Monitorizar en AWS ya no significa revisar un panel con gráficas. Significa entender lo que está ocurriendo en tiempo real, anticipar los fallos y automatizar la respuesta antes de que el usuario lo note.
AWS CloudWatch ha pasado de ser un servicio de métricas básicas a convertirse en un ecosistema completo de observabilidad, capaz de centralizar datos, generar alarmas inteligentes y orquestar acciones automáticas.
En este artículo analizamos cómo aprovechar sus capacidades avanzadas: CloudWatch Agent, métricas personalizadas, composite alarms, alarmas sobre logs, automatización y dashboards.
1. Por qué la monitorización en la nube es diferente
En entornos tradicionales, los servidores son estáticos, las rutas de red apenas cambian y la infraestructura es predecible. En la nube, la realidad es distinta: los recursos son efímeros, se escalan bajo demanda y cambian constantemente.
Esto exige una monitorización dinámica, centralizada y automatizada. CloudWatch responde a esa necesidad, permitiendo:
- Reunir métricas y logs de toda la infraestructura.
- Correlacionar eventos entre servicios.
- Ejecutar acciones automáticas en función de alarmas o patrones detectados.
La diferencia no está en ver los datos, sino en reaccionar con inteligencia cuando algo se desvía del comportamiento esperado.
2. CloudWatch Agent: el punto de partida
CloudWatch Agent es la pieza que permite recopilar métricas desde el propio sistema operativo de instancias EC2, contenedores o servidores on-premises.
Con él puedes obtener visibilidad detallada de CPU, memoria, disco, red y procesos, además de publicar métricas personalizadas que no están disponibles por defecto. El agente actúa como el “sensor” de tu infraestructura: sin él, CloudWatch no ve lo que ocurre dentro del sistema operativo.
3. Métricas personalizadas (Custom Metrics)
Además de las métricas nativas, CloudWatch permite crear tus propias métricas para medir lo que realmente importa al negocio: pedidos procesados por minuto, latencia media de un servicio interno o usuarios concurrentes activos.
Buenas prácticas:
- Usa namespaces personalizados (por ejemplo Cloudner/ERP/Orders).
- Mantén nombres consistentes y unidades claras.
- Controla el número de métricas activas (cada una genera coste).
Las métricas personalizadas son el puente entre la infraestructura y el negocio: permiten traducir la salud técnica en indicadores reales de rendimiento.
4. Alarmas inteligentes y Composite Alarms
Las alarmas tradicionales funcionan sobre una métrica aislada, pero los entornos modernos requieren contexto. Con Composite Alarms, puedes agrupar múltiples alarmas y definir condiciones lógicas entre ellas.
Por ejemplo, activa una alarma solo si: CPU > 80% y Errores 5xx en el Load Balancer > 3%. Esto reduce las falsas alertas y da una visión más precisa del problema.
Otra función clave es Action Suppression, que evita que múltiples alarmas dependientes disparen notificaciones en cascada. El resultado al usarlo es evidente: menos ruido, más contexto, decisiones más rápidas.
5. Alarmas que se resuelven solas
Monitorizar no sirve de mucho si el equipo tiene que intervenir manualmente en cada incidente. Con CloudWatch, es posible automatizar la respuesta vinculando alarmas con SNS, Lambda o Auto Scaling.
Ejemplo:
- Una alarma detecta que la latencia del API Gateway supera 500 ms.
- CloudWatch ejecuta una Lambda.
- La Lambda incrementa temporalmente la capacidad de ECS o EC2.
Así, el sistema se autorregula sin intervención humana. Esto es lo que diferencia la simple monitorización de la observabilidad inteligente.
6. Alarmas sobre logs y retención de datos
No todos los problemas se reflejan en las métricas y en ese momento es donde se tiene que acudir a los logs para poder ver todo el detalle.
Con CloudWatch Metric Filters, puedes convertir patrones de logs en métricas. Como por ejemplo detectar errores “Timeout” en tus aplicaciones y disparar una alarma si se repiten más de 5 veces en 10 minutos.
Tip Cloudner
Ajusta la retención de logs según su utilidad y el entorno donde te encuentras:
- Una alarma detecta que la latencia del API Gateway supera 500 ms.
- CloudWatch ejecuta una Lambda.
- La Lambda incrementa temporalmente la capacidad de ECS o EC2.
Una retención mal configurada puede disparar costes sin aportar valor.
7. Dashboards y correlación visual
Los CloudWatch Dashboards permiten agrupar métricas, logs y alarmas en un único panel. Esto no solo facilita la supervisión, sino también la correlación visual de eventos.
De un vistazo puedes detectar si un pico de CPU coincide con un aumento de errores o una degradación de la base de datos. CloudWatch permite incluso añadir widgets de texto o enlaces, lo que facilita documentar incidencias y mejorar la trazabilidad.
La visión de Cloudner
En Cloudner creemos que la observabilidad no es un extra, sino una parte esencial del diseño arquitectónico. Cada métrica, alarma o dashboard debe tener un propósito claro y estar alineado con un objetivo de negocio: disponibilidad, rendimiento o experiencia de usuario.
Nuestra forma de entender CloudWatch pasa por tres principios.
- Automatizar sin perder control. Las alarmas deben actuar, pero también informar.
- Medir lo que importa. Las métricas técnicas deben tener una traducción directa al impacto de negocio.
- Diseñar pensando en el futuro. Una arquitectura bien monitorizada es la base de la resiliencia, el escalado y la optimización de costes.
👉 En Cloudner te ayudamos a convertir la monitorización en una ventaja competitiva, diseñando arquitecturas observables desde el primer día y alineadas con tus objetivos de negocio.
¿Quieres revisar cómo estás monitorizando tu entorno AWS? Hablemos.