CloudWatch Application Insights 使用的 AWS Systems Manager (SSM) 软件包

根据您的首选项，准备位于 Prometheus GitHub 存储库中的 Prometheus JMX Exporter YAML 配置文件。使用示例配置和选项说明为您提供指导。

将编码为 Base64 的 Prometheus JMX Exporter YAML 配置文件复制到 SSM Parameter Store 中的新 SSM 参数。

导航到 SSM Distributor 控制台，然后打开 Owned by Amazon（Amazon 所拥有）选项卡。选择 AWSObservabilityExporter-JMXExporterInstallAndConfigure，然后选择 Install one time（安装一次）。

通过将“Additional Arguments（其他实际参数）”替换为以下内容来更新您在第一步中创建的 SSM 参数：

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIGURATION": "{{ssm:<SSM_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
  "SSM_EXPOSITION_PORT": "9404"
}

在 SSM Parameter Store 中创建 SSM 参数以存储该 Exporter 的配置。以下为示例参数值。

{\"exposition_port\":9668,\"multi_tenant\":true,\"timeout\":600,\"hana\":{\"host\":\"localhost\",\"port\":30013,\"aws_secret_name\":\"HANA_DB_CREDS\",\"scale_out_mode\":true}}

在 SSM Parameter Store 中创建 SSM 参数以存储该 Exporter 的指标查询。软件包可以接受多个指标参数。每个参数必须具有有效的 JSON 对象格式。以下为示例参数值：

{\"SELECT MAX(TIMESTAMP) TIMESTAMP, HOST, MEASURED_ELEMENT_NAME CORE, SUM(MAP(CAPTION, 'User Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) USER_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'System Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) SYSTEM_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'Wait Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) WAITIO_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'Idle Time', 0, TO_NUMBER(VALUE))) BUSY_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'Idle Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) IDLE_PCT FROM sys.M_HOST_AGENT_METRICS WHERE MEASURED_ELEMENT_TYPE = 'Processor' GROUP BY HOST, MEASURED_ELEMENT_NAME;\":{\"enabled\":true,\"metrics\":[{\"name\":\"hanadb_cpu_user\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB in user space, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"USER_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_system\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB in Kernel space, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"SYSTEM_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_waitio\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB in IO mode, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"WAITIO_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_busy\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"BUSY_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_idle\",\"description\":\"Percentage of CPU time not spent by HANA DB, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"IDLE_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"}]}}

有关指标查询的更多信息，请参阅 GitHub 上的 SUSE / hanadb_exporter 存储库。

导航到 SSM Distributor 控制台，然后打开 Owned by Amazon（Amazon 所拥有）选项卡。依次选择 AWSObservabilityExporter-SAP-HANADBExporterInstallAndConfigure* 和 Install one time（一次性安装）。

通过将“Additional Arguments（其他实际参数）”替换为以下内容来更新您在第一步中创建的 SSM 参数：

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:<*SSM_CONFIGURATIONS_PARAMETER_STORE_NAME>*}}",
  "SSM_SID": "<SAP_DATABASE_SID>",
  "SSM_EXPORTER_METRICS_1": "{{ssm:<SSM_FIRST_METRICS_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
  "SSM_EXPORTER_METRICS_2": "{{ssm:<SSM_SECOND_METRICS_PARAMETER_STORE_NAME>}}"
}

选择带有 SAP HANA 数据库的 Amazon EC2 实例，然后选择 Run（运行）。

在 SSM Parameter Store 中创建 SSM 参数，以 JSON 格式存储该 Exporter 的配置。以下为示例参数值。

{\"port\":\"9664\",\"address\":\"0.0.0.0\",\"log-level\":\"info\",\"crm-mon-path\":\"/usr/sbin/crm_mon\",\"cibadmin-path\":\"/usr/sbin/cibadmin\",\"corosync-cfgtoolpath-path\":\"/usr/sbin/corosync-cfgtool\",\"corosync-quorumtool-path\":\"/usr/sbin/corosync-quorumtool\",\"sbd-path\":\"/usr/sbin/sbd\",\"sbd-config-path\":\"/etc/sysconfig/sbd\",\"drbdsetup-path\":\"/sbin/drbdsetup\",\"enable-timestamps\":false}

有关该 Exporter 配置的更多信息，请参阅 GitHub 上的 ClusterLabs / ha_cluster_exporter 存储库。

导航到 SSM Distributor 控制台，然后打开 Owned by Amazon（Amazon 所拥有）选项卡。依次选择 AWSObservabilityExporter-HAClusterExporterInstallAndConfigure* 和 Install one time（一次性安装）。

通过将“Additional Arguments（其他实际参数）”替换为以下内容来更新您在第一步中创建的 SSM 参数：

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:<*SSM_CONFIGURATIONS_PARAMETER_STORE_NAME>*}}"
}

选择带有 SAP HANA 数据库的 Amazon EC2 实例，然后选择 Run（运行）。

在 SSM Parameter Store 中创建 SSM 参数，以 JSON 格式存储该 Exporter 的配置。以下为示例参数值。

{\"address\":\"0.0.0.0\",\"port\":\"9680\",\"log-level\":\"info\",\"is-HA\":false}

导航到 SSM Distributor 控制台，然后打开 Owned by Amazon（Amazon 所拥有）选项卡。选择 AWSObservabilityExporter-SAP-SAPHostExporterInstallAndConfigure，然后选择 Install one time（安装一次）。

通过将“Additional Arguments（其他实际参数）”替换为以下内容来更新您在第一步中创建的 SSM 参数：

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:<SSM_CONFIGURATIONS_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
  "SSM_SID": "<SAP_DATABASE_SID>",
  "SSM_INSTANCES_NUM": "<instances_number seperated by comma>"
}                   

示例

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:exporter_config_paramter}}",
  "SSM_INSTANCES_NUM": "11,12,10",
  "SSM_SID": "PR1"
}

选择带有 SAP NetWeaver 应用程序的 Amazon EC2 实例，然后选择 Run（运行）。

根据您的偏好，准备 SQL 导出器 YAML 配置。以下示例配置配置了一项指标。使用示例配置借助其他指标更新配置或创建自己的配置。

---
global:
  scrape_timeout_offset: 500ms
  min_interval: 0s
  max_connections: 3
  max_idle_connections: 3
target:
  aws_secret_name: <SECRET_NAME>
  collectors:
    - mssql_standard
collectors:
  - collector_name: mssql_standard
    metrics: 
    - metric_name: mssql_batch_requests
      type: counter
      help: 'Number of command batches received.'
      values: [cntr_value]
      query: |
        SELECT cntr_value
        FROM sys.dm_os_performance_counters WITH (NOLOCK)
        WHERE counter_name = 'Batch Requests/sec'
                    

将编码为 Base64 的 Prometheus SQL 导出器 YAML 配置文件复制到 SSM Parameter Store 中的新 SSM 参数。

导航到 SSM Distributor 控制台，然后打开 Owned by Amazon（Amazon 所拥有）选项卡。选择 AWSObservabilityExporter-SQLExporterInstallAndConfigure，然后选择一次性安装。

将“其他参数”替换为以下信息。SSM_PARAMETER_NAME 是您在步骤 2 中创建的参数的名称。

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIGURATION": 
    "{{ssm:<SSM_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
    "SSM_PROMETHEUS_PORT": "9399",
    "SSM_WORKLOAD_NAME": "SQL"                         
}

选择包含 SQL Server 数据库的 Amazon EC2 实例，然后选择运行。