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Supervisión de MSK Connect
La supervisión es una parte importante del mantenimiento de la fiabilidad, la disponibilidad y el rendimiento de MSK Connect y sus demás AWS soluciones. Amazon CloudWatch supervisa tus AWS recursos y las aplicaciones en las que ejecutas AWS en tiempo real. Puede recopilar métricas y realizar un seguimiento de las métricas, crear paneles personalizados y definir alarmas que le advierten o que toman medidas cuando una métrica determinada alcanza el umbral que se especifique. Por ejemplo, puede CloudWatch hacer un seguimiento del uso de la CPU u otras métricas de su conector, de modo que pueda aumentar su capacidad si es necesario. Para obtener más información, consulta la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.
La siguiente tabla muestra las métricas a las que MSK Connect envía CloudWatch en la ConnectorName dimensión. MSK Connect proporciona estas métricas de forma predeterminada y sin coste adicional. CloudWatch conserva estas métricas durante 15 meses, para que pueda acceder a la información histórica y obtener una mejor perspectiva del rendimiento de sus conectores. También puede establecer alarmas que vigilen determinados umbrales y enviar notificaciones o realizar acciones cuando se cumplan dichos umbrales. Para obtener más información, consulta la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.
| Nombre de métrica | Descripción |
|---|---|
BytesInPerSec |
El número total de bytes recibidos por el conector. |
BytesOutPerSec |
El número total de bytes entregados por el conector. |
CpuUtilization |
El porcentaje de consumo de CPU por sistema y usuario. |
ErroredTaskCount |
El número de tareas que han producido errores. |
MemoryUtilization |
El porcentaje de la memoria total de una instancia de proceso de trabajo, no solo de la memoria en montón de la máquina virtual Java (JVM) que se utiliza actualmente. Por lo general, la JVM no devuelve memoria al sistema operativo. Por lo tanto, el tamaño de pila de JVM (MemoryUtilization) normalmente comienza con un tamaño de pila mínimo que aumenta gradualmente hasta un máximo estable de aproximadamente el 80-90%. El uso en montón de JVM puede aumentar o disminuir a medida que cambia el uso real de la memoria del conector. |
RebalanceCompletedTotal |
El número total de reequilibrados realizados por este conector. |
RebalanceTimeAvg |
El tiempo medio en milisegundos que tarda el conector en reequilibrarse. |
RebalanceTimeMax |
El tiempo máximo en milisegundos que tarda el conector en reequilibrarse. |
RebalanceTimeSinceLast |
El tiempo en milisegundos desde que este conector completó el reequilibrio más reciente. |
RunningTaskCount |
El número de tareas en ejecución en el conector. |
SinkRecordReadRate |
El número medio de registros leídos por segundo desde el clúster de Apache Kafka o Amazon MSK. |
SinkRecordSendRate |
El número medio por segundo de registros que se generan a partir de las transformaciones y se envían al destino. Este número no incluye los registros filtrados. |
SourceRecordPollRate |
El número medio por segundo de registros producidos o sondeados. |
SourceRecordWriteRate |
El número medio de salida de registros por segundo desde las transformaciones y escrituras en el clúster de Apache Kafka o Amazon MSK. |
TaskStartupAttemptsTotal |
El número total de intentos de inicio de tareas del conector. Puede usar esta métrica para identificar anomalías en los intentos de inicio de tareas. |
TaskStartupSuccessPercentage |
El porcentaje medio de inicios de tareas satisfactorios del conector. Puede usar esta métrica para identificar anomalías en los intentos de inicio de tareas. |
WorkerCount |
El número de procesos de trabajo que se están ejecutando en el conector. |
