Amazon DevOps Guru

通过 ML 驱动型云运维提高应用程序可用性

每组每月 7200 个 AWS 资源小时,为期 3 个月

包含在 AWS Free Tier

工作原理

Amazon DevOps Guru 使用 ML 来检测异常运维模式,以便在运维问题影响客户之前识别这些问题。

使用案例

提高无服务器应用程序的可用性和性能

识别无服务器应用程序运维问题的早期迹象,并在这些问题影响客户之前进行修正。


探索适用于无服务器应用的 Amazon DevOps Guru »

减少 Amazon RDS 数据库的恢复时间

在 Amazon Relational Database Service(RDS)中检测、评估和修正各种与数据库相关的问题。

探索 Amazon DevOps Guru for RDS »

扩展并维护可用性


通过自动更新静态规则和警报节省时间和精力,从而使您可以有效地监控复杂且不断发展的应用程序。

了解有关监控应用程序的详情 »

主动识别资源限制


在内存、CPU 和磁盘空间等可消耗资源将超过预置的容量时收到提醒。

了解有关 AWS 资源管理的详情 »

如何开始使用

探索 Amazon DevOps Guru 功能

了解 Amazon DevOps Guru 如何持续分析运维数据流。

入门 »

开始免费试用


免费获得使用 AWS 产品和服务的实践经验。

注册 »

是否有更多 Amazon DevOps Guru 问题?

获取有关 Amazon DevOps Guru 工作原理的答案。

参阅常见问题 »

更深入了解 AWS