Nach reiflicher Überlegung haben wir beschlossen, Amazon Kinesis Data Analytics für SQL Anwendungen in zwei Schritten einzustellen:
1. Ab dem 15. Oktober 2025 können Sie keine neuen Kinesis Data Analytics für SQL Anwendungen erstellen.
2. Wir werden Ihre Anwendungen ab dem 27. Januar 2026 löschen. Sie können Ihre Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications weder starten noch betreiben. SQLAb diesem Zeitpunkt ist kein Support mehr für Amazon Kinesis Data Analytics verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Einstellung von Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications.
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.
Überwachung von für SQL-Anwendungen
Die Überwachung ist wichtig, um Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Leistung von und Ihrer -Anwendung aufrechtzuerhalten. Sie sollten Überwachungsdaten von allen Teilen Ihrer - AWS Lösung sammeln, damit Sie einen Multipoint-Fehler leichter debuggen können, falls ein solcher auftritt. Aber bevor Sie mit der Überwachung von beginnen, sollten Sie einen Überwachungsplan mit Antworten auf die folgenden Fragen erstellen:
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Was sind Ihre Ziele bei der Überwachung?
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Welche Ressourcen werden überwacht?
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Wie oft werden diese Ressourcen überwacht?
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Welche Überwachungstools werden verwendet?
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Wer soll die Überwachungsaufgaben ausführen?
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Wer soll benachrichtigt werden, wenn Fehler auftreten?
Im nächsten Schritt legen Sie einen Ausgangswert für normale Performance in Ihrer Umgebung fest, indem Sie die Leistung zu verschiedenen Zeiten und unter verschiedenen Lastbedingungen messen. Sie können bei der Überwachung von historische Überwachungsdaten speichern. Diese gespeicherten Daten bieten eine Basis für den Vergleich mit aktuellen Leistungsdaten, zur Identifikation normaler Leistungsmuster und von Leistungsanomalien sowie zur Entwicklung von Verfahren für den Umgang mit Problemen.
Mit überwachen Sie die Anwendung. Die Anwendung verarbeitet Datenströme (Eingabe oder Ausgabe), die beide Kennungen enthalten, mit denen Sie Ihre Suche nach CloudWatch Protokollen einschränken können. Weitere Informationen dazu, wie Prozesse Datenströme verarbeiten, finden Sie unter Amazon Kinesis Data Analytics für SQL-Anwendungen: So funktioniert's.
Die wichtigste Metrik ist millisBehindLatest, was angibt, mit welcher zeitlichen Differenz zur aktuellen Zeit eine Anwendung von der Streaming-Quelle liest. In einem typischen Fall sollte der Rückstand in Millisekunden bei Null liegen oder gegen Null gehen. Kurze Spitzenwerte sind normal, sie manifestieren sich als erhöhter millisBehindLatest-Wert.
Wir empfehlen Ihnen, einen CloudWatch Alarm einzurichten, der ausgelöst wird, wenn die Anwendung um mehr als eine Stunde zurückbleibt und die Streaming-Quelle liest. Bei bestimmten Anwendungsfällen, bei denen eine Verarbeitung nahezu in Echtzeit erforderlich ist, wie bei der Ausgabe der verarbeiteten Daten an eine Live-Anwendung, können Sie für den Alarm einen niedrigeren Wert, z. B. fünf Minuten, festlegen.
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