Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Instrumentierung von Python-Code in AWS Lambda
Lambda lässt sich integrieren AWS X-Ray , um Ihnen zu helfen, Lambda-Anwendungen zu verfolgen, zu debuggen und zu optimieren. Sie können mit X-Ray eine Anforderung verfolgen, während sie Ressourcen in Ihrer Anwendung durchläuft, die Lambda-Funktionen und andere AWS -Services enthalten können.
Um Protokollierungsdaten an X-Ray zu senden, können Sie eine von drei SDK-Bibliotheken verwenden:
+ [AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT)](https://aws.amazon.com/otel) — Eine sichere, produktionsbereite und AWS unterstützte Distribution des () SDK. OpenTelemetry OTel
+ [AWS X-Ray-SDK für Python](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) – Ein SDK zum Generieren und Senden von Nachverfolgungsdaten an X-Ray.
+ [Powertools for AWS Lambda (Python)](https://docs.aws.amazon.com/powertools/python/latest/) — Ein Entwickler-Toolkit zur Implementierung serverloser Best Practices und zur Steigerung der Entwicklergeschwindigkeit.
Jedes SDKs bietet Möglichkeiten, Ihre Telemetriedaten an den X-Ray-Dienst zu senden. Sie können dann mit X-Ray die Leistungsmetriken Ihrer Anwendung anzeigen, filtern und erhalten, um Probleme und Möglichkeiten zur Optimierung zu identifizieren.
**Wichtig**
X-Ray und Powertools für AWS Lambda SDKs sind Teil einer eng integrierten Instrumentierungslösung, die von AWS angeboten wird. Die ADOT Lambda Layers sind Teil eines branchenweiten Standards für die Verfolgung von Instrumenten, die im Allgemeinen mehr Daten erfassen, aber möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle geeignet sind. Sie können die end-to-end Ablaufverfolgung in X-Ray mit beiden Lösungen implementieren. Weitere Informationen zur Auswahl zwischen beiden finden Sie unter [Wählen zwischen der AWS Distribution für Open Telemetry und](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-instrumenting-your-app.html#xray-instrumenting-choosing) X-Ray. SDKs
**Topics**
+ [
## Powertools für AWS Lambda (Python) und AWS SAM für das Tracing verwenden
](#python-tracing-sam)
+ [
## Verwenden von Powertools für AWS Lambda (Python) und AWS CDK für das Tracing
](#python-logging-cdk)
+ [
## Verwenden von ADOT zum Instrumentieren Ihrer Python-Funktionen
](#python-adot)
+ [
## Verwenden des X-Ray-SDK zum Instrumentieren Ihrer Python-Funktionen
](#python-xray-sdk)
+ [
## Aktivieren der Nachverfolgung mit der Lambda-Konsole
](#python-tracing-console)
+ [
## Aktivieren der Nachverfolgung mit der Lambda-API
](#python-tracing-api)
+ [
## Die Ablaufverfolgung wird aktiviert mit CloudFormation
](#python-tracing-cloudformation)
+ [
## Interpretieren einer X-Ray-Nachverfolgung
](#python-tracing-interpretation)
+ [
## Laufzeitabhängigkeiten in einer Ebene speichern (X-Ray-SDK)
](#python-tracing-layers)
## Powertools für AWS Lambda (Python) und AWS SAM für das Tracing verwenden
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Hello World Python-Beispielanwendung mit integrierten [Powertools for AWS Lambda (Python)](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python) -Modulen herunterzuladen, zu erstellen und bereitzustellen. Verwenden Sie dazu die AWS SAM. Diese Anwendung implementiert ein grundlegendes API-Backend und verwendet Powertools zum Ausgeben von Protokollen, Metriken und Traces. Es besteht aus einem Amazon-API-Gateway-Endpunkt und einer Lambda-Funktion. Wenn Sie eine GET-Anfrage an den API-Gateway-Endpunkt senden, ruft die Lambda-Funktion Logs und Metriken auf, sendet sie im Embedded Metric Format an CloudWatch und sendet Traces an. AWS X-Ray Die Funktion gibt eine Hello-World-Nachricht zurück.
**Voraussetzungen**
Zur Durchführung der Schritte in diesem Abschnitt benötigen Sie Folgendes:
+ Python 3.11
+ [AWS CLI Version 2](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)
+ [AWS SAM CLI Version 1.75 oder höher](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-install.html). Wenn Sie eine ältere Version der AWS SAM CLI haben, finden Sie weitere Informationen unter [Upgrade der AWS SAM CLI](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/manage-sam-cli-versions.html#manage-sam-cli-versions-upgrade).
**Stellen Sie eine AWS SAM Beispielanwendung bereit**
1. Initialisieren Sie die Anwendung mit der Hello World Python-Vorlage.
```
sam init --app-template hello-world-powertools-python --name sam-app --package-type Zip --runtime python3.11 --no-tracing
```
1. Entwickeln Sie die App.
```
cd sam-app && sam build
```
1. Stellen Sie die Anwendung bereit.
```
sam deploy --guided
```
1. Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm. Um die im interaktiven Erlebnis bereitgestellten Standardoptionen zu akzeptieren, drücken Sie `Enter`.
**Anmerkung**
Für ist **HelloWorldFunction möglicherweise keine Autorisierung definiert. Ist das in Ordnung?** , stellen Sie sicher, dass Sie eintreten`y`.
1. Rufen Sie die URL der bereitgestellten Anwendung ab:
```
aws cloudformation describe-stacks --stack-name sam-app --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`HelloWorldApi`].OutputValue' --output text
```
1. Rufen Sie den API-Endpunkt auf:
```
curl -X GET
```
Wenn der Link erfolgreich ausgeführt wurde, sehen Sie die folgende Antwort:
```
{"message":"hello world"}
```
1. Führen Sie [sam traces](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-traces.html) aus, um die Traces für die Funktion zu erhalten.
```
sam traces
```
Das Nachverfolgungsergebnis sieht folgendermaßen aus:
```
New XRay Service Graph
Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1]
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.924
Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: []
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.016
Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0]
Summary_statistics:
- total requests: 0
- ok count(2XX): 0
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0
XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s)
- 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200]
- 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j
- 0.739s - Initialization
- 0.016s - Invocation
- 0.013s - ## lambda_handler
- 0.000s - ## app.hello
- 0.000s - Overhead
```
1. Dies ist ein öffentlicher API-Endpunkt, der über das Internet zugänglich ist. Es wird empfohlen, dass Sie den Endpunkt nach dem Testen löschen.
```
sam delete
```
X-Ray verfolgt nicht alle Anfragen an Ihre Anwendung nach. X-Ray wendet einen Sampling-Algorithmus an, um sicherzustellen, dass die Nachverfolgung effizient ist, und stellt dennoch ein repräsentatives Beispiel aller Anfragen bereit. Die Samplingrate beträgt 1 Anforderung pro Sekunde und 5 Prozent aller weiteren Anforderungen. Sie können die X-Ray-Samplingrate nicht für Ihre Funktionen konfigurieren.
## Verwenden von Powertools für AWS Lambda (Python) und AWS CDK für das Tracing
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Hello World Python-Beispielanwendung mit integrierten [Powertools for AWS Lambda (Python)](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python) -Modulen herunterzuladen, zu erstellen und bereitzustellen. Verwenden Sie dazu die AWS CDK. Diese Anwendung implementiert ein grundlegendes API-Backend und verwendet Powertools zum Ausgeben von Protokollen, Metriken und Traces. Es besteht aus einem Amazon-API-Gateway-Endpunkt und einer Lambda-Funktion. Wenn Sie eine GET-Anfrage an den API-Gateway-Endpunkt senden, ruft die Lambda-Funktion Logs und Metriken auf, sendet sie im Embedded Metric Format an CloudWatch und sendet Traces an. AWS X-Ray Die Funktion gibt eine Hello-World-Nachricht zurück.
