En el subcapítol anterior vam veure els logs, mètriques i alarmes de CloudWatch. Tens moltíssima informació valuosa... però dispersa. Com la presentes de manera que s'entengui d'una ullada? Per això hi ha els Dashboards (panells), que reuneixen les teves mètriques en pantalles visuals. I veurem Contributor Insights, una eina per descobrir qui o què hi ha darrere d'un comportament.

Tens mètriques dels teus servidors, la teva base de dades, el teu balancejador, les teves Lambdas... cadascuna per separat. Per saber «com va el sistema en general», hauries d'anar mirant una per una. Necessites una vista de conjunt: una sola pantalla on veure l'estat de tot allò important alhora.

Un Dashboard (panell) de CloudWatch és una pantalla personalitzable on col·loques les gràfiques de les mètriques que t'importen, juntes, per veure-les d'una ullada. Tu tries què mostrar i com organitzar-ho:

Analogia: un Dashboard és com el panell de control de la cabina d'un avió o la sala de control d'una central: tots els indicadors importants reunits en un lloc, organitzats perquè el pilot (o operador) vegi l'estat complet del sistema d'una sola ullada, sense haver d'anar mirant instrument per instrument en llocs diferents.

• Visió general d'una ullada: està tot el sistema sa ara mateix? Una mirada al dashboard t'ho diu.
• Pantalles d'operació: molts equips tenen dashboards en pantalles grans a l'oficina (o sempre oberts) per vigilar producció contínuament.
• Investigar incidents: quan alguna cosa va malament, un bon dashboard et mostra totes les mètriques relacionades juntes, cosa que ajuda a correlacionar («quan va pujar la CPU, també va pujar la latència... estan relacionats»).
• Compartir l'estat: serveixen perquè tot l'equip (tècnic o no) vegi com va el sistema.

Pots tenir diversos dashboards: un de general, un per aplicació, un per a l'equip de negoci amb mètriques de negoci (comandes, ingressos), etc.

Exemple del món real: un equip que gestiona una plataforma de streaming té un dashboard sempre visible en una pantalla de l'oficina. Mostra: usuaris connectats, amplada de banda usada, errors de reproducció i latència. Durant l'estrena d'una sèrie molt esperada, l'equip veu en directe com pugen els usuaris connectats, i vigila que els errors es mantinguin baixos. Quan veuen un petit repunt d'errors, actuen abans que afecti més gent. El dashboard els dóna el pols del sistema en temps real.

Les mètriques normals et diuen quant (ex.: «hi ha 10.000 peticions per minut»). Però a vegades necessites saber qui o què hi ha darrere d'un número:

• «Hi ha moltíssim trànsit... de quin usuari o IP ve?»
• «La base de dades està saturada... quina consulta o quin client la satura?»
• «Quins són els 10 usuaris que més recursos consumeixen?»

Això és difícil de veure en una gràfica normal, que només mostra el total. Aquí entra Contributor Insights.

CloudWatch Contributor Insights analitza els teus logs per identificar els principals contribuïdors a un comportament: qui o què està generant la major part de certa activitat. Et mostra rànquings dels «més responsables»:

Analogia: Contributor Insights és com el detectiu que, davant d'una multitud, identifica els caps. La mètrica normal et diu «hi ha molta gent i molt soroll»; Contributor Insights et diu «el soroll el fan aquestes tres persones concretes». Et porta del «quant» al «qui».

• Detectar abusos: identificar la IP o l'usuari que està fent un ús anormal (possible atac o client que satura el sistema).
• Trobar el culpable d'un problema: «què està saturant la base de dades?» → veure quin client o consulta domina.
• Entendre l'ús real: «quins endpoints de la meva API s'utilitzen més?», «quins clients consumeixen més recursos?».

Exemple del món real: una API comença a anar lenta perquè rep moltíssim trànsit. La mètrica «peticions totals» confirma el volum alt, però no la causa. Amb Contributor Insights, l'equip veu a l'instant que una sola IP està generant el 80 % de les peticions: un client amb un bug que crida l'API en bucle. Bloquegen aquesta IP i el sistema es normalitza. Sense Contributor Insights, haurien trigat hores a trobar el culpable entre milers de clients.

Els dashboards et donen la foto general; les mètriques i alarmes, els números i avisos; i Contributor Insights, quan cal, et porta al detall de qui causa alguna cosa.

• Un Dashboard de CloudWatch és una pantalla personalitzable que reuneix les gràfiques de les mètriques que t'importen, per veure l'estat de tot d'una ullada. Com el panell de control d'una cabina.
• Serveixen per a: visió general, pantalles d'operació sempre visibles, investigar incidents (correlacionar mètriques) i compartir l'estat amb l'equip.
• Les mètriques normals diuen quant; a vegades necessites saber qui o què ho causa.
• Contributor Insights analitza els logs per identificar els principals contribuïdors a un comportament (rànquings de «més responsables»). Com el detectiu que identifica els caps d'una multitud.
• Serveix per detectar abusos (una IP que ataca), trobar el culpable d'un problema (què satura la BD) i entendre l'ús real.

En el següent subcapítol farem un pas més en l'observabilitat: seguir el rastre d'una petició a través de molts serveis amb el traçat distribuït i X-Ray.