AWS 云监控：Applications Manager 为你支招

亚马逊网络服务（AWS）是一款广受欢迎的云平台，以弹性扩展、灵活性强和成本效益高著称。然而，其动态特性与复杂架构，使得缺乏专用 AWS 监控工具时，实时监控变得极具挑战。在 AWS 云上运营的 IT 团队，需要全面掌控云基础设施的各个角落，以确保 IT 运营顺畅。采用 AWS 性能监控解决方案跟踪并分析云性能，能帮助管理员了解关键业务组件的运行状态，优化云效率，满足终端用户需求。

本文将探讨 AWS 环境监控中常见的挑战，以及Applications Manager 如何助力应对这些挑战。

AWS 云监控的常见挑战

AWS 架构分层且动态，多数 IT 团队难以深入了解其细粒度性能。多个相互依赖的实例和孤立组件，让管理员难以深入探索云环境，也无法直观掌握关键组件的性能表现。以下是 IT 管理员在 AWS 云监控中常遇到的核心挑战：

1. 动态架构

AWS 环境可动态扩缩容，EC2 实例、容器、无服务器函数等资源会根据需求频繁创建、扩展和终止，难以实时获取整个环境的全面视图。此外，微服务和分布式系统的相互依赖特性，增加了性能瓶颈识别和问题定位的难度，这只能通过先进的监控解决方案来弥补，这类方案需能深入 AWS 云，并随动态云基础设施的需求灵活扩展。

2. 海量云数据

典型的 AWS 服务需处理大量数据请求并支持高强度操作，且负载会随 AWS 生态规模扩大而增长。随着基础设施扩容，跟踪这些数据并理解操作行为，对管理员团队而言是一项繁琐任务。这主要影响可见性，而部分可见性可能导致性能瓶颈定位或潜在停机预警延迟。随着生态扩展，需采用先进策略确保所有 AWS 服务顺畅运行。

3. 实时性能分析难度大

实时监控 AWS 资源至关重要，但面临挑战，尤其是在数据海量生成的情况下。例如，监控 Amazon Kinesis 数据流时，需实时处理和分析数据以识别问题并采取纠正措施。

云资源的动态特性使组件交互和依赖关系跟踪变得复杂。例如，Amazon EC2 的性能下降可能与弹性负载均衡器（Elastic Load Balancer）的潜在问题或安全组配置错误相关。管理员通常需要关联多个 AWS 服务的指标、日志、跟踪数据和事件才能排查问题，过程繁琐且易出错。这可能导致问题定位和解决严重延迟，进而引发服务器变慢、资源匮乏、工作负载失衡、崩溃等严重事件，影响用户体验和整体云性能。

缺乏专用工具识别性能异常、简化告警并定义优先级时，多个服务的频繁告警会导致告警疲劳，可能影响问题修复效率，损害用户体验。

4. 资源管理

在大型企业中，跟踪所有 AWS 资源变得日益困难。用户有时会发现 "僵尸资源"，这些资源已不再使用，但仍在产生成本。若无适当工具，难以优化资源分配，也无法确保计算能力、存储和网络资源的高效利用。

5. 成本管理

AWS 定价复杂，若无适当监控，成本管理难度较大。例如，使用 Amazon EC2 实例时，需监控实例使用情况，调整实例类型和大小以优化成本，这需要在成本优化与性能、可用性需求之间取得平衡，颇具挑战。若监控不当，可能导致为不需要或未高效使用的资源过度支出。

使用 AWS CloudWatch 等原生工具监控时，成本可能快速攀升，尤其是当应用程序生成大量日志数据，却未设置适当的速率限制或清理机制时。大量日志可能引发意外费用，且在 AWS 定价结构下难以有效管理。此外，跨多个账户或区域管理多个指标的复杂性，可能因数据收集重复导致效率低下和成本增加。

6. 多监控界面

AWS 未提供集中式监控工具，无法在同一位置收集和分析所有 AWS 服务的数据。当 AWS 云的每个部分都通过不同的原生监控解决方案（如 AWS CloudWatch 或 CloudTrail）进行监控时，管理员团队需在多个界面间切换。这使得分析和关联各组件行为的过程变得繁琐，而这些操作对于优化 AWS 整体性能至关重要。这种分散式监控系统仅能提供部分可见性，可能导致性能异常识别和关键问题解决严重延迟。

此外，若你的云生态包含 Azure、Google 等多个云厂商，原生监控工具无法覆盖其余基础设施。跨平台缺乏统一监控会产生盲区，模糊你对云基础设施的可见性。同时，云迁移挑战（如批量数据传输、应用程序重新配置和集成问题）会进一步复杂化监控，导致关键云性能问题识别不准确。采用集中式、跨平台监控工具，可简化性能数据并实时分析性能趋势，提升整体可见性，加速问题解决。

7. 数据分析困难

在 AWS 等动态架构的云中工作时，了解需求和服务的扩展速率至关重要。管理员可通过预估未来资源需求，规划云基础设施的容量和增长。但面对海量历史数据，手动分析每个关键 KPI 的性能趋势并制定性能预测几乎不可能。若无提供预测分析的专用监控工具，在扩展 AWS 基础设施时，关联多个服务的数据并做出决策会十分繁琐。

