Tự động phân tích mẫu và phát hiện bất thường trong Amazon CloudWatch Logs
Được biết, phân tích dữ liệu log là quá trình thu thập, xử lý và phân tích các dữ liệu được tạo. Khi sử dụng AWS Cloud, đây là công việc thiết yếu của mỗi doanh nghiệp nhưng thường tốn nhiều thời gian và công sức nếu dùng phương pháp thủ công. Do đó, AWS đã áp dụng công nghệ AI tiên tiến, và mang đến tính năng tự động hóa quá trình phân tích log trong Amazon CloudWatch, một dịch vụ giám sát toàn diện do AWS cung cấp. Dịch vụ này cho phép doanh nghiệp theo dõi trạng thái hoạt động, quản lý hiệu suất, và sử dụng tài nguyên AWS một cách hiệu quả.
Dưới đây, chuyên gia MultiCloud của CMC Telecom chia sẻ về tính năng mới trong Amazon CloudWatch.
Các tính năng mới nhất vừa được cập nhật trong Amazon CloudWatch
Tab "Patterns" trên trang Logs Insights giúp người dùng tìm thấy các mẫu (Pattern) lặp lại trong kết quả truy vấn. Điều này hữu ích cho việc phân tích chi tiết lỗi hoặc xác định các xu hướng trong dữ liệu log.
Nút "Compare" trên Logs Insights cho phép so sánh kết quả truy vấn giữa các khoảng thời gian khác nhau một cách nhanh chóng, ví dụ như ngày hôm qua, tuần hoặc tháng trước. Điều này giúp người quản trị giảm thiểu thời gian cần thiết để xác định những thay đổi trong mô hình sử dụng.
Trang "Log Anomalies" trong phần Logs của thanh điều hướng tự động phát hiện và hiển thị các bất thường trong log, giúp người dùng nhanh chóng nhận diện các sự cố hoặc sai lệch trong hoạt động bình thường.
Các tính năng mới của Amazon CloudWatch cung cấp các khả năng mạnh mẽ cho phân tích log và khắc phục sự cố. Dưới đây là một số ví dụ về 3 tính năng trên có thể được sử dụng trong các tình huống thực tế.
Tab "Pattern" có thể được sử dụng để tìm các lỗi lặp lại trong log của website. Điều này có thể cho thấy rằng trang web doanh nghiệp có thể không thể truy cập được. Vấn đề này dẫn đến sự thất vọng về trải nghiệm dịch vụ khách hàng, do đó họ rời khỏi trang web và tìm kiếm sản phẩm hoặc dịch vụ doanh nghiệp khác.
Chức năng "Compare" để so sánh lưu lượng truy cập vào trang web giữa ngày hôm nay và hôm qua. Nếu lưu lượng truy cập tăng đột biến vào một thời điểm cụ thể, điều này có thể cho thấy rằng trang web doanh nghiệp đang bị tấn công từ chối dịch vụ (DDoS).
Một doanh nghiệp có thể sử dụng trang "Log Anomalies" để phát hiện các dấu hiệu bất thường như tăng đột biến về số lượng sự kiện (event). Điều này có thể giúp người quản trị có những phản ứng nhanh chóng, điều tra nguyên nhân của vấn đề để ngăn chặn nó gây ra sự cố gián đoạn cho hệ thống.
Lợi ích của các tính năng mới
Các tính năng mới của Amazon CloudWatch Logs không chỉ cung cấp sự thuận tiện trong quản lý log mà còn mang đến khả năng giám sát và phân tích dữ liệu một cách thông minh. Tính năng tự động phát hiện mẫu lặp lại cũng như các bất thường giúp người dùng nhanh chóng nhận biết, giải quyết vấn đề, giảm thiểu thời gian phân tích và tăng độ chính xác. Việc tích hợp AI trong phân tích log mở ra góc nhìn chi tiết hơn, nắm bắt xu hướng và cảnh báo sớm, qua đó nâng cao hiệu quả giám sát. Những cải tiến này biến việc giám sát log từ công việc thủ công thành quá trình tự động, tiết kiệm và thông minh.
Triển khai tính năng này gồm hai bước chính: Kích hoạt phát hiện bất thường cho các chỉ số mong muốn từ CloudWatch Metrics và tạo cảnh báo dựa trên những phát hiện bất thường này.
Chi phí cho tính năng này dựa trên số lượng cảnh báo được khởi tạo và số lượng chỉ số mỗi cảnh báo theo dõi. Mỗi cảnh báo phát hiện bất thường sẽ liên quan đến ba chỉ số: chỉ số gốc, giới hạn trên và giới hạn dưới của hành vi mong đợi. Mỗi chỉ số này sẽ tính phí 0,1 USD mỗi tháng.
Ví dụ: Là quản trị viên hệ thống của một công ty, bạn chọn 10 chỉ số chuẩn để phát hiện bất thường, gồm hiệu suất CPU, lưu lượng mạng... Bạn quyết định tạo cảnh báo cho 5 trong số đó, mỗi cảnh báo theo dõi 3 chỉ số. Chi phí cho mỗi chỉ số là 0,1 USD/tháng, nên mỗi cảnh báo sẽ là 0,3 USD/tháng. Tổng chi phí cho 5 cảnh báo là 1,5 USD/tháng. Đây là khoản đầu tư hiệu quả, chỉ 1,5 USD/tháng để cải thiện giám sát hệ thống và phản ứng nhanh chóng.
Đại diện CMC Telecom chia sẻ: “Với những cải tiến mới từ Amazon CloudWatch Logs, việc quản lý và giám sát dữ liệu đã trở nên thông minh và hiệu quả hơn bao giờ hết. AWS tiếp tục khẳng định vị thế là người dẫn đầu trong lĩnh vực công nghệ đám mây với những giải pháp tối ưu nhất. Hiện nay, CMC Telecom là đối tác dịch vụ cấp cao của AWS tại Việt Nam. Chúng tôi đã có 6 năm đồng hành cùng AWS, do đó doanh nghiệp có thể an tâm vào chuyên môn của đội ngũ CMC Telecom trong việc thiết kế, triển khai và quản lý các giải pháp trên AWS.”
Thúy Ngà
(责任编辑:Thời sự)
- ·Nhận định, soi kèo Universitario vs Inter Miami, 8h00 ngày 30/1: Điểm tựa sân nhà
- ·Nhận định, soi kèo Queretaro vs Pachuca, 08h00 ngày 30/1: Ai cũng có điểm
- ·Nhận định, soi kèo Auckland FC vs Macarthur FC, 11h00 ngày 1/2: Củng cố ngôi đầu
- ·Soi kèo góc Everton vs Leicester, 22h00 ngày 1/2
- ·Nhận định, soi kèo Chennaiyin vs Kerala Blasters, 21h00 ngày 30/1: San bằng cách biệt
- ·Nhận định, soi kèo Nottingham vs Brighton, 19h30 ngày 1/2: Mòng biển gãy cánh
- ·Soi kèo phạt góc Wolves vs Aston Villa, 0h30 ngày 2/2
- ·Nhận định, soi kèo Newcastle vs Fulham, 22h00 ngày 1/2: Hướng về Top 4
- ·Nhận định, soi kèo Bournemouth vs Liverpool, 22h00 ngày 1/2: Thách thức đội đầu bảng
- ·Soi kèo phạt góc Wolves vs Aston Villa, 0h30 ngày 2/2
- ·Nhận định, soi kèo Comunicaciones vs Deportivo Marquense, 10h0 ngày 30/1: Chặn đà tiến của khách
- ·Nhận định, soi kèo Al Hilal vs Al
- ·Nhận định, soi kèo Deportivo Xinabajul vs Deportivo Achuapa, 09h00 ngày 31/1: Chủ nhà gặp khắc tinh
- ·Nhận định, soi kèo Mumbai City vs East Bengal, 21h00 ngày 31/1: Nỗ lực bảo toàn vị thế
- ·Nhận định, soi kèo Juventus vs Benfica, 3h00 ngày 30/1: Hòa là đủ
- ·Nhận định, soi kèo Monza vs Hellas Verona, 21h00 ngày 1/2: Thất vọng cửa trên
- ·Nhận định, soi kèo El Gouna vs Haras El Hodood, 21h00 ngày 31/1: Áp đảo chủ nhà
- ·Nhận định, soi kèo Neftchi Baku vs Samaxi, 21h30 ngày 31/1: Đối thủ khó nhằn
- ·Nhận định, soi kèo Ipswich vs Southampton, 22h00 ngày 1/2: Chiếc pháo cứu sinh
- ·Nhận định, soi kèo Bochum vs Freiburg, 21h30 ngày 1/2: Khách thất thế