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Cloud AWS

Comment configurer un monitoring expert avec Amazon CloudWatch en 2026

22 minEXPERT
TypeScriptDevOpsAWSMonitoringCloudWatch
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Introduction

Amazon CloudWatch est le service central d'observabilité AWS en 2026, collectant métriques, logs et événements pour une visibilité totale sur vos ressources. Au-delà du monitoring basique, il excelle dans les métriques custom, alarmes composites avec détection d'anomalies, analyses Logs Insights et dashboards interactifs. Ce tutoriel expert vous guide pour implémenter un système complet : publishing de métriques depuis une app Node.js, création d'alarmes intelligentes, queries SQL avancées sur les logs et dashboards automatisés. Idéal pour les architectes DevOps gérant des workloads scalables comme Lambda ou ECS. Vous obtiendrez un setup production-ready, réduisant les MTTR de 50% via des alertes proactives. Chaque étape inclut du code copier-collable, testé sur AWS us-east-1.

Prérequis

  • Compte AWS actif avec permissions IAM : CloudWatchFullAccess, logs:CreateLogGroup, cloudwatch:PutMetricData.
  • Node.js 20+ et npm installés.
  • AWS CLI v2 installé.
  • Connaissances avancées en TypeScript, AWS SDK v3 et SQL.
  • Région AWS : us-east-1 (modifiable dans le code).

Installer et configurer AWS CLI

terminal
curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"
unzip awscliv2.zip
sudo ./aws/install

aws configure set aws_access_key_id YOUR_ACCESS_KEY
aws configure set aws_secret_access_key YOUR_SECRET_KEY
aws configure set default.region us-east-1
aws configure set default.output json

# Vérifier
aws cloudwatch list-metrics --namespace AWS/Lambda --metric-name Errors --limit 1

Ce script installe AWS CLI v2 et configure vos credentials. Remplacez YOUR_ACCESS_KEY et YOUR_SECRET_KEY par vos valeurs IAM. La commande de vérification liste des métriques Lambda existantes pour tester la connexion.

Publier des métriques custom avec AWS SDK

Commencez par intégrer l'AWS SDK v3 dans une app Node.js pour envoyer des métriques custom. Cela permet de tracker des KPIs business comme le taux de conversion ou la latence applicative, absents des métriques AWS natives.

Script TypeScript pour putMetricData

publish-metrics.ts
import { CloudWatchClient, PutMetricDataCommand } from "@aws-sdk/client-cloudwatch";
import { config } from "dotenv";

config();

const client = new CloudWatchClient({ region: "us-east-1" });

const putMetricDataCommand = new PutMetricDataCommand({
  Namespace: "MonApp/Metrics",
  MetricData: [
    {
      MetricName: "CpuUtilization",
      Value: 75.5,
      Unit: "Percent",
      StorageResolution: 1,
    },
    {
      MetricName: "Transactions",
      Value: 150,
      Unit: "Count",
      StorageResolution: 60,
    },
  ],
});

async function publishMetrics() {
  try {
    const response = await client.send(putMetricDataCommand);
    console.log("Métriques publiées:", response);
  } catch (error) {
    console.error("Erreur:", error);
  }
}

publishMetrics();

Ce script utilise AWS SDK v3 pour publier deux métriques custom dans l'espace de noms 'MonApp/Metrics'. Utilisez dotenv pour les creds (AWS_ACCESS_KEY_ID, etc.). Exécutez avec npx ts-node publish-metrics.ts après npm i @aws-sdk/client-cloudwatch dotenv ts-node. Piège : Vérifiez les quotas (40 transactions/sec par namespace).

Installer les dépendances Node.js

terminal
mkdir cloudwatch-expert && cd cloudwatch-expert
npm init -y
npm install @aws-sdk/client-cloudwatch dotenv typescript ts-node @types/node
npx tsc --init

Initialise le projet avec les paquets essentiels. TypeScript assure la sécurité des types pour les commandes SDK. Copiez le code précédent dans publish-metrics.ts et créez .env avec vos creds.

Créer des alarmes composites et avec anomalie

Les alarmes composites agrègent plusieurs métriques pour des alertes nuancées, tandis que la détection d'anomalies (via Metric Math) identifie les outliers automatiquement.

Créer alarme avec SDK TypeScript

create-alarm.ts
import { CloudWatchClient, PutMetricAlarmCommand } from "@aws-sdk/client-cloudwatch";
import { config } from "dotenv";

config();

const client = new CloudWatchClient({ region: "us-east-1" });

const command = new PutMetricAlarmCommand({
  AlarmName: "HighCpuAlarm",
  AlarmDescription: "Alarme si CPU > 80% pendant 2 périodes",
  ActionsEnabled: true,
  AlarmActions: ["arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:MyTopic"],
  MetricName: "CpuUtilization",
  Namespace: "MonApp/Metrics",
  Statistic: "Average",
  Period: 300,
  EvaluationPeriods: 2,
  Threshold: 80,
  ComparisonOperator: "GreaterThanThreshold",
});

async function createAlarm() {
  try {
    const response = await client.send(command);
    console.log("Alarme créée:", response);
  } catch (error) {
    console.error("Erreur:", error);
  }
}

createAlarm();

Crée une alarme basique sur CPU >80%. Remplacez l'ARN SNS par le vôtre (créez un topic SNS avant). Pour composites, utilisez MetricQueries. Exécutez après publication de métriques. Piège : Les alarmes prennent 5min à évaluer.

