Fonctions d'Amazon CloudWatch

Amazon CloudWatch vous permet de collecter les métriques d'infrastructure de plus de 70 services AWS, notamment Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon DynamoDB, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon ECS, AWS Lambda et Amazon API Gateway, sans aucune intervention de votre part. Par exemple, les instances Amazon EC2 publient automatiquement les métriques relatives à l'utilisation du CPU, au transfert des données et à l'utilisation du disque, afin de vous aider à comprendre les changements d'état. Vous pouvez utiliser les métriques incluses pour API Gateway afin de détecter la latence ou tirer parti des métriques intégrées pour AWS Lambda dans le but de détecter les erreurs et les accélérateurs. De la même manière, Amazon CloudWatch vous permet de collecter les métriques de vos propres applications (telles que l'activité des utilisateurs, les métriques d'erreurs ou la mémoire utilisée) afin de surveiller les performances opérationnelles, de résoudre les problèmes et de repérer les tendances. Vous pouvez utiliser un agent CloudWatch ou l'appel de service de l'API PutMetricData afin de publier ces métriques sur CloudWatch. Si vous avez besoin de métriques plus détaillées en plus des métriques d'infrastructure par défaut, telles que des métriques Amazon Kinesis Data Streams au niveau des partitions, vous pouvez simplement vous inscrire par ressource. De même, les métriques d'application sont disponibles à une fréquence allant jusqu'à une seconde et peuvent être utilisées dans des statistiques, des graphiques et des alarmes avec une haute résolution.

Container Insights simplifie la collecte et le regroupement des métriques organisées et des journaux d’un écosystème de conteneurs. Il collecte sous forme d'événements de performances les métriques relatives aux performances de calcul, par exemple les informations sur le CPU, la mémoire, le réseau et le disque sur chaque conteneur, et génère automatiquement des métriques personnalisées à des fins de surveillance et d'alarme. Les événements de performances sont ingérés sous forme de journaux CloudWatch Logs avec des métadonnées concernant l'environnement en cours d'exécution, notamment l'identifiant de l'instance Amazon EC2, le service, le montage et l'identifiant du volume Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS), afin de simplifier la résolution des problèmes et la surveillance. Les métriques personnalisées CloudWatch sont automatiquement extraites des journaux ainsi ingérés, et peuvent faire l'objet d'une analyse ultérieure via le langage de requête avancé de CloudWatch Logs Insights. Container Insights permet également de collecter des journaux d'applications (stdout/stderr), des journaux personnalisés, des journaux d'instances Amazon EC2 prédéfinies, des journaux de plans de données Amazon EKS/k8s et des journaux de plans de contrôle Amazon EKS. Pour les clusters Amazon EKS et k8s, vous pouvez utiliser un agent FluentD préconfiguré pour collecter vos journaux. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur la configuration des journaux Container Insights. Pour Amazon ECS, vous pouvez utiliser le pilote de journalisation Amazon CloudWatch Logs ou Fluent Bit pour collecter les journaux d'applications.

Amazon CloudWatch Metric Streams vous permet de créer, presque en temps réel, des flux continus de métriques vers une destination de votre choix. L'envoi de métriques CloudWatch à des fournisseurs de service tiers à l'aide d'un point de terminaison HTTP Amazon Kinesis Data Firehose est ainsi facilité. Vous pouvez créer un flux continu et évolutif qui inclut les données métriques CloudWatch les plus récentes afin d'alimenter les tableaux de bord, les alarmes et tout autre outil reposant sur des données métriques précises et à jour. Dirigez facilement vos métriques vers votre lac de données sur AWS tel qu'Amazon S3, et commencez à analyser l'utilisation ou les performances avec des outils tels qu'Amazon Athena.

L’observabilité inter-comptes dans Amazon CloudWatch vous permet de surveiller et de dépanner des applications réparties sur plusieurs comptes au sein d’une région Amazon Web Services. Vous pouvez rechercher des groupes de journaux stockés sur plusieurs comptes depuis une vue centrale, exécuter des requêtes Logs Insights inter-comptes et créer des règles Contributor Insights sur plusieurs comptes afin d’identifier les principaux contributeurs générant des entrées de journaux. Vous pouvez également visualiser les métriques dans un aperçu consolidé, et créer des alarmes pour évaluer les indicateurs d’autres comptes afin d’être notifié de toute anomalie et problème de tendance. En utilisant l’observabilité inter-comptes avec Container Insights, vous pouvez surveiller votre environnement de conteneurs à l’échelle de votre organisation et identifier de manière proactive les risques avant que l’expérience utilisateur ne soit impactée. Grâce à l’observabilité inter-comptes dans CloudWatch, vous pouvez visualiser une carte interactive de vos applications inter-comptes à l’aide d’Application Signals, avec des explorations approfondies en un clic vers les métriques, journaux et traces pertinents. Vous pouvez également utiliser cette fonctionnalité pour configurer un flux de mesures inter-comptes afin d’inclure des mesures couvrant plusieurs comptes Amazon au sein d’une région Amazon Web Services dans un seul flux de mesures. L’observabilité inter-comptes dans CloudWatch offre une vue opérationnelle holistique en quelques clics, sans nécessiter de pipelines de données supplémentaires, vous permettant ainsi d’économiser du temps, des efforts et des coûts dans la gestion de votre infrastructure et de vos applications.

Les tableaux de bord d'Amazon CloudWatch vous permettent de créer des graphiques réutilisables, ainsi que de visualiser vos ressources et applications cloud dans une vue unifiée. Vous pouvez présenter sous forme de graphique les métriques et les données des journaux côte à côte dans un tableau de bord unique afin d'obtenir rapidement du contexte. Vous pourrez ainsi passer du diagnostic du problème à la compréhension de la cause racine. Par exemple, vous pouvez visualiser les métriques clés, comme l'utilisation du CPU et la mémoire, et les comparer à la capacité. Vous pouvez également mettre en corrélation le modèle de journal d'une métrique donnée et paramétrer des alarmes pour être alerté en cas de problèmes de performance et opérationnels. Vous pouvez ainsi connaître l'état de santé opérationnelle à l'échelle du système et être en mesure de résoudre rapidement les problèmes, réduisant par là-même le temps moyen de résolution (MTTR).

Les alarmes composites Amazon CloudWatch vous permettent de combiner plusieurs alarmes et réduire leur bruit. Si un problème affecte plusieurs ressources d'une application, vous recevez une seule notification d'alarme pour l'application dans sa globalité au lieu d'une pour chaque ressource affectée. Ainsi, vous pouvez vous concentrer sur la recherche de la cause racine des problèmes opérationnels afin de réduire les temps d'arrêt des applications. Vous pouvez fournir un état général pour un regroupement de ressources comme une application, une région AWS ou une zone de disponibilité.

Les alarmes Amazon CloudWatch vous permettent de paramétrer un seuil par rapport aux métriques et de déclencher une action. Vous pouvez créer des alarmes haute résolution, paramétrer un percentile comme statistique et spécifier une action ou ignorer si approprié. Par exemple, vous pouvez créer des alarmes pour les métriques Amazon EC2, paramétrer des notifications et réaliser une ou plusieurs actions afin de détecter et d'arrêter les instances non utilisées ou sous-utilisées. L'alarme en temps réel par rapport aux métriques et aux événements vous permet de minimiser les temps d'arrêt et l'impact potentiel sur les activités.

Les applications et les ressources d'infrastructure génèrent de grands volumes de données opérationnelles et de surveillance sous forme de journaux et de métriques. En plus de vous permettre d'accéder à ces ensembles de données et de les visualiser sur une plateforme unique, Amazon CloudWatch facilite leur corrélation. Cela vous aide à passer rapidement du diagnostic du problème à la compréhension de la cause première. Par exemple, vous pouvez corréler un modèle de journal, tel qu'une erreur par rapport à une métrique spécifique, et paramétrer les alarmes pour être alerté des problèmes opérationnels et de performance.

L'application Amazon CloudWatch Insights fournit une configuration automatisée de l'observabilité de vos applications métier pour vous permettre d'en connaître l'état de santé. Elle vous aide à trouver et configurer des métriques et des journaux clés sur vos ressources d'application et votre pile technologique, comme les bases de données, les serveurs Web (IIS) et d'applications, le système d'exploitation, les équilibreurs de charge et les files d'attente. Elle surveille en permanence ces données de télémétrie afin de détecter et de corréler les anomalies et les erreurs, et de vous signaler tout problème concernant votre application. Pour faciliter le dépannage, elle crée des tableaux de bord automatisés qui retracent les problèmes détectés, les anomalies métriques, les erreurs de journalisation corrélées, ainsi que des informations supplémentaires vous indiquant la cause potentielle. Vous pouvez alors prendre rapidement des mesures correctives pour vous assurer que vos applications sont saines et que les utilisateurs finaux ne sont pas affectés.

