OPS04-BP05 实施分布式跟踪 - AWS Well-Architected Framework

OPS04-BP05 实施分布式跟踪

分布式跟踪提供了一种方法,可在请求通过分布式系统的各个组件时对其进行监控和可视化。通过从多个来源捕获跟踪数据并在一个统一视图中对其进行分析,团队可以更好地了解请求是如何流动的、哪里存在瓶颈以及优化工作的重点。

期望的结果: 全面了解流经分布式系统的请求,从而精确调试、优化性能和改善用户体验。

常见反模式:

  • 检测不一致:并非分布式系统中的所有服务都经过跟踪检测。

  • 忽略延迟:只关注错误,而不考虑延迟或性能逐渐下降的情况。

建立此最佳实践的好处:

  • 全面了解系统:以可视化方式呈现请求从进入到退出的整个路径。

  • 增强调试功能:快速识别出现故障或性能问题的地方。

  • 改善用户体验:监控并根据实际用户数据进行优化,确保系统满足现实需求。

未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级:

实施指导

首先确定工作负载中所有需要检测的元素。将所有组件都考虑在内后,利用 AWS X-Ray 和 OpenTelemetry 之类的工具收集跟踪数据,以便使用 X-Ray 和 Amazon CloudWatch ServiceLens Map 等工具进行分析。定期与开发人员一起进行审查,并使用 Amazon DevOps Guru、X-Ray Analytics 和 X-Ray Insights 等工具来补充这些讨论,以挖掘更深层次的信息。根据跟踪数据确立警报,以便在结果面临风险时,按照工作负载监控计划中定义的流程发出通知。

实施步骤

要有效地实施分布式跟踪,请执行以下操作:

  1. 采用 AWS X-Ray 将 X-Ray 集成到您的应用程序中,以深入了解其行为和性能并查明瓶颈。利用 X-Ray Insights 自动分析跟踪数据。

  2. 检测您的服务: 确认从 AWS Lambda 函数到 EC2 实例的每项服务都发送跟踪数据。您检测的服务越多,端到端视图就越清晰。

  3. 纳入 CloudWatch 真实用户监控合成监控 将真实用户监控(RUM)和合成监控与 X-Ray 集成。这允许捕捉现实世界的用户体验并模拟用户交互,以识别潜在问题。

  4. 使用 CloudWatch 代理 代理可以从 X-Ray 或 OpenTelemetry 发送跟踪,从而增强所获得见解的深度。

  5. 使用 Amazon DevOps Guru DevOps Guru 使用来自 X-Ray、CloudWatch、AWS Config 和 AWS CloudTrail 的数据来提供可行的建议。

  6. 分析跟踪数据: 定期查看跟踪数据,以识别可能影响应用程序性能的模式、异常或瓶颈。

  7. 设置警报:CloudWatch 中针对异常模式或过长的延迟时间配置警报,以便于主动解决问题。

  8. 持续改进: 在添加或修改服务时,重新审视您的跟踪策略,以捕获所有相关数据点。

实施计划的工作量级别:

资源

相关最佳实践:

相关文档:

相关视频:

相关示例: