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aws-observability
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CloudWatch(Logs Insights, Metrics, Alarms, Dashboards, EMF), X-Ray, CloudTrail 및 ADOT를 사용하여 AWS 가시성 솔루션을 구축, 구성, 디버깅 및 최적화합니다. Log Insights 쿼리 구문(필드, 필터, 통계, 파싱, 패턴, 조인, 하위 쿼리), 알람 구성(메트릭, 복합 알람, 이상 탐지, 누락된 데이터 처리), 대시보드 설계, 사용자 정의 메트릭(PutMetricData, EMF, 메트릭 필터), X-Ray 추적(ADOT, 샘플링 규칙, 어노테이션 대 메타데이터), ADOT 수집기 구성 및 CloudT
...모든 것을 확장하십시오소개 aws-observability
AWS Observability는 메트릭, 로그, 트레이스를 아우르는 AWS 환경에서의 관측 가능성 구축, 구성, 디버깅 및 최적화를 위한 도메인 전문 지식을 제공합니다. 이 서비스는 Logs Insights, Metrics, Alarms, Dashboards, EMF 등 CloudWatch 플랫폼 기능은 물론, X-Ray 추적, CloudTrail 운영 감사, AWS Distro for OpenTelemetry(ADOT) 컬렉터까지 포괄합니다. 구체적인 영역으로는 Log Insights 쿼리 구문(필드, 필터, 통계, 구문 분석, 패턴, 조인, 하위 쿼리), 알람 구성(메트릭, 복합 알람, 이상 탐지, 누락된 데이터 처리), 대시보드 설계, PutMetricData를 통한 사용자 정의 메트릭, EMF 및 메트릭 필터, X-Ray 샘플링 규칙, 주석(annotations)과 메타데이터의 차이점 등이 포함됩니다.
이 스킬은 작업에 CloudWatch, Log Insights, 알람, INSUFFICIENT_DATA, 대시보드, 사용자 정의 메트릭, EMF, X-Ray, 트레이스, 샘플링, CloudTrail, "누가 삭제했는지", ADOT, OpenTelemetry, 가시성(observability), 모니터링, 합성 모니터링(synthetics), 카나리아(canaries), 또는 알람 동작 문제 해결과 관련된 내용이 언급된 작업에 이 기술을 활용하십시오. 애플리케이션 로깅 설정, 컨테이너 로그 드라이버, 보안 위협 탐지 등은 명시적으로 다루지 않습니다. 이 스킬은 에이전트가 CLI 명령을 실행하고, CloudWatch를 쿼리하며, 구성을 직접 검증할 수 있게 해주는 AWS MCP 서버와 함께 사용할 때 가장 효과적이지만, 모든 지침은 표준 AWS CLI 액세스에서도 동일하게 적용됩니다.
이 스킬은 각 사용자 요구 사항을 특정 참조 파일에 매핑하는 라우팅 테이블 형태로 구성되어 있습니다. 쿼리의 경우 log-insights.md, 경보 구성 및 기본값의 경우 alarms.md, 사용자 정의 메트릭 및 EMF의 경우 metrics.md, X-Ray 및 ADOT용 tracing.md는 X-Ray 및 ADOT, dashboards.md는 위젯 설계 및 계정/리전 간 공유, troubleshooting.md(가장 흔한 5가지 해결 방법부터 시작), synthetics.md는 카나리아 제약 조건 및 일반적인 오류, cloudtrail.md는 S3 및 Athena를 활용한 운영 감사에 관한 내용을 다룹니다. 즉시 사용 가능한 두 가지 자산이 포함되어 있습니다. alarm-template.ts는 알람 및 대시보드를 포함한 Lambda 모니터링을 위한 모범 사례 CDK 템플릿이며, otel-config.yaml은 X-Ray 추적 및 CloudWatch EMF 메트릭을 위한 ADOT 수집기 구성 파일입니다. 참조 파일에는 변경될 수 있는 런타임 버전, 할당량 값 및 기능 매트릭스가 포함되어 있으므로, 이 스킬에서는 프로덕션 환경에서 해당 값을 사용하기 전에 정밀도가 중요한 값에 대해서는 최신 AWS 문서를 참조하여 확인하는 것이 좋습니다.
자주 묻는 질문
이 스킬은 어떤 AWS 서비스를 다루나요?
이 스킬은 CloudWatch(Logs Insights, Metrics, Alarms, Dashboards, EMF), X-Ray 트레이싱, CloudTrail 운영 감사, 그리고 메트릭, 로그 및 트레이스에 걸친 ADOT(OpenTelemetry) 컬렉터를 다룹니다.
이 스킬을 사용해서는 안 되는 경우는 언제인가요?
애플리케이션 로깅 설정, 컨테이너 로그 드라이버 또는 보안 위협 탐지 용도로는 사용하지 마십시오. 이러한 영역은 명시적으로 지원 범위에서 제외됩니다.
이 스킬을 사용하려면 AWS MCP 서버가 필요한가요?
아니요. AWS MCP 서버와 함께 사용할 때 CLI 명령을 실행하고 구성을 직접 검증할 수 있어 가장 효과적이지만, 모든 지침은 표준 AWS CLI 액세스에서도 동일하게 적용됩니다.
INSUFFICIENT_DATA 상태에 멈춘 알람을 디버그하려면 어디를 확인해야 하나요?
가장 흔한 5가지 해결 방법부터 시작하는 troubleshooting.md를 먼저 확인하고, 메트릭, 복합 및 이상 탐지 알람에 대한 누락된 데이터 처리 방식을 포함한 구성 세부 정보는 alarms.md를 참조하십시오.
기성 템플릿이 포함되어 있나요?
네. 알람 및 대시보드를 포함한 Lambda 모니터링을 위한 모범 사례 CDK 템플릿인 alarm-template.ts와, X-Ray 추적 정보 및 CloudWatch EMF 메트릭을 위한 ADOT 수집기 구성 파일인 otel-config.yaml이 제공됩니다.
모든 파일
11개파일 references/alarms.md10.9KB보기references/log-insights.md6.9KB보기references/tracing.md8.9KB보기assets/alarm-template.ts3.9KB보기references/cloudtrail.md3.9KB보기references/metrics.md7.4KB보기references/troubleshooting.md6.7KB보기assets/otel-config.yaml1.4KB보기references/dashboards.md5.8KB보기references/synthetics.md6.5KB보기SKILL.md4.1 KB보기Overview
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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