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AWS：AWS 监控与日志服务教程

1 AWS 监控服务概览

1.1 AWS 监控服务的重要性

在 AWS 云环境中，监控和日志服务扮演着至关重要的角色。它们帮助我们

实时了解应用程序和基础设施的健康状况，及时发现并解决问题，确保业务的

连续性和性能。AWS 提供了多种监控和日志服务，每种服务都有其特定的功能

和优势，适用于不同的监控需求。

1.1.1 为什么需要监控服务

� 性能优化：通过监控服务，可以收集和分析性能数据，识别瓶颈，

优化资源使用。

� 故障检测与恢复：监控服务可以检测异常，触发警报，帮助快速

定位问题，减少故障恢复时间。

� 合规性与审计：日志服务记录操作活动，有助于满足合规性要求，

进行安全审计。

1.2 AWS 监控服务的种类

AWS 提供了多种监控和日志服务，以下是一些主要的服务：

1.2.1 Amazon CloudWatch

1.2.1.1 服务描述

Amazon CloudWatch 是一个全面的监控服务，可以收集和跟踪资源和应用

程序的指标，日志和事件。它支持自定义指标，可以监控 AWS 资源和运行在

AWS 上的应用程序。

1.2.1.2 功能

� 监控指标：收集和监控各种资源的性能指标。

� 日志管理：收集和存储日志数据，支持日志分析和搜索。

� 事件响应：通过事件触发自动化响应，如发送警报或启动 Lambda

函数。

1.2.1.3 示例代码

导入

boto3

库

import boto3

创建

CloudWatch

客户端

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

发布自定义指标

response = cloudwatch.put_metric_data(

MetricData=[

{

'MetricName': 'CustomMetric',

'Dimensions': [

{

'Name': 'InstanceId',

'Value': 'i-0123456789abcdef0'

'Unit': 'Count',

'Value': 1,

Namespace='MyApp/Metrics'

)

打印响应

print(response)

此代码示例展示了如何使用 boto3 库向 Amazon CloudWatch 发布自定义指

标。put_metric_data 函数用于发布指标数据，MetricData 参数是一个包含指标

名称、维度、单位和值的字典列表。

1.2.2 AWS CloudTrail

1.2.2.1 服务描述

AWS CloudTrail 记录了 AWS 账户中的所有 API 调用，提供了一个日志，可

以用于审计和监控账户活动。

1.2.2.2 功能

� API 调用记录：记录所有 API 调用，包括成功和失败的调用。

� 事件历史：提供事件历史记录，支持事件搜索和分析。

� 合规性审计：帮助满足合规性要求，提供账户活动的详细记录。

1.2.3 Amazon Inspector

1.2.3.1 服务描述

Amazon Inspector 是一个自动安全评估服务，用于评估 AWS 资源的安全性

和合规性。

1.2.3.2 功能

� 安全评估：自动评估 AWS 资源的安全配置和潜在漏洞。

� 合规性检查：检查资源是否符合安全最佳实践和合规性标准。

� 报告生成：生成详细的评估报告，包括发现的问题和建议的修复

措施。

1.2.4 AWS X-Ray

1.2.4.1 服务描述

AWS X-Ray 是一个服务，用于分析和调试分布式应用程序，包括那些在微

服务架构中运行的应用程序。

1.2.4.2 功能

� 服务映射：提供应用程序的可视化服务映射，显示服务之间的依

赖关系。

� 请求跟踪：跟踪和分析请求在应用程序中的路径，识别性能瓶颈。

� 故障分析：分析应用程序中的故障，提供详细的故障报告。

1.2.5 Amazon GuardDuty

1.2.5.1 服务描述

Amazon GuardDuty 是一个智能威胁检测服务，用于持续监控账户和工作负

载，检测可能的恶意活动和未经授权的行为。

1.2.5.2 功能

� 威胁检测：使用机器学习和统计分析来检测潜在的威胁。

� 警报与响应：当检测到威胁时，发送警报并提供响应建议。

� 集成与自动化：与 AWS 其他服务集成，支持自动化响应。

1.2.6 结论

AWS 提供了丰富的监控和日志服务，每种服务都有其特定的功能和优势。

选择合适的服务并正确配置，可以显著提高云环境的可见性，确保应用程序的

稳定性和安全性。通过上述服务，我们可以构建一个全面的监控和日志系统，

满足各种监控需求。

2 设置 AWS 监控

2.1 使用 Amazon CloudWatch 进行基本监控

Amazon CloudWatch 是 AWS 提供的一项服务，用于收集和跟踪资源与应用

程序的指标，以便您可以监控资源和应用程序的性能。CloudWatch 提供了丰富

的监控功能，包括但不限于：

� 监控 AWS 资源：如 EC2 实例、RDS 数据库、Elastic Load Balancing

负载均衡器等。

� 自定义监控：允许您上传自定义指标，以监控应用程序的特定性

能指标。

� 日志监控：通过 CloudWatch Logs 收集和监控应用程序的日志文件。

2.1.1 如何使用 CloudWatch 监控 EC2 实例

1. 登录 AWS 管理控制台，并导航至 CloudWatch 服务。

2. 选择 Metrics，然后在左侧导航栏中选择 EC2。

3. 选择您的 EC2 实例，查看实例的 CPU 使用率、网络流量、磁盘读

写等指标。

2.1.2 代码示例：使用 Boto3 获取 EC2 实例的 CPU 使用率

import boto3

创建

CloudWatch

客户端

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

定义要查询的指标

response = cloudwatch.get_metric_statistics(

Namespace='AWS/EC2',

MetricName='CPUUtilization',

Dimensions=[

{

'Name': 'InstanceId',

'Value': 'i-0123456789abcdef0'

StartTime='2023-01-01T00:00:00Z',

EndTime='2023-01-02T00:00:00Z',

Period=3600,

Statistics=['Average'],

Unit='Percent'

)

打印

CPU

使用率数据

for datapoint in response['Datapoints']:

print(f"CPU Utilization: {datapoint['Average']}% at {datapoint['Timestamp']}")

2.1.3 代码解释

� 导入 Boto3：这是 AWS 的官方 SDK，用于 Python。

� 创建 CloudWatch 客户端：使用 Boto3 创建 CloudWatch 的客户端。

� 调用 get_metric_statistics 方法：此方法用于获取指定指标的统计

信息。参数包括指标的命名空间、名称、维度、查询的时间范围、周期、

统计类型和单位。

� 处理响应数据：从响应中提取并打印 CPU 使用率的平均值和时间

戳。

2.2 配置 CloudWatch 报警

CloudWatch 报警允许您根据 CloudWatch 指标设置阈值，当指标超过这些

阈值时，CloudWatch 会发送通知或执行操作，如自动缩放。

2.2.1 如何配置 CloudWatch 报警

1. 登录 AWS 管理控制台，并导航至 CloudWatch 服务。

2. 选择 Alarms，然后点击 Create Alarm。

3. 选择要监控的指标，定义阈值和持续时间。

4. 配置报警动作，如发送 SNS 通知或触发 Auto Scaling。

5. 设置报警名称和描述，然后点击 Create Alarm。

2.2.2 代码示例：使用 Boto3 创建 CloudWatch 报警

import boto3

创建

CloudWatch

客户端

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

定义报警

response = cloudwatch.put_metric_alarm(

AlarmName='EC2_CPU_Utilization_Alarm',

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