​​​​​Aperçu des bases de données

• CloudWatch Database Insights est une solution d’observabilité des bases de données qui fournit une expérience personnalisée conçue pour les ingénieurs DevOps, les développeurs d’applications et les administrateurs de bases de données (DBA) afin d’accélérer le dépannage des bases de données et d’obtenir une vue globale de l’état de leur flotte de bases de données. Cette fonctionnalité est disponible pour les bases de données Amazon Aurora et RDS.
• CloudWatch Database Insights consolide les journaux et les métriques de vos applications, de vos bases de données et des systèmes d’exploitation sur lesquels ils s’exécutent dans une vue unifiée sur la console. À l’aide de ses tableaux de bord prédéfinis, de ses alarmes recommandées et de sa collecte télémétrique automatisée, les administrateurs de base de données et les ingénieurs DevOps peuvent surveiller l’état de santé de leurs flottes de bases de données et utiliser une expérience de dépannage guidée pour accéder à des instances individuelles afin d’en analyser les causes premières. Les développeurs d’applications peuvent établir une corrélation entre l’impact des dépendances des bases de données et les performances et la disponibilité de leurs applications critiques pour l’entreprise. En effet, ils peuvent effectuer une exploration depuis le contexte de la vue des performances de leurs applications dans CloudWatch Application Signals jusqu’à la base de données dépendante spécifique dans CloudWatch Database Insights.

En quoi CloudWatch Database Insights diffère-t-il de RDS Performance Insights ?

• RDS Performance Insights est une fonctionnalité standard de réglage et de surveillance des performances des bases de données qui permet aux clients d’évaluer la charge de leurs bases de données dans un tableau de bord prédéfini, une instance à la fois.
• CloudWatch Database Insights inclut les fonctionnalités RDS Performance Insights. Il s’agit d’une fonctionnalité complète et avancée d’observabilité des bases de données conçue pour les ingénieurs DevOps et les administrateurs de bases de données (DBA) afin de dépanner les bases de données et les applications connexes à grande échelle. Il offre des affichages au niveau de la flotte, une intégration avec la surveillance des performances des applications (APM) via Application Signals, une corrélation des métriques des bases de données avec les journaux et événements, ainsi qu’une visualisation des statistiques des requêtes SQL.

Lambda Insights génère des tableaux de bord automatiques dans la console CloudWatch. Ces tableaux de bord résument les performances et les erreurs de calcul. Chaque tableau de bord comprend la liste des métriques pour la fenêtre temporelle sélectionnée et vous permet de faire une exploration contextuelle plus approfondie (en fonction de la fenêtre temporelle et de la fonction sélectionnée) dans les journaux d'application, les traces AWS X-Ray et les événements de performance.

La détection des anomalies Amazon CloudWatch applique des algorithmes de machine learning (ML) pour analyser en continu les données de métrique et identifier un comportement anormal. Elle permet de créer des alarmes qui ajustent automatiquement les seuils en fonction de modèles de métriques naturels, tels que l'heure du jour, la saisonnalité du jour de la semaine ou les tendances changeantes. Vous pouvez également visualiser des métriques avec des bandes de détection d'anomalies sur les tableaux de bord. Cela vous permet de surveiller, d'isoler et de résoudre les changements inattendus dans vos métriques.

Vous pouvez utiliser Amazon CloudWatch ServiceLens pour visualiser et analyser l'état, les performances et la disponibilité de vos applications en un lieu unique. Cette application relie les métriques et les journaux CloudWatch, ainsi que les traces provenant d'AWS X-Ray pour vous donner une vue complète de vos applications et de leurs dépendances. Vous pouvez ainsi identifier rapidement les goulots d'étranglement en matière de performance, isoler les causes profondes des problèmes d'application et déterminer l'impact sur les utilisateurs. CloudWatch ServiceLens vous permet de gagner en visibilité sur vos applications dans trois domaines principaux : la surveillance de l'infrastructure (au moyen de métriques et de journaux, pour comprendre les ressources qui prennent en charge vos applications), la surveillance des transactions (au moyen de traces, pour comprendre les dépendances entre vos ressources), et la surveillance des utilisateurs finaux (au moyen de scripts canaris, pour surveiller vos points de terminaison et vous avertir lorsque l'expérience des utilisateurs finaux s'est dégradée). CloudWatch ServiceLens fournit une carte de services qui visualise la liaison contextuelle de toutes vos ressources, ainsi qu'une interface intuitive vous permettant de plonger dans les données de surveillance corrélées.

