Información general
Detección de cargas de trabajo en AWS (antes llamada AWS Perspective) es una herramienta para visualizar las cargas de trabajo de la nube de AWS. Use Detección de cargas de trabajo en AWS para crear, personalizar y compartir diagramas de arquitectura detallados de sus cargas de trabajo basados en datos en vivo de AWS.
La imagen que se muestra a la derecha es un ejemplo de un diagrama de arquitectura generada por Detección de cargas de trabajo en AWS.
Beneficios
La detección de cargas de trabajo en AWS permite crear, personalizar y compartir diagramas de arquitectura detallados. La detección de cargas de trabajo en AWS mantiene un inventario de los recursos de AWS en sus cuentas y regiones, asigna relaciones entre ellos y los muestra en una interfaz de usuario web.
El creador de consultas de costos le permite localizar los recursos y servicios de AWS que pueden haber incurrido en un costo. Los datos de los costos estimados se calculan automáticamente para el periodo de tiempo especificado y se muestran en sus diagramas de arquitectura.
Se puede generar un informe de costos de los diagramas de arquitectura que contenga información general de los costos estimados y exportarlos como CSV.
La característica de búsqueda le permite usar información básica, como nombre del recurso, nombre de la etiqueta o dirección IP para localizar los recursos que le interesan.
Explore los recursos aprovisionados en sus cuentas y regiones mediante el directorio de recursos. Este contiene todos los recursos que ha detectado la detección de cargas de trabajo en AWS. Puede comenzar a crear sus diagramas de arquitectura con la detección de cargas de trabajo en AWS al seleccionar un recurso en la interfaz de usuario web.
Puede guardar el diagrama de arquitectura de la detección de cargas de trabajo en AWS para revisarlo en otro momento o compartirlo con otros usuarios de la herramienta. Si desea usar los diagramas fuera de la detección de cargas de trabajo en AWS, puede exportarlos en formato PNG, JSON, CSV o draw.io.
Detalles técnicos
Puede desplegar automáticamente esta arquitectura con la guía de implementación y la plantilla de AWS CloudFormation asociada.
Paso 1
Encabezados de seguridad de transporte estricta HTTP (HSTS) agrega seguridad para cada respuesta de la distribución de Amazon CloudFront.
Paso 2
Un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) aloja la interfaz de usuario web (IU web), el cual se distribuye con CloudFront. Amazon Cognito autentifica el acceso del usuario a la IU web.
Paso 3
AWS WAF protege la API de AWS AppSync de los exploits y bots comunes que pueden afectar la disponibilidad, poner en riesgo la seguridad o consumir demasiados recursos.
Paso 4
Los puntos de conexión de AWS AppSync permiten que el componente de la IU web solicite datos de relación de recursos, consulte costes, importe nuevas regiones de AWS y actualice las preferencias. AWS AppSync también permite que el componente de detección almacene datos persistentes en las bases de datos de la solución.
Paso 5
AWS AppSync usa tókenes web JSON Web (JWTs) que proporciona Cognito para autenticar cada solicitud.
Paso 6
La función configuración de AWS Lambda persiste las regiones importadas y otras configuraciones en Amazon DynamoDB.
Paso 7
La solución implementa AWS Amplify y un bucket de S3 como el componente de administración de almacenamiento para conservar las preferencias del usuario y los diagramas de arquitectura guardados.
Paso 8
El componente de datos usa la función resolvedor de Gremlin de Lambda para consultar datos desde una base de datos de Amazon Neptune y devolverlos.
Paso 9
El componente de datos usa la función resolvedor de búsqueda de Lambda para consultar y conservar datos de recursos en un dominio de Amazon OpenSearch Service.
Paso 10
La función coste de Lambda usa Amazon Athena para consultar Informes de costos y usos de (AWS CUR) para proporcionar datos de costos estimados a la IU web.
Paso 11
Athena ejecuta consultas en CUR.
Paso 12
CUR entrega los informes al bucket CostAndUsageReportBucket de S3.
