Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Tentang AWS DevOps Agent AWS DevOps Agen adalah agen perbatasan yang menyelesaikan dan secara proaktif mencegah insiden, terus meningkatkan keandalan dan kinerja. AWS DevOps Agen menyelidiki insiden dan mengidentifikasi perbaikan operasional sebagai insinyur berpengalaman. DevOps Agen bekerja dengan: + Pelajari sumber daya Anda dan hubungan mereka. + Bekerja dengan alat observabilitas, keterampilan, repositori kode, dan saluran pipa Anda. CI/CD + Mengkorelasikan telemetri, kode, dan data penyebaran untuk memahami hubungan antara sumber daya aplikasi Anda. + Mendukung aplikasi di lingkungan multicloud dan hybrid. ## Fitur utama AWS DevOps Agen memberikan respon insiden yang komprehensif dan kemampuan pencegahan melalui fitur-fitur berikut: ### Tanggapan insiden otonom yang selalu aktif AWS DevOps Agen secara otonom menyelidiki masalah saat mereka terjadi: + **Investigasi insiden otomatis** - Mulai menyelidiki segera ketika peringatan atau tiket dukungan masuk + **AWS DevOps Obrolan Agen** - Kueri infrastruktur Anda, analisis kesehatan sistem, dan pandu investigasi menggunakan bahasa alami di seluruh aplikasi web DevOps Agent Space. Obrolan memberikan tanggapan sadar konteks berdasarkan halaman yang Anda lihat, apakah menanyakan tentang sumber daya dalam Topologi, mengarahkan penyelidikan, atau memfilter rekomendasi dalam Pencegahan. + **Rencana mitigasi terperinci** - Menyediakan tindakan spesifik untuk menyelesaikan insiden, memvalidasi keberhasilan, dan mengembalikan perubahan jika diperlukan + **Koordinasi insiden otomatis** — Rutekan pengamatan, temuan, dan langkah-langkah mitigasi melalui saluran komunikasi pilihan Anda seperti Slack dan ServiceNow + **AWS Integrasi Support** - Buat kasus AWS Support langsung dari investigasi dengan konteks langsung yang diberikan kepada para ahli AWS Support ### Mencegah insiden future AWS DevOps Agen menganalisis pola di seluruh insiden historis untuk membantu Anda beralih dari pemadam kebakaran reaktif ke peningkatan operasional proaktif: + **Rekomendasi yang ditargetkan** - Memberikan peningkatan spesifik dan dapat ditindaklanjuti yang memperkuat empat bidang utama: observabilitas (pemantauan, peringatan, pencatatan), pengoptimalan infrastruktur (penskalaan otomatis, penyetelan kapasitas), dan peningkatan pipa penyebaran (pengujian, validasi). + **Pembelajaran berkelanjutan** - Menyempurnakan rekomendasi berdasarkan umpan balik tim Anda ### Dapatkan lebih banyak dari DevOps alat Anda AWS DevOps Agen terintegrasi dengan alat yang ada tanpa mengubah alur kerja Anda: + **Pemetaan sumber daya aplikasi** - Membangun grafik topologi sumber daya aplikasi Anda dan hubungannya + **Integrasi bawaan** - Bekerja dengan alat pengamatan populer (Amazon CloudWatch, Dynatrace, Datadog, New Relic, dan Splunk), repositori kode, dan saluran pipa (Tindakan dan repositori, alur kerja, dan CI/CD repositori) GitHub GitLab + **Integrasi alat khusus** - Memperluas kemampuan dengan menghubungkan ke server Model Context Protocol (MCP) Anda sendiri untuk alat tambahan + **Kueri infrastruktur percakapan** — Gunakan bahasa alami untuk menanyakan AWS sumber daya, metrik sistem, dan status alarm tanpa menavigasi beberapa konsol. Obrolan memahami konteks dan memelihara riwayat percakapan untuk pertanyaan tindak lanjut. ## Bagaimana AWS DevOps Agen bekerja AWS DevOps Agen beroperasi melalui arsitektur dual-console. Administrator menggunakan Konsol AWS Manajemen untuk membuat dan mengelola Ruang Agen, mengonfigurasi integrasi, dan mengatur kontrol akses. Tim operasi menggunakan aplikasi web AWS DevOps Agen untuk respons day-to-day insiden dan aktivitas investigasi. Aplikasi web adalah tempat operator dapat berinteraksi dengan investigasi agen, menelusuri topologi aplikasi lintas akun, dan belajar tentang peningkatan pencegahan pada observabilitas, kode, saluran pipa, dan arsitektur infrastruktur. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat [Pencegahan insiden proaktif](working-with-devops-agent-proactive-incident-prevention.md). Layanan ini diatur di sekitar Agen Spaces, yang merupakan wadah logis yang menentukan apa yang dapat diakses dan diselidiki AWS DevOps Agen. Setiap Ruang Agen berisi konfigurasi AWS akun Anda, integrasi alat pihak ketiga, dan izin akses. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat [Apa itu Ruang DevOps Agen?](about-aws-devops-agent-what-are-devops-agent-spaces.md). AWS DevOps Agen secara otomatis membangun topologi aplikasi yang memetakan sumber daya Anda dan hubungannya. Topologi ini membantu layanan memahami arsitektur aplikasi Anda selama penyelidikan. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat [Apa itu DevOps Topologi Agen?](about-aws-devops-agent-what-is-a-devops-agent-topology.md). ## Manfaat + **Reduce mean time to resolution (MTTR)** — Investigasi otonom dimulai segera, mempercepat resolusi insiden dari jam ke menit + **Mencegah insiden berulang** — Rekomendasi yang ditargetkan mengatasi akar penyebab dan memperkuat ketahanan sistem + **Tingkatkan efisiensi operasional** — Bebaskan tim Anda dari tugas investigasi berulang untuk fokus pada inovasi + **Bekerja dalam alur kerja yang ada** - Terintegrasi dengan alat dan proses yang ada tanpa gangguan # Apa itu Aplikasi Web DevOps Agen? AWS DevOps Agen menggunakan arsitektur dual-console yang memisahkan fungsi administratif dari day-to-day kegiatan operasional. Desain ini memungkinkan administrator untuk mengonfigurasi