AWS CloudWatch: Um guia completo sobre monitoramento na nuvem

Nos meus anos trabalhando com AWS , descobri que a visibilidade dos recursos da nuvem faz toda a diferença entre resolver problemas de forma proativa e ficar só apagando incêndios. 

O Amazon CloudWatch faz exatamente isso: Ele funciona como o sistema nervoso central do seu ambiente AWS, oferecendo monitoramento, registro e observabilidade completos em toda a sua infraestrutura.

Vou te mostrar os recursos do CloudWatch, desde o monitoramento básico de métricas até operações avançadas com inteligência artificial. Ao final deste tutorial, você vai entender como usar o CloudWatch para monitorar seus recursos da AWS de forma eficaz, otimizar custos e resolver problemas antes que eles afetem seus usuários.

Se você é novo na AWS, recomendo fazer nosso Tecnologia e Serviços em Nuvem da AWS.

O que é o AWS CloudWatch?

Antes de mergulhar nos detalhes práticos, vamos primeiro entender o que é o CloudWatch e como ele se encaixa no ecossistema mais amplo da AWS.

O CloudWatch é a plataforma de observabilidade unificada da AWS que coleta, monitora e analisa dados dos seus recursos e aplicativos na nuvem. O serviço permite que você monitore toda a sua pilha, como aplicativos, infraestrutura, rede e serviços, e use alarmes, registros e dados de eventos para tomar medidas automatizadas.

A plataforma funciona em ambientes nativos da AWS e cenários híbridos, dando suporte a cargas de trabalho na AWS, outros provedores de nuvem e centros de dados locais. O CloudWatch Agent coleta dados de telemetria de qualquer ambiente, oferecendo um painel único para todas as necessidades de monitoramento.

AWS Cloudwatch

O que torna o CloudWatch tão incrível é como ele se integra com a AWS. Todos os principais serviços da AWS publicam automaticamente métricas no CloudWatch:

• Serviços de computação: EC2, Lambda, ECS e EKS
• Serviços de banco de dados: RDS, DynamoDB e Aurora
• Serviços de armazenamento: S3, EBS e EFS
• Serviços de rede: VPC, CloudFront e Route 53

Essa integração nativa significa que você pode começar a monitorar imediatamente, sem precisar de configurações complicadas. Agora que você já sabe o que é o CloudWatch, vamos ver os custos de usar esse serviço incrível.

Preços do AWS CloudWatch

É super importante saber quanto custa o CloudWatch antes de implementá-lo na sua infraestrutura. Deixa eu explicar o modelo de preços e compartilhar estratégias para manter os custos sob controle.

Nível gratuito e estrutura de preços do AWS CloudWatch

O serviço funciona com pagamento conforme o uso, sem compromissos antecipados. A maioria dos serviços da AWS manda métricas automaticamente e de graça para o CloudWatch.

O plano gratuito inclui franquias generosas que cobrem as necessidades básicas de monitoramento:

• 10 métricas personalizadas e métricas básicas de monitoramento ilimitadas
• 10 alertas para métricas de resolução padrão
• 1 milhão de solicitações de API por mês
• 5 GB de ingestão e armazenamento de dados de log
• 3 painéis com até 50 métricas cada
• 100 testes de canário por mês para sintéticos

Além do nível gratuito, as métricas personalizadas custam cerca de US$ 0,30 por métrica para as primeiras 10.000 métricas, com descontos por volume aplicados conforme o uso aumenta. Os painéis custam US$ 3 por painel por mês.

A ingestão de logs normalmente custa US$ 0,50 por GB nas regiões do leste dos EUA (os preços variam de acordo com a região) após o nível gratuito. Esse preço vale só para os primeiros 10 TB por mês; depois disso, a taxa vai diminuindo aos poucos. 

Acesso acesso pouco frequente reduz os custos de ingestão em 50%, para US$ 0,25 por GB nas regiões do leste dos EUA. Mas, tem uma limitação que você precisa saber: eles não aceitam filtros métricos, que só funcionam com logs padrão. Mas, o Logs-IA não dá suporte a recursos como Filtros Métricos.

