如何使用 CloudWatch 代理程式,檢視 Windows 伺服器上的效能監控指標?
我想要在 Windows 伺服器上,使用 Amazon CloudWatch 代理程式,來取得針對效能監控所收集的指標。該如何進行?
簡短描述
若要使用 CloudWatch 代理程式取得 Windows 伺服器上效能監控的指標,您需要:
- 公有子網路上的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體 (可存取網際網路)。或者,私有子網路上的 EC2 執行個體 (可存取 VPC 端點)。
- 執行個體 AWS Identity and Access Management (IAM) 描述檔和角色
- SSM 代理程式
- CloudWatch 代理程式
請按照本文中的步驟,在 Windows 伺服器上安裝和設定 CloudWatch 代理程式,然後檢視效能監控的指標。
解析度
啟動您的執行個體
1. 使用 Windows 伺服器 2019 來啟動您的 EC2 執行個體。
2. 啟動 EC2 執行個體後,請使用遠端桌面通訊協定 (RDP) 登入執行個體 。
安裝 CloudWatch 代理程式
使用下列兩種方法之一,來安裝 CloudWatch 代理程式:
- 使用 SSM 文件 AWS-ConfigureAWSPackage
- 手動下載 CloudWatch 套件
使用 SSM 文件 AWS-ConfigureAWSPackage
若要使用 AWS-ConfigureAWS 套件安裝代理程式,請參閱使用您的代理程式組態在 EC2 執行個體上安裝 CloudWatch 代理程式。
手動下載 CloudWatch 代理程式
執行此命令以下載安裝程式套件:
Invoke-WebRequest -Uri https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/windows/amd64/latest/amazon-cloudwatch-agent.msi -OutFile $env:USERPROFILE\Downloads\amazon-cloudwatch-agent.msi -UseBasicParsing Invoke-Item $env:USERPROFILE\Downloads\amazon-cloudwatch-agent.msi
下載 .msi 檔案之後,請使用下列其中一種方法建立 JSON 組態檔案:
- 使用代理程式組態檔案精靈
- 手動建立組態檔案
使用精靈建立 CloudWatch 代理程式組態檔案 1. 依照使用精靈建立 CloudWatch 代理程式組態檔案中的步驟進行操作。此為精靈產生的範例檔案:
{ "logs": { "logs_collected": { "files": { "collect_list": [ { "file_path": "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\CWMetricsLogs", "log_group_name": "CWMetricsLogs", "log_stream_name": "{instance_id}", "retention_in_days": -1 } ] }, "windows_events": { "collect_list": [ { "event_format": "xml", "event_levels": [ "VERBOSE", "INFORMATION", "WARNING", "ERROR", "CRITICAL" ], "event_name": "CloudWatchAgent", "log_group_name": "CloudWatchAgent", "log_stream_name": "{instance_id}", "retention_in_days": -1 } ] } } }, "metrics": { "aggregation_dimensions": [ [ "InstanceId" ] ], "append_dimensions": { "AutoScalingGroupName": "${aws:AutoScalingGroupName}", "ImageId": "${aws:ImageId}", "InstanceId": "${aws:InstanceId}", "InstanceType": "${aws:InstanceType}" }, "metrics_collected": { "LogicalDisk": { "measurement": [ "% Free Space" ], "metrics_collection_interval": 30, "resources": [ "*" ] }, "Memory": { "measurement": [ "% Committed Bytes In Use" ], "metrics_collection_interval": 30 }, "Paging File": { "measurement": [ "% Usage" ], "metrics_collection_interval": 30, "resources": [ "*" ] }, "PhysicalDisk": { "measurement": [ "% Disk Time", "Disk Write Bytes/sec", "Disk Read Bytes/sec", "Disk Writes/sec", "Disk Reads/sec" ], "metrics_collection_interval": 30, "resources": [ "*" ] }, "Processor": { "measurement": [ "% User Time", "% Idle Time", "% Interrupt Time" ], "metrics_collection_interval": 30, "resources": [ "*" ] }, "TCPv4": { "measurement": [ "Connections Established" ], "metrics_collection_interval": 30 }, "TCPv6": { "measurement": [ "Connections Established" ], "metrics_collection_interval": 30 }, "statsd": { "metrics_aggregation_interval": 60, "metrics_collection_interval": 30, "service_address": ":8125" } } } }
2. 您也可以為其他 Windows 效能計數器設定 CloudWatch 代理程式 config.json 檔案。此範例顯示的是一般語法,您可以用來新增可用於效能監控中的效能計數器。請確認計數器顯示於 Windows 效能監控中,否則代理程式無法為該計數器推送任何資料點。
"PerformanceCounter-Family(processor, logical disk, memory etc.)": { "measurement": [ "Counter-name ("%Usage, "% free space" etc.)" ], "metrics_collection_interval": 30, "resources": [ "Counter Property ( "_total", "C:/" etc.) ] },
3. 精靈生成檔案後,您可以在 C:\Program Files\Amazon\AmazonCloudWatchAgent 中找到檔案。重新命名此檔案,然後將其複製至下列位置:C:\ProgramData\Amazon\AmazonCloudWatchAgent\Configs。
4. 啟動 CloudWatch 代理程式:
Once the file has been put in the CloudWatchAgent Configs, Start the cloudWatch Agent Service with .\amazon-cloudwatch-agent-ctl.ps1 -a fetch-config -m EC2 -c file:$env:USERPROFILE\config.json -s
手動建立組態檔案
如需有關手動建立 JSON 檔案的詳細資訊,請參閱手動建立或編輯 CloudWatch 代理程式組態檔案。
檢視 Windows 伺服器組態檔案的結構定義:
installation-directory/amazon-cloudwatch-agent-schema.json
建立檔案後,請將其複製至您想安裝的代理程式的其他伺服器中。
檢視 CloudWatch 中的效能計數器指標
設定並啟動 CloudWatch 代理程式後,請在 CloudWatch 主控台中檢視 Windows 效能計數器指標。
1. 開啟 CloudWatch console (CloudWatch 主控台)。
2. 從導覽窗格的 Metrics (指標) 下,選擇 All Metrics (所有指標)。
3. 從 Custom namespaces (自訂命名空間) 區段中,選擇 CWAgent。
4.依 ImageID、InstanceID、InstanceType、執行個體、objectname 或依 InstanceID 排序。然後上傳您的指標,即可在控制台上查看它們。
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