aws-observability
aws/agent-toolkit-for-aws
Mise en place, configuration, débogage et optimisation de l'observabilité AWS à l'aide de CloudWatch (Logs Insights, Metrics, Alarms, Dashboards, EMF), X-Ray, CloudTrail et ADOT. Couvre la syntaxe des requêtes Log Insights (champs, filtres, statistiques, analyse syntaxique, motifs, jointures, sous-requêtes), la configuration des alarmes (métriques, alarmes composites, détection d’anomalies, traitement des données manquantes), la conception de tableaux de bord, les métriques personnalisées (PutMetricData, EMF, filtres de métriques), le traçage X-Ray (ADOT, règles d’échantillonnage, annotations vs métadonnées), la configuration du collecteur ADOT et CloudT
...Développer toutÀ propos aws-observability
AWS Observability apporte une expertise métier pour la création, la configuration, le débogage et l'optimisation de l'observabilité sur AWS, qu'il s'agisse de métriques, de journaux ou de traces. Elle couvre les fonctionnalités de la plateforme CloudWatch — Log Insights, métriques, alarmes, tableaux de bord et EMF — ainsi que le traçage X-Ray, l’audit opérationnel CloudTrail et le collecteur AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT). Les domaines spécifiques abordés comprennent la syntaxe des requêtes Log Insights (champs, filtres, statistiques, analyse, motifs, jointures, sous-requêtes), la configuration des alarmes (métrique, composite, détection d’anomalies, traitement des données manquantes), la conception de tableaux de bord, les métriques personnalisées via PutMetricData, EMF et les filtres de métriques, ainsi que les règles d’échantillonnage X-Ray et la distinction entre annotations et métadonnées.
Utilisez cette compétence lorsqu’une tâche mentionne CloudWatch, Log Insights, les alarmes, INSUFFICIENT_DATA, les tableaux de bord, les métriques personnalisées, EMF, X-Ray, les traces, l’échantillonnage, CloudTrail, « qui a supprimé », ADOT, OpenTelemetry, l’observabilité, la surveillance, les tests synthétiques, les canaris ou le dépannage du comportement des alarmes. Elle ne couvre explicitement pas la configuration de la journalisation des applications, les pilotes de journaux de conteneurs ni la détection des menaces de sécurité. Elle fonctionne de manière optimale avec le serveur AWS MCP, qui permet à l’agent d’exécuter des commandes CLI, d’interroger CloudWatch et de valider directement les configurations, bien que toutes les instructions s’appliquent également avec un accès standard à l’AWS CLI.
Cette compétence est organisée sous la forme d’une table de routage qui associe chaque besoin de l’utilisateur à un fichier de référence spécifique : log-insights.md pour les requêtes, alarms.md pour la configuration et les valeurs par défaut des alarmes, metrics.md pour les métriques personnalisées et EMF, tracing.md pour X-Ray et ADOT, dashboards.md pour la conception de widgets et le partage entre comptes et régions, troubleshooting.md (qui s’ouvre sur les cinq solutions les plus courantes), synthetics.md pour les contraintes « canary » et les défaillances courantes, et cloudtrail.md pour l’audit opérationnel avec S3 et Athena. Deux ressources prêtes à l’emploi sont incluses : `alarm-template.ts`, un modèle CDK conforme aux meilleures pratiques pour la surveillance de Lambda avec des alarmes et un tableau de bord, et `otel-config.yaml`, une configuration de collecteur ADOT pour les traces X-Ray ainsi que les métriques EMF de CloudWatch. Les fichiers de référence contenant des versions d’exécution, des valeurs de quota et des matrices de fonctionnalités susceptibles d’évoluer, il est recommandé de vérifier les valeurs sensibles à la précision par rapport à la documentation AWS actuelle avant de s’y fier en production.
FAQ
Quels services AWS cette compétence couvre-t-elle ?
Elle couvre CloudWatch (Logs Insights, métriques, alarmes, tableaux de bord, EMF), le traçage X-Ray, l’audit opérationnel CloudTrail et le collecteur ADOT (OpenTelemetry) pour les métriques, les journaux et les traces.
Quand ne dois-je pas utiliser cette compétence ?
Ne l’utilisez pas pour la configuration de la journalisation des applications, les pilotes de journaux de conteneurs ou la détection des menaces de sécurité. Ces domaines sont explicitement exclus du champ d’application.
Ai-je besoin du serveur AWS MCP pour l'utiliser ?
Non. Elle fonctionne de manière optimale avec le serveur AWS MCP, qui permet d’exécuter des commandes CLI et de valider directement les configurations, mais toutes les instructions s’appliquent également avec un accès standard à l’AWS CLI.
Où dois-je chercher pour déboguer une alarme bloquée sur l’état INSUFFICIENT_DATA ?
Commencez par consulter le fichier troubleshooting.md, qui présente les cinq solutions les plus courantes, puis consultez le fichier alarms.md pour obtenir des détails sur la configuration, notamment le traitement des données manquantes pour les alarmes de métriques, les alarmes composites et les alarmes de détection d'anomalies.
Des modèles prêts à l’emploi sont-ils fournis ?