Aqui vai uma visão geral rápida dos principais componentes de preços além donível gratuito:

Estratégias de gerenciamento de custos no AWS CloudWatch

Com a minha experiência em otimizar os custos do CloudWatch, descobri várias estratégias que funcionam bem:

• Publicação seletiva de métricas: Seja estratégico com métricas personalizadas. Cada métrica que você publica tem um custo, então concentre-se nas medições essenciais para os negócios, em vez de monitorar tudo o que for possível. Use filtros métricos para extrair insights dos registros, em vez de criar métricas personalizadas separadas sempre que possível.
• Otimize a retenção de registros: Implemente políticas de retenção que estejam de acordo com seus requisitos de conformidade. O CloudWatch Logs Infrequent Access oferece uma opção econômica para logs que você precisa manter, mas raramente consulta. Normalmente eu configuro:
• Retenção de 7 dias para registros de depuração
• 30 dias para registros de aplicativos
• Mais de 90 dias para registros de auditoria que precisam estar em conformidade

• Intervalos de monitoramento adequados: Pense em usar o monitoramento detalhado só para recursos que precisam de granularidade inferior a um minuto. O monitoramento básico com intervalos de 5 minutos é suficiente para a maioria das cargas de trabalho e reduz os custos.
• Minimizar a transferência de dados: Use o CloudWatch Logs Insights em vez de enviar logs para ferramentas externas sem necessidade, pois os custos de transferência de dados podem aumentar rapidamente.

CloudWatch Logs Insights

Se você quiser saber mais sobre como usar a estrutura de preços da AWS a seu favor e manter seus recursos seguros, recomendo que faça nosso curso sobre segurança e gerenciamento de custos da AWS .

Principais recursos do AWS CloudWatch

O CloudWatch oferece um conjunto completo de ferramentas de monitoramento que funcionam juntas para dar uma visão geral do seu ambiente AWS. Vamos ver os recursos principais que você vai usar mais.

Monitoramento em tempo real com métricas, painéis e alarmes

As métricas são a base do monitoramento do CloudWatch. O CloudWatch dá uma visibilidade de até 1 segundo nas métricas, com retenção de dados de 1 dia a tempo indeterminado e a possibilidade de fazer cálculos. Essa visibilidade detalhada permite monitorar em tempo real e fazer análises históricas para planejar a capacidade.

Você pode criar painéis personalizados de acordo com as necessidades de diferentes partes interessadas. As equipes de operações precisam saber como os recursos estão sendo usados em tempo real, enquanto as equipes financeiras se beneficiam do acompanhamento dos custos. O CloudWatch dá suporte a painéis entre contas, permitindo o monitoramento centralizado para arquiteturas com várias contas.

Os alarmes mandam avisos proativos quando as métricas ultrapassam os limites definidos. Eu configuro alarmes com integração ao Amazon SNS para enviar notificações ou acionar correções automáticas por meio de funções Lambda. Por exemplo, quando a utilização da CPU passa dos 80% por 5 minutos, um alarme pode ativar automaticamente o Auto Scaling.

Agora, vamos ver como o CloudWatch vai além das métricas básicas para oferecer observabilidade completa de aplicativos e contêineres.

Observabilidade de aplicativos e contêineres

Para aplicações modernas, CloudWatch Application Signals oferece visibilidade imediata da latência, dos erros e do desempenho em cargas de trabalho de IA. Ele também oferece instrumentação automática, eliminando alterações manuais no código e permitindo a criação e o monitoramento de objetivos de nível de serviço (SLOs). 

Quando se trata de ambientes em contêineres, o CloudWatch Container Insights coleta informações de utilização de computação de aplicativos em contêineres. O Container Insights oferece suporte a:

• Amazon ECS: Métricas nos níveis de cluster, tarefa e serviço
• Amazon EKS: Visibilidade nos níveis de cluster, nó e pod
• AWS Fargate: Observabilidade total para contêineres sem servidor
• Kubernetes autogerenciado: Suporte local e híbrido

Esses recursos de observabilidade geram uma quantidade significativa de dados que precisam ser gerenciados de forma eficaz. Pra comparar os serviços de contêineres da AWS, dá uma olhada na nossa comparação entre ECS versus EKS.