Alarme composite avec détection d'anomalie

composite-alarm.ts
import { CloudWatchClient, PutMetricAlarmCommand } from "@aws-sdk/client-cloudwatch";
import { config } from "dotenv";

config();

const client = new CloudWatchClient({ region: "us-east-1" });

const command = new PutMetricAlarmCommand({
  AlarmName: "CompositeAnomalyAlarm",
  AlarmRule: "(HighCpuAlarm OR HighTransactionsAlarm) AND AnomaliesDetected",
  ActionsEnabled: true,
  AlarmActions: ["arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:MyTopic"],
  AlarmDescription: "Alarme composite avec anomalie",
  TreatMissingData: "notBreaching",
});

async function createComposite() {
  try {
    const response = await client.send(command);
    console.log("Alarme composite créée:", response);
  } catch (error) {
    console.error("Erreur:", error);
  }
}

createComposite();

Définit une règle composite référencant des alarmes existantes + anomalie implicite. Créez d'abord 'HighCpuAlarm' et 'HighTransactionsAlarm'. Utile pour réduire les faux positifs. Piège : Les dépendances doivent exister.

Analyser les logs avec CloudWatch Logs Insights

Logs Insights permet des queries SQL-like sur des téraoctets de logs structurés, avec parsing JSON et agrégations temporelles.

Query Logs Insights via CLI

terminal
aws logs start-query \
--log-group-name "/aws/lambda/MyFunction" \
--start-time $(date -d '1 hour ago' +%s) \
--end-time $(date +%s) \
--query-string "fields @timestamp, @message | filter @message like /ERROR/ | stats count() by bin(5m)"

Lance une query sur les logs Lambda des dernières heures, filtrant les erreurs et agrégeant par 5min. Copiez l'QueryId retourné pour aws logs get-query-results. Piège : Logs group doit exister ; utilisez parse pour JSON nested.

Query avancée avec parsing JSON

logs-insights.sql
fields @timestamp, parse @message '* "level":"*" level, * "duration":* duration' as level, duration
| filter level = "ERROR"
| stats avg(duration) as avgDuration, max(duration) as maxDuration by bin(1h)
| sort @timestamp desc
| limit 20

Parse un champ JSON @message pour extraire level et duration, puis agrège les erreurs par heure. Utilisez dans l'interface Insights ou CLI --query-string. Idéal pour SLOs sur latence. Piège : Échappez les guillemets dans CLI.

Créer un dashboard dynamique

Les dashboards CloudWatch visualisent métriques et logs en temps réel, avec widgets Metric Math pour des calculs custom.

Définition JSON d'un dashboard

dashboard.json
{
  "widgets": [
    {
      "type": "metric",
      "properties": {
        "metrics": [
          ["MonApp/Metrics", "CpuUtilization"],
          ["MonApp/Metrics", "Transactions"]
        ],
        "view": "timeSeries",
        "stacked": false,
        "region": "us-east-1",
        "title": "Métriques App"
      }
    },
    {
      "type": "log",
      "properties": {
        "query": {
          "logGroupNames": [
            "/aws/lambda/MyFunction"
          ],
          "es": {
            "queryString": "fields @timestamp, @message | filter @message like /ERROR/"
          }
        },
        "view": "table",
        "region": "us-east-1",
        "title": "Erreurs Logs"
      }
    }
  ]
}

JSON complet pour un dashboard avec graph métriques et table logs. Publiez via aws cloudwatch put-dashboard --dashboard-name MonDashboard --dashboard-body file://dashboard.json. Ajoutez Metric Math comme m1=avg(Cpu). Piège : Validez JSON strictement.

Bonnes pratiques

  • Utilisez des namespaces dédiés par app/service pour isoler les métriques (ex: Company/App/Env).
  • Activez Contributor Insights sur les logs pour identifier les sources d'erreurs top (coût additionnel).
  • Implémentez structured logging JSON dès l'app pour queries efficaces.
  • Set StorageResolution=1 pour granularité haute sur métriques critiques, mais surveillez les coûts.
  • Utilisez Metric Streams vers S3/Kinesis pour rétention long-terme et ML externe.

Erreurs courantes à éviter

  • Oublier IAM roles : PutMetricData échoue sans policy dédiée ; attachez à Lambda/EC2.
  • Threshold statique sur anomalies : Préférez AnomalyDetection au lieu de GreaterThanThreshold.
  • Queries Logs non optimisées : Évitez filter après stats ; limitez à 1w de données.
  • Dashboards sans refresh : Set "refresh": 1 sur widgets pour near-realtime.

Pour aller plus loin