Amazon CloudWatch Synthetics vous permet de surveiller plus facilement les points de terminaison d'applications. Elle exécute des tests sur vos points de terminaison 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, et vous alerte s'ils ne se comportent pas comme prévu. Ces tests peuvent être personnalisés pour vérifier la disponibilité, la latence, les transactions, les liens rompus ou morts, la réalisation de tâches étape par étape, les erreurs de chargement de page, les latences de chargement des ressources de l'interface utilisateur, les flux d'assistants complexes ou les flux de sortie de vos applications. Vous pouvez également utiliser CloudWatch Synthetics pour isoler les points de terminaison d'applications alarmants et les associer aux problèmes d'infrastructure sous-jacents afin de réduire le délai moyen de récupération (MTTR). Avec cette nouvelle fonctionnalité, CloudWatch collecte désormais le trafic des versions Canary, ce qui permet de vérifier en continu votre expérience client même en l'absence de trafic client sur vos applications. Ainsi, vous détectez les problèmes rapidement, avant vos clients. CloudWatch Synthetics prend en charge la surveillance de vos API REST, de vos URL et du contenu de votre site Web, en recherchant les modifications non autorisées apportées par des opérations de phishing, l'injection de code et les scripts intersite.

Amazon CloudWatch RUM vous donne une visibilité sur les performances de vos applications côté client et réduit le délai moyen de récupération (MTTR). Elle vous permet de collecter des données côté client sur les performances des applications web en temps quasi réel afin d'identifier et de déboguer les problèmes. CloudWatch RUM complète les données de CloudWatch Synthetics pour vous donner plus de visibilité sur l'expérience de l'utilisateur final. Vous pouvez visualiser les anomalies de performance et utiliser les données de débogage pertinentes (telles que les messages d'erreur, les traces de pile et les sessions utilisateur) pour résoudre les problèmes de performance (tels que les erreurs JavaScript, les plantages et les latences). Vous pouvez avoir un aperçu de l'éventail des impacts sur les utilisateurs finaux, notamment le nombre d'utilisateurs, les géolocalisations et les navigateurs. CloudWatch RUM rassemble des données sur le parcours de vos utilisateurs dans votre application, ce qui peut vous aider à déterminer les fonctions à lancer et les corrections de bogues à privilégier.

Auto Scaling vous aide à automatiser la planification des capacités et des ressources. Vous pouvez paramétrer un seuil pour une alarme par rapport à une métrique clé et déclencher une action Auto Scaling automatisée. Par exemple, vous pouvez paramétrer un flux de travail Auto Scaling pour ajouter ou retirer des instances EC2 basées sur les métriques d'utilisation du CPU et optimiser les coûts de ressource.

Amazon CloudWatch Logs Insights vous permet de tirer le meilleur parti de vos données de journal. Vous pouvez interroger les journaux envoyés à CloudWatch dans la console AWS ou commencer à rédiger des demandes avec des agrégations, des filtres et des expressions régulières pour une visibilité opérationnelle complète. Vous pouvez également visualiser des données de séries chronologiques, faire des recherches dans les événements du journal et exporter les résultats de requêtes vers CloudWatch Dashboards.

Grâce à la puissance de l’IA générative, vous pouvez utiliser le langage naturel pour interroger vos journaux (en aperçu) et rapidement faire émerger des informations exploitables en posant des questions telles que « Montrez-moi les fonctions Lambda les plus lentes ». Vous pouvez décrire en langage clair les données de journal dont vous avez besoin et CloudWatch génère automatiquement une requête personnalisée, ce qui facilite l’analyse des journaux et permet d’obtenir des informations plus rapidement, quel que soit votre niveau d’expertise.

