Envía datos de AWS CloudWatch Metrics para Amazon S3

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Envía datos de AWS CloudWatch Metrics a Amazon S3

Para enviar datos de AWS CloudWatch Metrics a Amazon S3 de forma automatizada, utiliza Kondado para crear un flujo de datos sin necesidad de escribir código ni gestionar infraestructura adicional. Conecta tu cuenta de AWS ingresando credenciales de acceso, selecciona los espacios de nombres de métricas específicos como EC2, RDS o Lambda, y configura la frecuencia de actualización según tus necesidades de análisis operativo. Los datos se replican en formato optimizado para consultas analíticas directamente en tu depósito S3, facilitando el procesamiento posterior con Athena, Presto o Dremio para obtener hallazgos de rendimiento.

Kondado replica automáticamente las métricas de AWS CloudWatch Metrics a Amazon S3 en archivos organizados por fecha y espacio de nombres, permitiendo el análisis histórico de rendimiento y disponibilidad de recursos AWS mediante Athena, Presto o cualquier herramienta de visualización conectada al almacenamiento S3.

Nuestros planes tienen precios a partir de $ 19 por mes, puedes probar Kondado gratis por 14 días sin tarjeta de crédito

Las integraciones disponibles incluyen Métricas (Incremental) para capturar únicamente los datos nuevos desde la última ejecución, ideal para monitoreo continuo de instancias EC2 o bases de datos RDS sin duplicar información histórica. También puedes utilizar Métricas (Ventana Móvil) para definir un período de tiempo específico y flexible, perfecto para análisis de tendencias recientes o comparativas de rendimiento entre ventanas temporales configurables. Una vez en Amazon S3, estos datos habilitan la creación de paneles personalizados en Power BI o Looker Studio mediante conectores directos al almacenamiento, además de permitir consultas SQL avanzadas con Athena para identificar patrones de uso y optimizar costos de infraestructura.

¡Obtenga acceso a todas las funciones de Kondado gratis durante 14 días!

Datos dinámicos

Kondado lee automáticamente el esquema de tu AWS CloudWatch Metrics. Todas las tablas, vistas y campos disponibles en tu cuenta se extraen sin configuración manual.

2
integraciones disponibles

Lo que Kondado extrae

Métricas (Incremental)
Métricas recopiladas incrementalmente desde la última ejecución
Métricas (Janela Móvel)
Métricas con ventana de tiempo móvil configurable
Integración Descripción
Métricas (Incremental) Métricas recopiladas incrementalmente desde la última ejecución
Métricas (Janela Móvel) Métricas con ventana de tiempo móvil configurable

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Cómo enviar datos de AWS CloudWatch Metrics a Amazon S3

Sincroniza datos automáticamente — sin código, sin exportaciones manuales.

1
Conectar AWS CloudWatch Metrics en Kondado

Accede a la página de AWS CloudWatch Metrics en el catálogo de fuentes de Kondado e ingresa tus credenciales de acceso de AWS con permisos de lectura para CloudWatch. Selecciona la región AWS y valida la conexión para comenzar a explorar los espacios de nombres disponibles en tu cuenta.

2
Configurar Amazon S3 como destino

Define el depósito S3 específico donde se almacenarán las métricas, eligiendo la región y la estructura de carpetas según tus convenciones de organización de datos. Especifica el formato de archivo preferido y las opciones de compresión para optimizar el almacenamiento y las consultas posteriores con Athena.

3
Seleccionar datos y configurar frecuencia

Elige entre las integraciones Métricas (Incremental) o Métricas (Ventana Móvil) según tu caso de uso, seleccionando los espacios de nombres y dimensiones específicas que necesitas monitorear. Configura el intervalo de sincronización deseado, desde cinco minutos hasta diario, para mantener tus datos actualizados automáticamente sin intervención manual.

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Preguntas Frecuentes (FAQ)

Respuestas sobre cómo enviar datos de AWS CloudWatch Metrics a Amazon S3 automáticamente

¿Cómo funciona la replicación de métricas de CloudWatch a S3 sin código?
Kondado se conecta a la API de AWS CloudWatch Metrics utilizando credenciales de acceso para extraer series temporales de rendimiento y disponibilidad. Los datos se transforman automáticamente en archivos estructurados y se depositan en tu depósito S3 seleccionado, listos para análisis sin intervención manual.
¿Qué espacios de nombres y dimensiones de AWS CloudWatch Metrics puedo replicar en S3?
Puedes elegir cualquier espacio de nombres disponible en tu cuenta AWS como EC2, RDS, Lambda, DynamoDB o personalizados, junto con sus dimensiones específicas como InstanceId o FunctionName. Cada integración te permite filtrar métricas individuales para replicar solo los indicadores relevantes para tu análisis.
¿Con qué frecuencia puedo actualizar los datos de CloudWatch Metrics en Amazon S3?
La frecuencia de actualización es completamente configurable según tus necesidades de análisis, permitiendo intervalos desde cinco minutos hasta ejecuciones diarias. Esta flexibilidad te permite balancear la frescura de datos con los costos de almacenamiento y procesamiento en AWS.
¿En qué formato se almacenan las métricas de CloudWatch en Amazon S3?
Los datos se organizan en archivos estructurados optimizados para consultas analíticas, particionados por fecha y espacio de nombres para facilitar el escaneo selectivo. Esta estructura permite ejecutar consultas SQL eficientes directamente sobre S3 utilizando Athena o integrar con herramientas de virtualización de datos.
¿Puedo combinar métricas de CloudWatch con datos de otras fuentes en mi análisis de S3?
Sí, al centralizar tus métricas AWS en S3, puedes enriquecerlos con datos de ventas de Google Sheets, información de clientes de PostgreSQL o métricas de marketing de otras plataformas. Esta consolidación en el lago de datos permite correlacionar rendimiento de infraestructura con indicadores de negocio.
¿Cómo puedo visualizar las métricas replicadas de CloudWatch desde Amazon S3?
Conecta tu depósito S3 directamente a Power BI, Looker Studio o BigQuery para construir paneles personalizados de monitoreo. También puedes utilizar Athena para crear vistas SQL que alimenten reportes operativos combinando métricas históricas con datos actuales de rendimiento.

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