Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # AWS X-Ray exemple d'application **Note** X-Ray SDK/Daemon Avis de maintenance — Le 25 février 2026, il passera en mode maintenance, où les versions du X-Ray SDK et du démon AWS seront limitées pour résoudre uniquement les problèmes de sécurité. AWS X-Ray SDKs/Daemon Pour plus d'informations sur la chronologie du support, consultez[Chronologie du support pour le SDK et Daemon X-Ray](xray-sdk-daemon-timeline.md). Nous vous recommandons de migrer vers OpenTelemetry. Pour plus d'informations sur la migration vers OpenTelemetry, consultez la section [ Migration d'une X-Ray instrumentation à OpenTelemetry une autre. ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-migration.html) L'[exemple d'application AWS X-Ray ](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray) eb-java-scorekeep, disponible sur GitHub, montre l'utilisation du SDK pour contrôler les appels HTTP entrants, les clients du AWS X-Ray SDK DynamoDB et les clients HTTP. L'exemple d'application permet CloudFormation de créer des tables DynamoDB, de compiler du code Java sur une instance et d'exécuter le X-Ray démon sans aucune configuration supplémentaire. Consultez le didacticiel [ Scorekeep ](scorekeep-tutorial.md) pour commencer à installer et à utiliser un exemple d'application instrumenté, en utilisant le ou le Console de gestion AWS . AWS CLI ![Scorekeep utilise le AWS X-Ray SDK pour instrumenter les appels HTTP entrants, les clients du SDK DynamoDB et les clients HTTP](https://docs.aws.amazon.com/fr_fr/xray/latest/devguide/images/scorekeep-flow.png) L'exemple inclut une application Web frontale, l'API qu'elle appelle et les tables DynamoDB qu'elle utilise pour stocker des données. L'instrumentation de base avec des [ filtres ](xray-sdk-java-filters.md)[, ](xray-sdk-java-configuration.md) des plugins et des clients AWS SDK [ instrumentés ](xray-sdk-java-awssdkclients.md) est présentée dans la branche du `xray-gettingstarted` projet. Il s'agit de la branche que vous déployez dans le [didacticiel de mise en route](scorekeep-tutorial.md). Dans la mesure où cette branche inclut uniquement les éléments de base, vous pouvez la comparer à la branche `master` pour comprendre rapidement les éléments de base. ![Carte de service montrant le client se connectant au conteneur Scorekeep, qui se connecte aux DynamoDB tables et au SNS.](https://docs.aws.amazon.com/fr_fr/xray/latest/devguide/images/scorekeep-gettingstarted-servicemap-before-ECS.png) L'exemple d'application montre l'instrumentation de base dans ces fichiers : + **Filtre de requêtes HTTP ** — [`WebConfig.java`](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/src/main/java/scorekeep/WebConfig.java) + **AWS Instrumentation ** client du SDK — [`build.gradle`](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/build.gradle) La `xray` branche de l'application inclut l'utilisation de [ HttpClient](xray-sdk-java-httpclients.md), d'[annotations, de requêtes [ SQL](xray-sdk-java-sqlclients.md), de sous-segments [Génération de sous-segments personnalisés avec le X-Ray SDK for Java](xray-sdk-java-subsegments.md) personnalisés](xray-sdk-java-segment.md), d'une [AWS Lambda](xray-services-lambda.md) fonction instrumentée ainsi que de code et de scripts d'initialisation [ instrumentés. ](scorekeep-startup.md) Pour faciliter la connexion des utilisateurs et leur AWS SDK pour JavaScript utilisation dans le navigateur, la `xray-cognito` branche ajoute Amazon Cognito pour permettre l'authentification et l'autorisation des utilisateurs. Grâce aux informations d'identification extraites d'Amazon Cognito, l'application Web envoie également des données de trace X-Ray pour enregistrer les informations relatives aux demandes du point de vue du client. Le client du navigateur apparaît comme son propre nœud sur la carte de trace et enregistre des informations supplémentaires, notamment l'URL de la page que l'utilisateur est en train de consulter et son identifiant. Enfin, la `xray-worker` branche ajoute une fonction Python Lambda instrumentée qui s'exécute indépendamment et traite les éléments d'une file d'attente Amazon SQS. Scorekeep ajoute un élément à la file d'attente chaque fois qu'un jeu se termine. Le worker Lambda, déclenché par CloudWatch des événements, extrait des éléments de la file d'attente toutes les quelques minutes et les traite pour stocker les enregistrements de jeu dans Amazon S3 à des fins d'analyse. **Topics** + [Démarrez avec l'exemple d'application Scorekeep](scorekeep-tutorial.md) + [Instrumentation manuelle des clients du AWS SDK](scorekeep-sdkclients.md) + [Création de sous-segments supplémentaires](scorekeep-subsegments.md) + [Enregistrement des annotations, des métadonnées et des ID utilisateur](scorekeep-annotations.md) + [Instrumentation des appels HTTP sortants](scorekeep-httpclient.md) + [Instrumentation d'appels vers une base de données PostgreSQL](scorekeep-postgresql.md) + [Instrumentation AWS Lambda functions](scorekeep-lambda.md) + [Instrumentation du code de démarrage](scorekeep-startup.md) + [Instrumentation de scripts](scorekeep-scripts.md) + [Instrumentation d'un client d'application web](scorekeep-client.md) + [Utilisation de clients instrumentés dans les threads de travail](scorekeep-workerthreads.md)