OPS04-BP02 Implementieren einer Anwendungstelemetrie - AWS Well-Architected Framework
ImplementierungsleitfadenRessourcen

OPS04-BP02 Implementieren einer Anwendungstelemetrie

Anwendungstelemetrie dient als Grundlage für die Beobachtbarkeit Ihres Workloads. Die ausgegebene Telemetrie muss unbedingt umsetzbare Erkenntnisse zum Status Ihrer Anwendung und zum Erreichen sowohl technischer als auch geschäftlicher Ergebnisse liefern. Ob es um Fehlerbehebung, die Messung der Auswirkungen einer neuen Funktion oder die zuverlässige Ausrichtung auf wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) geht – Anwendungstelemetrie liefert Informationen darüber, wie Sie Ihren Workload aufbauen, betreiben und weiterentwickeln können.

Metriken, Protokolle und Traces bilden die drei wichtigsten Säulen der Beobachtbarkeit. Sie dienen als Diagnosetools, die den Status Ihrer Anwendung beschreiben. Im Laufe der Zeit helfen sie bei der Erstellung von Baselines und der Identifizierung von Anomalien. Um sicherzustellen, dass die Überwachungsaktivitäten und die Geschäftsziele aufeinander abgestimmt sind, ist jedoch die Definition und Überwachung von wichtigen Leistungskennzahlen (KPIs) entscheidend. Oft ist es leichter, Probleme anhand von Geschäfts-KPIs zu identifizieren als nur anhand von technischen Metriken.

Andere Telemetriearten, wie Real User Monitoring (RUM) und synthetische Transaktionen, ergänzen diese primären Datenquellen. RUM liefert Echtzeit-Erkenntnisse zu Benutzerinteraktionen, während synthetische Transaktionen potenzielles Benutzerverhalten simulieren und so helfen, Engpässe zu erkennen, bevor echte Benutzer darauf stoßen.

Gewünschtes Ergebnis: Sie erzielen umsetzbare Erkenntnisse zur Leistung Ihres Workloads. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, proaktive Entscheidungen zur Leistungsoptimierung zu treffen, eine höhere Workload-Stabilität zu erreichen, CI/CD-Prozesse zu rationalisieren und Ressourcen effektiv zu nutzen.

Typische Anti-Muster:

  • Unvollständige Beobachtbarkeit: Wenn die Beobachtbarkeit nicht auf jeder Ebene des Workloads berücksichtigt wird, führt dies zu blinden Flecken, die wichtige Erkenntnisse über Systemleistung und Verhalten verschleiern können.

  • Fragmentierte Datenansicht: Wenn Daten über mehrere Tools und Systeme verteilt sind, wird es schwierig, einen ganzheitlichen Überblick über den Zustand und die Leistung Ihrer Workloads zu behalten.

  • Von Benutzern gemeldete Probleme: Ein Zeichen dafür, dass eine proaktive Problemerkennung durch Telemetrie und Überwachung von Geschäfts-KPIs fehlt.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:

  • Fundierte Entscheidungen: Mit Erkenntnissen aus Telemetrie und Geschäfts-KPIs können Sie datengestützte Entscheidungen treffen.

  • Verbesserte betriebliche Effizienz: Datengesteuerte Ressourcennutzung führt zu Kosteneffektivität.

  • Verbesserte Workload-Stabilität: Schnellere Erkennung und Lösung von Problemen führt zu einer verbesserten Verfügbarkeit.

  • Optimierte CI/CD-Prozesse: Erkenntnisse aus Telemetriedaten erleichtern die Verfeinerung von Prozessen und sichern die Codebereitstellung.

Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Hoch

Implementierungsleitfaden

Um Anwendungstelemetrie für Ihren Workload zu implementieren, verwenden Sie AWS-Services wie Amazon CloudWatch und AWS X-Ray. Amazon CloudWatch bietet Ihnen eine umfassende Suite aus Überwachungstools, mit denen Sie Ihre Ressourcen und Anwendungen in AWS und On-Premises überwachen können. Der Service erfasst, verfolgt und analysiert Metriken, konsolidiert und überwacht Protokolldaten und reagiert auf Änderungen in Ihren Ressourcen, wodurch Sie besser verstehen, wie Ihr Workload funktioniert. Gleichzeitig können Sie mit AWS X-Ray Ihre Anwendungen verfolgen, analysieren und debuggen, sodass Sie ein tiefes Verständnis des Verhaltens Ihrer Workloads erhalten. Mit Funktionen wie Service-Maps, Latenzverteilungen und Trace-Zeitplänen liefert X-Ray Ihnen Erkenntnisse zur Leistung Ihres Workloads und zu den Schwachstellen, die ihn beeinträchtigen.

Implementierungsschritte

  1. Identifizieren Sie, welche Daten erfasst werden sollen: Ermitteln Sie die wichtigsten Metriken, Protokolle und Traces, die aussagekräftige Erkenntnisse zu Zustand, Leistung und Verhalten Ihres Workloads bieten.

  2. Stellen Sie den CloudWatch Agent bereit: Der CloudWatch Agent ist maßgeblich an der Beschaffung von System- und Anwendungsmetriken und Protokollen von Ihrem Workload und der zugrunde liegenden Infrastruktur beteiligt. Der CloudWatch Agent kann auch verwendet werden, um OpenTelemetry- oder X-Ray-Traces zu erfassen und an X-Ray zu senden.

  3. Definieren und überwachen Sie Geschäfts-KPIs: Richten Sie benutzerdefinierte Metriken ein, die mit Ihren Geschäftsziele übereinstimmen.

  4. Instrumentieren Sie Ihre Anwendung mit AWS X-Ray: Neben der Bereitstellung des CloudWatch Agent ist es wichtig, Ihre Anwendung so zu instrumentieren, dass sie Trace-Daten ausgibt. Dieser Prozess kann weitere Erkenntnisse zum Verhalten und zur Leistung Ihres Workloads liefern.

  5. Standardisieren Sie die Datenerfassung in Ihrer Anwendung: Standardisieren Sie die Datenerfassungspraktiken in Ihrer gesamten Anwendung. Einheitlichkeit hilft bei der Korrelation und Analyse von Daten und liefert einen umfassende Überblick über das Verhalten Ihrer Anwendung.

  6. Analysieren Sie die Daten und setzen Sie Erkenntnisse um: Sobald die Datenerfassung und Normalisierung abgeschlossen sind, verwenden Sie Amazon CloudWatch für Metriken- und Protokollanalysen und AWS X-Ray für die Trace-Analyse. Eine solche Analyse kann wichtige Erkenntnisse über den Zustand, die Leistung und das Verhalten Ihrer Arbeitslast liefern und so Ihren Entscheidungsprozess beeinflussen.

Aufwand für den Implementierungsplan: Hoch

Ressourcen

Zugehörige bewährte Methoden:

Zugehörige Dokumente:

Zugehörige Videos:

Zugehörige Beispiele: