产品
别名：CloudWatch
AWS 监控与遥测平台，用于收集与跟踪指标、日志与度量。
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最近变化
2026-06-03 · 使用 Amazon Bedrock Ops Alert 实现自驱动 AI 运营，减少 70%+ 手动运维开销并提升 MTTi。
为什么值得关注
Amazon CloudWatch 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Comprehensive observability for Amazon SageMaker AI LLM inference: From GPU utilization to LLM quality
AWS Machine Learning Blog · 9.2 分
AWS 提出面向 SageMaker LLM 推理的全栈可观测方案，通过 CloudWatch 收集基础设施指标（GPU 利用率、延迟等）与自定义质量指标（响应准确性、合规性），结合 Managed Grafana 实现量（quantity）与质（quality）双维度监控，解...
How to build self-driving AI operations on Amazon Bedrock at scale
AWS Machine Learning Blog · 8.7 分
通过 Amazon Bedrock Ops Alert 构建自驱动 AI 运营，实现多层主动监控、动态阈值、分类与自动工单、去重与上下文通知，显著降低运维开销并提升故障响应。
Streaming CloudWatch metrics to VPC-based OpenTelemetry collectors using Lambda
AWS Architecture Blog · 8.5 分
通过使用 AWS Lambda 和 CloudWatch Metric Streams，企业可以将 CloudWatch 指标直接流式传输到 VPC 内部的 OpenTelemetry 收集器，实现亚分钟级的实时警报并降低成本。
已收录 3 条与 Amazon CloudWatch 相关的内容，按评分排序。
AWS 提出面向 SageMaker LLM 推理的全栈可观测方案，通过 CloudWatch 收集基础设施指标（GPU 利用率、延迟等）与自定义质量指标（响应准确性、合规性），结合 Managed Grafana 实现量（quantity）与质（quality）双维度监控，解决 LLM 推理中“系统健康但输出劣质”或“输出优质但资源浪费”的典型问题。
入选理由：SageMaker AI Inference 支持单 endpoint 多 inference components 部署（如 gpt-oss-20b + Qwen2.5-7B-Instruct），实现模型隔离与共享资源协同。
通过 Amazon Bedrock Ops Alert 构建自驱动 AI 运营，提供多层主动监控、动态阈值、分类与自动工单、去重与上下文通知，显著降低运维开销并提升故障响应。
入选理由：使用 Amazon Bedrock Ops Alert 实现自驱动 AI 运营，减少 70%+ 手动运维开销并提升 MTTi。
通过使用 AWS Lambda 和 CloudWatch Metric Streams，企业可以将 CloudWatch 指标直接流式传输到 VPC 内部的 OpenTelemetry 收集器，实现亚分钟级的实时警报并降低成本。
入选理由：结合 OpenTelemetry 收集器和 CloudWatch Metric Streams 可以帮助企业实现亚分钟级的实时警报。
