OPS08-BP03 Analyse des données de suivi de la charge de travail - Framework AWS Well-Architected
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OPS08-BP03 Analyse des données de suivi de la charge de travail

L’analyse des données de suivi est essentielle pour obtenir une vue complète du parcours opérationnel d’une application. En visualisant et en comprenant les interactions entre les différents composants, il est possible d’affiner les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’améliorer l’expérience utilisateur.

Résultat escompté : vous bénéficiez d’une visibilité claire sur les opérations distribuées de votre application, ce qui permet de résoudre les problèmes plus rapidement et d’améliorer l’expérience utilisateur.

Anti-modèles courants :

  • Négliger les données de suivi, en s’appuyant uniquement sur les journaux et les métriques.

  • Aucune corrélation entre les données de suivi et les journaux associés.

  • Ignorer les métriques dérivées des données de suivi, telles que la latence et les taux de défaillance.

Avantages liés au respect de cette bonne pratique :

  • Améliorez le dépannage et réduisez le temps moyen de résolution (MTTR).

  • Obtenez des informations exploitables sur les dépendances et leur impact.

  • Accélérez l’identification et la résolution des problèmes de performance.

  • Tirez parti des métriques dérivées des données de suivi pour une prise de décision éclairée.

  • Améliorez les expériences utilisateur grâce à des interactions optimisées entre les composants.

Niveau de risque encouru si cette bonne pratique n’est pas respectée : moyen

Directives d’implémentation

AWS X-Ray propose une suite complète pour l’analyse des données de suivi. Il fournit une vue globale des interactions entre les services, surveille les activités des utilisateurs et détecte les problèmes de performance. Des fonctionnalités telles que ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics et Amazon DevOps Guru améliorent la profondeur des informations exploitables dérivées des données de suivi.

Étapes d’implémentation

Les étapes suivantes proposent une approche structurée pour mettre en œuvre efficacement l’analyse des données de suivi à l’aide des services AWS :

  1. Intégration de AWS X-Ray : assurez-vous que X-Ray est intégré à vos applications pour capturer les données de suivi.

  2. Analyse des métriques X-Ray : explorez les métriques dérivées des traces X-Ray, telles que la latence, les taux de demandes, les taux d’erreur et la distribution des temps de réponse, en utilisant la carte des services pour surveiller l’état de santé des applications.

  3. Utilisation de ServiceLens : exploitez la carte ServiceLens pour améliorer l’observabilité de vos services et applications. Cela permet une visualisation intégrée des données de suivi, des métriques, des journaux, des alarmes et d’autres informations liées à l’état.

  4. Activation de X-Ray Insights :

    1. Activez X-Ray Insights pour détecter automatiquement les anomalies dans les traces.

    2. Examinez les informations pour identifier les tendances et en déterminer les causes racines, telles que l’augmentation des taux de défaillance ou des latences.

    3. Consultez la chronologie des informations pour une analyse temporelle des problèmes détectés.

  5. Utilisation de X-Ray Analytics : X-Ray Analytics vous permet d’explorer en profondeur les données de trace, d’identifier des modèles et d’en extraire des informations.

  6. Utilisation de groupes dans X-Ray : créez des groupes dans X-Ray pour filtrer les données de suivi en fonction de critères tels qu’une latence élevée, afin de permettre une analyse plus ciblée.

  7. Intégration d’Amazon DevOps Guru : faites appel à Amazon DevOps Guru pour tirer parti des modèles de machine learning qui identifient les anomalies opérationnelles dans les traces.

  8. Utilisation de CloudWatch Synthetics : utilisez CloudWatch Synthetics pour créer des scripts canary afin de surveiller en permanence vos points de terminaison et vos flux de travail. Ces scripts canary peuvent s’intégrer à X-Ray pour fournir des données de suivi permettant une analyse approfondie des applications testées.

  9. Utilisation de la surveillance des utilisateurs réels (RUM) : avec AWS X-Ray et CloudWatch RUM, vous pouvez analyser et déboguer le chemin de la demande à partir des utilisateurs finaux de votre application jusqu’aux services gérés AWS en aval. Cela vous permet d’identifier les tendances de latence et les erreurs qui ont un impact sur les utilisateurs finaux.

  10. Corrélation avec les journaux : corrélez les données de suivi avec les journaux associés dans la vue de suivi de X-Ray pour obtenir une perspective détaillée du comportement des applications. Cela vous permet de visualiser les événements de journal directement associés aux transactions suivies.

  11. Mise en œuvre de l’observabilité inter-comptes de CloudWatch : surveillez et dépannez les applications qui couvrent plusieurs comptes au sein d’une région.

Niveau d’effort du plan d’implémentation : moyen

Ressources

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