ändern](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/manage_update-secret.html). + Weitere Informationen zum Aktualisieren der VPC-Konfiguration finden Sie unter [Konfigurieren des VPC-Zugriffs (Konsole)](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-vpc.html#vpc-configuring). **Abfragen der Datenquelle** + Bei der Abfrage von Amazon RDS können Sie, nachdem Sie die Datenquelle auf der Registerkarte **Abfrage mit mehreren Quellen** und einen Amazon-RDS-Konnektor ausgewählt haben, den Datenbank-Entdecker verwenden, um verfügbare Datenbanken, Tabellen und Spalten anzuzeigen. Sie können auch den SQL-Editor verwenden, um eine SQL-Abfrage zu erstellen. Sie können die folgenden Variablen in der Abfrage verwenden: + `$start.iso` – Die Startzeit im ISO-Datumsformat + `$end.iso` – Die Endzeit im ISO-Datumsformat + `$period` – Der gewählte Zeitraum in Sekunden Sie können beispielsweise `SELECT value, timestamp FROM table WHERE timestamp BETWEEN $start.iso and $end.iso` abfragen + Mehrzeilige Abfragen werden von den CloudWatch Datenquellen-Connectors nicht unterstützt. Jeder Zeilenvorschub wird durch ein Leerzeichen ersetzt, wenn die Abfrage ausgeführt wird oder wenn Sie mit der Abfrage einen Alarm oder ein Dashboard-Widget erstellen. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Ihre Abfrage ungültig ist. Wenn Ihre Abfrage beispielsweise einen einzeiligen Kommentar enthält, ist sie nicht gültig. Wenn Sie versuchen, ein Dashboard oder einen Alarm mit einer mehrzeiligen Abfrage über die Befehlszeile oder Infrastructure as Code zu erstellen, lehnt die API die Aktion mit einem Analysefehler ab. **Anmerkung** Wenn in den Ergebnissen kein Datumsfeld gefunden wird, werden die Werte für jedes Zahlenfeld zu Einzelwerten summiert und über den angegebenen Zeitraum dargestellt. Wenn die Zeitstempel nicht mit dem ausgewählten Zeitraum in übereinstimmen CloudWatch, werden die Daten automatisch anhand des Zeitraums von aggregiert `SUM` und an diesem ausgerichtet. CloudWatch ## Amazon-S3-CSV-Dateien **Abfragen der Datenquelle** + Bei der Abfrage von Amazon-S3-CSV-Dateien wählen Sie, nachdem Sie die Datenquelle auf der Registerkarte **Abfrage mit mehreren Quellen** und einen Amazon-S3-Konnektor ausgewählt haben, den Amazon-S3-Bucket und den Amazon-S3-Schlüssel aus. Die CSV-Datei muss das folgende Format aufweisen: + Der Zeitstempel muss in der ersten Spalte stehen. + Die Tabelle muss eine Kopfzeile enthalten. Die Kopfzeile wird verwendet, um die Metriken zu benennen. Der Titel der Zeitstempelspalte wird ignoriert, es werden nur die Titel der Metrikspalten verwendet. + Die Zeitstempel müssen im ISO-Datumsformat angegeben werden. + Bei den Metriken muss es sich um numerische Felder handeln. ``` Timestamp, Metric-1, Metric-2, ... ``` Im Folgenden wird ein Beispiel gezeigt: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_MultiDataSources-Connect.html) **Anmerkung** Wenn kein Zeitstempel angegeben wird, werden die Werte für jede Metrik zu Einzelwerten summiert und über den angegebenen Zeitraum dargestellt. Wenn die Zeitstempel nicht mit dem ausgewählten Zeitraum von übereinstimmen CloudWatch, werden die Daten automatisch anhand des Zeitraums von aggregiert `SUM` und an diesem ausgerichtet. CloudWatch ## Microsoft Azure Monitor **Erstellen der Datenquelle** + Sie müssen Ihre Mandanten-ID, Client-ID und Ihr Client-Geheimnis angeben, um eine Verbindung mit Microsoft Azure Monitor herzustellen. Die Anmeldeinformationen werden in gespeichert. AWS Secrets Manager Weitere Informationen finden Sie unter [Eine Microsoft-Entra-Anwendung und ein Serviceprinzipal erstellen, die auf Ressourcen zugreifen