layanan sementara tim operasi fokus pada respons dan pencegahan insiden. ## Konsol AWS DevOps Agen menyediakan dua antarmuka yang berbeda: + **AWS Management Console** — Administrator menggunakan AWS Management Console untuk mengatur dan mengelola AWS DevOps Agen. Di konsol ini, Anda dapat [Membuat Ruang Agen](getting-started-with-aws-devops-agent-creating-an-agent-space.md) menghubungkan AWS layanan dan alat pihak ketiga, dan mengelola izin akses untuk organisasi Anda. + **DevOps Aplikasi web agen -** Tim operasi menggunakan aplikasi web DevOps Agent Space untuk aktivitas respons insiden harian. Aplikasi mandiri ini menyediakan antarmuka di mana insinyur panggilan dapat meluncurkan investigasi, berinteraksi dengan agen melalui obrolan bahasa alami, melihat topologi aplikasi, dan meninjau rekomendasi pencegahan insiden. ## Kemampuan aplikasi web Aplikasi web DevOps Agen menyediakan kemampuan utama berikut: + **Respons Insiden —** Halaman ini adalah tempat Anda membuat dan melacak investigasi insiden serta menghasilkan rencana mitigasi untuk menyelesaikan insiden. + **Pencegahan Insiden —** Ditemukan di halaman Pencegahan, di sinilah Anda akan menemukan rekomendasi untuk meningkatkan postur observabilitas, proses pengiriman, dan arsitektur infrastruktur Anda untuk mencegah insiden di masa depan. + **Topologi -** Halaman Topologi menyediakan representasi visual interaktif dari sumber daya akun dan hubungannya di semua sumber daya di akun yang terhubung. Anda dapat melihat topologi dengan tingkat detail yang berbeda menggunakan dropdown “Tampilkan” untuk beralih antara tampilan System, Container, dan Resource. + **Keterampilan** - Set instruksi modular yang memperluas AWS DevOps Agen dengan kemampuan khusus. Keterampilan berisi pengetahuan domain, metodologi investigasi, dan konfigurasi alat yang disesuaikan dengan infrastruktur Anda. Setiap keterampilan memungkinkan alat khusus dan memberikan pengungkapan instruksi secara progresif hanya jika relevan dengan penyelidikan. + **Antarmuka Obrolan bahasa alami** — Tersedia di seluruh aplikasi web, Chat adalah asisten percakapan bertenaga AI yang memungkinkan Anda menanyakan infrastruktur, menganalisis kesehatan sistem, dan bekerja dengan investigasi menggunakan bahasa alami. Obrolan memberikan respons sadar konteks berdasarkan halaman yang Anda lihat. ## Autentikasi AWS DevOps Agen mendukung metode otentikasi fleksibel untuk mengakomodasi persyaratan organisasi yang berbeda: + **Integrasi Pusat Identitas IAM (Akses pengguna)** — Organizations dapat menggunakan AWS Identity Center (IAM Identity Center) untuk mengelola akses pengguna secara terpusat ke aplikasi web DevOps Agent Space. IAM Identity Center dapat berfederasi dengan penyedia identitas eksternal melalui protokol OIDC dan SAMP standar, termasuk penyedia seperti Okta, Ping Identity, dan Microsoft Entra ID. Metode ini mendukung otentikasi multi-faktor dari penyedia identitas Anda. + **Autentikasi penyedia identitas eksternal (iDP) —** Organizations dapat menghubungkan penyedia identitas yang kompatibel dengan OIDC, seperti Okta atau Microsoft Entra ID, langsung ke aplikasi web Agent Space tanpa memerlukan Pusat Identitas IAM. Pengguna masuk dengan kredensi perusahaan mereka melalui iDP. Untuk petunjuk penyiapan, lihat[Menyiapkan Otentikasi Penyedia Identitas Eksternal (IDP)](aws-devops-agent-security-setting-up-external-identity-provider-idp-authentication.md). + **Tautan autentikasi IAM (Akses admin)** — Metode alternatif menyediakan akses langsung ke aplikasi web dari Konsol AWS Manajemen menggunakan sesi konsol yang ada. Opsi ini berguna sebelum menerapkan integrasi Pusat Identitas penuh, tetapi sesi dibatasi hingga 10 menit. # Apa itu Ruang DevOps Agen? Ruang DevOps Agen adalah wadah logis yang mendefinisikan alat dan infrastruktur yang dapat diakses AWS DevOps Agen. Setiap Ruang Agen beroperasi secara independen dengan akses AWS akunnya sendiri, integrasi pihak ketiga, dan izin pengguna. Ruang Agen mewakili batas apa yang dapat diakses dan diselidiki AWS DevOps Agen selama respons insiden. Saat membuat Ruang Agen, Anda menentukan AWS akun mana yang dapat diakses agen, alat eksternal mana yang dapat dihubungkan, dan pengguna mana di organisasi Anda yang dapat berinteraksi dengan agen. Setiap Ruang Agen berfungsi sebagai penyebaran AWS DevOps Agen yang independen. Anda mengonfigurasi Ruang Agen melalui Konsol AWS Manajemen, sementara tim operasi Anda menggunakan aplikasi web Agen Space untuk melakukan investigasi dan meninjau rekomendasi dalam ruang tersebut. ## Bagaimana Ruang Agen diisolasi Ruang Agen menjaga isolasi untuk memastikan keamanan dan mencegah akses yang tidak diinginkan di berbagai lingkungan atau tim: + **AWS isolasi akun** — Setiap Ruang Agen menggunakan peran IAM khusus yang memberikan akses hanya ke AWS akun dan sumber daya tertentu. Agen tidak dapat mengakses AWS sumber daya di luar sumber daya yang dikonfigurasi secara eksplisit untuk Ruang Agen. + **Isolasi akses pengguna** — Anda mengontrol pengguna atau grup mana yang dapat mengakses setiap Ruang Agen. Ini memungkinkan Anda menyelaraskan izin akses dengan struktur organisasi Anda, memastikan tim hanya berinteraksi dengan Ruang Agen yang ditunjuk. + **Isolasi data** — Data investigasi, riwayat insiden, dan rekomendasi disimpan secara terpisah dalam setiap Ruang Agen. Informasi dari satu Ruang Agen tidak terlihat atau dapat diakses dari Ruang Agen lain. + **Isolasi data** obrolan - Riwayat percakapan obrolan juga terisolasi dalam setiap Ruang Agen. Percakapan dan kueri di satu Ruang Agen tidak terlihat atau dapat diakses dari Ruang Agen lain. ## Aplikasi Web Ruang Agen Setiap Ruang Agen memiliki aplikasi web khusus yang dapat diakses di luar Konsol AWS Manajemen. Lihat [Apa itu Aplikasi Web DevOps Agen?](about-aws-devops-agent-what-is-a-devops-agent-web-app.md) untuk mempelajari lebih lanjut tentang aplikasi web. ## Kapan menggunakan beberapa Ruang Agen Pertimbangkan untuk membuat beberapa Ruang Agen untuk mendukung kebutuhan organisasi yang berbeda: + **Pemisahan tim** — Buat Ruang Agen khusus untuk tim aplikasi atau unit bisnis yang berbeda untuk mempertahankan batas kepemilikan yang jelas di Ruang Agen. + **Isolasi lingkungan** — Pisahkan lingkungan produksi dan non-produksi ke dalam Ruang Agen yang berbeda untuk mencegah akses lintas lingkungan yang tidak disengaja. + **Batas layanan** — Sejajarkan Ruang Agen dengan layanan atau batasan aplikasi tertentu untuk menjaga agar investigasi tetap fokus dan relevan. + **Persyaratan kepatuhan** — Konfigurasikan Ruang Agen terpisah dengan kontrol akses atau pengaturan residensi data yang berbeda untuk memenuhi persyaratan peraturan. **catatan** **Saat membuat beberapa Ruang Agen, Anda dapat menggunakan AWS akun khusus sebagai akun utama untuk Ruang Agen dan menghubungkan akun aplikasi yang berbeda sebagai akun sekunder. Pendekatan ini memungkinkan Anda untuk mempertahankan kontrol akses granular sambil memastikan bahwa setiap Ruang Agen hanya dapat mengakses sumber daya khusus untuk cakupan yang dimaksudkan, bahkan ketika menggunakan pembuatan peran otomatis. # Apa itu DevOps Topologi Agen? AWS DevOps Agen secara otomatis menemukan dan memvisualisasikan sumber daya dan hubungan dalam aplikasi Anda dan menggunakan topologi yang dihasilkan untuk memahami infrastruktur Anda selama investigasi insiden dan saat membuat rekomendasi pencegahan. ## Bagaimana grafik topologi dibuat AWS DevOps Agen membangun grafik topologi melalui beberapa proses otomatis: + **Penemuan sumber daya** — Agen secara otomatis memindai AWS akun Anda untuk mengidentifikasi sumber daya seperti instans komputasi, layanan penyimpanan, komponen jaringan, dan database yang merupakan bagian dari aplikasi Anda. + **Deteksi hubungan** — Agen menganalisis data konfigurasi, CloudFormation tumpukan, dan tag sumber daya untuk menentukan bagaimana sumber daya berhubungan satu sama lain. + **Pemetaan kode dan penyebaran** — Ketika terhubung ke CI/CD jaringan pipa, agen menghubungkan sumber daya infrastruktur kembali ke proses penyebaran mereka dan mengubah kode aplikasi dan infrastruktur. + **Pemetaan perilaku observabilitas** — Data dari sistem observabilitas seperti Amazon CloudWatch Application Signals dan Dynatrace digunakan untuk mengidentifikasi perilaku yang diamati yang menunjukkan hubungan antar sumber daya. ## Kemampuan kunci Pemetaan sumber daya menyediakan beberapa kemampuan yang meningkatkan investigasi dan pencegahan insiden: + **Visualisasi interaktif** — Jelajahi topologi aplikasi Anda melalui grafik interaktif di Aplikasi Web Operator. Anda dapat memperbesar dan menavigasi topologi untuk memahami hubungan kompleks antar sumber daya. Anda juga dapat menggunakan Obrolan untuk menanyakan informasi topologi menggunakan bahasa alami, seperti 'Tunjukkan semua fungsi Lambda yang terhubung ke tabel DynamoDB ini' atau 'Sumber daya apa yang terpengaruh oleh alarm ini? '. + **Investigasi kontekstual** — Selama investigasi insiden, AWS DevOps Agen dibantu oleh topologi sumber daya untuk mengidentifikasi komponen yang terpengaruh, memahami radius ledakan, dan melacak jalur dampak melalui sistem Anda. + **Analisis akar penyebab** — Pemahaman rinci tentang hubungan sumber daya membantu menentukan di mana masalah berasal, bahkan dalam sistem terdistribusi yang kompleks dengan banyak saling ketergantungan. + **Penilaian dampak** — Saat menganalisis insiden, agen dapat lebih menentukan layanan hilir mana yang mungkin terpengaruh dengan mengidentifikasi rantai ketergantungan dalam topologi. + **Rekomendasi pencegahan** — Agen menggunakan wawasan topologi untuk membuat rekomendasi yang ditargetkan untuk peningkatan ketahanan, menyarankan perubahan yang akan memiliki dampak paling signifikan pada stabilitas sistem. ## Tampilan topologi Visualisasi topologi di halaman Topologi di Aplikasi Web Operator menawarkan beberapa tingkat detail: + **Belajar** — Tampilan default, yang dihasilkan dari skill Agent Space Understanding. Menampilkan ringkasan terstruktur infrastruktur Anda yang diatur oleh layanan logis dan jalur permintaan. + **Sistem** — Menunjukkan batas akun dan wilayah tingkat tinggi. + **Container** - Menampilkan tumpukan penerapan seperti CloudFormation tumpukan yang berisi sumber daya terkait. + **Komponen** - Menunjukkan komponen individu dalam wadah dan hubungannya. + **Semua Sumber Daya** - Menampilkan tampilan lengkap dengan semua sumber daya yang ditemukan dan hubungannya. ## Penemuan sumber daya Sumber daya ditemukan melalui dua metode: + **CloudFormation tumpukan** — Agen mencantumkan semua CloudFormation tumpukan dan sumber dayanya di AWS akun utama dan akun sekunder yang terhubung. Ini didukung untuk infrastructure-as-code perkakas apa pun yang digunakan CloudFormation untuk penerapan, termasuk AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). + **Resource Explorer** — Untuk sumber daya yang tidak digunakan CloudFormation, sumber daya yang ditandai ditemukan dari AWS Resource Explorer. AWS Akun target harus mengaktifkan Resource Explorer. Ini berguna untuk mengidentifikasi batasan aplikasi untuk sumber daya yang digunakan melalui Konsol AWS Manajemen, AWS layanan APIs, atau infrastructure-as-code kerangka kerja lainnya. ## Ruang lingkup investigasi di luar topologi Sementara topologi aplikasi menyediakan konteks penting selama penyelidikan, AWS DevOps Agen tidak terbatas untuk menyelidiki hanya sumber daya yang ditunjukkan dalam topologi. Agen dapat menggunakan sumber data tambahan, seperti AWS layanan APIs atau alat observabilitas yang terhubung, untuk menyelidiki sumber daya yang tidak ada dalam topologi aplikasi. Untuk membatasi sumber daya yang dapat diakses agen, batasi kebijakan peran yang diberikan kepada agen untuk mengakses sumber daya lintas akun. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membatasi Akses Agen di AWS Akun](aws-devops-agent-security-limiting-agent-access-in-an-aws-account.md). ## Topologi dan keterampilan Pemahaman Ruang Agen Grafik topologi dimasukkan ke dalam keterampilan belajar Agent Space Understanding, yang mengkodekan ringkasan terstruktur infrastruktur Anda untuk digunakan selama penyelidikan. Ketika penemuan topologi selesai untuk ruang agen baru, sistem secara otomatis menghasilkan keterampilan Pemahaman Ruang Agen. Untuk informasi lebih lanjut tentang keterampilan yang dipelajari, lihat[Keterampilan yang Dipelajari](about-aws-devops-agent-learned-skills.md). # DevOps Keterampilan Agen AWS DevOps Keterampilan Agen adalah set instruksi modular yang memperluas kemampuan agen dengan pengetahuan domain khusus dan metodologi investigasi yang disesuaikan dengan infrastruktur dan alur kerja operasional Anda. ## Apa itu Keterampilan Keterampilan adalah direktori mandiri yang berisi instruksi Markdown yang memberikan kemampuan khusus kepada Agen. AWS DevOps AWS DevOps Agen mendukung subset [spesifikasi Keterampilan Agen](https://agentskills.io/) — standar terbuka untuk instruksi dan sumber daya agen pengemasan — hanya mendukung dokumen yang tidak dapat dieksekusi: Instruksi penurunan harga, gambar, dan file data. PDFs Setiap keterampilan membutuhkan file Skill.md yang berisi instruksi yang ingin Anda berikan untuk Agen Anda. AWS DevOps Selain file Skill.md yang diperlukan, keterampilan dapat mencakup: + **Alur kerja investigasi** untuk skenario atau jenis infrastruktur tertentu. + **Bahan referensi** termasuk pola arsitektur dan prosedur operasional. + **Penargetan tipe agen** — Keterampilan dapat ditargetkan ke jenis agen tertentu (Generik, Sesuai Permintaan, Triase Insiden, RCA Insiden, Mitigasi Insiden, Evaluasi) untuk mengurangi konsumsi konteks dan meningkatkan fokus agen. ## Mengapa menggunakan Keterampilan Keterampilan mengubah AWS DevOps Agen dari asisten tujuan umum menjadi spesialis untuk infrastruktur dan alur kerja operasional Anda. Tidak seperti instruksi satu kali yang disediakan dalam pesan obrolan, Keterampilan adalah kemampuan yang dapat digunakan kembali yang dimuat secara otomatis bila relevan dengan tugas yang dilakukan oleh AWS DevOps Agen. **Manfaat utama:** + **Spesialisasi agen Anda — Agen** Penjahit AWS DevOps dengan prosedur investigasi, praktik terbaik, dan pengetahuan organisasi khusus untuk infrastruktur dan pola operasional Anda. + **Kurangi pengulangan** — Buat alur kerja investigasi sekali dan AWS DevOps Agen menggunakannya secara otomatis di semua investigasi yang relevan, sehingga tidak perlu memberikan panduan yang sama berulang kali. + **Kemampuan menulis** — Gabungkan beberapa Keterampilan untuk membangun alur kerja end-to-end investigasi. AWS DevOps Agen membaca beberapa keterampilan selama eksekusi, seperti keterampilan untuk mengambil penerapan dari CI/CD pipeline kustom Anda dan keterampilan untuk mencari repositori kode Anda. + **Amplify custom tools** — Buat skill yang memandu AWS DevOps Agen dalam menggunakan alat server MCP kustom Anda secara efektif. Keterampilan dapat mendokumentasikan kapan harus menggunakan alat tertentu, parameter apa yang akan digunakan untuk skenario yang berbeda, dan bagaimana menafsirkan hasil untuk mencapai alur kerja khusus untuk infrastruktur Anda. ## Bagaimana Keterampilan bekerja Ketika AWS DevOps Agen menemukan tugas yang relevan, ia memuat keterampilan yang sesuai dan mengikuti instruksi untuk memandu penyelidikannya. Misalnya, keterampilan “Investigasi Kinerja Basis Data” mungkin mencakup step-by-step prosedur untuk menganalisis masalah pelambatan RDS, memungkinkan agen untuk secara sistematis memeriksa status alarm, menganalisis metrik koneksi, dan mengidentifikasi kueri lambat. ## Struktur keterampilan Keterampilan diatur sebagai direktori yang berisi: ``` my-skill/ ├── SKILL.md # Main skill instructions ├── references/ # Optional: additional reference documentation └── assets/ # Optional: images, diagrams, data files ``` ### Keterampilan.md `SKILL.md`Ini adalah satu-satunya file wajib. Ini berisi instruksi inti yang ditulis dalam format Markdown. File ini harus: + Jelaskan kapan dan bagaimana menggunakan keterampilan. + Berikan prosedur step-by-step investigasi. + Sertakan pohon keputusan untuk skenario yang berbeda. + Dokumentasikan output yang diharapkan dan kriteria keberhasilan. ### Frontmatter Frontmatter adalah blok metadata di bagian atas `SKILL.md` file, tertutup di antara pembatas. `---` Ini berisi `name` dan `description` bidang yang digunakan AWS DevOps Agen untuk menentukan kapan harus mengaktifkan Keterampilan selama