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Verwendung von PromQL in Alarmen
Sie können CloudWatch Alarme erstellen, die PromQL-Abfragen verwenden, um Ihre Metriken zu überwachen. PromQL-Alarme werten einen PromQL-Ausdruck aus und lösen basierend auf den Abfrageergebnissen Änderungen des Alarmstatus aus.
Informationen zu Alarmkonzepten finden Sie unter. Konzepte
Hinweise zu Alarmdatenabfragen finden Sie unterAbfragen von Alarmdaten.
Hinweise zu Alarmaktionen finden Sie unterAlarmaktionen.
Hinweise zu Alarmgrenzwerten finden Sie unterEinschränkungen.
Einen PromQL-Alarm erstellen
Sie können einen PromQL-Alarm von der CloudWatch Konsole, der oder der API aus erstellen. AWS CLI CloudWatch
Um einen PromQL-Alarm von der Konsole aus zu erstellen
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Öffnen Sie die CloudWatch -Konsole
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Wählen Sie im Navigationsbereich Alarms (Alarme) und All alarms (Alle Alarme) aus.
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Wählen Sie Create alarm (Alarm erstellen) aus.
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Wählen Sie Metrik auswählen und dann die Registerkarte PromQL.
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Geben Sie Ihre PromQL-Abfrage ein. Die Abfrage muss eine einzelne Zeitreihe zurückgeben, damit der Alarm ausgewertet werden kann.
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Konfigurieren Sie die Alarmbedingungen, einschließlich des Schwellenwerts, des Bewertungszeitraums und der zu meldenden Datenpunkte.
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Konfigurieren Sie die Alarmaktionen, z. B. Amazon SNS SNS-Benachrichtigungen.
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Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung für den Alarm ein und wählen Sie dann Alarm erstellen.
Sie können einen PromQL-Alarm auch direkt Ausführen von PromQL-Abfragen in Query Studio (Vorschau) nach der Ausführung einer Abfrage erstellen, die eine einzelne Zeitreihe zurückgibt.
Erstellen eines CloudWatch Alarms mit PromQL zur Erkennung von Anomalien
Sie können einen PromQL-Alarm erstellen, der ausgelöst wird, wenn eine Metrik einen durch statistische Grenzen definierten erwarteten Bereich überschreitet. Die Alarmabfrage kombiniert Ober- und Untergrenzen zu einem einzigen Ausdruck, der nur die anomalen Datenpunkte zurückgibt. Jede von der Abfrage zurückgegebene Zeitreihe gilt als fehlerhaft.
Der folgende Beispielausdruck erkennt, wenn eine Kennzahl für eine Anzeigenanfrage innerhalb eines Zeitfensters von 60 Minuten 3 Standardabweichungen vom Median überschreitet:
1 * {"app.ads.ad_requests"} > quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m) + 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m) or 1 * {"app.ads.ad_requests"} < clamp_min( quantile_over_time(0.5, {"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m) - 3 * stddev_over_time({"app.ads.ad_requests"}[60m] offset 1m), 0)
Dieser Ausdruck funktioniert für mehrere Labelwerte, sodass der Alarm Anomalien in Ihrer gesamten Flotte verfolgen kann. Jede Zeitreihe, bei der ein Verstoß vorliegt, wird separat erfasst. Weitere Informationen darüber, wie PromQL-Alarme Mitwirkende bewerten, finden Sie unter. PromQL-Alarme
Sie können den Multiplikator und das Zeitfenster an das Verhalten Ihrer Metrik anpassen. Ein höherer Multiplikator führt zu breiteren Grenzen mit weniger falsch positiven Ergebnissen. Ein längeres Zeitfenster gleicht kurzfristige Spitzen aus. Die clamp_min Funktion verhindert, dass die Untergrenze bei Kennzahlen, die keine negativen Werte haben können, negativ wird.
Weitere Informationen zum Aufbau von Bändern zur Erkennung von Anomalien mit PromQL finden Sie unter. Erkennung von Anomalien mit PromQL