können](https://learn.microsoft.com/en-us/entra/identity-platform/howto-create-service-principal-portal) in der Microsoft-Dokumentation. **Aktualisieren der Datenquelle** + Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Ihre Datenquelle manuell aktualisieren: + Um die Mandanten-ID, die Client-ID und den geheimen Client-Schlüssel zu aktualisieren, die für die Verbindung mit Azure Monitor verwendet werden, finden Sie den ARN des für die Datenquelle verwendeten Geheimnisses als `AZURE_CLIENT_SECRET`-Umgebungsvariable in der Lambda-Funktion der Datenquelle. Weitere Informationen zum Aktualisieren des Geheimnisses in AWS Secrets Manager finden Sie unter [Ändern eines AWS Secrets Manager Geheimnisses](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/manage_update-secret.html). **Abfragen der Datenquelle** + Bei der Abfrage von Azure Monitor geben Sie, nachdem Sie die Datenquelle auf der Registerkarte **Abfrage mit mehreren Quellen** und einen Azure-Monitor-Konnektor ausgewählt haben, das Azure-Abonnement sowie die Ressourcengruppe und die Ressource an. Anschließend können Sie den Metrik-Namespace, die Metrik und die Aggregation auswählen und nach Dimensionen filtern. ## Prometheus **Erstellen der Datenquelle** + Sie müssen den Prometheus-Endpunkt sowie den Benutzer und das Passwort angeben, die für die Abfrage von Prometheus erforderlich sind. Die Anmeldeinformationen werden in gespeichert AWS Secrets Manager. + Wenn auf Ihre Datenquelle nur in einer VPC zugegriffen werden kann, müssen Sie die VPC-Konfiguration für den Konnektor angeben, wie unter [Mit einem Assistenten eine Verbindung zu einer vordefinierten Datenquelle herstellen](#CloudWatch_MultiDataSources-Connect) beschrieben. Wenn die Datenquelle für Anmeldeinformationen eine Verbindung zur VPC herstellen soll, muss der Endpunkt in der VPC konfiguriert werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden eines AWS Secrets Manager VPC-Endpunkts](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/vpc-endpoint-overview.html). **Aktualisieren der Datenquellen-Konfiguration** + Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Ihre Datenquelle manuell aktualisieren: + Um den Prometheus-Endpunkt zu aktualisieren, geben Sie den neuen Endpunkt als `PROMETHEUS_API_ENDPOINT`-Umgebungsvariable in der Lambda-Funktion der Datenquelle an. + Um den Benutzernamen und das Passwort für die Verbindung mit Prometheus zu aktualisieren, finden Sie den ARN des für die Datenquelle verwendeten Geheimnisses als `PROMETHEUS_API_SECRET`-Umgebungsvariable in der Lambda-Funktion der Datenquelle. Weitere Informationen zum Aktualisieren des Geheimnisses in finden Sie AWS Secrets Manager unter [Ändern eines AWS Secrets Manager Geheimnisses](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/manage_update-secret.html). + Weitere Informationen zum Aktualisieren der VPC-Konfiguration finden Sie unter [Konfigurieren des VPC-Zugriffs (Konsole)](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-vpc.html#vpc-configuring). **Abfragen der Datenquelle** **Wichtig** Prometheus-Metriktypen unterscheiden sich von CloudWatch Metriken, und viele über Prometheus verfügbare Metriken sind konstruktionsbedingt kumulativ. Wenn Sie Prometheus-Metriken abfragen, wendet CloudWatch keine zusätzliche Transformation auf die Daten an: Wenn Sie nur den Namen oder die Bezeichnung der Metrik angeben, ist der angezeigte Wert kumulativ. Weitere Informationen finden Sie unter [Metriktypen](https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/) in der Prometheus-Dokumentation. Um Prometheus-Metrikdaten wie CloudWatch Metriken als diskrete Werte anzuzeigen, müssen