**Voraussetzungen**
Zur Durchführung der Schritte in diesem Abschnitt benötigen Sie Folgendes:
+ Python 3.11
+ [AWS CLI Version 2](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)
+ [AWS CDK Ausführung 2](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/getting_started.html#getting_started_prerequisites)
+ [AWS SAM CLI Version 1.75 oder höher](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-install.html). Wenn Sie eine ältere Version der AWS SAM CLI haben, finden Sie weitere Informationen unter [Upgrade der AWS SAM CLI](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/manage-sam-cli-versions.html#manage-sam-cli-versions-upgrade).
**Stellen Sie eine AWS CDK Beispielanwendung bereit**
1. Erstellen Sie ein Projektverzeichnis für Ihre neue Anwendung.
```
mkdir hello-world
cd hello-world
```
1. Initialisieren Sie die App.
```
cdk init app --language python
```
1. Installieren Sie die Python-Abhängigkeiten.
```
pip install -r requirements.txt
```
1. Erstellen Sie ein Verzeichnis **lambda\$1function** unter dem Stammordner.
```
mkdir lambda_function
cd lambda_function
```
1. Erstellen Sie eine Datei namens **app.py** und fügen Sie den folgenden Code zur Datei hinzu. Dies ist der Code für die Lambda-Funktion.
```
from aws_lambda_powertools.event_handler import APIGatewayRestResolver
from aws_lambda_powertools.utilities.typing import LambdaContext
from aws_lambda_powertools.logging import correlation_paths
from aws_lambda_powertools import Logger
from aws_lambda_powertools import Tracer
from aws_lambda_powertools import Metrics
from aws_lambda_powertools.metrics import MetricUnit
app = APIGatewayRestResolver()
tracer = Tracer()
logger = Logger()
metrics = Metrics(namespace="PowertoolsSample")
@app.get("/hello")
@tracer.capture_method
def hello():
# adding custom metrics
# See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/metrics/
metrics.add_metric(name="HelloWorldInvocations", unit=MetricUnit.Count, value=1)
# structured log
# See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/logger/
logger.info("Hello world API - HTTP 200")
return {"message": "hello world"}
# Enrich logging with contextual information from Lambda
@logger.inject_lambda_context(correlation_id_path=correlation_paths.API_GATEWAY_REST)
# Adding tracer
# See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/tracer/
@tracer.capture_lambda_handler
# ensures metrics are flushed upon request completion/failure and capturing ColdStart metric
@metrics.log_metrics(capture_cold_start_metric=True)
def lambda_handler(event: dict, context: LambdaContext) -> dict:
return app.resolve(event, context)
```
1. Öffnen Sie das Verzeichnis **hello\$1world**. Sie sollten eine Datei mit dem Namen **hello\$1world\$1stack.py** sehen.
```
cd ..
cd hello_world
```
1. Öffnen Sie **hello\$1world\$1stack.py** und fügen Sie den folgenden Code in die Datei ein. Dies enthält den [Lambda-Konstruktor](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v1/python/aws_cdk.aws_lambda.html), der die Lambda-Funktion erstellt, Umgebungsvariablen für Powertools konfiguriert und die Protokollspeicherung auf eine Woche festlegt, und den [ ApiGatewayv1-Konstruktor](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v1/python/aws_cdk.aws_apigateway.html), der die REST-API erstellt.
