Amazon CloudWatch 客户

CloudWatch 数据来源自动发现功能改变了我们的日志分析方式，让日志探索更直观。数据来源与维度筛选功能通过提前提供适当的上下文并加速日志分析流程，让所有用户都能更轻松地进行分析。这使我们大大减少了故障排除所需的时间。

CloudWatch 可观测性平台提高了团队对应用程序性能的可见性，简化并加速了团队的协作。该平台提供对应用程序性能的实时见解以及全面的端到端分析，让团队能够制定更明智的数据驱动型决策。因此，我们可以更高效、更主动地维护和管理绩效，让我们的团队能够专注于追求创新和卓越，助力团队和客户生活得更好。

利用 Amazon CloudWatch 和 Amazon OpenSearch Service 之间新的集成分析体验和零 ETL 集成，Works Human Intelligence 可以为 VPC 流日志和 CloudTrail 创建开箱即用的 OpenSearch 控制面板。这有助于我们使用源自日志的可视化效果进行监控、分析和故障排除。

CloudWatch 和 OpenSearch 服务之间的集成彻底改变了我们的工作方式！ 我们的团队已经习惯使用 OpenSearch 管道处理语言（PPL）和 SQL，因此在 CloudWatch Logs Insights 中使用 PPL/SQL 的学习曲线微乎其微。我们可以更快地进行故障排除，且控制面板可以轻松地从我们的日志中发现趋势和潜在问题。这意味着梳理数据的时间减少，可以将更多的时间集中在重要的事情上。

Amazon CloudWatch 是 Zurich Insurance 可观测性基础设施的关键组成部分。在 Zurich，我们致力于保持尽可能接近工作负载的可观测性，并且强烈倾向于在可行的情况下尽可能利用云原生工具。Amazon CloudWatch 不仅符合这些目标，还增强了我们直接在工作负载运行的位置对其进行监控的能力。通过集中我们的指标和警报，Amazon CloudWatch 简化了我们的问题响应流程，使我们能够更高效地识别和解决问题。这种集中式的可观测性框架有助于我们缩短平均恢复时间，确保我们为客户保持最高标准的服务连续性和可靠性。借助 Amazon CloudWatch，我们能够自信地监管我们的基础设施，并积极主动地管理任何潜在的中断情况，从而强化 Zurich Insurance 对卓越运营和客户满意度的承诺。

出于成本和可用性方面的考虑，Amazon CloudWatch 团队在我们从之前的可观测性解决方案迁移的过程中发挥了不可或缺的作用。我们的过渡包括使用 CloudWatch Synthetics 进行 TLS 证书监控和 API 端点监控，以及通过 OpenTelemetry（OTEL）进行应用程序检测和实用 PHP SDK 进行跟踪。响应时间、错误率（由错误计数和请求计数得出）和交易计数等关键性能指标受到严格监控。异常检测系统已经到位，可以发现响应时间和错误率的不规则性。我们还集成了 PagerDuty 和用于问题警报的 SNS 主题。我们与 CloudWatch 的合作关系超越了典型的客户关系，强调协作及其出色的响应能力，他们快速实施量身定制的解决方案就是明证。这凸显了我们与 AWS 和 CloudWatch 团队合作的非凡价值。

EA Sports 与 AWS 合作对 Amazon CloudWatch 网络监测仪进行测试版测试，以帮助解决 EA Sports 的几个核心优先事项。这些优先事项之一是准确、自信地识别因互联网连接问题导致的用户流失，从而缩短其检测互联网问题的平均时间。他们还想要检测应用程序性能问题是由互联网网速波动引起，还是由 AWS 网络引起，以及了解此类问题对游戏堆栈的影响。最后，重点是剖析全球范围内进入 EA 游戏的具体流量路径，以帮助他们了解用户在何处以及如何建立游戏连接。针对用户影响的异常检测通常需要花费大量时间，并且经常会出现诊断问题。

Samsung Cloud 为您的所有 Galaxy 设备提供流畅的备份、同步、恢复和升级体验。AWS X-Ray 是一款适用于在 Samsung Cloud 中开发新功能的实用工具。特别是在开发需要多台服务器之间通信的用例时，X-Ray 对于识别特定服务器上出现的瓶颈或问题非常有用。X-Ray 可以通过简单的代码与 Envoy 代理和 Amazon DynamoDB 等外部组件链接，并且 X-Ray 控制台上显示的子分段对于调优数据库查询有很大帮助。可以将错误内容和 HTTP 状态代码等其他信息添加到 X-Ray 分段，只需一个跟踪 ID 即可在控制台上轻松找到这些信息。通过这种方式，开发人员可以快速解决问题并提高服务的稳定性。

