Amazon Analytics 服务监控
Amazon Analytics 服务旨在进行数据处理、查询、可视化和机器学习集成，以高效处理大数据工作负载。监控这些服务可确保数据密集型工作负载（如 IT 基础架构分析）的性能、成本控制和可靠性。
Applications Manager 可以帮助您监控：
Amazon MSK 集群监控
Amazon MSK 集群需要监控以确保流数据工作负载中的高可用性、性能和可靠性。主动监控可帮助您在影响应用之前发现高延迟、代理故障或资源耗尽等问题。您可以解决关键的运营挑战，如意外的扩展限制、维护中断和生产环境中的隐性成本。
Applications Manager 提供集群健康可见性，使您能够快速识别潜在的性能瓶颈和运营异常。
- 通过集群状态、代理数量、活动控制器、zookeeper 会话状态等指标跟踪整体集群可用性和运营状态。监控关键资源利用率指标，包括 Kafka Datalogs 磁盘利用率、Express 存储利用率和 ZooKeeper 请求平均延迟，以跟踪高性能存储使用、支持有效容量规划并防止存储相关性能问题。
- 密切关注数据和分区指标以评估数据完整性和分布。这些指标包括离线分区、全局分区和全局主题。
- 跟踪配置属性，包括安全、存储、网络配置，以确保最佳性能、合规性，并及早发现可能导致不稳定或低效的配置错误。
Amazon Redshift 监控
全面了解 Amazon Redshift 集群的健康和性能，防止会干扰分析和业务运营的缓慢、超时和停机情况。
Applications Manager 收集广泛的性能指标，如资源利用率（CPU、磁盘、数据库连接）、网络吞吐量和存储健康状态，针对领导节点和计算节点，支持在问题影响用户或增加成本之前主动发现。您还可以跟踪详细的查询性能数据，包括查询时长、吞吐量、生命周期阶段时间（如规划、等待和提交时间）及各种执行阶段。同时，您可以监控并发扩展指标，了解额外集群启动的频率和时长，帮助优化集群大小和成本效益。
在集群和节点级别，Applications Manager 通过跟踪吞吐量、入站/出站网络流量和磁盘活动，帮助识别瓶颈、不均衡的工作负载分布和潜在资源争用。对集群状态、连接健康和网络性能的实时可见性确保了可靠运行和更快的故障排除。
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