```
from aws_cdk import (
Stack,
aws_apigateway as apigwv1,
aws_lambda as lambda_,
CfnOutput,
Duration
)
from constructs import Construct
class HelloWorldStack(Stack):
def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None:
super().__init__(scope, construct_id, **kwargs)
# Powertools Lambda Layer
powertools_layer = lambda_.LayerVersion.from_layer_version_arn(
self,
id="lambda-powertools",
# At the moment we wrote this example, the aws_lambda_python_alpha CDK constructor is in Alpha, o we use layer to make the example simpler
# See https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v2/python/aws_cdk.aws_lambda_python_alpha/README.html
# Check all Powertools layers versions here: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/#lambda-layer
layer_version_arn=f"arn:aws:lambda:{self.region}:017000801446:layer:AWSLambdaPowertoolsPythonV2:21"
)
function = lambda_.Function(self,
'sample-app-lambda',
runtime=lambda_.Runtime.PYTHON_3_11,
layers=[powertools_layer],
code = lambda_.Code.from_asset("./lambda_function/"),
handler="app.lambda_handler",
memory_size=128,
timeout=Duration.seconds(3),
architecture=lambda_.Architecture.X86_64,
environment={
"POWERTOOLS_SERVICE_NAME": "PowertoolsHelloWorld",
"POWERTOOLS_METRICS_NAMESPACE": "PowertoolsSample",
"LOG_LEVEL": "INFO"
}
)
apigw = apigwv1.RestApi(self, "PowertoolsAPI", deploy_options=apigwv1.StageOptions(stage_name="dev"))
hello_api = apigw.root.add_resource("hello")
hello_api.add_method("GET", apigwv1.LambdaIntegration(function, proxy=True))
CfnOutput(self, "apiUrl", value=f"{apigw.url}hello")
```
1. Stellen Sie die Anwendung bereit.
```
cd ..
cdk deploy
```
1. Rufen Sie die URL der bereitgestellten Anwendung ab:
```
aws cloudformation describe-stacks --stack-name HelloWorldStack --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`apiUrl`].OutputValue' --output text
```
1. Rufen Sie den API-Endpunkt auf:
```
curl -X GET
```
Wenn der Link erfolgreich ausgeführt wurde, sehen Sie die folgende Antwort:
```
{"message":"hello world"}
```
1. Führen Sie [sam traces](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-traces.html) aus, um die Traces für die Funktion zu erhalten.
```
sam traces
```
Das Nachverfolgungsergebnis sieht folgendermaßen aus:
```
New XRay Service Graph
Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1]
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.924
Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: []
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.016
Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0]
Summary_statistics:
- total requests: 0
- ok count(2XX): 0
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0
XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s)
- 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200]
- 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j
- 0.739s - Initialization
- 0.016s - Invocation
- 0.013s - ## lambda_handler
- 0.000s - ## app.hello
- 0.000s - Overhead
```
1. Dies ist ein öffentlicher API-Endpunkt, der über das Internet zugänglich ist. Es wird empfohlen, dass Sie den Endpunkt nach dem Testen löschen.
```
cdk destroy
```
## Verwenden von ADOT zum Instrumentieren Ihrer Python-Funktionen
ADOT bietet vollständig verwaltete [Lambda-Schichten](chapter-layers.md), die alles zusammenfassen, was Sie für die Erfassung von Telemetriedaten mithilfe des SDK benötigen. OTel Indem Sie diese Ebene verwenden, können Sie Ihre Lambda-Funktionen instrumentieren, ohne einen Funktionscode ändern zu müssen. Sie können Ihren Layer auch so konfigurieren, dass er eine benutzerdefinierte Initialisierung von durchführt. OTel Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Konfiguration für den ADOT Collector auf Lambda](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/lambda#custom-configuration-for-the-adot-collector-on-lambda) in der ADOT-Dokumentation.
Für Python-Laufzeiten können Sie den **AWS -verwaltete Lambda-Layer für ADOT Python** hinzufügen, um Ihre Funktionen automatisch zu instrumentieren. Dieser Layer funktioniert sowohl für arm64- als auch für x86\$164-Architekturen. Eine ausführliche Anleitung zum Hinzufügen dieser Ebene finden Sie unter [AWS Distro for OpenTelemetry Lambda Support for Python](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/lambda/lambda-python) in der ADOT-Dokumentation.
