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La surveillance joue un rôle important dans le maintien de la fiabilité, de la disponibilité et des performances d'Amazon EFS et de vos AWS solutions. Nous vous recommandons de collecter des données de surveillance provenant de toutes les parties de votre AWS solution afin de pouvoir corriger plus facilement une défaillance multipoint, le cas échéant. Toutefois, avant de commencer la surveillance d’Amazon EFS, créez un plan de surveillance incluant les réponses aux questions suivantes :
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Quels sont les objectifs de la surveillance ?
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Quelles sont les ressources à surveiller ?
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À quelle fréquence les ressources doivent-elles être surveillées ?
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Quels outils de surveillance utiliser ?
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Qui exécute les tâches de supervision ?
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Qui doit être informé en cas de problème ?
L’étape suivante consiste à établir une référence de performances Amazon EFS normales dans votre environnement, en mesurant la performance à divers Moments et dans diverses conditions de charge. Lorsque vous surveillez Amazon EFS, vous devez envisager de stocker les données de supervision historiques. Ces données stockées constituent une référence pour comparer avec des données de performances actuelles, identifier les Modèles de performance normaux et les anomalies de performance, et concevoir des méthodes pour résoudre les problèmes.
Par exemple, avec Amazon EFS, vous pouvez surveiller le débit du réseau, les E/S pour les opérations de lecture, d’écriture, et les opérations de métadonnées, les connexions client et le solde de crédit des transmissions en rafale pour vos systèmes de fichiers. Si les performances sorte de votre cadre de référence, vous devez peut-être Modifier la taille de votre système de fichiers ou le nombre de clients connectés afin d’optimiser le système de fichiers pour votre charge de travail.
Pour établir une référence, vous devez, au Moins, superviser les éléments suivants :
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Le débit réseau de votre système de fichiers.
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Le nombre de connexions client à un système de fichiers.
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Le nombre d’octets pour chaque opération de système de fichiers, y compris les opérations de lecture des données, d’écriture des données et les opérations de métadonnées.
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