penyelidikan atau tugas. ``` --- name: rds-performance-investigation description: Investigation procedures for RDS performance issues including connection exhaustion, slow queries, replication lag, and storage capacity. Use this skill when investigating database latency, connection errors, or read/write performance degradation. --- ``` **nama** — Pengidentifikasi unik untuk Skill. Gunakan huruf kecil, angka, dan tanda hubung saja (maksimum 64 karakter). Tidak boleh memulai atau mengakhiri dengan tanda hubung. **Deskripsi** — Penjelasan rinci tentang kapan dan mengapa AWS DevOps Agen harus menggunakan Skill ini. AWS DevOps Agen mengevaluasi bidang ini untuk memutuskan apakah Keterampilan relevan dengan tugas saat ini. Deskripsi yang tidak jelas atau hilang dapat menyebabkan agen melewatkan Keterampilan sepenuhnya, bahkan jika instruksinya ditulis dengan baik. **Penting** — Tulis deskripsi dari perspektif agen. Sertakan skenario, layanan, jenis kesalahan, atau gejala tertentu yang seharusnya memicu Keterampilan. Misalnya, “Gunakan keterampilan ini saat menyelidiki latensi database, kesalahan koneksi, atau batas waktu kueri untuk instans Amazon RDS” lebih efektif daripada “keterampilan RDS”. Saat Anda membuat Skill di UI, sistem menghasilkan frontmatter secara otomatis dari nama dan deskripsi yang Anda berikan. Keterampilan yang diunggah sebagai file zip harus menyertakan frontmatter dalam file. `SKILL.md` ## Contoh: Keterampilan lengkap Contoh berikut menunjukkan keterampilan yang lengkap dan terbentuk dengan baik untuk menyelidiki masalah kinerja RDS. Ini menunjukkan struktur direktori, frontmatter Skill.md, prosedur investigasi yang dapat ditindaklanjuti, dan file referensi tambahan. **Struktur direktori:** ``` rds-performance-investigation/ ├── SKILL.md ├── references/ │ └── rds-metrics-reference.md └── assets/ └── rds-investigation-flowchart.png ``` **Keterampilan.md:** ``` --- name: rds-performance-investigation description: Investigation procedures for RDS performance issues including connection exhaustion, slow queries, replication lag, and storage capacity. Use this skill when investigating database latency, connection errors, or read/write performance degradation. --- # RDS Performance Investigation Use this skill when customers report database latency, connection errors, query timeouts, or read/write performance degradation. ## Step 1: Check alarm status Query CloudWatch for active alarms on the affected RDS instance. Look for: - `DatabaseConnections` exceeding 80% of max_connections - `ReadLatency` or `WriteLatency` above 20ms - `FreeStorageSpace` below 20% of total storage - `ReplicaLag` above 30 seconds (read replicas only) ## Step 2: Analyze connection metrics Retrieve `DatabaseConnections` over the past hour. If connections are near the max_connections limit, check for connection pool misconfiguration or long-running idle connections. ## Step 3: Identify slow queries Use Performance Insights (`pi:GetResourceMetrics`) to retrieve the top SQL statements by average active sessions. Focus on queries with high `db.load` contribution or frequent I/O waits. ## Step 4: Summarize findings Provide a summary with: 1. Current performance status (healthy / degraded / critical) 2. Root cause hypothesis with supporting metrics 3. Recommended remediation steps ranked by priority ``` **referensi/ .mdrds-metrics-reference:** ``` # RDS CloudWatch Metrics Reference | Metric | Normal Range | Investigation Threshold | |---|---|---| | DatabaseConnections | < 70% max_connections | > 80% max_connections | | ReadLatency | < 5ms | > 20ms | | WriteLatency | < 5ms | > 20ms | | FreeStorageSpace | > 30% total storage | < 20% total storage | | ReplicaLag | < 5 seconds | > 30 seconds | | CPUUtilization | < 70% | > 85% | ``` ## Menciptakan Keterampilan Sebelum membuat keterampilan, Anda harus memiliki Ruang Agen. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat Ruang Agen](getting-started-with-aws-devops-agent-creating-an-agent-space.md). Anda dapat membuat keterampilan dalam dua cara tergantung pada preferensi alur kerja dan kompleksitas keterampilan Anda: ### Membuat keterampilan di UI Keterampilan yang dibuat di Aplikasi Web Operator AWS DevOps Agen berisi nama, deskripsi, dan instruksi dalam satu file Skill.md. **Untuk membuat keterampilan di UI:** + Arahkan ke halaman Keterampilan di Aplikasi Web Operator Ruang Agen Anda. + Klik “Tambahkan keterampilan”. + Pilih “Buat keterampilan” dari modal. + Isi formulir keterampilan: + **Nama** - Huruf kecil, angka, dan tanda hubung saja (maksimum 64 karakter). Tidak boleh memulai atau mengakhiri dengan tanda hubung. Contoh: `rds-throttling-investigation` + **Deskripsi** — Penjelasan singkat tentang kapan harus menggunakan keterampilan ini (disarankan minimal 100 karakter, maksimum 1.024 karakter). Ini membantu agen menentukan kapan harus mengaktifkan keterampilan. + **Status** - Setel ke Aktif (default) atau Tidak Aktif. Keterampilan tidak aktif tidak digunakan oleh agen. + **Jenis Agen** — Pilih satu atau beberapa jenis agen yang dapat menggunakan keterampilan ini. **Generik** dipilih secara default dan membuat keterampilan tersedia untuk semua jenis agen. Untuk menargetkan agen tertentu, batalkan pilihan Generik dan pilih dari: Sesuai permintaan, Triase Insiden, RCA Insiden, Mitigasi Insiden, atau Evaluasi. + **Instruksi** — Step-by-step prosedur dalam format Markdown. Jadilah spesifik dan dapat ditindaklanjuti. + Klik “Buat” untuk menyimpan keterampilan. Sistem