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Protokollierung und Überwachung in Amazon Managed Service für Apache Flink

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Protokollierung und Überwachung in Amazon Managed Service für Apache Flink - Managed Service für Apache Flink

Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.

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.

Amazon Managed Service für Apache Flink war zuvor als Amazon Kinesis Data Analytics für Apache Flink bekannt.

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.

Die Überwachung ist wichtig, um Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Leistung Ihrer Managed Service für Apache Flink-Anwendungen aufrechtzuerhalten. Sie sollten Überwachungsdaten aus allen Teilen Ihrer AWS Lösung sammeln, damit Sie einen etwaigen Mehrpunktfehler leichter debuggen können.

Bevor Sie mit der Überwachung von Managed Service für Apache Flink beginnen, sollten Sie einen Überwachungsplan mit Antworten auf die folgenden Fragen erstellen:

  • Was sind Ihre Ziele bei der Überwachung?

  • Welche Ressourcen werden überwacht?

  • Wie oft werden diese Ressourcen überwacht?

  • Welche Überwachungstools werden verwendet?

  • Wer soll die Überwachungsaufgaben ausführen?

  • Wer soll benachrichtigt werden, wenn Fehler auftreten?

Der nächste Schritt besteht darin, eine Baseline für normale Managed Service für Apache Flink-Performance in Ihrer Umgebung aufzustellen. Dies geschieht, indem Sie die Leistung zu verschiedenen Zeiten und unter verschiedenen Lastbedingungen messen. Sie können bei der Überwachung von Managed Service für Apache Flink historische Überwachungsdaten speichern. Sie können diese dann mit aktuellen Leistungsdaten vergleichen, normale Leistungsmuster und Leistungsanomalien identifizieren sowie Verfahren für den Umgang mit Problemen entwickeln.

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