aws-observability

Sobre aws-observability

O AWS Observability oferece conhecimento especializado na área para criar, configurar, depurar e otimizar a observabilidade na AWS por meio de métricas, logs e rastreamentos. Ele abrange os recursos da plataforma CloudWatch — Logs Insights, Métricas, Alarmes, Painéis e EMF —, além do rastreamento do X-Ray, da auditoria operacional do CloudTrail e do coletor do AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT). Áreas específicas incluem a sintaxe de consulta do Log Insights (campos, filtro, estatísticas, análise, padrão, junção, subconsultas), configuração de alarmes (métrica, composta, detecção de anomalias, tratamento de dados ausentes), design de painéis, métricas personalizadas via PutMetricData, EMF e filtros de métricas, além das regras de amostragem do X-Ray e da distinção entre anotações e metadados.

Utilize esta habilidade quando uma tarefa mencionar CloudWatch, Log Insights, alarmes, INSUFFICIENT_DATA, painéis, métricas personalizadas, EMF, X-Ray, rastreamentos, amostragem, CloudTrail, “quem excluiu”, ADOT, OpenTelemetry, observabilidade, monitoramento, testes sintéticos, canários ou solução de problemas relacionados ao comportamento de alarmes. Ela não abrange explicitamente a configuração de logs de aplicativos, drivers de logs de contêineres ou detecção de ameaças de segurança. Ela funciona melhor em conjunto com o servidor AWS MCP, que permite ao agente executar comandos da CLI, consultar o CloudWatch e validar configurações diretamente, embora todas as orientações também se apliquem ao acesso padrão à CLI da AWS.

A skill está organizada como uma tabela de roteamento que mapeia cada necessidade do usuário para um arquivo de referência específico: log-insights.md para consultas, alarms.md para configuração e padrões de alarmes, metrics.md para métricas personalizadas e EMF, tracing.md para X-Ray e ADOT, dashboards.md para design de widgets e compartilhamento entre contas/regiões, troubleshooting.md (que abre com as cinco soluções mais comuns), synthetics.md para restrições de canary e falhas comuns, e cloudtrail.md para auditoria operacional com S3 e Athena. Dois recursos prontos para uso estão incluídos: alarm-template.ts, um modelo CDK de melhores práticas para monitoramento do Lambda com alarmes e um painel, e otel-config.yaml, uma configuração do coletor ADOT para rastreamentos do X-Ray e métricas do CloudWatch EMF. Como os arquivos de referência contêm versões de tempo de execução, valores de cota e matrizes de recursos que estão sujeitos a alterações, a skill recomenda que os valores sensíveis à precisão sejam verificados na documentação atual da AWS antes de serem utilizados em produção.

Perguntas frequentes

Quais serviços da AWS esta skill abrange?

Ela abrange o CloudWatch (Logs Insights, Metrics, Alarms, Dashboards, EMF), rastreamento do X-Ray, auditoria operacional do CloudTrail e o coletor ADOT (OpenTelemetry) para métricas, logs e rastreamentos.

Quando não devo usar essa skill?

Não a utilize para configuração de registros de aplicativos, drivers de registros de contêineres ou detecção de ameaças de segurança. Essas áreas estão explicitamente fora do escopo.

Preciso do servidor AWS MCP para usá-la?

Não. Ela funciona melhor com o servidor AWS MCP, que permite executar comandos da CLI e validar configurações diretamente, mas todas as orientações também funcionam com o acesso padrão à AWS CLI.

Onde devo procurar para depurar um alarme preso no estado INSUFFICIENT_DATA?

Comece pelo arquivo troubleshooting.md, que apresenta as cinco soluções mais comuns, e consulte o arquivo alarms.md para obter detalhes de configuração, incluindo o tratamento de dados ausentes para alarmes de métricas, compostos e de detecção de anomalias.

Existem modelos prontos incluídos?

Sim. Ele fornece o alarm-template.ts, um modelo CDK de melhores práticas para monitoramento do Lambda com alarmes e um painel, e o otel-config.yaml, uma configuração do coletor ADOT para rastreamentos do X-Ray e métricas do CloudWatch EMF.

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