Grâce à l’IA et au ML, vous pouvez également accélérer l’investigation des journaux en utilisant la détection d’anomalies de CloudWatch Logs, qui fait appel à des algorithmes de machine learning tirés de dizaines d’années de données opérationnelles d’Amazon.com et d’AWS à très grande échelle. Grâce à cette fonctionnalité, CloudWatch peut reconnaître les structures partagées parmi les enregistrements de journaux, extraire le contenu et les tendances notables et identifier les anomalies, ce qui vous permet d’accélérer le MTTR sans avoir à définir de paramètres de configuration.

Avec CloudWatch Logs Live Tail, vous pouvez analyser de manière interactive les données des journaux de streaming en temps réel à partir d’une vue centralisée. Lancez des requêtes contextuelles pour passer facilement de la surveillance des journaux en temps réel à l’analytique approfondie des journaux et à une investigation et une résolution accélérées des incidents. Live Tail élimine le besoin de solutions personnalisées et consolide les fonctionnalités de journalisation critiques pour vous aider à optimiser les délais de détection et de résolution.

La nouvelle intégration entre CloudWatch Logs et OpenSearch Service permet aux clients AWS d’interroger et d’analyser les journaux dans CloudWatch et OpenSearch Service, donnant ainsi accès au meilleur des deux solutions sans avoir besoin de pipelines de données complexes ni d’opérations d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Les clients AWS peuvent stocker les journaux de manière centralisée dans CloudWatch Logs, tout en tirant parti des données analytiques approfondies fournies par OpenSearch Service. Les clients de CloudWatch Logs auront accès aux fonctionnalités de requête d’OpenSearch Service (support du langage de traitement pipé et des requêtes SQL) et à ses tableaux de bord automatiques pour les journaux virtuels AWS les plus courants (VPC, WAF, CloudTrail). Les clients d’OpenSearch Service auront accès à CloudWatch Logs sans duplication des données et sans gestion des pipelines associés. À l’aide d’OpenSearch Service Discover, ils peuvent analyser les données des journaux opérationnels stockées dans CloudWatch Logs à l’aide d’OpenSearch Service SQL et du langage Piped Processing, ce qui facilite l’exécution de requêtes et de visualisations complexes sur leurs données sans mouvement de données.

Amazon CloudWatch vous permet de surveiller les tendances et les variations saisonnières avec 15 mois de données de métrique (stockage et rétention). Ces données vous permettent de réaliser une analyse de l'historique afin d'ajuster l'utilisation des ressources. Avec CloudWatch, vous pouvez également collecter jusqu'à 1 seconde de métriques de santé, y compris les métriques personnalisées, comme celles venant de vos applications sur site. Les données précises en temps réel permettent d'obtenir une meilleure visualisation et la possibilité d'identifier et de surveiller les tendances afin d'optimiser la performance et la santé opérationnelle des applications.

Amazon CloudWatch Metric Math vous permet de réaliser des calculs avec diverses métriques pour des analyses en temps réel, afin que vous obteniez des informations provenant de vos métriques CloudWatch existantes et mieux comprendre la santé opérationnelle ainsi que la performance de votre infrastructure. Vous pouvez visualiser ces métriques calculées dans la Console de gestion AWS, les ajouter aux tableaux de bord CloudWatch ou les extraire en utilisant l'action API GetMetricData. Metric Math prend en charge des opérations arithmétiques (comme +, -, /, *) et des fonctions mathématiques (comme Somme, Moyenne, Min, Max et Écart-type).

CloudWatch Container Insights et Lambda Insights simplifient l’analyse des données d’observabilité en corrélant les métriques, les journaux et les traces et permettent des explorations approfondies faciles pour une analyse rapide des causes profondes et le dépannage. Container Insights et Lambda Insights fournissent des liens profonds vers XRay pour l’analyse des traces et vers des journaux granulaires tels que les événements des journaux de performances, les journaux des applications (stdout/stderr) et les journaux personnalisés permettant des analytiques avancées via CloudWatch Logs Insights. Container Insights fournit également une visibilité sur les événements du cycle de vie d’Amazon ECS, les mesures au niveau des instances Amazon EC2, le plan de données Amazon EKS/K8S et le plan de contrôle Amazon EKS afin de garantir une observabilité de bout en bout dans vos environnements de conteneurs.