Gerenciamento e análise de registros

Vamos dar uma olhada nos recursos de gerenciamento de logs do CloudWatch.

Para armazenamento centralizado de logs, CloudWatch Logs centraliza o gerenciamento de logs dos serviços AWS, aplicativos e recursos locais. Eu organizo os registros em grupos de registros que representam diferentes aplicativos, com fluxos de registros capturando fontes individuais. As políticas de retenção equilibram os requisitos de conformidade com os custos de armazenamento.

Quando você precisar analisar esses dados de log, o CloudWatch Logs Insights oferece uma linguagem de consulta poderosa para analisar os dados de log. Eu uso sua sintaxe parecida com SQL para rapidamente:

• Identificar padrões de erro
• Programe sessões específicas de usuários
• Agregar métricas a partir de dados não estruturados

Para auditorias de segurança, o CloudWatch se integra ao CloudTrail para capturar e analisar todas as chamadas de API.

AWS CloudTrail

Levando o gerenciamento de logs ainda mais longe, os recursos recentes de gerenciamento de dados unificado permitem coletar e agregar logs em contas e regiões da AWS. Isso acaba com a necessidade de pipelines ETL complicados e vários armazenamentos de dados, o que é uma grande mudança para equipes espalhadas pelo mundo.

Além do monitoramento do backend, entender a experiência real do usuário é igualmente importante. É aqui que entram em cena os recursos de monitoramento do usuário final do CloudWatch.

Monitoramento sintético e do usuário final

Para capturar como os usuários reais experimentam suas aplicações, o CloudWatch RUM (Real User Monitoring) coleta dados reais da experiência do usuário em aplicativos da web. Eu uso o RUM pra entender o desempenho dos aplicativos do ponto de vista do usuário, acompanhando o tempo de carregamento das páginas, erros de JavaScript e o comportamento dos usuários.

Para testes proativos antes que os usuários sejam afetados, o CloudWatch Synthetics complementa o RUM, testando proativamente os pontos finais do aplicativo. Você pode criar canários (scripts que simulam interações do usuário) para monitorar a disponibilidade o tempo todo. Esses testes são feitos de acordo com um cronograma, alertando sobre problemas antes que os usuários reais os encontrem.

Embora o RUM e os sintéticos ofereçam monitoramento superficial, entender o que rola dentro das suas aplicações distribuídas precisa de uma visibilidade mais profunda. É aí que o rastreamento distribuído se torna essencial.

Rastreamento distribuído com AWS X-Ray

Para ter uma visão geral completa das solicitações, A integração do AWS X-Ray permite o rastreamento distribuído, mostrando os fluxos de solicitações por meio de arquiteturas de microsserviços. O mapa de rastreamento mostra as dependências do serviço e destaca as fontes de latência. Eu uso o X-Ray pra identificar gargalos de latência e entender as dependências do serviço.

AWS X-Ray 

Por outro lado, para identificar padrões de desempenho e gargalos, Contributor Insights analisa dados de alta cardinalidade para identificar os principais contribuintes para o comportamento do sistema. Ao investigar erros, ele mostra quais pontos finais, usuários ou recursos específicos geram mais problemas.

Esses recursos de monitoramento ficam muito mais poderosos quando integrados aos serviços de automação da AWS. É aqui que as coisas ficam interessantes.

Integrações AWS e respostas automáticas

O poder do CloudWatch fica ainda maior quando você o junta com outros serviços da AWS. Para automação orientada por eventos, o Amazon EventBridge recebe alarmes e eventos do CloudWatch, organizando respostas automáticas. Você pode criar fluxos de trabalho em que os alarmes do CloudWatch acionam regras do EventBridge que invocam funções Lambda para:

• Reiniciando automaticamente os serviços que falharam
• Dimensionar recursos com base na demanda
• Tirando fotos antes da correção
• Notificando as equipes por vários canais

Para fluxos de trabalho operacionais complexos, a integração com o Systems Manager permite ações operacionais automatizadas. Os alarmes do CloudWatch podem acionar documentos do Systems Manager Automation que executam procedimentos complexos de correção em vários recursos.

