OPS08-BP03 Menganalisis jejak beban kerja
Menganalisis data jejak sangatlah penting untuk mencapai pandangan yang komprehensif tentang perjalanan operasional aplikasi. Dengan memvisualisasikan dan memahami interaksi antara berbagai komponen, performa dapat disesuaikan, kemacetan dapat diidentifikasi, dan pengalaman pengguna dapat ditingkatkan.
Hasil yang diinginkan: Dapatkan visibilitas yang jelas tentang operasi terdistribusi aplikasi Anda, sehingga memungkinkan penyelesaian masalah yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang disempurnakan.
Antipola umum:
-
Mengabaikan data jejak, dan hanya mengandalkan log serta metrik.
-
Tidak mengorelasikan data jejak dengan log terkait.
-
Mengabaikan metrik yang berasal dari jejak, seperti latensi dan tingkat kesalahan.
Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:
-
Perbaiki kualitas pemecahan masalah dan kurangi rata-rata waktu penyelesaian (MTTR).
-
Dapatkan wawasan tentang dependensi dan dampaknya.
-
Identifikasikan dan perbaikan masalah performa secara cepat.
-
Memanfaatkan metrik yang berasal dari jejak untuk pengambilan keputusan yang bijak.
-
Pengalaman pengguna yang ditingkatkan melalui interaksi komponen yang dioptimalkan.
Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan: Sedang
Panduan implementasi
AWS X-Ray
Langkah implementasi
Langkah-langkah berikut ini menawarkan pendekatan terstruktur untuk menerapkan analisis data jejak secara efektif menggunakan layanan AWS:
-
Integrasikan AWS X-Ray: Pastikan X-Ray terintegrasi dengan aplikasi Anda untuk menangkap data jejak.
-
Analisis metrik X-Ray: Dalami metrik yang berasal dari jejak X-Ray, seperti latensi, tingkat permintaan, tingkat kesalahan, dan distribusi waktu respons, menggunakan peta layanan untuk memantau kesehatan aplikasi.
-
Gunakan ServiceLens: Manfaatkan peta ServiceLens untuk meningkatkan observabilitas layanan dan aplikasi Anda. Fitur ini memungkinkan tampilan jejak, metrik, log, alarm, dan informasi kondisi lainnya secara terpadu.
-
Aktifkan Wawasan X-Ray:
-
Aktifkan Wawasan X-Ray untuk deteksi anomali otomatis di dalam jejak.
-
Periksa wawasan untuk menentukan pola dan memastikan akar masalah, seperti peningkatan tingkat kesalahan atau latensi.
-
Pelajari lini waktu wawasan untuk mendapatkan analisis kronologis pada masalah yang terdeteksi.
-
-
Gunakan Analitik X-Ray: Analitik X-Ray memungkinkan Anda menjelajahi data jejak, menentukan pola, dan mengekstrak wawasan secara menyeluruh.
-
Gunakan grup di X-Ray: Buat grup di X-Ray untuk memfilter jejak berdasarkan kriteria seperti latensi tinggi, sehingga memungkinkan analisis yang lebih tertarget.
-
Sertakan Amazon DevOps Guru: Libatkan Amazon DevOps Guru
untuk mendapatkan manfaat dari model machine learning yang mengenali anomali operasional dalam jejak. -
Gunakan CloudWatch Synthetics: Gunakan CloudWatch Synthetics untuk membuat canary untuk terus memantau titik akhir dan alur kerja Anda. Canary ini dapat terintegrasi dengan X-Ray untuk menyediakan data jejak untuk analisis aplikasi yang sedang diuji secara mendalam.
-
Gunakan Pemantauan Pengguna Nyata (RUM): Dengan AWS X-Ray dan CloudWatch RUM, Anda dapat menganalisis dan melakukan debugging jalur permintaan mulai dari pengguna akhir aplikasi Anda melalui layanan terkelola AWS hilir. Ini membantu Anda mengidentifikasi tren latensi dan kesalahan yang berdampak pada pengguna akhir Anda.
-
Korelasikan dengan log: Korelasikan data jejak dengan log terkait di dalam tampilan jejak X-Ray untuk perspektif yang mendetail tentang perilaku aplikasi. Ini memungkinkan Anda melihat peristiwa log yang terkait langsung dengan transaksi yang dilacak.
-
Implementasikan observabilitas lintas akun CloudWatch: Pantau dan pecahkan masalah aplikasi yang terjadi di beberapa akun di dalam suatu Wilayah.
Tingkat upaya untuk rencana implementasi: Sedang
Sumber daya
Praktik Terbaik Terkait:
Dokumen terkait:
Video terkait:
Contoh terkait:
