As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Instrumentar frameworks da web implantadas em ambientes sem servidor **nota** Aviso de SDK/Daemon manutenção do X-Ray — Em 25 de fevereiro de 2026, o AWS X-Ray SDKs/Daemon entrará no modo de manutenção, onde AWS limitará as versões do X-Ray SDK e do Daemon para tratar apenas de problemas de segurança. Para obter mais informações sobre a linha do tempo do suporte, consulte [Cronograma de suporte do X-Ray SDK e do Daemon Support](xray-sdk-daemon-timeline.md). Recomendamos migrar para o. OpenTelemetry Para obter mais informações sobre a migração para OpenTelemetry, consulte [Migrando da instrumentação X-Ray para a instrumentação](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-migration.html). OpenTelemetry O AWS X-Ray SDK para Python oferece suporte a estruturas web de instrumentação implantadas em aplicativos sem servidor. Sem servidor é a arquitetura nativa da nuvem que permite transferir mais das suas responsabilidades operacionais à AWS, aumentando a agilidade e a inovação. Arquitetura sem servidor é um modelo de aplicativo de software que permite que você crie e execute aplicativos e serviços sem se preocupar com servidores. Ela elimina as tarefas de gerenciamento de infraestrutura, como provisionamento de servidores ou de clusters, aplicação de patches, manutenção do sistema operacional e provisionamento de capacidade. Você pode criar soluções sem servidor para praticamente qualquer tipo de aplicativo ou serviço de back-end, e cuidaremos de tudo o que for necessário para executar e escalar aplicativos com alta disponibilidade. Este tutorial mostra como instrumentar automaticamente AWS X-Ray em uma estrutura web, como Flask ou Django, que é implantada em um ambiente sem servidor. A instrumentação X-Ray do aplicativo permite que você visualize todas as chamadas downstream feitas, começando pelo Amazon API Gateway até sua AWS Lambda função, e as chamadas de saída que seu aplicativo faz. O X-Ray SDK para Python é compatível com os seguintes frameworks de aplicação Python: + Flask versão 0.8 ou posterior + Django versão 1.0 ou posterior Este tutorial desenvolve um exemplo de aplicação sem servidor que é implantada no Lambda e invocada pelo API Gateway. Este tutorial usa o Zappa para implantar automaticamente a aplicação no Lambda e configurar o endpoint do API Gateway. ## Pré-requisitos + [Zappa](https://github.com/Miserlou/Zappa) + [Python](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html): versão 2.7 ou 3.6. + [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html)— Verifique se você AWS CLI está configurado com a conta e Região da AWS na qual você implantará seu aplicativo. + [Pip](https://pypi.org/project/pip/) + [Virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/latest/) ## Etapa 1: Criar um ambiente Nesta etapa, você cria um ambiente virtual usando `virtualenv` para hospedar um aplicativo. 1. Usando o AWS CLI, crie um diretório para o aplicativo. Altere para o novo diretório. ``` mkdir {{serverless_application}} cd {{serverless_application}} ``` 1. Em seguida, crie um ambiente virtual no novo diretório. Use o comando a seguir para ativá-lo: ``` # Create our virtual environment virtualenv {{serverless_env}} # Activate it source {{serverless_env}}/bin/activate ``` 1. Instale o X-Ray, o Flask, o Zappa e a biblioteca de solicitações em seu ambiente. ``` # Install X-Ray, Flask, Zappa, and Requests into your environment pip install aws-xray-sdk flask zappa requests ``` 1. Adicione o código do aplicativo ao diretório `serverless_application`. Para este exemplo, podemos criar a partir do exemplo [Hello World](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/quickstart/) do Flask. No diretório `serverless_application`, crie um arquivo chamado `my_app.py`. Depois, use um editor de texto para adicionar os comandos a seguir. Este aplicativo instrumenta a biblioteca de solicitações, aplica patches ao middleware do aplicativo Flask e abre o endpoint `'/'`. ``` # Import the X-Ray modules from aws_xray_sdk.ext.flask.middleware import XRayMiddleware from aws_xray_sdk.core import patcher, xray_recorder from flask import Flask import requests # Patch the requests module to enable automatic instrumentation patcher.patch(('requests',)) app = Flask(__name__) # Configure the X-Ray recorder to generate segments with our service name xray_recorder.configure(service='{{My First Serverless App}}') # Instrument the Flask application XRayMiddleware(app, xray_recorder) @app.route('/') def hello_world(): resp = requests.get("https://aws.amazon.com") return 'Hello, World: %s' % resp.url ``` ## Etapa 2: Criar e implantar um ambiente do Zappa Nesta etapa, você usará o Zappa para configurar automaticamente um endpoint do API Gateway e implantá-lo no Lambda. 1. Inicialize o Zappa de dentro do diretório `serverless_application`. Para este exemplo, usamos as configurações padrão, mas se você tiver preferências de personalização, o Zappa exibirá as instruções de configuração. ``` zappa init ``` ``` What do you want to call this environment (default 'dev'): {{dev}} ... What do you want to call your bucket? (default 'zappa-*******'): {{zappa-*******}} ... ... It looks like this is a Flask application. What's the modular path to your app's function? This will likely be something like 'your_module.app'. We discovered: my_app.app Where is your app's function? (default 'my_app.app'): {{my_app.app}} ... Would you like to deploy this application globally? (default 'n') [y/n/(p)rimary]: {{n}} ``` 1. Habilite o X-Ray. Abra o arquivo `zappa_settings.json` e verifique se ele é similar ao exemplo. ``` { "dev": { "app_function": "my_app.app", "aws_region": "us-west-2", "profile_name": "default", "project_name": "serverless-exam", "runtime": "python2.7", "s3_bucket": "zappa-*********" } } ``` 1. Adicione `"xray_tracing": true` como uma entrada ao arquivo de configuração. ``` { "dev": { "app_function": "my_app.app", "aws_region": "us-west-2", "profile_name": "default", "project_name": "serverless-exam", "runtime": "python2.7", "s3_bucket": "zappa-*********", "xray_tracing": true } } ``` 1. Implante o aplicativo . Isso configura automaticamente o endpoint do API Gateway e carrega o código no Lambda. ``` zappa deploy ``` ``` ... Deploying API Gateway.. Deployment complete!: https://**********.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/{{dev}} ``` ## Etapa 3: Habilitar o rastreamento do X-Ray para o API Gateway Nesta etapa, você interagirá com o console do API Gateway para habilitar o rastreamento do X-Ray. 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do API Gateway em [https://console.aws.amazon.com/apigateway/](https://console.aws.amazon.com/apigateway/). 1. Encontre sua API recém-gerada. Ele deve ser semelhante a `serverless-exam-dev`. 1. Escolha **Estágios**. 1. Escolha o nome de seu estágio de implantação. O padrão é `dev`. 1. Na guia **Logs/Tracing (Logs/rastreamento)**, marque a caixa **Enable X-Ray Tracing (Habilitar rastreamento do X-Ray)**. 1. Escolha **Salvar alterações**. 1. Acesse o endpoint em seu navegador. Se você usou o aplicativo de exemplo `Hello World`, ele deve exibir o seguinte. ``` "Hello, World: https://aws.amazon.com/" ``` ## Etapa 4: Visualizar o rastreamento criado Nesta etapa, você interagirá com o console do X-Ray para visualizar o rastreamento criado pela aplicação de exemplo. Para obter uma demonstração detalhada sobre a análise de rastreamento, consulte [Visualizar o mapa de serviço](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console.html#xray-console-servicemap). 1. Faça login Console de gerenciamento da AWS e abra o console X-Ray em [https://console.aws.amazon.com/xray/casa](https://console.aws.amazon.com/xray/home). 1. Visualize os segmentos gerados pelo API Gateway, pela função do Lambda e pelo contêiner do Lambda. 1. No segmento da função do Lambda, visualize um subsegmento chamado `My First Serverless App`. Ele é seguido por um segundo subsegmento chamado `https://aws.amazon.com`. 1. Durante a inicialização, o Lambda também pode gerar um terceiro subsegmento chamado `initialization`. ![Visualização de segmento de rastreamento.](https://docs.aws.amazon.com/pt_br/xray/latest/devguide/images/serverless-traceView.png) ![Visualização do gráfico de serviço](https://docs.aws.amazon.com/pt_br/xray/latest/devguide/images/serverless-serviceView.png) ## Etapa 5: limpar Sempre encerre os recursos que não estão mais em uso para evitar o acúmulo de custos inesperados. Como este tutorial demonstra, ferramentas como o Zappa simplificam a reimplantação sem servidor. Para remover sua aplicação do Lambda, do API Gateway e do Amazon S3, execute o comando a seguir no diretório do projeto usando a AWS CLI. ``` zappa undeploy {{dev}} ``` ## Próximas etapas Adicione mais recursos ao seu aplicativo adicionando AWS clientes e instrumentando-os com o X-Ray. Saiba mais sobre as opções de computação sem servidor em [Sem servidor na AWS](https://aws.amazon.com/serverless).