Amazon CloudWatch Metrics 为所有 AWS 服务提供了一组开箱即用的丰富、全面的指标。但对我们来说，最重要的是 SonarCloud SRE 小组从功能的角度来衡量和监控服务的性能，因为这符合 SonarCloud 用户的关注点。为实现此目标，我们的应用程序服务使用 CloudWatch 嵌入式指标格式生成功能指标。该格式实质上是将 JSON 日志条目实时转换为 CloudWatch 自定义指标数据点。该功能非常容易实施，而且与基础设施松散耦合：唯一需要的仅是日志！ 这样，我们就可以全面了解应用程序服务的运转方式，以及如何使用这些数据来改进和应对问题。

今年早些时候，我们发布了新的 PGA TOUR 数字体验，让我们的粉丝可以在移动和 Web 平台上访问实时排行榜、锦标赛速报、赛事赔率以及深入的球员信息。这些新体验使球迷的整体参与度不断提升。基于 AWS 构建为我们的开发团队提供了交付现代应用程序所需的一切，使用 CloudWatch 则使我们能够监控移动和 Web 应用程序的后端。我们可以利用 CloudWatch 控制面板和合成金丝雀，通过一个管理平台轻松可视化并主动监控多种不同的 AWS 服务（包括 AppSync 和 Lambda）并发出警报。即时访问系统状态和可用性使我们能够为球迷提供最佳体验。

Amazon CloudWatch 凭借其多样的功能在 Solaris 的运营中发挥重要作用，尤其是在记录和监控我们的指标、日志和跟踪方面。利用 CloudWatch 跨账户可观测性，我们可以获得在所有 AWS 账户上运行的微服务架构和应用程序的相关宝贵见解。借助 CloudWatch Logs，我们能够执行高效的调试和深入的根本原因分析，从而确保自有系统的平稳运转。同时结合 CloudWatch Metrics，我们能够监控与资源消耗相关的持续问题，并将其作为根据高错误率或异常触发警报的输入。CloudWatch 警报还在如下方面起到关键作用：通过 Slack 和 PagerDuty 等各种通道及时向我们发出提醒，以及确保我们可及时响应紧急情况。此外，利用 CloudWatch 的全面功能，我们能够主动管理自己的系统、发现问题并有效地优化自身的资源。

通过使用 Amazon CloudWatch Logs 不频繁访问，Fluent Commerce 现在能够扩展我们的业务，同时以经济实惠的方式支持客户需求。我们喜欢灵活选择标准日志类以进行全面的数据分析，为大容量应用程序日志选择不频繁访问日志类。这有助于我们增强应用程序可见性、提高运营效率和管理成本。

客户是我们最重要的资产。Amazon CloudWatch 为开发人员和网站可靠性工程师提供系统和产品的实时可观测性，从而降低相关问题对客户的影响。我们的多个业务部门合作测试 Amazon CloudWatch 功能，这些功能有助于通过应用程序和基础设施的实时统一视图进行监控和故障排除。针对指标、日志和跟踪，该服务带来颠覆性的可观测性和数据关联性。没有上下文的数据毫无意义，因此 CloudWatch 协助以情境方式关联数据，使数据具有意义和影响力。

由于 JPMC 使用数千个容器，借助具有增强可观测性的 Amazon CloudWatch Container Insights 目前提供的额外详细指标，我们可在持续为客户提供可靠服务的同时更快地进行故障排除

随着 DevSecOps 成为主要的软件交付方法，我们的客户正在寻求一种将站点可靠性工程（SRE）最佳实践融入统一体验的集成交付模型。利用云原生服务的预构建、集成应用程序和基础设施监控解决方案有助于我们的客户监控其应用程序的性能并提高其服务的可靠性。Amazon CloudWatch Application Signals 满足了我们客户对全面应用程序监控解决方案的需求，使他们能够快速检测、排除故障并解决事故，并专注于最重要的事情，即最终用户的体验。

借助 Amazon CloudWatch 中的跨账户可观测性，我们可以从统一位置实时监控和分析所有微服务的事件，并且该服务与 AWS Organizations 集成，从而可使用组织部门进行简单的配置和管理。为每项微服务建立一个 AWS 账户有助于我们更快、更安全地进行开发。采用跨账户指标并能够在统一位置设置关键提醒，这将我们的可观测性提升到更高的水平，并有助于我们保证达成服务等级协议和持续改进。

SnapLogic 工程服务副总裁 Anjana Kashyap 表示，Amazon CloudWatch Container Insights 帮助我们实时监控基础设施和应用程序。“我们的客户依赖金融交易或医疗数据等实时信息来实现关键用途，Amazon CloudWatch Container Insights 可帮助我们响应性能变化、优化资源使用，并为我们提供保持系统平稳运行所需的运营健康状况洞察。

Thomson Reuters 以客户为中心，开始整合不同的提醒、监控和灾难恢复计划。Amazon CloudWatch 通过集中式日志记录、自定义控制面板、带运行状况检查的自动失效转移以及为所有 25,000 名 Thomson Reuters 员工提供关键目录服务的最低权限模型，将所有这些计划完美地结合在一起。我们使用 AWS Secrets Manager 和 AWS Key Management Service，通过许可证和数据库密钥加密来改善安全状况；同时使用 Route 53，通过 Amazon Elastic Kubernetes Service 的自我修复和自动扩缩功能提供灾难恢复。因此，我们通过 CloudWatch 和相关服务实现了所有目标，以满足安全合规性和强制性技术治理。

DesignCrowd 使用 CloudWatch Logs Infrequent Access 经济高效地扩展应用程序检测、调试和构建日志并创建新的工作负载，同时继续深入了解应用程序的运行状况。此日志类中提供的所有功能将使我们的内部团队能够监控我们的应用程序，而无需限制 CloudWatch 中摄取的日志。

Amazon CloudWatch 网络监测仪提供的边缘可观测性非常有用，特别是该功能可定制，从而帮助我们最大限度地减少误报。与 AWS 合作将有助于我们不断推进自定义解决方案，并在我们的 AWS 边缘基础设施上提供一致的互联网监控。

AWS Container Insights 与我们的 EKS 集群无缝集成，提供对 Kubernetes 环境每一层的可见性，从而提高运营效率以及我们的事件响应能力。

利用 Amazon CloudWatch 提供的即时监控，我们能够通过 CloudWatch Metrics 监控基础设施的使用情况，从而确定计算资源的节省方式，即在简单工作负载上节省约 12%，以及在更复杂的工作负载上进一步节省资源。

Tech Mahindra 期待 Amazon CloudWatch 网络监测仪的正式发布，将其加入我们的关键客户应用程序并支持智能根本原因分析（RCA）。我们的操作员和服务工程师已经能够使用网络监测仪测试版中向 CloudWatch Logs 发布的测量结果进行增强的故障排除，帮助他们得出自定义指标和配置警报，以支持客户专门的使用案例。网络监测仪可以监控和分析全球 AWS 基础设施的运行状况并将其与可能出现的本地网络延迟问题关联，从而协助我们抢先解决因网络和基础设施故障而引发的问题。

Amazon CloudWatch Evidently 帮助我们在推出新功能之前发现预料之外的结果，从而帮助降低生产环境中的风险。借助 Evidently，我们可以管理新功能中发现的任何漏洞，监控关键指标，然后向更广泛的客户群体推出。Evidently 提供的关键优点是能够在不同版本之间分配流量并获得用户对新功能的反馈。

Amazon CloudWatch 中的跨账户可观测性可以帮助 Tech Mahindra 通过单一控制面板视图和针对所有账户中关键指标的统一警报，实现对其 F500 客户的集中监控。跨账户可观测性将缓解 F500 企业面临的如下挑战：管理多个账户，以及通过一致的跨账户设计打造监控功能。此外，跨账户可观测性还有助于在一个监控账户下轻松管理多个开发和质量保证环境，并以一致的方式监控使用情况和强制实施合规性。我们坚信，借助跨账户可观测性，我们可以为客户提供定制而统一的 RCA 机制、标准化的企业级成本分析解决方案以及应用程序事务监控和分析。

为了支持托管服务运营和咨询互动活动，我们使用 Amazon CloudWatch 来监控和记录所有 AWS 系统。借助跨账户可观测性功能，我们能够一目了然地查看所有项目，无需任何其他工具，且只需最少量的设置。