Agora que já vimos os recursos do CloudWatch, vamos falar sobre por que implementar essa plataforma é importante para a sua organização.

Casos de uso do AWS CloudWatch

Entender os recursos do CloudWatch é uma coisa, mas ver como eles se traduzem em valor real para os negócios é o que realmente importa. É por isso que empresas de todos os setores confiam no CloudWatch para suas operações.

Visibilidade operacional e monitoramento de desempenho

O CloudWatch oferece uma visão centralizada de todos os recursos da AWS. Eu curto muito poder monitorar instâncias EC2, funções Lambda, consultas de banco de dados e métricas específicas de aplicativos a partir de uma única interface, o que permite uma correlação rápida entre o comportamento da infraestrutura e o desempenho do aplicativo.

A plataforma reduz o tempo médio de resolução por meio da coleta abrangente de dados. Ao investigar incidentes, posso ver métricas, registros e rastreamentos juntos, entendendo não só que um problema aconteceu, mas também por que aconteceu.

Além da visibilidade operacional, o CloudWatch é super importante pra manter a conformidade e ajudar nas investigações forenses.

Conformidade e resolução de problemas com foco em logs

Para setores regulamentados, o CloudWatch funciona como um repositório centralizado para trilhas de auditoria e registros de conformidade. Eu configuro os períodos de retenção de registros de acordo com os requisitos regulamentares. A integração do CloudWatch com o CloudTrail captura todas as atividades da API, fornecendo trilhas de auditoria completas para investigações de segurança.

Durante a resposta a incidentes, os registros se tornam a principal fonte para a análise da causa raiz. O CloudWatch Logs Insights permite fazer consultas rápidas em terabytes de dados de log, ajudando a identificar padrões de erros e analisar o comportamento do sistema que leva a incidentes.

A conformidade e a capacidade de resolver problemas naturalmente levam a outro benefício importante: a otimização de custos.

Otimização de custos e controle de faturamento

As métricas de faturamento do CloudWatch permitem um gerenciamento proativo dos custos. Eu configuro alertas sobre custos estimados pra detectar aumentos inesperados na hora, o que me ajuda a investigar os custos rapidinho e tomar medidas corretivas.

As informações sobre desempenho também ajudam a otimizar os custos. Ao analisar as métricas de uso de recursos, eu vejo quais recursos estão sendo usados em excesso para ajustar o tamanho certo e entendo os gargalos das aplicações que reduzem os recursos necessários.

Escalabilidade híbrida e de nuvem

O CloudWatch vai além da AWS para monitorar ambientes híbridos e multicloud, dando suporte a organizações com diferentes tipos de infraestrutura. Usando o CloudWatch Agent, você pode, por exemplo, coletar métricas de servidores locais, oferecendo observabilidade unificada, não importa onde as cargas de trabalho estejam rodando.

Pela minha experiência, isso é super útil durante as migrações para a nuvem. Posso comparar o desempenho entre ambientes usando as mesmas ferramentas, garantindo que as migrações não causem regressões.

Se você tá se perguntando como esses recursos se comparam ao serviço CloudTrail da Amazon, não deixe de ler nossa comparação sobre AWS CloudTrail versus AWS CloudWatch.

Configurando o CloudWatch

Pronto pra começar a usar o CloudWatch? O processo de configuração é simples, e vou te mostrar tudo o que você precisa para começar a monitorar sua infraestrutura.

Pré-requisitos

Antes de começar a implementar o CloudWatch, certifique-se de que você tem estes pré-requisitos:

• Conta AWS com as permissões IAM certas
• AWS CLI instalado e configurado com credenciais
• Política CloudWatchFullAccess para configuração inicial
• Conectividade com a Internet ou pontos de extremidade VPC para instâncias EC2
• Acesso HTTPS de saída para servidores locais

Para produção, recomendo funções IAM dedicadas que sigam os princípios de privilégios mínimos, em vez de conceder acesso total de longo prazo.

Se você já tem uma conta, mas precisa de ajuda específica com os comandos do terminal, dá uma olhada no nosso tutorial sobre Como usar a AWS CLI te mostra como usar a linha de comando.

Agora que os pré-requisitos estão cobertos, vamos passar para o processo de configuração inicial.

Acessando o CloudWatch

Acesse o CloudWatch pelo AWS Management Console indo até o serviço CloudWatch. A visualização principal dá uma visão imediata de todos os comandos, opções e integrações. 

AWS CloudWatch

Por exemplo, você pode ver os registros dos seus serviços em execução em Gerenciamento de registros. Essa é provavelmente uma das visualizações mais usadas, porque nos permite analisar os registros das aplicações e fazer a depuração caso algo não esteja funcionando como esperado.

Gerenciamento de registros

Monitoramento em nuvem com o AWS CloudWatch

Agora que você já sabe como acessar o CloudWatch, vamos ver os fluxos de trabalho práticos que você vai usar todo dia para monitorar seus recursos de forma eficaz. Vou te mostrar as técnicas essenciais de monitoramento que vão se tornar algo natural.

Monitoramento com métricas

A visualização das métricas começa no console do CloudWatch Metrics. Veja como começar:

Passo 1: Acesse as métricas do CloudWatch

1. Abra o Console de Gerenciamento da AWS e vá até o CloudWatch.
2. No painel de navegação à esquerda, clique em Métricas → Todas as métricas.
3. Você vai ver uma lista de namespaces de serviço disponíveis (AWS/Bedrock, AWS/EC2, AWS/Lambda, etc.).

Painel de métricas do CloudWatch

Passo 2: Selecione e veja as métricas

Como você pode ver na imagem acima, em “Todas as métricas”, você tem acesso aos diferentes serviços. Para começar, você pode clicar em qualquer serviço e acessar o painel automático. Por exemplo, se eu clicar no meu painel do Bedrock, vou parar nas métricas padrão do Bedrock, onde posso ver diferentes medidas padrão, como latência, contagem de tokens por modelo, solicitações ou contagem de erros.

Métricas do AWS Bedrock

Passo 3: Crie filtros métricos para registros

Além de visualizar as métricas, também dá para extrair métricas dos dados de log. Isso pode ser feito usando filtros e criando um padrão. Siga os próximos passos para definir um padrão de filtro a partir de uma métrica:

1. Vá até Registros → Gerenciamento de registros
2. Escolha seu grupo de registros e clique em Ações → Criar filtro de métrica.
3. Defina um padrão de filtro (por exemplo, [ERROR] para contar erros)
4. Dê um nome à métrica e ao namespace
5. Teste o padrão e crie o filtro

Criando filtros métricos

Isso gera automaticamente métricas a partir dos seus dados de log, sem precisar de código extra.

Quando você já estiver de boa com as métricas, o próximo passo é criar painéis para visualizar esses dados de forma eficaz.

Visualizando com painéis personalizados

Os painéis oferecem uma visão centralizada das suas métricas mais importantes. Veja como criar painéis eficazes para diferentes equipes.

Passo 1: Crie um novo painel

1. No CloudWatch, vá até Painéis no menu à esquerda.
2. Clique em Criar painel
3. Digite um nome para o painel (por exemplo, “Painel de Operações de Produção”).
4. Clique em Criar painel

Depois disso, você vai ser redirecionado para a página “Adicionar widget”, onde poderá personalizar o tipo de estilo do painel.

Widgets do painel

Passo 2: Adicionar widgets

A melhor maneira de criar widgets para o painel é personalizá-los de acordo com o que a equipe precisa. Isso é o que eu geralmente recomendo para algumas equipes comuns:

Para equipes operacionais:

• Adicionar widgets de linha mostrando a utilização da CPU e da memória
• Adicionar widgets numéricos que mostram as conexões ativas no momento
• Adicione widgets de status de alarme para serviços importantes

Para equipes financeiras:

• Adicione widgets de linha para acompanhar as cobranças estimadas ao longo do tempo
• Adicione widgets numéricos que mostram os custos acumulados do mês até a data atual.
• Adicionar métricas do AWS Cost Explorer

Para equipes de produto:

• Adicione métricas específicas do aplicativo (cadastros de usuários, transações)
• Adicione widgets de insights de log para taxas de erro
• Adicione KPIs personalizados para o seu negócio

Pensando nisso, você pode criá-los seguindo estas etapas no Console da AWS:

1. Clique em Adicionar widget no seu painel de controle.
2. Escolha o tipo de widget: Linha, Número, Calibre, Barra, Torta, etc.
3. Escolha o namespace: Bedrock, Lamba, etc.
4. Configure o widget:
1. Selecione métricas dos namespaces disponíveis
2. Defina o intervalo de tempo e o intervalo de atualização
5. Personalize cores e rótulos
6. Clique em Criar widget

Depois de seguir essas etapas, você poderá visualizar seu painel personalizado com as métricas selecionadas. Se precisar, você pode mudar ou até compartilhar de forma privada ou pública.

Compartilhando painéis personalizados

Monitoramento de cobranças estimadas

Além das métricas e painéis de controle dos aplicativos, também é essencial controlar os custos, evitar cobranças desnecessárias e otimizar todo o sistema. O CloudWatch pode te ajudar a acompanhar e controlar esses custos antes que eles explodam. Veja como configurar o monitoramento de faturamento:

Passo 1: Ativar métricas de faturamento

1. Vá até o console de Faturamento e Gerenciamento de Custos.
2. Clique em Preferências de faturamento no menu à esquerda.
3. Ativar alertas de faturamento
4. Clique em Salvar preferências

Ativando alertas de cobrança do CloudWatch

Lembre-se de que pode demorar até 15 minutos para as métricas de faturamento aparecerem no CloudWatch. Então, depois de aplicar as configurações e esperar esse tempo, volte para o console do CloudWatch para criar o alarme de faturamento.

Passo 2: Criar um alerta de cobrança

Agora que ativamos as métricas de faturamento, podemos criar um alarme de faturamento do CloudWatch seguindo estas etapas:

1. Voltar para CloudWatch → Alarmes → Todos os alarmes
2. Clique em Criar alarme
3. Selecione a métrica
4. Escolha Faturamento (se você não vir a métrica Faturamento/Total estimado de cobrança, habilite os alertas de faturamento e mude sua região para Leste/Norte dos EUA). Virgínia). 
5. Selecione Total Estimado e, em seguida, escolha Selecionar métrica.
6. Especifique métricas e condições. Aqui, você pode escolher entre alarmes relacionados a custos e detecção de anomalias de custos.
7. Configurar ações: notificações, lambda, autoescalonamento, EC2 e gerenciador de sistema
8. Adicionar detalhes do alarme
9. Visualizar e criar

Métricas e condições de alarme

Depois de seguir esses passos, seu alerta de cobrança vai estar pronto, e seus custos ou anomalias (dependendo da sua escolha) vão ser acionados, e você vai ser avisado sobre isso.

Mas, além das métricas integradas da AWS, muitas vezes você vai precisar acompanhar métricas específicas para o seu negócio e aplicativos. Isso significaria criar e publicar métricas personalizadas.

Publicando métricas personalizadas

As métricas personalizadas permitem monitorar dados específicos do aplicativo que a AWS não rastreia automaticamente. Você pode publicar suas próprias métricas personalizadas usando a AWS CLI ou uma API. Para um exemplo simples, vou mostrar como fazer isso usando a AWS CLI.

O comando a seguir permite publicar uma métrica personalizada básica:

aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "MyApplication" \
  --metric-name "PageViews" \
  --value 1452 \
  --unit Count

Mas você também pode definir dimensões para ajudar a categorizar as métricas. Dá pra incluir até 30 dimensões por métrica como pares de chave/valor.

aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "MyApplication" \
  --metric-name "ResponseTime" \
  --value 245 \
  --unit Milliseconds \
  --dimensions Environment=Production,Service=API

Essas métricas personalizadas aparecerão no console do AWS CloudWatch, e você poderá adicioná-las a um painel novo ou já existente.

