Risoluzione dei problemi relativi Metrics Insights - Amazon CloudWatch

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Risoluzione dei problemi relativi Metrics Insights

I risultati includono «Altro», ma non ho questa come dimensione

Ciò significa che la query include una clausola RAGGRUPPA PERche specifica una chiave di etichetta che non viene utilizzata in alcuno dei parametri restituiti dalla query. In questo caso, viene restituito un gruppo nullo denominato Other. I parametri che non includono quella chiave etichetta sono probabilmente parametri aggregati che restituiscono valori aggregati su tutti i valori di quella chiave di etichetta.

Si prenda come esempio la seguente query:

SELECT AVG(Faults) FROM MyCustomNamespace GROUP BY Operation, ServiceName

Se alcuni dei parametri restituiti non includono ServiceName come dimensione, tali parametri vengono visualizzati come aventi Other come valore per ServiceName.

Per evitare di vedere «Altro» nei risultati, utilizzare SCHEMA nella clausola DA, come nell'esempio seguente:

SELECT AVG(Faults) FROM SCHEMA(MyCustomNamespace, Operation) GROUP BY Operation, ServiceName

Ciò limita i risultati restituiti solo ai parametri che hanno entrambe le dimensioni Operation e ServiceName.

Il timestamp più vecchio del mio grafico ha un valore del parametro inferiore rispetto agli altri

CloudWatch Metrics Insights supporta fino a due settimane di dati storici. Quando si crea un grafico con un periodo superiore a un minuto, potrebbero esserci casi in cui il punto dati più vecchio differisce dal valore previsto. Questo perché le query di CloudWatch Metrics Insights restituiscono solo dati entro il periodo di conservazione di due settimane. In questo caso, il punto dati più vecchio della query restituisce solo le osservazioni misurate entro il limite delle ultime due settimane invece di restituire tutte le osservazioni entro il periodo di quel punto dati.

Valori metrici incoerenti in diversi periodi di tempo quando si utilizzano query basate su tag

Quando utilizzi GROUP BY clausole WHERE o con tag nelle query di CloudWatch Metrics Insights, potresti visualizzare valori di metrica diversi a seconda del periodo di tempo selezionato. Ad esempio, un periodo di 6 ore potrebbe mostrare un valore di picco di 20, mentre un periodo di 1 ora ne mostrerà solo 2 per la stessa finestra temporale.

Ciò si verifica perché i timestamp dei tag vengono archiviati con una risoluzione di secondo livello, mentre i punti dati metrici sono allineati ai limiti del periodo (ad esempio, l'inizio di ogni minuto o ora). Per determinare quali punti dati corrispondono a un intervallo di tempo del tag, CloudWatch regola l'inizio dell'intervallo sottraendo un periodo. Con periodi più lunghi, questa regolazione crea un divario più ampio tra il timestamp del tag e il primo punto dati incluso, il che può causare l'esclusione dei punti dati vicini all'inizio dell'intervallo.

L'esempio seguente mostra come ciò influenzi i risultati delle query. Una metrica ha due valori di tag: env=beta (da 00:00 a 01:30) e env=gamma (da 01:30 a 03:00). Ogni tag copre 90 minuti di dati con una SOMMA di 270.

Due grafici CloudWatch metrici che confrontano i risultati delle query basate su tag con periodi di 1 minuto e 3 ore.
env=beta con periodo di 1 minuto
Statistic Expected (Atteso) Restituito Differenza
SUM270271+1
AVG3.03.00
MIN110
MAX550
CAMPIONI_CONTEGGIO9091+1
env=gamma con periodo di 1 minuto
Statistic Expected (Atteso) Restituito Differenza
SUM2702755+
AVG3.03.00
MIN110
MAX550
CAMPIONI_CONTEGGIO9091+1

Con un periodo di 1 minuto, la regolazione dell'allineamento è piccola (1 minuto), quindi è incluso solo 1 punto dati aggiuntivo per tag. Con un periodo di 3 ore, la regolazione copre l'intero intervallo di query:

env=beta con periodo di 3 ore
Statistic Expected (Atteso) Restituito Differenza
SUM270540+270
AVG3.03.00
MIN110
MAX550
CAMPIONI_CONTEGGIO90180+90
env=gamma con periodo di 3 ore
Statistic Expected (Atteso) Restituito Differenza
SUM270540+270
AVG3.03.00
MIN110
MAX550
CAMPIONI_CONTEGGIO90180+90

Con il periodo di 3 ore, entrambi i tag restituiscono l'intero set di dati (SUM=540, SAMPLE_COUNT=180) perché il timestamp del singolo punto dati aggregato rientra in entrambi gli intervalli modificati. Il limite del tag viene effettivamente cancellato.

Per ridurre l'impatto di questo comportamento, provate i seguenti approcci:

  • Utilizza periodi di aggregazione più piccoli. Periodi più piccoli (ad esempio 1 minuto o 5 minuti) corrispondono maggiormente alla risoluzione di secondo livello dei timestamp dei tag, il che riduce al minimo il divario di allineamento e rende più probabile l'inclusione di tutti i punti dati pertinenti.

  • Utilizza filtri basati sulle dimensioni anziché sui tag. Se il tuo caso d'uso lo consente, filtra per dimensioni anziché per tag. Le interrogazioni basate sulle dimensioni non sono influenzate da questo comportamento. Ad esempio, utilizza WHERE InstanceId = 'i-1234567890abcdef0' anziché WHERE tag."my-tag" = 'my-value'.

  • Interrogazione con una granularità costante. Quando confronti i dati metrici in diverse finestre temporali, utilizza lo stesso periodo per evitare differenze impreviste causate dalla regolazione dell'allineamento.