OPS08-BP03 Analisi delle tracce del carico di lavoro
L'analisi dei dati di tracciamento è fondamentale per ottenere una visione completa del percorso operativo di un'applicazione. Visualizzando e comprendendo le interazioni tra i vari componenti, è possibile ottimizzare le prestazioni, identificare i colli di bottiglia e migliorare l'esperienza utente.
Risultato desiderato: Ottieni una chiara visibilità sulle operazioni distribuite della tua applicazione, che si traduce in una risoluzione più rapida dei problemi e in un'esperienza utente migliorata.
Anti-pattern comuni:
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I dati di tracciamento vengono trascurati e ci si affida esclusivamente a log e metriche.
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I dati di tracciamento non sono correlati ai log associati.
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Vengono ignorate le metriche derivate dalle tracce, come la latenza e i tassi di errore.
Vantaggi dell'adozione di questa best practice:
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Miglioramento della risoluzione dei problemi e riduzione del tempo medio di risoluzione (MTTR).
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Informazioni dettagliate sulle dipendenze e sul loro impatto.
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Identificazione e correzione rapide dei problemi di prestazione.
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Vengono sfruttate le metriche derivate dalle tracce per un processo decisionale informato.
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Esperienze utente migliorate attraverso interazioni con i componenti ottimizzate.
Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata: medio
Guida all'implementazione
AWS X-Ray offre una suite completa per l'analisi dei dati di tracciamento, fornendo una visione olistica delle interazioni con i servizi, monitorando le attività degli utenti e rilevando i problemi di prestazioni. Funzionalità come ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics e Amazon DevOps Guru permettono di ottenere informazioni fruibili più approfondite derivate dai dati di tracciamento.
Passaggi dell'implementazione
I seguenti passaggi offrono un approccio strutturato per implementare efficacemente l'analisi dei dati di tracciamento utilizzando i servizi AWS:
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Integra AWS X-Ray: Assicurati che X-Ray sia integrato con le tue applicazioni per acquisire dati di tracciamento.
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Analizza le metriche X-Ray: analizza le metriche derivate dalle tracce di X-Ray, quali latenza, tassi di richiesta, percentuali di errore e distribuzioni dei tempi di risposta utilizzando la mappa dei servizi per monitorare l'integrità delle applicazioni.
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Usa ServiceLens: sfrutta la mappa di ServiceLens per una maggiore osservabilità dei tuoi servizi e applicazioni. Ciò consente la visualizzazione integrata di tracce, metriche, log, allarmi e altre informazioni correlate all'integrità.
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Abilita X-Ray Insights:
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Attiva X-Ray Insights per il rilevamento automatico delle anomalie nelle tracce.
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Esamina le informazioni dettagliate per individuare i modelli e determinare le cause ultime, come l'aumento dei tassi di errore o delle latenze.
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Consulta la cronologia delle informazioni dettagliate per un'analisi cronologica dei problemi rilevati.
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Usa X-Ray Analytics: X-Ray Analytics consente di esplorare a fondo i dati di tracciamento, individuare modelli ed estrarre informazioni dettagliate.
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Usa i gruppi inX-Ray: crea gruppi X-Ray per filtrare le tracce in base a criteri come l'elevata latenza, per un'analisi più mirata.
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Incorpora Amazon DevOps Guru: Integra Amazon DevOps Guru
per trarre vantaggio dai modelli di machine learning che individuano le anomalie operative nelle tracce. -
Usa CloudWatch Synthetics: utilizza CloudWatch Synthetics per creare canary per il monitoraggio continuo degli endpoint e dei flussi di lavoro. Questi canary possono integrarsi con X-Ray per fornire dati di tracciamento per un'analisi approfondita delle applicazioni testate.
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Usa Real User Monitoring (RUM): con AWS X-Ray e CloudWatch RUMè possibile analizzare ed eseguire il debug del percorso della richiesta a partire dagli utenti finali dell'applicazione tramite servizi AWS gestiti a valle. Ciò ti aiuta a identificare le tendenze e gli errori di latenza che hanno un impatto sugli utenti.
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Esegui correlazioni con i log: esegui correlazioni tra i dati di tracciamento e i relativi log all'interno della vista tracce di X-Ray per una prospettiva granulare sul comportamento delle applicazioni. Ciò consente di visualizzare gli eventi di log associati direttamente alle transazioni tracciate.
Livello di impegno per il piano di implementazione: medio.
Risorse
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