Sie die Abfrage bearbeiten, bevor Sie sie ausführen. Sie könnten beispielsweise einen Aufruf der Rate-Funktion über Ihren Prometheus-Metriknamen hinzufügen. Eine Dokumentation zur Rate-Funktion und anderen Prometheus-Funktionen finden Sie unter [rate()](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#rate) in der Prometheus-Dokumentation. Mehrzeilige Abfragen werden von den CloudWatch Datenquellen-Konnektoren nicht unterstützt. Jeder Zeilenvorschub wird durch ein Leerzeichen ersetzt, wenn die Abfrage ausgeführt wird oder wenn Sie mit der Abfrage einen Alarm oder ein Dashboard-Widget erstellen. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Ihre Abfrage ungültig ist. Wenn Ihre Abfrage beispielsweise einen einzeiligen Kommentar enthält, ist sie nicht gültig. Wenn Sie versuchen, ein Dashboard oder einen Alarm mit einer mehrzeiligen Abfrage über die Befehlszeile oder Infrastructure as Code zu erstellen, lehnt die API die Aktion mit einem Analysefehler ab. ## Benachrichtigung über verfügbare Aktualisierungen Von Zeit zu Zeit informiert Amazon Sie möglicherweise darüber, dass wir empfehlen, Ihre Konnektoren mit einer neueren verfügbaren Version zu aktualisieren und stellt Ihnen Anweisungen dazu zur Verfügung. # Einen Konnektor zu einer Datenquelle erstellen In diesem Thema wird beschrieben, wie Sie eine Verbindung zu einer benutzerdefinierten Datenquelle herstellen CloudWatch. Sie können eine benutzerdefinierte Datenquelle CloudWatch auf zwei Arten verbinden: + Verwenden Sie eine Beispielvorlage, die CloudWatch Folgendes bietet: Sie können entweder Python JavaScript oder Python mit dieser Vorlage verwenden. Diese Vorlagen enthalten Lambda-Beispielcode, der Ihnen bei der Erstellung Ihrer Lambda-Funktion nützlich sein wird. Anschließend können Sie die Lambda-Funktion aus der Vorlage ändern, um eine Verbindung zu Ihrer benutzerdefinierten Datenquelle herzustellen. + Eine AWS Lambda Funktion von Grund auf neu erstellen, die den Datenquellenkonnektor, die Datenabfrage und die Vorbereitung der Zeitreihen für die Verwendung durch implementiert CloudWatch. Diese Funktion muss Datenpunkte bei Bedarf vorab aggregieren oder zusammenführen und auch den Zeitraum und die Zeitstempel so anpassen, dass sie kompatibel sind. CloudWatch **Contents** + [Eine Vorlage verwenden](#CloudWatch_MultiDataSources-Connect-Custom-template) + [Eine benutzerdefinierte Datenquelle von Grund auf erstellen](#CloudWatch_MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda) + [Schritt 1: Die Funktion erstellen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-Function) + [GetMetricData Ereignis](#MultiDataSources-GetMetricData) + [DescribeGetMetricData Ereignis](#MultiDataSources-DescribeGetMetricData) + [Wichtige Überlegungen zu CloudWatch Alarmen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-Alarms) + [(Optional) Wird AWS Secrets Manager zum Speichern von Anmeldeinformationen verwendet](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-Secrets) + [(Optional) Mit einer Datenquelle in einer VPC verbinden](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-VPC) + [Schritt 2: Eine Lambda-Berechtigungsrichtlinie erstellen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-Permissions) + [Schritt 3: Ein Ressourcen-Tag an die Lambda-Funktion anfügen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-tags) ## Eine Vorlage verwenden Durch die Verwendung einer Vorlage wird eine Lambda-Beispielfunktion erstellt, mit der Sie Ihren benutzerdefinierten Konnektor schneller erstellen können. Diese Beispielfunktionen enthalten Beispielcode für viele gängige Szenarien beim Erstellen eines benutzerdefinierten Konnektors. Sie können den Lambda-Code untersuchen, nachdem Sie einen Konnektor mit einer Vorlage erstellt haben, und ihn dann so ändern, dass er für die Verbindung mit Ihrer Datenquelle verwendet wird. Wenn Sie die Vorlage verwenden, CloudWatch kümmert er sich außerdem um die Erstellung der Lambda-Berechtigungsrichtlinie und das Anhängen von Ressourcen-Tags an die Lambda-Funktion. **So verwenden Sie die Vorlage, um einen Konnektor für eine benutzerdefinierte Datenquelle zu erstellen** 1. Öffnen Sie die Konsole unter CloudWatch . [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Settings** (Einstellungen). 1. Wählen Sie die Registerkarte **Metrik-Datenquellen**. 1. Klicken Sie auf **Create data source**. 1. Wählen Sie das Optionsfeld für **Benutzerdefiniert – Vorlage für die ersten Schritte** aus und dann **Weiter**. 1. Geben Sie einen Namen für die Datenquelle ein. 1. Wählen Sie eine der aufgelisteten Vorlagen aus. 1. Wählen Sie entweder Node.js oder Python aus. 1. Klicken Sie auf **Create data source**. Die neue benutzerdefinierte Quelle, die Sie gerade hinzugefügt haben, wird erst angezeigt, wenn der CloudFormation Stapel ihre Erstellung abgeschlossen hat. Um den Fortschritt zu überprüfen, können Sie „**Status meines CloudFormation Stacks anzeigen**“ wählen. Oder Sie können das Aktualisierungssymbol wählen, um diese Liste zu aktualisieren. Wenn Ihre neue Datenquelle in dieser Liste angezeigt wird, können Sie sie in der Konsole testen und ändern. 1. (Optional) Um die Testdaten aus dieser Quelle in der Konsole abzufragen, folgen Sie den Anweisungen in [Erstellen eines Diagramms mit Metriken aus einer anderen Datenquelle](graph_a_metric.md#create-metric-graph-multidatasource). 1. Passen Sie die Lambda-Funktion an Ihre Bedürfnisse an. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Settings** (Einstellungen). 1. Wählen Sie die Registerkarte **Metrik-Datenquellen**. 1. Wählen Sie **In Lambda-Konsole anzeigen** für die Quelle aus, die Sie ändern möchten. Sie können die Funktion jetzt ändern, um auf Ihre Datenquelle zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 1: Die Funktion erstellen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-Function). **Anmerkung** Wenn Sie die Vorlage verwenden, müssen Sie beim Schreiben Ihrer Lambda-Funktion nicht den Anweisungen in [Schritt 2: Eine Lambda-Berechtigungsrichtlinie erstellen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-Permissions) oder [Schritt 3: Ein Ressourcen-Tag an die Lambda-Funktion anfügen](#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-tags) folgen. Diese Schritte wurden von ausgeführt CloudWatch , weil Sie die Vorlage verwendet haben. ## Eine benutzerdefinierte Datenquelle von Grund auf erstellen Folgen Sie den Schritten in diesem Abschnitt, um eine Lambda-Funktion zu erstellen, die eine Verbindung CloudWatch zu einer Datenquelle herstellt. ### Schritt 1: Die Funktion erstellen Ein benutzerdefinierter Datenquellen-Connector muss `GetMetricData` Ereignisse von CloudWatch unterstützen. Optional können Sie auch ein `DescribeGetMetricData` Ereignis implementieren, um Benutzern in der CloudWatch Konsole eine Dokumentation zur Verwendung des Connectors zur Verfügung zu stellen. Die `DescribeGetMetricData` Antwort kann auch verwendet werden, um Standardwerte festzulegen, die im Generator für CloudWatch benutzerdefinierte Abfragen verwendet werden. CloudWatch stellt Codefragmente als Beispiele bereit, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Weitere Informationen finden Sie im Beispiel-Repository unter. [https://github.com/aws-samples/cloudwatch-data-source-samples](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-data-source-samples) **Beschränkungen** + Die Antwort von Lambda muss kleiner als 6 MB sein. Wenn die Antwort 6 MB überschreitet, markiert die `GetMetricData`-Antwort die Lambda-Funktion als `InternalError` und es werden keine Daten zurückgegeben. + Die Lambda-Funktion muss die Ausführung innerhalb von 10 Sekunden für Visualisierungs- und Dashboardingzwecke oder innerhalb von 4,5 Sekunden für die Verwendung von Alarmen abschließen. Wenn die Ausführungszeit diesen Wert überschreitet, markiert die `GetMetricData`-Antwort die Lambda-Funktion als `InternalError` und es werden keine Daten zurückgegeben. + Die Lambda-Funktion muss ihre Ausgabe mit Epochen-Zeitstempeln in Sekunden senden. + Wenn die Lambda-Funktion die Daten nicht neu berechnet und stattdessen Daten zurückgibt, die nicht der vom CloudWatch Benutzer angeforderten Startzeit und Periodenlänge entsprechen, werden diese Daten von ignoriert. CloudWatch Die zusätzlichen Daten werden bei allen Visualisierungen oder Alarmen verworfen. Alle Daten, die nicht zwischen der Startzeit und der Endzeit liegen, werden ebenfalls verworfen. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach Daten von 10:00 bis 11:00 Uhr mit einem Zeitraum von 5 Minuten fragt, dann sind „10:00:00 bis 10:04:59“ und „10:05:00 bis 10:09:59“ die gültigen Zeitbereiche für die Rückgabe von Daten. Sie müssen eine Zeitreihe zurückgeben, die `10:00 value1`, `10:05 value2` usw. enthält. Wenn die Funktion beispielsweise `10:03 valueX` zurückgibt, wird sie verworfen, weil 10:03 nicht der angeforderten Startzeit und dem angeforderten Startzeitraum entspricht. + Mehrzeilige Abfragen werden von den CloudWatch Datenquellen-Connectors nicht unterstützt. Jeder Zeilenvorschub wird durch ein Leerzeichen ersetzt, wenn die Abfrage ausgeführt wird oder wenn Sie mit der Abfrage einen Alarm oder ein Dashboard-Widget erstellen. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Ihre Abfrage ungültig ist. #### GetMetricData Ereignis **Anforderungs-Nutzlast** Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für eine `GetMetricData`-Anforderungs-Nutzlast, die als Eingabe an die Lambda-Funktion gesendet wird. ``` { "EventType": "GetMetricData", "GetMetricDataRequest": { "StartTime": 1697060700, "EndTime": 1697061600, "Period": 300, "Arguments": ["serviceregistry_external_http_requests{host_cluster!=\"prod\"}"] } } ``` + **StartTime**— Der Zeitstempel, der die frühesten zurückzugebenden Daten angibt. Der **Typ** ist Zeitstempel, Epoche, Sekunden. + **EndTime**— Der Zeitstempel, der die letzten zurückzugebenden Daten angibt. Der **Typ** ist Zeitstempel, Epoche, Sekunden. + **Zeitraum** – Die Anzahl der Sekunden, die jede Aggregation der Metrikdaten darstellt. Der Mindestwert beträgt 60 Sekunden. Der **Typ** ist Sekunden. + **Argumente** – Ein Array von Argumenten, die an den mathematischen Ausdruck der Lambda-Metrik übergeben werden. Informationen zur Übergabe von Argumenten finden Sie unter [So übergeben Sie Argumente an Ihre Lambda-Funktion](CloudWatch_MultiDataSources-Custom-Use.md#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-arguments). **Antwort-Nutzlast** Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel für eine von der Lambda-Funktion zurückgegebenen `GetMetricData`-Antwort-Nutzlast. ``` { "MetricDataResults": [ { "StatusCode": "Complete", "Label": "CPUUtilization", "Timestamps": [ 1697060700, 1697061000, 1697061300 ], "Values": [ 15000, 14000, 16000 ] } ] } ``` Die Antwort-Nutzlast enthält entweder ein `MetricDataResults`-Feld oder ein `Error`-Feld, aber nicht beides. Ein `MetricDataResults`-Feld ist eine Liste von Zeitreihenfeldern des Typs `MetricDataResult`. Jedes dieser Zeitreihenfelder kann die folgenden Felder enthalten. + **StatusCode**— (Optional) `Complete` gibt an, dass alle Datenpunkte im angeforderten Zeitraum zurückgegeben wurden. `PartialData`bedeutet, dass ein unvollständiger Satz von Datenpunkten zurückgegeben wurde. Wenn dieses Argument weggelassen wird, ist der Standardwert `Complete`. Zulässige Werte: `Complete` \$1 `InternalError` \$1 `PartialData` \$1 `Forbidden` + **Nachrichten** – Optionale Liste von Nachrichten mit zusätzlichen Informationen zu den zurückgegebenen Daten. Typ: Anordnung von [MessageData](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_MessageData.html)Objekten mit `Code` und `Value` -Zeichenketten. + **Label** – Das für Menschen lesbare Etikett, das den Daten zugeordnet ist. Typ: Zeichenfolge + **Zeitstempel** – Die Zeitstempel für die Datenpunkte, formatiert in Epochenzeit. Die Anzahl der Zeitstempel entspricht immer der Anzahl der Werte und der Wert für `Timestamps[x]` ist `Values[x`]. Typ: Array von Zeitstempeln + **Werte** – Die Datenpunktwerte für die Metrik, entsprechend der `Timestamps`. Die Anzahl der Werte entspricht immer der Anzahl der Zeitstempel und der Wert für `Timestamps[x]` ist `Values[x`]. Typ: Array von Dubletten Weitere Informationen über `Error`-Objekte finden Sie in den folgenden Abschnitten. **Formate für die Fehlerantwort** Sie können optional die Fehlerantwort verwenden, um weitere Informationen zu Fehlern bereitzustellen. Wir empfehlen, dass Sie mit der Codevalidierung einen Fehler zurückgeben, wenn ein Validierungsfehler auftritt, z. B. wenn ein Parameter fehlt oder vom falschen Typ ist. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Reaktion, wenn die Lambda-Funktion eine `GetMetricData`-Validierungsausnahme auslösen möchte. ``` { "Error": { "Code": "Validation", "Value": "Invalid Prometheus cluster" } } ``` Das Folgende ist ein Beispiel für die Reaktion, wenn die Lambda-Funktion angibt, dass sie aufgrund eines Zugriffsproblems keine Daten zurückgeben kann. Die Antwort wird in eine einzige Zeitreihe mit dem Statuscode `Forbidden` übersetzt. ``` { "Error": { "Code": "Forbidden", "Value": "Unable to access ..." } } ``` Das Folgende ist ein Beispiel dafür, wann die Lambda-Funktion eine allgemeine `InternalError`-Ausnahme auslöst, die in eine einzige Zeitreihe mit dem Statuscode `InternalError` und einer Nachricht übersetzt wird. Wenn ein Fehlercode einen anderen Wert als `Validation` oder hat`Forbidden`, CloudWatch wird davon ausgegangen, dass es sich um einen generischen internen Fehler handelt. ``` { "Error": { "Code": "PrometheusClusterUnreachable", "Value": "Unable to communicate with the cluster" } } ``` #### DescribeGetMetricData Ereignis **Anforderungs-Nutzlast** Es folgt ein Beispiel für eine `DescribeGetMetricData`-Anforderungs-Nutzlast. ``` { "EventType": "DescribeGetMetricData" } ``` **Antwort-Nutzlast** Es folgt ein Beispiel für eine `DescribeGetMetricData`-Antwort-Nutzlast. ``` { "Description": "Data source connector", "ArgumentDefaults": [{ Value: "default value" }] } ``` + **Beschreibung** – Eine Beschreibung der Verwendung des Datenquellen-Konnektors. Diese Beschreibung wird in der CloudWatch Konsole angezeigt. Markdown wird unterstützt. Typ: Zeichenfolge + **ArgumentDefaults**— Optionales Array von Argumentstandardwerten, die verwendet werden, um den benutzerdefinierten Datenquellen-Builder vorab auszufüllen. Wenn`[{ Value: "default value 1"}, { Value: 10}]`, zurückgegeben wird, zeigt der Query Builder in der CloudWatch Konsole zwei Eingaben an, die erste mit „Standardwert 1“ und die zweite mit 10. Wenn `ArgumentDefaults` nicht angegeben wird, wird eine einzelne Eingabe angezeigt, wobei der Standardtyp auf `String` gesetzt ist. Typ: Array von Objekten, die Wert und Typ enthalten. + **Fehler** – (Optional) In jeder Antwort kann ein Fehlerfeld enthalten sein. Beispiele finden Sie unter [GetMetricData Ereignis](#MultiDataSources-GetMetricData). #### Wichtige Überlegungen zu CloudWatch Alarmen Wenn Sie die Datenquelle zum Einstellen von CloudWatch Alarmen verwenden möchten, sollten Sie sie so einrichten, dass Daten mit Zeitstempeln pro Minute bis CloudWatch gemeldet werden. Weitere Informationen und weitere Überlegungen zur Erstellung von Alarmen für Metriken aus verbundenen Datenquellen finden Sie unter [Einen Alarm basierend auf einer verbundenen Datenquelle erstellen](Create_MultiSource_Alarm.md). #### (Optional) Wird AWS Secrets Manager zum Speichern von Anmeldeinformationen verwendet Wenn Ihre Lambda-Funktion Anmeldeinformationen für den Zugriff auf die Datenquelle verwenden muss, empfehlen wir, diese Anmeldeinformationen AWS Secrets Manager zu speichern, anstatt sie fest in Ihre Lambda-Funktion zu codieren. Weitere Informationen zur Verwendung AWS Secrets Manager mit Lambda finden Sie unter [Verwenden von AWS Secrets Manager Geheimnissen in AWS Lambda Funktionen](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/retrieving-secrets_lambda.html). #### (Optional) Mit einer Datenquelle in einer VPC verbinden Wenn sich Ihre Datenquelle in einer von Amazon Virtual Private Cloud verwalteten VPC befindet, müssen Sie Ihre Lambda-Funktion für den Zugriff darauf konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Verbinden von ausgehenden Netzwerken mit Ressourcen in einer VPC](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-vpc.html). Möglicherweise müssen Sie auch VPC-Service-Endpunkte für den Zugriff auf Services wie AWS Secrets Manager konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Zugreifen auf einen AWS Dienst über einen Schnittstellen-VPC-Endpunkt](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#access-service-though-endpoint). ### Schritt 2: Eine Lambda-Berechtigungsrichtlinie erstellen Sie müssen eine Richtlinienanweisung erstellen, die die CloudWatch Erlaubnis erteilt, die von Ihnen erstellte Lambda-Funktion zu verwenden. Sie können die AWS CLI oder die Lambda-Konsole verwenden, um die Richtlinienerklärung zu erstellen. **Um die Richtlinienerklärung AWS CLI zu erstellen** + Geben Sie den folgenden Befehl ein. *123456789012*Ersetzen Sie es durch Ihre Konto-ID, *my-data-source-function* ersetzen Sie es durch den Namen Ihrer Lambda-Funktion und *MyDataSource-DataSourcePermission1234* ersetzen Sie es durch einen beliebigen eindeutigen Wert. ``` aws lambda add-permission --function-name my-data-source-function --statement-id MyDataSource-DataSourcePermission1234 --action lambda:InvokeFunction --principal lambda.datasource.cloudwatch.amazonaws.com --source-account 123456789012 ``` ### Schritt 3: Ein Ressourcen-Tag an die Lambda-Funktion anfügen Die CloudWatch Konsole bestimmt mithilfe eines Tags, welche Ihrer Lambda-Funktionen Datenquellen-Konnektoren sind. Wenn Sie mit einem der Assistenten eine Datenquelle erstellen, wird das Tag automatisch von dem CloudFormation Stack angewendet, der es konfiguriert. Wenn Sie selbst eine Datenquelle erstellen, können Sie das folgende Tag für Ihre Lambda-Funktion verwenden. Dadurch wird Ihr Connector in der Dropdownliste **Datenquelle** in der CloudWatch Konsole angezeigt, wenn Sie Metriken abfragen. + Ein Tag mit `cloudwatch:datasource` als Schlüssel und `custom` als Wert. # Ihre benutzerdefinierte Datenquelle verwenden Nachdem Sie eine Datenquelle