OPS08-BP03 分析工作负载跟踪数据
分析跟踪数据对于全面了解应用程序的运营过程至关重要。通过以可视化方式呈现和理解各个组件之间的交互，可以微调性能，识别瓶颈，并增强用户体验。
期望的结果： 清晰地了解应用程序的分布式操作，从而更快地解决问题并增强用户体验。
常见反模式：
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忽略跟踪数据，仅依赖日志和指标。
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不将跟踪数据与关联日志联系起来。
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忽略从跟踪数据中得出的指标，例如延迟和故障率。
建立此最佳实践的好处：
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改善故障排除并缩短平均解决时间（MTTR）。
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深入了解依赖项及其影响。
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迅速发现并纠正性能问题。
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利用从跟踪数据中得出的指标做出明智的决策。
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通过优化组件交互来改善用户体验。
未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级： 中
实施指导
AWS X-Ray 提供了一个完整套件来分析跟踪数据，从而提供服务交互的整体视图、监控用户活动并检测性能问题。ServiceLens、X-Ray Insights、X-Ray Analytics 和 Amazon DevOps Guru 等功能，可增强从跟踪数据中获得的可操作见解的深度。
实施步骤
以下步骤提供了一种结构化方法，可使用 AWS 服务有效地实施跟踪数据分析：
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集成 AWS X-Ray： 确保 X-Ray 已与您的应用程序集成，来捕获跟踪数据。
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分析 X-Ray 指标： 深入研究从 X-Ray 跟踪数据中得出的指标，例如延迟、请求速率、故障率和响应时间分布，方法是使用 服务地图 来监控应用程序运行状况。
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使用 ServiceLens： 利用 ServiceLens 地图 来增强您的服务和应用程序的可观测性。这允许以集成方式查看跟踪、指标、日志、警报和其他运行状况信息。
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启用 X-Ray Insights：
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开启 X-Ray Insights 以自动检测跟踪数据中的异常。
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研究见解以查明模式并确定根本原因，例如故障率或延迟增加。
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查阅见解时间表，按时间顺序分析检测到的问题。
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使用 X-Ray Analytics： X-Ray Analytics 可用于全面探究跟踪数据、查明模式和挖掘见解。
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在 X-Ray 中使用群组： 在 X-Ray 中创建群组，以根据高延迟等标准筛选跟踪，从而进行更有针对性的分析。
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纳入 Amazon DevOps Guru： 利用 Amazon DevOps Guru
受益于机器学习模型，查明跟踪数据中的操作异常。 -
使用 CloudWatch Synthetics： 使用 CloudWatch Synthetics 来创建用于持续监控您的端点和工作流程的金丝雀。这些金丝雀可以与 X-Ray 集成以提供跟踪数据，用于对正在测试的应用程序进行深入分析。
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使用真实用户监控（RUM）： 使用 AWS X-Ray 和 CloudWatch RUM，您可以通过下游 AWS 托管服务，从应用程序的最终用户开始分析和调试请求路径。这有助于您识别影响用户的延迟趋势和错误。
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与日志关联： 将跟踪数据 与相关日志关联 （在 X-Ray 跟踪视图中），可以详细了解应用程序行为。这允许您查看与跟踪的事务直接关联的日志事件。
实施计划的工作量级别： 中。
资源
相关最佳实践：
相关文档：
相关视频：
相关示例：
