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Metrics

Metrics 在可观测性中至关重要，因为它们提供有关系统性能和行为的量化数据。这使得趋势分析成为可能，并支持主动监控以在问题影响用户之前发现问题。

要了解 Metrics 的一般概念以及 Amazon CloudWatch 在 Metric 收集和分析方面的功能，请访问 Amazon CloudWatch 中的 Metrics

虽然许多 AWS 服务能够开箱即用地将基础设施 metrics 发布到 Amazon CloudWatch，但本节将重点介绍从 .NET 应用程序捕获自定义 metrics 并将其传输到 Amazon CloudWatch metric 监控系统进行分析。

通过 AWS SDK for .NET 使用 CloudWatch PutMetricData API 调用​

在代码中包含 Amazon.CloudWatch 和 Amazon.CloudWatch.Model NuGet 包。

using Amazon.CloudWatch;
using Amazon.CloudWatch.Model;

构建包含命名空间、metric 名称和值、维度和维度值的 PutMetricDataRequest 对象。

var request = new PutMetricDataRequest
{
    Namespace = namespaceName,
    MetricData = new List<MetricDatum>
    {
        new MetricDatum
        {
            MetricName = metricName,
            Dimensions = new List<Dimension>
            {
                new Dimension
                {
                    Name = dimensionName,
                    Value = dimensionValue
                }
            },
            Value = metricValue
        }
    }
};

使用 PutMetricData API 调用将 metric 数据发送到 Amazon CloudWatch。

using var client = new AmazonCloudWatchClient();
await client.PutMetricDataAsync(request);

CloudWatch 嵌入式 metric 格式​

CloudWatch 嵌入式 metric 格式 (EMF) 允许您通过将 logs 写入 CloudWatch Logs 来异步创建自定义 metrics。这种方法允许您：

  • 将自定义 metrics 与详细的日志事件数据一起嵌入
  • 让 CloudWatch 自动提取这些 metrics 用于可视化和告警
  • 实现实时事件检测
  • 使用 CloudWatch Logs Insights 查询相关的详细日志事件
  • 深入了解运营事件的根本原因

EMF 的使用场景​

  • 跨计算环境生成自定义 metrics

    • 轻松从 Lambda 函数生成自定义 metrics，无需自定义批处理代码、阻塞网络请求或依赖第三方软件。其他计算环境（EC2、本地、ECS、EKS 和其他容器环境）通过安装 CloudWatch Agent 获得支持。

  • 将 metrics 链接到高基数上下文

    • 使用嵌入式 Metric 格式，您将能够可视化和告警自定义 metrics，同时保留原始的、详细的高基数上下文，可使用 CloudWatch Logs Insights 进行查询。例如，该库自动将环境元数据（如 Lambda 函数版本、EC2 实例和镜像 ID）注入到结构化日志事件数据中。

aws-embedded-metrics-dotnet 开源仓库包含您入门所需的一切。

安装​

在代码中包含 Amazon.CloudWatch.EMF NuGet 包

using Amazon.CloudWatch.EMF

您可以实例化一个实现 IDisposable 的 MetricsLogger 并按如下所示使用它。当 logger 被释放时，metrics 将被刷新到配置的接收器。

用法​

using (var logger = new MetricsLogger()) {
    logger.SetNamespace("Canary");
    var dimensionSet = new DimensionSet();
    dimensionSet.AddDimension("Service", "aggregator");
    logger.SetDimensions(dimensionSet);
    logger.PutMetric("ProcessingLatency", 100, Unit.MILLISECONDS,StorageResolution.STANDARD);
    logger.PutMetric("Memory.HeapUsed", "1600424.0", Unit.BYTES, StorageResolution.HIGH);
    logger.PutProperty("RequestId", "422b1569-16f6-4a03-b8f0-fe3fd9b100f8");
    
}

ASP.NET Core​

我们提供了一个辅助包，帮助接入并为 ASP.NET Core 应用程序提供默认 metrics。

  1. 将配置添加到您的 Startup 文件。
public void ConfigureServices(IServiceCollection services) {
    // Add the necessary services. After this is done, you will have the
    // IMetricsLogger available for dependency injection in your
    // controllers
    services.AddEmf();
}
  1. 添加中间件以为每个请求添加默认 metrics 和元数据
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    // Add middleware which will set metric dimensions based on the request routing
    app.UseEmfMiddleware();
}

在 AWS Lambda 之外的任何环境中，我们建议运行进程外 agent（CloudWatch Agent 或 FireLens / Fluent-Bit）来收集 EMF 事件。使用进程外 agent 时，此包将在进程内异步缓冲数据，以处理与 agent 之间的任何暂时性通信问题。