## Verwenden des X-Ray-SDK zum Instrumentieren Ihrer Python-Funktionen
Um Details zu Aufrufen aufzuzeichnen, die Ihre Lambda-Funktion an andere Ressourcen in Ihrer Anwendung vornimmt, können Sie auch AWS X-Ray-SDK für Python verwenden. Um das SDK zu erhalten, fügen Sie das `aws-xray-sdk`-Paket den Abhängigkeiten Ihrer Anwendung hinzu.
**Example [requirements.txt](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/function/requirements.txt)**
```
jsonpickle==1.3
aws-xray-sdk==2.4.3
```
In Ihrem Funktionscode können Sie AWS SDK-Clients instrumentieren, indem Sie die `boto3` Bibliothek mit dem Modul patchen. `aws_xray_sdk.core`
**Example [Funktion — Einen SDK-Client AWS verfolgen](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/function/lambda_function.py)**
```
import boto3
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
patch_all()
client = boto3.client('lambda')
client.get_account_settings()
def lambda_handler(event, context):
logger.info('## ENVIRONMENT VARIABLES\r' + jsonpickle.encode(dict(**os.environ)))
...
```
Aktivieren Sie nach Hinzufügen der richtigen Abhängigkeiten die Nachverfolgung in der Konfiguration Ihrer Funktion über die Lambda-Konsole oder die API.
## Aktivieren der Nachverfolgung mit der Lambda-Konsole
Gehen Sie folgendermaßen vor, um die aktive Nachverfolgung Ihrer Lambda-Funktion mit der Konsole umzuschalten:
**So aktivieren Sie die aktive Nachverfolgung**
1. Öffnen Sie die Seite [Funktionen](https://console.aws.amazon.com/lambda/home#/functions) der Lambda-Konsole.
1. Wählen Sie eine Funktion aus.
1. Wählen Sie **Configuration** (Konfiguration) und dann **Monitoring and operations tools** (Überwachungs- und Produktionstools).
1. Wählen Sie unter **Zusätzliche Überwachungstools** die Option **Bearbeiten** aus.
1. Wählen Sie unter **CloudWatch Anwendungssignale und AWS X-Ray** die Option **Enable** for **Lambda Service Traces** aus.
1. Wählen Sie **Speichern**.
## Aktivieren der Nachverfolgung mit der Lambda-API
Konfigurieren Sie die Ablaufverfolgung für Ihre Lambda-Funktion mit dem AWS CLI oder AWS SDK und verwenden Sie die folgenden API-Operationen:
+ [UpdateFunctionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_UpdateFunctionConfiguration.html)
+ [GetFunctionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_GetFunctionConfiguration.html)
+ [CreateFunction](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_CreateFunction.html)
**Der folgende AWS CLI Beispielbefehl aktiviert die aktive Ablaufverfolgung für eine Funktion namens my-function.**
```
aws lambda update-function-configuration --function-name my-function \
--tracing-config Mode=Active
```
Der Ablaufverfolgungsmodus ist Teil der versionsspezifischen Konfiguration, wenn Sie eine Version Ihrer Funktion veröffentlichen. Sie können den Ablaufverfolgungsmodus für eine veröffentlichte Version nicht ändern.
## Die Ablaufverfolgung wird aktiviert mit CloudFormation
Um die Ablaufverfolgung für eine `AWS::Lambda::Function` Ressource in einer CloudFormation Vorlage zu aktivieren, verwenden Sie die `TracingConfig` Eigenschaft.
**Example [function-inline.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/blob/master/templates/function-inline.yml) – Ablaufverfolgungskonfiguration**
```
Resources:
function:
Type: [AWS::Lambda::Function](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-lambda-function.html)
Properties:
TracingConfig:
Mode: Active
...
```
Verwenden Sie für eine `AWS::Serverless::Function` Ressource AWS Serverless Application Model (AWS SAM) die `Tracing` Eigenschaft.