跨账户日志记录是我们的客户一直寻求的一项功能，而 Amazon CloudWatch 中的跨账户可观测性可轻松提供即时的集成。集中式控制面板可帮助支持团队快速识别和修复影响更广泛领域的问题。借助 CloudWatch 中的跨账户可观测性，无需集成第三方工具即可进行集中式日志记录。

Rego SaaS 的目标是为客户提供全方位的服务和支持；我们努力在客户受到影响之前发现并解决问题。借助 CloudWatch Synthetics，我们可监控生产环境的五个关键指标。在过去的一年里，CloudWatch Synthetics 和一个基于 Amazon CloudWatch 警报、Amazon SES 和 AWS Lambda 函数的简单系统让我们能够主动响应客户的应用程序和基础设施问题。借助 CloudWatch Synthetics，我们的开发运维和支持团队甚至能够在客户通知我们问题之前就开始分析和解决问题。CloudWatch Synthetics 是为我们的客户超越 SLA/SLO 并最终帮助我们取得成功的关键组成部分。

我们一直在寻找一种简单且无缝的集成，我们可以快速启动并运行以收集我们产品的核心网络重要指标。我们一直在使用 Amazon CloudWatch RUM 来监控我们的网站性能，特别是页面加载时间、JavaScript 错误和其他核心 Web 重要指标。使用 RUM 帮助我们的团队收集和衡量我们网站的实际性能指标，同时也为我们提供一种统一的方式来收集和分析这些数据。RUM 得以脱颖而出的原因在于，它能够与我们的产品以及 CloudWatch 的其他部分无缝集成，使我们能够使用收集到的数据进行进一步处理，而不必担心连接丢失或数据短缺。

借助 AWS 的 CloudWatch RUM 创新工具，Cognizant 无需第三方解决方案即可提供客户所需的精细可见性和控制，从而运营自动化框架提升到更高的水平。CloudWatch RUM 的入门流程简单且无缝，并且集成我们目前正在使用的原生服务。我们发现可实现出色可见性的功能，包括按加载时间对来自不同浏览器的应用程序响应进行分类、带有自定义日期的页面加载甘特图、按时间排列的应用程序加载结果以及使用 PDF 格式生成报告的功能。

我们投入大量资金推进应用程序微服务架构的可观测性和监控，但由于缺少由外而内的监控，无法确保向客户提供稳定可靠的产品。使用 Amazon CloudWatch Synthetics，我们现在能够模拟真实用户以监控正常运行时间可用性，从而填补我们可观测性堆栈中的空白。我们正在创建 Canary，以反映用户使用我们产品的体验，并提醒客户注意面临的实时问题。借助 CloudWatch Synthetics，我们可以达成服务等级协议（SLA），并且可通过进行分类和调试来缩短解决问题的平均时间（MTTR）。CloudWatch Synthetics 的设置非常简单。工程师以外的团队成员可以使用 Synthetics Recorder 生成 Canary，从而极大地提高 EBSCO 中服务的相关性和价值。

我们一直在寻求将所有监控、日志记录、指标和报警合并到单一工具中。CloudWatch 帮助我们减轻了建立、配置和学习第三方系统的运营负荷。我们的团队使用 CloudWatch 广泛地监控多种重要工作负载的错误率和状态代码。我们还使用 CloudWatch 自动完成 Auto Scaling 操作，使我们能够优化支持我们 Amazon ECS 集群的 Amazon EC2 实例类型的成本。CloudWatch Events 让我们能够向团队提供利用率和定价信息，使他们能够审计账户安全性、对合规性和安全性使用案例触发 AWS Lambda 操作，并为使用云的资源建立计划。CloudWatch 可实现更高级的自动化，扩展所有个体的容量。

我们当前的日志分析解决方案产生设置和维护开销，并有不同的保留要求，代价高昂，无法让我们的工程团队在开发和测试环境中都能获取和查询日志。通过 CloudWatch Logs Insights，我们现在能够在 CloudWatch Logs 查询日志，降低了运营复杂性。按查询付费让我们能够灵活地按自己的步伐扩展，我们的工程师可以立即开始使用和查询日志，而不必像使用当前的解决方案那样等待设置、集成和提取完成。我们还从查看指标和日志中受益，能够更快地排查故障。Logs Insights 是一种高效且实惠的解决方案，让工程师们能够监控其应用程序并深入研究日志，全都从单一 AWS 管理控制台进行。