erstellt haben, können Sie sie verwenden, um Daten aus dieser Quelle abzufragen, sie zu visualisieren und Alarme einzustellen. Wenn Sie ein Vorlage verwendet haben, um Ihren benutzerdefinierten Datenquellen-Konnektor zu erstellen, oder wenn Sie das unter [Schritt 3: Ein Ressourcen-Tag an die Lambda-Funktion anfügen](CloudWatch_MultiDataSources-Connect-Custom.md#MultiDataSources-Connect-Custom-Lambda-tags) aufgeführte Tag hinzugefügt haben, können Sie die unter [Erstellen eines Diagramms mit Metriken aus einer anderen Datenquelle](graph_a_metric.md#create-metric-graph-multidatasource) aufgeführten Schritte zum Abfragen ausführen. Sie können den Konnektor auch mit der mathematischen Metrikfunktion `LAMBDA` abfragen, wie im folgenden Abschnitt beschrieben. Informationen zum Erstellen von Alarmen für eine Metrik aus Ihrer Datenquelle finden Sie unter [Einen Alarm basierend auf einer verbundenen Datenquelle erstellen](Create_MultiSource_Alarm.md). In diesem Thema wird beschrieben, wie Argumente an Ihre Lambda-Funktion an Ihre benutzerdefinierte Datenquelle übergeben werden. ## So übergeben Sie Argumente an Ihre Lambda-Funktion Die empfohlene Methode zur Übergabe von Argumenten an Ihre benutzerdefinierte Datenquelle besteht darin, den Query Builder in der CloudWatch Konsole zu verwenden, wenn Sie die Datenquelle abfragen. Sie können Ihre Lambda-Funktion auch verwenden, um Daten aus Ihrer Datenquelle abzurufen, indem Sie den neuen `LAMBDA` Ausdruck in CloudWatch metrischer Mathematik verwenden. ``` LAMBDA("LambdaFunctionName" [, optional-arg]*) ``` `optional-arg` besteht aus bis zu 20 Zeichenfolgen, Zahlen oder Booleschen Werten. Beispiel: `param`, `3.14` oder `true`. **Anmerkung** Mehrzeilige Zeichenfolgen werden von den CloudWatch Datenquellenkonnektoren nicht unterstützt. Jeder Zeilenvorschub wird durch ein Leerzeichen ersetzt, wenn die Abfrage ausgeführt wird oder wenn Sie mit der Abfrage einen Alarm oder ein Dashboard-Widget erstellen. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Ihre Abfrage ungültig ist. Wenn Sie die mathematische `LAMBDA`-Metrikfunktion verwenden, können Sie den Funktionsnamen (`"MyFunction"`) angeben. Wenn Ihre Ressourcenrichtlinie dies zulässt, können Sie auch eine bestimmte Version der Funktion (`"MyFunction:22"`) oder einen Lambda-Funktionsalias (`"MyFunction:MyAlias"`) verwenden. Sie können keinen `*` verwenden Im Folgenden werden einige Beispiele für das Aufrufen der `LAMBDA`-Funktion aufgeführt. ``` LAMBDA("AmazonOpenSearchDataSource", "MyDomain", "some-query") ``` ``` LAMBDA("MyCustomDataSource", true, "fuzzy", 99.9) ``` Die mathematische `LAMBDA`-Metrikfunktion gibt eine Liste von Zeitreihen zurück, die an den Anforderer zurückgegeben oder mit anderen mathematischen Metrikfunktionen kombiniert werden können. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Kombination von `LAMBDA` mit anderen mathematischen Metrikfunktionen. ``` FILL(LAMBDA("AmazonOpenSearchDataSource", "MyDomain", "some-query"), 0) ``` # Den Konnektor einer Datenquelle löschen Um den Konnektor einer Datenquelle zu löschen, folgen Sie den Anweisungen in diesem Abschnitt. **So löschen Sie den Konnektor einer Datenquelle** 1. Öffnen Sie die CloudWatch Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Settings** (Einstellungen). 1. Wählen Sie die Registerkarte **Metrik-Datenquellen**. 1. Wählen Sie ** CloudFormationin der Zeile der Datenquelle, die Sie löschen möchten, die Option Verwalten** aus. Sie werden zur CloudFormation Konsole weitergeleitet. 1. Wählen Sie im Abschnitt mit dem Namen Ihrer Datenquelle die Option **Löschen**. 1. Wählen Sie im Bestätigungsfenster **Löschen**.