secara otomatis menghasilkan file Skill.md dengan struktur frontmatter yang tepat. **Untuk mengedit keterampilan yang dibuat di UI:** + Arahkan ke keterampilan dalam daftar Keterampilan dan klik keterampilan untuk membukanya. + Klik **Edit**. + Ubah nama, deskripsi, atau instruksi. + Klik **Simpan** untuk memperbarui keterampilan. ### Mengunggah keterampilan Keterampilan yang diunggah sebagai file zip berisi file Skill.md ditambah sumber daya tambahan seperti bahan referensi atau aset. **Struktur keterampilan:** ``` my-skill.zip ├── SKILL.md # Required: main skill instructions ├── references/ # Optional: reference documentation │ ├── architecture.md │ └── troubleshooting.md └── assets/ # Optional: images, diagrams, data files ├── topology.png └── metrics.csv ``` **Persyaratan frontmatter Skill.md:** Keterampilan yang diunggah sebagai file zip harus menyertakan frontmatter di Skill.md dengan dan bidang. `name` `description` AWS DevOps Agen menggunakan bidang ini untuk menentukan kapan harus mengaktifkan Skill. Untuk detail tentang menulis frontmatter yang efektif, lihat bagian Frontmatter sebelumnya dalam topik ini. ``` --- name: rds-performance-analysis description: Comprehensive RDS performance investigation procedures for connection exhaustion, slow queries, and storage capacity issues. Use when investigating database latency or read/write degradation. --- # RDS Performance Analysis [Your skill instructions here...] ``` **Untuk membuat keterampilan melalui unggahan zip:** + Buat direktori dengan file keahlian Anda mengikuti struktur di atas. + Pastikan Skill.md menyertakan frontmatter yang tepat (nama dan deskripsi). + Kompres direktori menjadi file.zip. + Arahkan ke halaman Keterampilan di Aplikasi Web Operator Ruang Agen Anda. + Klik “Tambahkan keterampilan”. + Pilih “Unggah keterampilan” dari modal. + Seret dan lepas file.zip Anda atau klik untuk menelusuri (hanya file ZIP, maksimum 6 MB). + Pilih satu atau beberapa jenis agen yang dapat menggunakan keterampilan ini (Generik dipilih secara default dan berlaku untuk semua jenis agen; batalkan pilihan untuk menargetkan On-Demand, Triage Incident, Incident RCA, Incident Mitigation, atau Evaluation secara khusus). + Tinjau persyaratan file zip dan hasil validasi. + Klik “Unggah” untuk menambahkan keterampilan ke Ruang Agen Anda. **Pembatasan penting untuk keterampilan yang diunggah sebagai file zip:** + **Skrip saat ini tidak didukung** - Keterampilan yang berisi skrip di `scripts/` direktori akan ditolak selama pengunggahan. Eksekusi skrip akan diaktifkan dalam rilis masa depan setelah agen memiliki akses ke lingkungan pengkodean yang aman. + **Batas ukuran** - Total ukuran file zip tidak boleh melebihi 6 MB (termasuk semua file). + **Skill.md diperlukan** - File zip harus berisi file Skill.md dengan frontmatter yang valid. **Praktik terbaik untuk keterampilan penamaan:** Gunakan nama yang jelas dan deskriptif seperti "rds-throttling-investigation" daripada nama generik. Nama keterampilan yang baik mencerminkan skenario atau layanan spesifik yang dialaminya, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi keterampilan yang tepat secara sekilas. ## Keterampilan Mengelola AWS DevOps Agen menyediakan kemampuan manajemen keterampilan yang komprehensif melalui Aplikasi Web Operator: **Keterampilan daftar** — Lihat semua Keterampilan di Ruang Agen Anda. Halaman Keterampilan menampilkan nama keterampilan, status Aktif atau Tidak Aktif, tanggal pembuatan, tanggal pembaruan terakhir, dan tindakan yang tersedia. **Keterampilan melihat** — Klik pada keterampilan apa pun untuk melihat tampilan detailnya. Keterampilan yang dibuat di UI menampilkan konten yang dapat diedit di mana Anda dapat mengubah nama, deskripsi, atau instruksi langsung di UI dan klik “Simpan” untuk memperbarui. Keterampilan yang diunggah sebagai file zip menampilkan pohon file yang menunjukkan Skill.md dan direktori tambahan seperti referensi/dan aset/. Klik file di pohon untuk melihat isinya dalam mode hanya-baca. **Memilih agen untuk keterampilan** — Konfigurasikan jenis agen mana yang dapat menggunakan setiap keterampilan saat membuat atau mengeditnya. **Di menu tarik-turun Jenis Agen, pilih satu atau beberapa jenis agen menggunakan kotak centang: **Generik** (default — berlaku untuk semua jenis agen), **Sesuai permintaan** (kueri percakapan), **Triase Insiden (penilaian insiden** awal), **RCA Insiden (analisis akar penyebab), Mitigasi Insiden (respons insiden** **otomatis), atau Evaluasi** (rekomendasi proaktif).** Generik dipilih secara default dan membuat keterampilan tersedia untuk semua jenis agen. Keterampilan yang ditargetkan untuk agen tertentu mengurangi konsumsi konteks dan meningkatkan fokus agen. **Mengaktifkan dan menonaktifkan keterampilan — Nonaktifkan keterampilan** untuk sementara tanpa menghapusnya menggunakan sakelar. Active/Inactive Buka tampilan detail keterampilan dan alihkan sakelar ke “Tidak Aktif” untuk mencegah agen memuatnya untuk penyelidikan baru sambil mempertahankan semua konten dan konfigurasi. Investigasi yang sedang berlangsung terus menggunakan keterampilan. Beralih kembali ke “Aktif” untuk membuat keterampilan segera tersedia lagi. **Memperbarui keterampilan** - Memodifikasi keterampilan yang ada berdasarkan bagaimana mereka diciptakan. Untuk keterampilan yang dibuat di UI, klik “Edit” di tampilan detail keterampilan, ubah nama, deskripsi, atau instruksi, dan klik “Simpan” untuk memperbarui. Untuk keterampilan yang diunggah