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OPS08-BP01 分析工作負載指標
實作應用程式遙測之後，請定期分析收集到的指標。雖然延遲、請求、錯誤和容量 (或配額) 可提供深入了解系統效能的洞見，但務必將檢閱業務成果指標視為優先事項。這樣做可確保您所做的資料驅動決策符合您的業務目標。
預期成果：獲得深入工作負載效能的精確洞見，有助於做出資料驅動的決策，確保與業務目標保持一致。
常見的反模式：
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單獨分析指標，未能考慮到其對業務目標的影響。
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過度依賴技術指標，而輕忽業務指標。
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未能時常檢閱指標，而錯失即時決策的機會。
建立此最佳實務的優勢：
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增進對於技術表現與業務成果之間相互關聯的了解。
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透過即時資料改善了決策過程。
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主動識別並緩解問題，不讓問題影響業務成果。
未建立此最佳實務時的曝險等級：中
實作指引
利用 Amazon 等工具 CloudWatch 執行指標分析。 CloudWatch 異常偵測和 Amazon DevOpsGuru 等 AWS 服務可用於偵測異常，特別是靜態閾值未知或行為模式更適合異常偵測時。
實作步驟
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分析與檢閱：定期檢閱和解讀您的工作負載指標。
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將業務成果指標視為優先於純粹技術指標的事項。
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了解資料中峰值、下降或模式的重要性。
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使用 Amazon CloudWatch：使用 Amazon CloudWatch 進行集中式檢視和深入分析。
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設定 CloudWatch 儀表板以視覺化您的指標，並隨著時間比較它們。
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使用 中的百分位數 CloudWatch
來清楚了解指標分佈，這有助於定義SLAs和理解異常值。 -
設定CloudWatch 異常偵測以識別異常模式，而不依賴靜態閾值。
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實作CloudWatch 跨帳戶可觀測性，以監控和疑難排解跨 區域內多個帳戶的應用程式。
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使用 CloudWatch Metric Insights 查詢和分析帳戶和區域的指標資料，識別趨勢和異常。
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套用CloudWatch 指標數學來轉換、彙總或執行指標的計算，以取得更深入的洞見。
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使用 Amazon DevOpsGuru：將 Amazon DevOpsGuru
納入其機器學習增強型異常偵測，以識別無伺服器應用程式的早期操作問題跡象，並在影響客戶之前對其進行修復。 -
根據洞見最佳化：根據您的指標分析做出明智的決策，以調整和改善您的工作負載。
實作計劃的工作量：中
資源
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