**Example [template.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-nodejs/template.yml) – Ablaufverfolgungskonfiguration**
```
Resources:
function:
Type: [AWS::Serverless::Function](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html)
Properties:
Tracing: Active
...
```
## Interpretieren einer X-Ray-Nachverfolgung
Ihre Funktion benötigt die Berechtigung zum Hochladen von Trace-Daten zu X-Ray. Wenn Sie die aktive Nachverfolgung in der Lambda-Konsole aktivieren, fügt Lambda der [Ausführungsrolle](lambda-intro-execution-role.md) Ihrer Funktion die erforderlichen Berechtigungen hinzu. Andernfalls fügen Sie die [AWSXRayDaemonWriteAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AWSXRayDaemonWriteAccess)Richtlinie der Ausführungsrolle hinzu.
Nachdem Sie die aktive Nachverfolgung konfiguriert haben, können Sie bestimmte Anfragen über Ihre Anwendung beobachten. Das [X-Ray-Service-Diagramm](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html#xray-concepts-servicegraph) zeigt Informationen über Ihre Anwendung und alle ihre Komponenten an. Das folgende Beispiel zeigt eine Anwendung mit zwei Funktionen. Die primäre Funktion verarbeitet Ereignisse und gibt manchmal Fehler zurück. Die zweite Funktion an oberster Stelle verarbeitet Fehler, die in der Protokollgruppe der ersten auftreten, und verwendet das AWS SDK, um X-Ray, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Amazon CloudWatch Logs aufzurufen.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lambda/latest/dg/images/sample-errorprocessor-servicemap.png)
X-Ray verfolgt nicht alle Anfragen an Ihre Anwendung nach. X-Ray wendet einen Sampling-Algorithmus an, um sicherzustellen, dass die Nachverfolgung effizient ist, und stellt dennoch ein repräsentatives Beispiel aller Anfragen bereit. Die Samplingrate beträgt 1 Anforderung pro Sekunde und 5 Prozent aller weiteren Anforderungen. Sie können die X-Ray-Samplingrate nicht für Ihre Funktionen konfigurieren.
In X-Ray, zeichnet eine *Ablaufverfolgung* Informationen zu einer Anforderung auf, die von einem oder mehreren *Services* verarbeitet wird. Lambda zeichnet 2 Segmente pro Trace auf, wodurch zwei Knoten im Dienstgraphen entstehen. In der folgenden Abbildung werden diese beiden Knoten hervorgehoben:
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lambda/latest/dg/images/xray-servicemap-function.png)
Der erste Knoten auf der linken Seite stellt den Lambda-Service dar, der die Aufrufanforderung empfängt. Der zweite Knoten stellt Ihre spezifische Lambda-Funktion dar. Das folgende Beispiel zeigt eine Nachverfolgung mit diesen zwei Segmenten. Beide heißen **my-function**, aber einer hat einen Ursprung von `AWS::Lambda` und der andere hat einen Ursprung von `AWS::Lambda::Function`. Wenn das `AWS::Lambda`-Segment einen Fehler anzeigt, hatte der Lambda-Service ein Problem. Wenn das `AWS::Lambda::Function`-Segment einen Fehler anzeigt, ist bei Ihrer Funktion ein Problem aufgetreten.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lambda/latest/dg/images/V2_sandbox_images/my-function-2-v1.png)
Dieses Beispiel erweitert das `AWS::Lambda::Function`-Segment, um seine drei Untersegmente anzuzeigen.
**Anmerkung**
AWS implementiert derzeit Änderungen am Lambda-Service. Aufgrund dieser Änderungen können geringfügige Unterschiede in Struktur und Inhalt der Systemprotokollmeldungen und Trace-Segmente auftreten, die von verschiedenen Lambda-Funktionen in Ihrem AWS-Konto.
Der hier gezeigte Beispiel-Trace veranschaulicht das Funktionssegment im alten Stil. Die Unterschiede zwischen den Segmenten im alten und im neuen Stil werden in den folgenden Abschnitten beschrieben.
Diese Änderungen werden in den kommenden Wochen umgesetzt, und alle Funktionen AWS-Regionen außer China und den GovCloud Regionen werden auf die Verwendung der Protokollnachrichten und Trace-Segmente im neuen Format umgestellt.
Das Funktionssegment im alten Stil enthält die folgenden Untersegmente:
+ **Initialisierung** – Stellt die Zeit dar, die für das Laden Ihrer Funktion und das Ausführen des [Initialisierungscodes](foundation-progmodel.md) aufgewendet wurde. Dieses Untersegment erscheint nur für das erste Ereignis, das jede Instance Ihrer Funktion verarbeitet.
+ **Invocation** (Aufruf) – Stellt die Zeit dar, die beim Ausführen Ihres Handler-Codes vergeht.
+ **Overhead** (Aufwand) – Stellt die Zeit dar, die von der Lambda-Laufzeitumgebung bei der Verarbeitung des nächsten Ereignisses verbraucht wird.
Das Funktionssegment im neuen Stil enthält kein `Invocation`-Untersegment. Stattdessen werden Kundenuntersegmente direkt an das Funktionssegment angehängt. Weitere Informationen über die Struktur der alten und neuen Funktionssegmente finden Sie unter [Grundlegendes zu X-Ray-Ablaufverfolgungen](services-xray.md#services-xray-traces).
Sie können auch HTTP-Clients instrumentieren, SQL-Abfragen aufzeichnen und benutzerdefinierte Untersegmente mit Anmerkungen und Metadaten erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS X-Ray-SDK für Python](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) im *AWS X-Ray -Entwicklerhandbuch*.
**Preisgestaltung**
Im Rahmen des kostenlosen Kontingents können Sie X-Ray Tracing jeden Monat bis zu einem bestimmten Limit AWS kostenlos nutzen. Über den Schwellenwert hinaus berechnet X-Ray Gebühren für die Speicherung und den Abruf der Nachverfolgung. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS X-Ray Preise](https://aws.amazon.com/xray/pricing/).
## Laufzeitabhängigkeiten in einer Ebene speichern (X-Ray-SDK)
Wenn Sie das X-Ray-SDK verwenden, um AWS SDK-Clients Ihren Funktionscode zu instrumentieren, kann Ihr Bereitstellungspaket ziemlich umfangreich werden. Um Laufzeitabhängigkeiten bei jeder Aktualisierung des Funktionscodes zu vermeiden, verpacken Sie das X-Ray-SDK in einer [Lambda-Ebene](chapter-layers.md).
Das folgende Beispiel zeigt eine `AWS::Serverless::LayerVersion`-Ressource, die das AWS X-Ray-SDK für Python speichert.
**Example [template.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/template.yml) – Abhängigkeitenebene**
```
Resources:
function:
Type: [AWS::Serverless::Function](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html)
Properties:
CodeUri: function/.
Tracing: Active
Layers:
- !Ref libs
...
libs:
Type: [AWS::Serverless::LayerVersion](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-layerversion.html)
Properties:
LayerName: blank-python-lib
Description: Dependencies for the blank-python sample app.
ContentUri: package/.
CompatibleRuntimes:
- python3.11
```
Bei dieser Konfiguration aktualisieren Sie die Bibliotheksebene nur, wenn Sie Ihre Laufzeitabhängigkeiten ändern. Da das Funktionsbereitstellungspaket nur Ihren Code enthält, kann dies dazu beitragen, die Upload-Zeiten zu reduzieren.
Das Erstellen einer Ebene für Abhängigkeiten erfordert Build-Konfigurationsänderungen, um das Ebenen-Archiv vor der Bereitstellung zu generieren. Ein funktionierendes Beispiel finden Sie in der Beispielanwendung [blank-python](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python) .