Paso 13
La función coste de Lambda almacena los resultados de Athena en el bucket AthenaResultsBucket de S3.
Paso 14
AWS CodeBuild crea la imagen de contenedor del componente de detección en el componente de implementación de imágenes.
Paso 15
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) contiene una imagen de Docker proporcionada por el componente de implementación de imágenes.
Paso 16
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) administra la tarea de AWS Fargate y proporciona la configuración necesaria para ejecutar la tarea. Fargate ejecuta una tarea de contenedor cada 15 minutos para actualizar los datos de inventario y recursos.
Paso 17
Las llamadas de AWS Config y AWS SDK para JavaScript ayudan al componente de detección a mantener un inventario de datos de recursos de regiones importadas y, luego, a almacenar los resultados en el componente de datos.
Paso 18
La tarea de Fargate persiste los resultados de las llamadas de Config y SDK para JavaScript en una base de datos de Neptune y un dominio de OpenSearch Service con llamadas a la API a la API de AWS AppSync.
Paso 1
Encabezados de seguridad de transporte estricta HTTP (HSTS) agrega seguridad para cada respuesta de la distribución de Amazon CloudFront.
Paso 2
Un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) aloja la interfaz de usuario web (IU web), el cual se distribuye con CloudFront. Amazon Cognito autentifica el acceso del usuario a la IU web.
Paso 3
AWS WAF protege la API de AWS AppSync de los exploits y bots comunes que pueden afectar la disponibilidad, poner en riesgo la seguridad o consumir demasiados recursos.
Paso 4
Los puntos de conexión de AWS AppSync permiten que el componente de la IU web solicite datos de relación de recursos, consulte costes, importe nuevas regiones de AWS y actualice las preferencias. AWS AppSync también permite que el componente de detección almacene datos persistentes en las bases de datos de la solución.
Paso 5
AWS AppSync usa tókenes web JSON Web (JWTs) que proporciona Cognito para autenticar cada solicitud.
Paso 6
La función configuración de AWS Lambda persiste las regiones importadas y otras configuraciones en Amazon DynamoDB.
Paso 7
La solución implementa AWS Amplify y un bucket de S3 como el componente de administración de almacenamiento para conservar las preferencias del usuario y los diagramas de arquitectura guardados.
Paso 8
El componente de datos usa la función resolvedor de Gremlin de Lambda para consultar datos desde una base de datos de Amazon Neptune y devolverlos.
Paso 9
El componente de datos usa la función resolvedor de búsqueda de Lambda para consultar y conservar datos de recursos en un dominio de Amazon OpenSearch Service.
Paso 10
La función coste de Lambda usa Amazon Athena para consultar Informes de costos y usos de (AWS CUR) para proporcionar datos de costos estimados a la IU web.
Paso 11
Athena ejecuta consultas en CUR.
Paso 12
CUR entrega los informes al bucket CostAndUsageReportBucket de S3.
Paso 13
La función coste de Lambda almacena los resultados de Athena en el bucket AthenaResultsBucket de S3.
Paso 14
AWS CodeBuild crea la imagen de contenedor del componente de detección en el componente de implementación de imágenes.
Paso 15
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) contiene una imagen de Docker proporcionada por el componente de implementación de imágenes.
Paso 16
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) administra la tarea de AWS Fargate y proporciona la configuración necesaria para ejecutar la tarea. Fargate ejecuta una tarea de contenedor cada 15 minutos para actualizar los datos de inventario y recursos.
Paso 17
Las llamadas de AWS Config y AWS SDK para JavaScript ayudan al componente de detección a mantener un inventario de datos de recursos de regiones importadas y, luego, a almacenar los resultados en el componente de datos.
Paso 18
La tarea de Fargate persiste los resultados de las llamadas de Config y SDK para JavaScript en una base de datos de Neptune y un dominio de OpenSearch Service con llamadas a la API a la API de AWS AppSync.
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- Fecha de publicación