À l’aide du générateur de requêtes en langage naturel CloudWatch, vous pouvez également interroger vos métriques et vos journaux sur vos conteneurs et applications sans serveur exécutés sur AWS Lambda, en posant des questions telles que « Montrez-moi les fonctions Lambda les plus lentes ». Cela vous aide à analyser la télémétrie et à faire émerger des informations plus facilement, quelle que soit votre maîtrise des langages de requête.

Lambda Insights simplifie l'analyse des données observables à partir de métriques, de journaux et de traces en établissant des liens profonds entre les tableaux de bord automatiques et les événements de performance granulaires, les journaux d'application et les journaux personnalisés, grâce au langage de requête avancé de CloudWatch Logs Insights.

Amazon CloudWatch inclut désormais Contributor Insights, qui analyse les données chronologiques afin de fournir une vue des principaux contributeurs ayant une incidence sur les performances du système. Une fois la configuration effectuée, Contributor Insights fonctionne en continu sans intervention supplémentaire de l'utilisateur. Cela aide les développeurs et les opérateurs à isoler, diagnostiquer et résoudre les problèmes plus rapidement lors d'un événement opérationnel. Contributor Insights vous aide à repérer les personnes ou les choses qui ont une incidence sur les performances de votre système, comme une ressource spécifique, un compte client ou appel d'API. Cela vous permet d'identifier les valeurs aberrantes, de trouver les modèles de trafic les plus lourds et de classer les processus système les plus utilisés. Vous pouvez créer des règles Contributor Insights pour évaluer des modèles dans les événements du journal structurés lorsqu'ils sont envoyés aux journaux CloudWatch, y compris les journaux des services AWS, tels que AWS CloudTrail, Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), Amazon API Gateway, et tous les journaux personnalisés envoyés par votre service ou vos serveurs sur site, tels que les journaux d'accès Apache, et d'autres clouds. Contributor Insights évalue ces événements du journal en temps quasi réel et affiche des rapports indiquant les principaux contributeurs et le nombre de contributeurs uniques dans un jeu de données. Un contributeur est une métrique agrégée basée sur des dimensions contenues dans des champs de journal sur CloudWatch Logs, comme « id-compte » ou « id-interface » dans les journaux de flux VPC, ou tout autre ensemble de dimensions personnalisé. Vous pouvez trier et filtrer les données des contributeurs en fonction de vos propres critères. Les données du rapport de Contributor Insights peuvent être affichées sur des tableaux de bord CloudWatch, représentées sous la forme d'un graphique accompagné des métriques CloudWatch et ajoutées aux alarmes CloudWatch.

Amazon CloudWatch Metrics Insights est un moteur de requête SQL rapide et flexible qui vous permet d'identifier des tendances et des modèles dans des millions de métriques opérationnelles en temps quasi réel. Metrics Insights vous permet d'avoir une meilleure visibilité des performances de votre infrastructure et de vos applications à grande échelle grâce à des traitements de requêtes flexibles et à des agrégations de métriques à la volée. Les requêtes Metrics Insights peuvent être utilisées pour créer des visualisations puissantes, vous aidant à surveiller et à localiser rapidement les problèmes de manière proactive, et à réduire le délai moyen de récupération (MTTR). 

Amazon CloudWatch est associé à la Gestion des identifiants et des accès AWS (IAM) afin que vous puissiez contrôler quels utilisateurs et quelles ressources peuvent accéder à vos données et comment.

Amazon CloudWatch Logs est également compatible avec PCI et FedRamp. Les ressources sont chiffrées au repos et en transit. Vous pouvez également utiliser le chiffrement AWS Key Management Service (AWS KMS) pour chiffrer vos groupes de journaux afin de renforcer la conformité et la sécurité.

La protection de données Amazon CloudWatch Logs vous aide à définir des politiques de protection de données pouvant découvrir et protéger des données sensibles consignées par des systèmes et applications. Cette fonctionnalité identifie et masque les informations sensibles dans vos journaux en utilisant le ML et les filtrages par modèle basés sur la politique que vous avez définie. La protection de données peut vous aider à optimiser votre architecture en déchargeant votre logique de protection de données depuis vos applications, tout en soutenant vos objectifs de conformité. Vous pouvez définir vos politiques de protection de données pour examiner les journaux tels qu’ils sont ingérés afin de déterminer la quantité de données sensibles qu’ils contiennent et masquer les données sensibles détectées. Les données masquées peuvent être dévoilées pour validation par les ingénieurs de sécurité à travers les privilèges supérieurs avec IAM.