Alguns dos casos de uso mais comuns para métricas personalizadas que eu já vi são:

• Métricas de negócios: Usuários ativos diários, taxas de conversão, receita por usuário
• KPIs da aplicação: Taxas de acerto do cache, profundidades da fila, tipos de erros personalizados
• Indicadores de desempenho: Medições personalizadas de latência, métricas de rendimento
• Métricas operacionais: Tempos de conclusão de trabalhos em lote, volume de processamento de dados

Com essas técnicas básicas de monitoramento na ponta da língua, você tá pronto pra lidar com as operações do dia a dia.

Recursos avançados de IA do AWS CloudWatch

Além dos fundamentos, o CloudWatch oferece recursos de ponta que o diferenciam das ferramentas de monitoramento tradicionais. Esses recursos usam IA para lidar com os desafios únicos das arquiteturas de nuvem modernas.

Trabalhe de forma inteligente com AIOps

Investigações do CloudWatch usa IA generativa pra automatizar a análise da causa raiz e ajudar a resolver problemas. Quando rolam incidentes, as investigações se conectam automaticamente:

• Métricas: Dados de desempenho mostrando as mudanças
• Registros: Eventos detalhados do aplicativo e do sistema
• Traços: Os pedidos passam por sistemas distribuídos
• Mudanças recentes: Implantações e atualizações de configuração

Além de identificar problemas, ele gera um relatório de incidentes que transforma a análise pós-incidente. Um único clique ativa a coleta abrangente de dados para gerar documentação detalhada e contextual, eliminando a coleta manual de evidências.

Investigações do CloudWatch

Para evitar que alarmes falsos atrapalhem suas operações, a detecção de anomalias com reconhecimento de padrões reduz a fadiga de alertas, identificando anomalias reais em comparação com variações esperadas. Você pode configurar a detecção de anomalias em métricas importantes, para que o CloudWatch aprenda os padrões normais e só avise quando tiver desvios estatisticamente significativos.

Monitorando fluxos de trabalho de IA generativa

As aplicações de IA generativa trazem novos requisitos de monitoramento. O CloudWatch permite que os desenvolvedores analisem a telemetria em todos os componentes do aplicativo de IA:

• Padrões de execução de código em ferramentas integradas
• Taxas de sucesso da transformação de API por meio do Amazon API Gateways
• Padrões de armazenamento e recuperação de memória
• Uso e custos de tokens nas invocações do modelo
• Rastreamento de latência para tempos de resposta imediata

Para organizações que monitoram aplicativos de IA, como Amazon Bedrock AgentCore, o CloudWatch oferece painéis integrados projetados especificamente para observabilidade GenAI, com compatibilidade que se estende a estruturas de código aberto como Strands, CrewAIe LangGraph.

Isso nos permite entender toda a jornada do usuário, cobrindo métricas relacionadas à invocação, memória, gateways ou prompts, que rastreiam como as solicitações fluem pelas aplicações de IA. Essa visibilidade otimiza o desempenho das aplicações de IA e identifica gargalos em fluxos de trabalho complexos dos agentes.

Conclusão

O CloudWatch passou de um serviço básico de métricas para uma plataforma completa de observabilidade, essencial para as operações modernas na nuvem. A força da plataforma está na integração profunda, análise automatizada e capacidade de passar de um monitoramento simples para uma inteligência operacional com IA.

Recomendo que você explore o CloudWatch de forma sistemática, começando com métricas e alarmes básicos e, depois, adotando recursos avançados conforme suas necessidades crescerem. A documentação do AWS CloudWatch e Well-Architected Framework oferecem orientações detalhadas.

O monitoramento eficaz consiste em obter informações que melhorem a confiabilidade, o desempenho e a experiência do usuário. O CloudWatch oferece todas as ferramentas necessárias para fazer isso e criar sistemas melhores e mais resilientes.

Se você quer se tornar um profissional certificado pela AWS, recomendo fazer nosso AWS Cloud Practitioner , que cobre tudo o que você precisa para obter a certificação CLF-C02 da Amazon no programa de certificação.