AWS CDK中CloudWatch Dashboard单位显示配置详解
2025-05-19 12:38:59作者:董宙帆
在AWS CDK项目中配置CloudWatch仪表板时,控制指标单位的显示方式是一个常见需求。本文将深入探讨如何在不同类型的CloudWatch仪表板组件中配置单位显示选项。
背景知识
CloudWatch仪表板提供了多种可视化组件类型,包括图形组件(GraphWidget)和表格组件(TableWidget)。每种组件都有其特定的配置选项来控制指标的显示方式。
图形组件(GraphWidget)的单位显示配置
对于图形组件,可以通过leftYAxis或rightYAxis属性来配置单位显示:
new GraphWidget({
title: "延迟监控",
left: [latencyMetric],
leftYAxis: {
showUnits: false, // 控制是否显示单位
},
period: Duration.minutes(1),
});
这种配置方式允许开发者精细控制每个Y轴的单位显示行为。当设置为false时,图形中将不显示指标单位,只显示数值。
表格组件(TableWidget)的单位显示配置
表格组件提供了更直接的配置方式:
new TableWidget({
title: "性能指标汇总",
metrics: [cpuMetric, memoryMetric],
showUnitsInLabel: false, // 控制是否在标签中显示单位
});
与图形组件不同,表格组件直接在顶层属性中提供了showUnitsInLabel选项来控制单位显示。
最佳实践建议
-
一致性原则:在整个仪表板中保持单位显示方式的一致性,要么全部显示,要么全部隐藏
-
可读性考虑:当指标单位对理解数据很重要时,建议显示单位;当单位显而易见或已在标题中说明时,可以考虑隐藏
-
多轴配置:对于图形组件,如果同时使用左右Y轴,需要分别配置每个轴的单位显示行为
-
默认行为:了解不同组件的默认单位显示行为,图形组件默认显示单位,而表格组件可能有不同默认值
实现原理
在底层,这些配置最终会转换为CloudWatch Dashboard的JSON结构。showUnits属性是CloudWatch Dashboard API原生支持的参数,CDK的不同组件以不同的方式暴露了这个参数,以匹配各组件的特性。
通过理解这些配置选项,开发者可以更灵活地控制CloudWatch仪表板中指标的显示方式,创建出更符合业务需求的可视化监控界面。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
321
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868