Oui. Il fournit alarm-template.ts, un modèle CDK basé sur les meilleures pratiques pour la surveillance Lambda avec des alarmes et un tableau de bord, ainsi que otel-config.yaml, une configuration de collecteur ADOT pour les traces X-Ray et les métriques CloudWatch EMF.
Tous les fichiers
11fichiersreferences/alarms.md10,9KoAfficherreferences/log-insights.md6,9KoAfficherreferences/tracing.md8,9KoAfficherassets/alarm-template.ts3,9KoAfficherreferences/cloudtrail.md3,9KoAfficherreferences/metrics.md 7,4Ko Afficher references/troubleshooting.md 6,7Ko Afficher assets/otel-config.yaml 1,4Ko Afficher references/dashboards.md 5,8Ko Afficher references/synthetics.md 6,5Ko Afficher SKILL.md 4,1 Ko AfficherOverview
Domain expertise for AWS observability across metrics, logs, and traces, covering the full lifecycle: enabling/onboarding a service to Application Signals using ADOT (AWS Distro for OpenTelemetry) auto-instrumentation SDKs and ServiceEvents — making the service show up in Application Signals — on EC2, ECS, EKS, and Lambda in Python, Node.js, Java, and .NET.
Works best with the AWS MCP server — enables running CLI commands, querying CloudWatch, and validating configurations directly. All guidance also works with standard AWS CLI access.
Note: Reference files contain specific runtime versions, quota values, and feature matrices that may change. When precision matters (e.g., deploying to production, choosing a runtime, or checking a quota), confirm values against current AWS documentation rather than relying solely on the values in these files.
Routing
| User need | Action |
|---|---|
| Enabling/onboarding a service to Application Signals (auto-instrumentation) | Read application-signals-onboarding.md |
| Propagating ServiceEvents git/deployment metadata through CI/CD | Read application-signals-cicd-metadata.md |
| Per-platform/per-language enablement steps | Read the matching references/appsignals-guides/<platform>-<language>.md (e.g. eks-python.md) |
| Writing Log Insights queries | Read log-insights.md |
| Configuring alarms (metric, composite, anomaly) | Read alarms.md |
| Publishing custom metrics or using EMF | Read metrics.md |
| Setting up X-Ray tracing or ADOT | Read tracing.md |
| Building dashboards | Read dashboards.md |
| Debugging observability issues | Read troubleshooting.md — starts with the 5 most common fixes |
| Debugging canary failures | Read synthetics.md — see Common failures table |
| CloudTrail operational auditing | Read cloudtrail.md |
| Setting up Lambda monitoring with CDK | Use alarm-template.ts as a starting point |
| Creating synthetic canaries | Read synthetics.md |
| Configuring ADOT collector | Use otel-config.yaml as a starting point |
| Debugging a running service with breakpoints/snapshots — Dynamic Instrumentation (modifies live services and capture live data) | Read dynamic-instrumentation.md in full before acting. Confirm with the user before any create/delete, and narrate before significant actions: observation → hypothesis → proposed action → expected result. Diagnosing running-service root cause from source/code inspection. Source inspection alone identifies hypotheses, not confirmed root causes. Keep suspected causes tentative until runtime evidence confirms them. |
| Spans multiple areas | Read the most specific reference first, then consult others as needed |
Files
| File | Content |
|---|---|
| application-signals-onboarding.md | Enable Application Signals auto-instrumentation: EKS add-on, CloudWatch Agent IAM, OTLP endpoints, ServiceEvents env vars, Dynamic Instrumentation — two-tier scope by platform/language |
| application-signals-cicd-metadata.md | ServiceEvents git & deployment metadata propagation through CI/CD (the 5 OTEL_AWS_SERVICE_EVENTS_* vars) |
references/appsignals-guides/ (e.g. eks-python.md) | 16 per-platform × per-language enablement guides (EC2/ECS/EKS/Lambda × Python/Node.js/Java/.NET) |
| alarms.md | Metric, composite, anomaly detection alarms — configuration, constraints, recommended defaults |
| log-insights.md | Complete query syntax, commands, functions, known issues, reusable query library |
| metrics.md | Custom metrics, EMF spec, metric filters, high-resolution, retention |
| tracing.md | X-Ray → ADOT migration, sampling rules, annotations vs metadata, collector config |
| dashboards.md | Widget types, cross-account/region, dynamic labels, sharing |
| troubleshooting.md | Error → cause → fix for all observability services |
| cloudtrail.md | Operational auditing, event types, S3+Athena queries |
| synthetics.md | Canary runtime/blueprint constraints, VPC networking, common failures |
| alarm-template.ts | Best-practice CDK Lambda monitoring (alarms + dashboard) |
| otel-config.yaml | ADOT collector config for X-Ray traces + CloudWatch EMF metrics |
| dynamic-instrumentation.md | Dynamic Instrumentation debugging loop — breakpoints/probes on live code, snapshot capture + correlation analysis, create/delete gating, snapshot PII handling. Runs via scripts/di_instrumentation.py + scripts/di_snapshots.py. |
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0 fichiersInstaller aws-observability
Téléchargez et décompressez les fichiers de compétences dans votre répertoire .claude/skills/.
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