sebagai file zip, ubah file secara lokal, buat file zip baru, dan unggah versi baru. **Menghapus keterampilan** — Hapus keterampilan secara permanen dari Ruang Agen Anda. Buka tampilan daftar keterampilan, klik menu opsi lainnya () dan pilih “Hapus,” tinjau peringatan tentang penghapusan permanen, ketik nama keterampilan untuk mengonfirmasi, dan klik “Hapus Keterampilan.” Penghapusan tidak dapat dibatalkan. Investigasi yang sedang berlangsung mungkin terpengaruh jika mereka mencoba memuat keterampilan yang dihapus. Untuk keterampilan yang diunggah sebagai file zip, unduh file zip sebelum dihapus sebagai cadangan. Pertimbangkan untuk menonaktifkan keterampilan alih-alih menghapusnya jika Anda mungkin membutuhkannya lagi. ## Migrasi dari Runbook Runbook yang ada secara otomatis dimigrasikan ke Keterampilan tanpa memerlukan tindakan pelanggan. Saat Ruang Agen Anda beralih ke model Keterampilan, semua Runbook diubah menjadi Keterampilan dan muncul di UI Keterampilan Anda. Setelah migrasi, Anda dapat: + **Tinjau Keterampilan yang dimigrasi** — Periksa apakah migrasi otomatis mengonversi Runbook Anda dengan benar. + **Perbarui sesuai kebutuhan** — Edit Keterampilan langsung di UI untuk menyempurnakan instruksi, memperbarui deskripsi, atau mengonfigurasi penargetan jenis agen. + **Perluas dengan referensi** — Untuk Keterampilan yang akan mendapat manfaat dari bahan referensi tambahan atau diagram arsitektur, buat ulang sebagai keterampilan unggah zip dengan direktori referensi/atau aset/. + **Buat Keterampilan baru** — Tambahkan Keterampilan baru untuk alur kerja investigasi yang sebelumnya tidak tercakup oleh Runbook. Hubungi AWS Support jika Anda mengalami masalah dengan Keterampilan yang dimigrasi secara otomatis atau memerlukan bantuan terkait pembaruan pasca-migrasi. # Keterampilan yang Dipelajari ## Apa Keterampilan yang Dipelajari? Keterampilan yang dipelajari adalah file pengetahuan terstruktur yang dihasilkan DevOps Agen dari data Ruang Agen Anda. Setiap keterampilan yang dipelajari mengkodekan jenis pengetahuan tertentu yang digunakan AWS DevOps Agen saat melakukan tugas. Saat peluncuran, dua keterampilan yang dipelajari tersedia: Pemahaman Ruang Agen dan Praktik Terbaik Penggunaan Alat. ### Pemahaman Ruang Agen Keterampilan Agent Space Understanding (`understanding-agent-space`) menganalisis akun cloud Anda yang terhubung, repositori kode, dan integrasi telemetri untuk membangun peta sumber daya dan hubungan di Ruang Agen. Keterampilan menghasilkan `SKILL.md` file utama dan satu set file referensi. File utama berisi ikhtisar sistem bahasa sederhana dengan konsep domain utama, lingkungan penerapan (pasangan AWS akun dan wilayah, langganan dan wilayah Azure, dan sebagainya), diagram arsitektur tingkat kontainer yang menunjukkan bagaimana layanan logis terhubung, jalur permintaan yang merupakan pusat aplikasi Anda dengan komponen yang mereka lintasi, dan pemetaan repositori kode ke wadah. Setiap wadah logis menerima file referensi khusus yang menjelaskan komponen internalnya (komputasi, data, pesan, jaringan, dan lainnya) dengan jenis sumber daya dan pengidentifikasi fisik seperti ARNs, nama tabel, dan antrian. URLs File referensi juga menangkap cakupan observabilitas, termasuk alarm, dasbor, dan monitor yang ditautkan ke setiap komponen. Ini juga memetakan setiap komponen ke repositori kode, paket, dan infrastructure-as-code definisi terkait, menyediakan rantai ketertelusuran lengkap dari kode sumber ke sumber daya yang digunakan. Setiap jalur permintaan kritis menerima file referensi khusus yang menjelaskan aliran end-to-end permintaan lengkap pada perincian komponen, dari titik masuk melalui setiap layanan perantara, penyimpanan data, dan ketergantungan eksternal. File tersebut mencakup diagram alir berurutan yang menunjukkan urutan operasi dan mekanisme interaksi antar komponen, bersama dengan tanggung jawab masing-masing peserta. Ini juga mengkatalogkan sinyal pengamatan yang relevan dengan jalur: pola grup log untuk setiap lompatan, metrik kunci (latensi, tingkat kesalahan, pelambatan, kuota token) dengan nama dan dimensi alarm mereka, dan rentang jejak terdistribusi yang dapat dikorelasikan di seluruh layanan dan akun. ### Alat Gunakan Praktik Terbaik Keterampilan Tool Use Best Practices menganalisis penggunaan alat investigasi sebelumnya untuk mengekstrak pola penggunaan yang efektif, mode kegagalan umum, dan panduan parameter. Ini membantu DevOps Agen menghindari jebakan yang diketahui dan menjalankan investigasi dengan lebih sedikit langkah yang terbuang sia-sia. Keterampilan menghasilkan file utama dan satu set file referensi per alat. File utama berfungsi sebagai indeks perutean yang mencantumkan setiap alat dengan skenario investigasi yang didukungnya dan menautkan ke file referensi yang sesuai. Setiap file referensi per-alat dapat mencakup hingga tiga bagian: + **Praktik Terbaik** — Teknik berbasis investigasi yang diekstrak dari penggunaan alat yang berhasil, seperti templat kueri CloudWatch Log Insights, ruang nama dan dimensi metrik khusus lingkungan, dan filter sumber peristiwa. CloudTrail Setiap entri diatur di sekitar skenario investigasi dan mencakup nilai parameter konkret dan contoh yang diamati dalam penyelidikan sebelumnya. + **Kesalahan Umum** — Mode kegagalan berulang dan perbaikannya. Setiap entri menjelaskan kondisi kesalahan tertentu, seperti menanyakan akun yang tidak dapat diakses atau membuat kueri agregasi yang salah bentuk, dan memberikan tindakan korektif sehingga agen dapat menghindari atau memulihkan dari kesalahan tanpa membuang langkah investigasi. + **Manajemen Output** — Panduan untuk panggilan alat yang cenderung mengembalikan respons besar. Setiap entri menjelaskan perubahan parameter atau strategi pemrosesan yang mengurangi ukuran output sambil mempertahankan nilai diagnostik. Ketika akses infrastruktur langsung tersedia, keterampilan memvalidasi pola terhadap lingkungan Anda sebelum memasukkannya. Pola yang dikonfirmasi dinyatakan dengan percaya diri, pola yang belum dikonfirmasi menggunakan bahasa yang hati-hati, dan pola yang tidak terbukti dikecualikan. Ini membuat keterampilan tetap selaras dengan keadaan infrastruktur Anda saat ini. ## Mengelola Keterampilan yang Dipelajari **Pembaruan** — DevOps Agen secara otomatis menghasilkan dan memperbarui keterampilan yang dipelajari berdasarkan aktivitas di Ruang Agen Anda. Berikut ini menjelaskan kapan setiap keterampilan diperbarui. DevOps Agen menghasilkan keterampilan **Praktik Terbaik Penggunaan Alat** yang diperbarui setiap 30 investigasi. Keterampilan **Pemahaman Ruang Agen** dihasilkan oleh agen pembelajaran, yang berjalan setiap kali Anda menambahkan, memperbarui, atau menghapus kemampuan atau integrasi Ruang Agen. Untuk meregenerasi keterampilan yang dipelajari secara manual, pilih tombol **Regenerasi** pada halaman Topologi di aplikasi operator, atau mengobrol dengan agen dan minta untuk memperbarui keterampilan yang dipelajari. **Penonaktifan** - Keterampilan yang dipelajari aktif secara default. Saat aktif, DevOps Agen memuatnya di awal setiap tugas DevOps Agen. Untuk menghentikan keterampilan yang dipelajari agar tidak diterapkan, nonaktifkan keterampilan dari penampil keterampilan di aplikasi operator. Menonaktifkan keterampilan tidak menghapusnya. Keterampilan dipertahankan dan dapat diaktifkan kembali kapan saja. Ketika keterampilan dinonaktifkan, DevOps Agen beroperasi tanpa sepengetahuan keterampilan itu. **Tampilan topologi** — Halaman Topologi di aplikasi web Agent Space Anda menggunakan Keterampilan Memahami Ruang Agen untuk menampilkan lingkungan Ruang Agen Anda secara visual sebagai wadah dan komponen logis. Klik wadah apa pun untuk melihat komponennya, pengidentifikasi sumber daya, dan telemetri. # Wilayah yang Didukung Topik ini menjelaskan AWS Wilayah tempat Anda dapat menggunakan AWS DevOps Agen. Untuk informasi selengkapnya tentang AWS Wilayah, lihat [Menentukan AWS Wilayah mana yang dapat digunakan akun Anda](https://docs.aws.amazon.com/accounts/latest/reference/manage-acct-regions.html) dalam *Panduan Referensi Manajemen AWS Akun*. ## Pemantauan sumber daya lintas wilayah AWS DevOps Agen dapat memantau dan menyelidiki sumber daya di AWS akun yang terletak di AWS Wilayah mana pun, terlepas dari Wilayah yang didukung tempat Anda membuat Ruang Agen. Saat Anda mengaitkan AWS akun dengan Ruang Agen, agen menemukan dan memetakan sumber daya di semua Wilayah dalam akun tersebut. Ini berarti Anda tidak memerlukan Ruang Agen di setiap Wilayah tempat beban kerja Anda berjalan. Pilih Wilayah yang didukung berdasarkan residensi data pilihan Anda, kedekatan dengan tim operasi Anda, atau persyaratan organisasi. ## Wilayah yang Didukung AWS DevOps Agen tersedia di AWS Wilayah berikut. | Nama wilayah | Kode Wilayah | Tautan Konsol | | --- | --- | --- | | US East (Northern Virginia) | us-east-1 | [Buka konsol](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/aidevops/home?region=us-east-1) | | AS Barat (Oregon) | us-west-2 | [Buka konsol](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/aidevops/home?region=us-west-2) | | Asia Pasifik (Sydney) | ap-southeast-2 | [Buka konsol](https://ap-southeast-2.console.aws.amazon.com/aidevops/home?region=ap-southeast-2) | | Asia Pasifik (Tokyo) | ap-northeast-1 | [Buka konsol](https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/aidevops/home?region=ap-northeast-1) | | Eropa (Frankfurt) | eu-central-1 | [Buka konsol](https://eu-central-1.console.aws.amazon.com/aidevops/home?region=eu-central-1) | | Eropa (Irlandia) | eu-west-1 | [Buka konsol](https://eu-west-1.console.aws.amazon.com/aidevops/home?region=eu-west-1) | ## Titik akhir layanan | Nama wilayah | Kode Wilayah | Titik akhir | Protokol | | --- | --- | --- | --- | | US East (N. Virginia) | us-east-1 | aidevops.us-east-1.amazonaws.com | HTTPS | | US West (Oregon) | us-west-2 | aidevops.us-west-2.amazonaws.com | HTTPS | | Asia Pacific (Sydney) | ap-southeast-2 | aidevops.ap-southeast-2.amazonaws.com | HTTPS | | Asia Pacific (Tokyo) | ap-northeast-1 | aidevops.ap-northeast-1.amazonaws.com | HTTPS | | Europe (Frankfurt) | eu-central-1 | aidevops.eu-central-1.amazonaws.com | HTTPS | | Europe (Ireland) | eu-west-1 | aidevops.eu-west-1.amazonaws.com | HTTPS | ## Pertimbangan-pertimbangan + **Pemilihan Wilayah Luar Angkasa Agen** — Ruang Agen dan datanya (investigasi, topologi, rekomendasi) disimpan di Wilayah tempat Anda membuatnya. Pilih Wilayah yang memenuhi persyaratan residensi data Anda. + **Pemantauan Lintas Wilayah** - Sumber daya dalam AWS akun yang terkait dengan Agen Ruang dipantau terlepas dari Wilayah mana sumber daya tersebut digunakan. Anda tidak perlu membuat Ruang Agen terpisah di setiap Wilayah tempat beban kerja Anda berjalan. + **Integrasi pihak ketiga** — Koneksi ke CI/CD penyedia (GitHub, GitLab), alat observabilitas (Dynatrace, Datadog, New Relic, Splunk), dan server MCP dikonfigurasi per Ruang Agen dan tidak bergantung pada Wilayah.