CloudWatch 让我们能够从各种 AWS 服务收集指标，例如 Amazon EC2、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB 和 Amazon API Gateway，以及从 AWS Lambda 函数收集日志。我们很高兴能够实现原生集成，而不需要自行管理的堆栈或第三方 SaaS 供应商。这有助于我们非常快速地启动报警、自动扩缩和容量规划。由于能够快速简洁地满足我们的主要使用案例，CloudWatch 成了我们的首选解决方案。

借助 Amazon CloudWatch，CloudPassage 能够每天对数十千兆字节的日志进行索引搜索。使用 CloudWatch Logs，公司可以在统一位置管理和分析日志，无论是从 Amazon ECS、AWS Fargate、AWS CodeBuild 还是自定义来源接收这些日志。“我们使用基于微服务的架构。Amazon CloudWatch 是一个即时解决方案，因为它无需设置或维护基础设施。CloudWatch 完全可以满足我们在扩展方面的需求，并免除了集成和管理多个工具的运营负担。对我们来说最大的优势是 MTTR（平均修复时间）得以缩短，这样我们的 DevOps 团队可以快速找到整个容器基础设施的问题。客户受益于稳定的平台，该平台可以更快地发现和修复潜在错误，并且加快功能开发。减少发现和修复现有功能中错误的时间意味着开发人员可将更多时间用于开发新功能。

借助 Amazon CloudWatch，我们能够将 Canva 的微服务后端架构与自己的日志记录框架无缝集成。我们选择 CloudWatch 的原因在于它简化聚合各种 AWS 服务中不同类型日志流的流程，同时降低通常与日志管理相关的管理成本和复杂性。CloudWatch 还支持通过日志流导出某些日志的功能，这可让我们设置外部自动日志分析管道。因此，该工具成为行业内明显的领先产品。

我们采用各种 AWS 服务来控制自己的基础设施。Amazon CloudWatch 通过实时提供任何问题的详细可见性来直接解决此问题。通过分析模式和密切监控数据，CloudWatch 可让我们在关键业务时期发现和避免潜在问题。借助事件驱动的自动操作（例如提醒和扩展），我们将问题检测时间从几天缩短到几分钟。使用 Amazon CloudWatch Logs Insights，我们可以识别系统中真正的痛点，主动解决难以大规模管理的潜在问题。CloudWatch 最终可让我们动态管理基础设施资源，从而每月节省 70% 的成本（仅限 Web 基础设施）。

我们使用 CloudWatch 监控和触发已部署资源的自动审计检查。每个团队都必须管理自己的 AWS 环境，而借助 CloudWatch，我们可以围绕这些账户建立特定的护栏。由于还可以监控标签的更改并跟踪 AWS 资源上的标签状态，我们能够将标签合规性提高 50%，这有助于形成 AWS 成本报告。通过集中化治理和分布式运营，我们得以显著降低成本并满足 IT 合规性和审计准备的所有要求。

我们实施 CloudWatch 的原因是需要集中式服务来存储日志和从日志中提取指标。例如，使用 Amazon CloudWatch Logs，我们可以提醒与“错误”相匹配的日志行号。 此外，Amazon CloudWatch Logs Insights 极大地简化了搜索大量日志的过程。现在，我们可以从这些数据中得出切实可行的见解，从而能够解决运营问题并提高整个组织中的应用程序性能。借助此解决方案，我们的开发人员可以将更多时间投入 Arctic Wolf SOC 即服务的开发。

Amazon CloudWatch 是我们在 AWS 和本地监控基础设施的自然选择。现在，我们的应用程序团队和开发人员可以通过一个专门的平台，用日志和指标数据的形式收集和访问所有账户和区域的所有性能和运营数据。这一优点影响了这些人员的日常生活，因为他们现在可以提高为支持客户而构建的应用程序的韧性。

我们使用 CloudWatch 为 Amazon Simple Queue Service 和 EC2 Auto Scaling 组的扩展操作创建提醒。这些见解为我们的扩展决策提供依据，可让我们在不影响客户体验的情况下最有效地利用 AWS 计算资源。借助 CloudFormation，我们可以为面向客户型应用程序使用的 AWS 资源部署逻辑堆栈，从而可进行可重复和一致的跨 AWS 账户部署。因此，我们得到一种使用配置即代码编写应用程序堆栈的简便方法，而不是依赖容易出错、可能不一致的手动配置。