但这些挑战无法阻止你充分发挥 AWS 云环境的潜力，只要拥有一款强大的 AWS 监控解决方案来可视化云状态。ManageEngine Applications Manager 正是这样一款性能监控解决方案，能帮助你轻松获取云性能数据。它可提供 AWS 环境的全方位可见性（包括 Amazon ECS、Amazon EKS、Amazon SQS、Amazon RDS 等所有云服务，以及 DynamoDB、AuroraDB 等数据库），并将所有数据集中到单一控制台。

Applications Manager 如何提供助力？

以下将介绍我们的应用性能监控与可观测性解决方案，如何深入 AWS 架构，优化整体云性能：

1. 实时监控

Applications Manager 实时跟踪 AWS 服务的关键性能指标，包括磁盘吞吐量、内存、响应时间和网络流量。你可监控服务特定 KPI，了解云服务的性能和可用性。它支持云基础设施可视化，消除盲区，让性能洞察触手可及。

该工具能理解关键依赖关系，帮助你关联并掌握多个孤立组件间的相互依赖，高效解决关键冲突。

实时监控界面

2. 高级分析与代码级洞察

Applications Manager 提供 AWS 上部署应用程序的全面洞察。其高级分析和字节码插装技术，为云可观测性打开大门。该工具实时处理大量性能数据，利用高级分析定位异常并识别潜在事件。借助代码级洞察，它能检测可能影响整体云性能的异常查询或函数，帮助管理员确保应用级性能稳定可靠。

3. 智能告警与快速修复

借助 Applications Manager 的 AI 驱动告警系统，你能及时发现性能异常并在其引发严重问题前予以解决。它支持为动态组件设置自适应阈值配置文件，避免告警噪音。

你可自动化响应式云操作（如启动、停止或重启 EC2 实例），消除手动延迟，在故障组件导致严重崩溃或云操作变慢前做出响应。预定义的严重级别帮助你确定事件优先级，并相应地自动化升级流程，确保快速解决问题，提供无缝用户体验。

智能告警界面

4. 成本分析与优化

你可直接在跟踪云基础设施的界面中监控 AWS 计费周期，了解各项服务的支出和税费情况。例如，识别闲置 EC2 实例，优化 Amazon S3 中过度配置的存储卷。

这能确保云支出与运营需求保持一致。此外，Applications Manager 的预测分析功能可基于你的云支出提供成本预测，帮助你规划预算，削减不必要的云支出。

5. 统一监控控制台

Applications Manager 支持监控超过 150 种技术，包括云应用、数据库、容器、企业资源规划（ERP）、Web 服务器、本地应用、服务等。你还可在同一控制台监控数字化体验并衡量用户满意度。

这为你的私有云、公有云、混合云和多云环境创建了集中式监控界面，无需使用多个监控解决方案。可自定义仪表盘让你将所有关键组件集中到一个屏幕，无需在多个标签页间切换即可访问。

6. 与其他 IT 运营管理工具集成

通过将 Applications Manager 与 ServiceNow、OpManager、ServiceDesk Plus、Analytics Plus 等 IT 管理工具集成，你能实时获取 IT 运营的统一视图。这有助于关联 KPI 行为、分析事件，加速问题解决。Applications Manager 还可与 Slack 集成，将告警直接推送到工作频道，方便你快速识别并修复性能异常。

不仅如此，该工具的先进监控技术和丰富功能集，已成为全球超过 10,000 名 IT 管理员的首选。立即下载 30 天免费试用版，探索更多功能！

常见问题（FAQs）

  1. 为什么AWS云监控需要专用工具？

    答：AWS架构动态且复杂，资源频繁扩缩容，相互依赖性强。缺乏专用工具难以实时获取全面视图、定位性能瓶颈，也无法有效处理海量数据和分析跨服务依赖关系。

  2. 使用AWS原生监控工具（如CloudWatch）有哪些不足？

    答：主要不足包括：缺乏集中式监控界面（需多界面切换）、日志量大时成本控制困难、难以覆盖多云/混合云环境、数据分析与预测能力有限，以及可能产生告警疲劳。

  3. Applications Manager如何帮助优化AWS成本？

    答：它提供成本分析与预测功能，可识别闲置资源（如“僵尸”实例）、优化过度配置的存储，并基于历史支出进行成本预测，帮助规划预算、削减不必要的云支出。

  4. Applications Manager的“统一监控控制台”有什么优势？

    答：它将AWS服务、数据库、容器、本地应用等超过150种技术的监控数据整合到一个控制台，支持多云和混合云环境，避免了使用多个独立监控工具的繁琐，提供全面的性能可见性。

  5. Applications Manager如何提升故障响应效率？

    答：通过AI驱动的智能告警系统减少无效告警，支持自动化响应操作（如重启实例），并能与Slack等协作工具集成，实现快速告警通知与处理，显著缩短MTTR（平均恢复时间）。