OPS08-BP03 Analysieren Sie Workload-Traces - Säule „Betriebliche Exzellenz“
ImplementierungsleitfadenRessourcen

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OPS08-BP03 Analysieren Sie Workload-Traces

Die Analyse von Trace-Daten ist entscheidend, wenn es darum geht, einen umfassenden Überblick über den Betriebsverlauf einer Anwendung zu erhalten. Durch die Visualisierung und das Verständnis der Interaktionen zwischen verschiedenen Komponenten können die Leistung optimiert, Engpässe identifiziert und das Benutzererlebnis verbessert werden.

Gewünschtes Ergebnis: Sie verschaffen sich einen klaren Überblick über die verteilten Abläufe Ihrer Anwendung und erzielen dadurch eine schnellere Problemlösung und eine verbesserte Benutzererfahrung.

Typische Anti-Muster:

  • Trace-Daten werden übersehen und man verlässt sich ausschließlich auf Protokolle und Metriken.

  • Trace-Daten werden nicht mit zugehörigen Protokollen in Zusammenhang gebracht.

  • Aus Traces abgeleitete Metriken wie Latenz und Fehlerraten werden ignoriert.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:

  • Verbessern Sie die Problembehandlung und reduzieren Sie die durchschnittliche Zeit bis zur Problemlösung (). MTTR

  • Sie gewinnen Erkenntnisse über Abhängigkeiten und deren Auswirkungen.

  • Sie können Leistungsprobleme rasch identifizieren und beheben.

  • Sie nutzen von aus Trace abgeleitete Metriken für fundierte Entscheidungen.

  • Sie erzielen ein besseres Benutzererlebnis durch optimierte Komponenteninteraktionen.

Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Mittel

Implementierungsleitfaden

AWS X-Ray bietet eine umfassende Suite für die Analyse von Trace-Daten, die einen ganzheitlichen Überblick über Serviceinteraktionen, die Überwachung von Benutzeraktivitäten und die Erkennung von Leistungsproblemen bietet. Funktionen wie ServiceLens X-Ray Insights, X-Ray Analytics und Amazon DevOps Guru erweitern die Tiefe verwertbarer Erkenntnisse, die aus Trace-Daten gewonnen werden.

Implementierungsschritte

Die folgenden Schritte bieten einen strukturierten Ansatz zur effektiven Implementierung der Analyse von Spurendaten mithilfe von AWS Services:

  1. Integrieren AWS X-Ray: Stellen Sie sicher, dass X-Ray in Ihre Anwendungen integriert ist, um Trace-Daten zu erfassen.

  2. Analyse von X-Ray-Metriken: Untersuchen Sie anhand von X-Ray-Traces abgeleitete Metriken wie Latenz, Anfrageraten, Fehlerraten und Antwortzeitverteilungen mithilfe der Service-Übersicht, um den Status der Anwendung zu überwachen.

  3. Verwendung ServiceLens: Nutzen Sie die ServiceLensKarte, um die Sichtbarkeit Ihrer Dienste und Anwendungen zu verbessern. Dies ermöglicht eine integrierte Anzeige von Traces, Metriken, Protokollen, Alarmen und anderen Statusinformationen.

  4. Aktivieren von X-Ray-Insights:

    1. Aktivieren Sie X-Ray-Insights zur automatisierten Erkennung von Anomalien in Traces.

    2. Untersuchen Sie Erkenntnisse, um Muster zu identifizieren und die Ursachen zu ermitteln, z. B. erhöhte Fehlerraten oder Latenzen.

    3. Eine chronologische Analyse der erkannten Probleme finden Sie in der Insights-Timeline.

  5. Verwenden von X-Ray Analytics: X-Ray Analytics ermöglicht es Ihnen, Trace-Daten gründlich zu untersuchen, Muster zu lokalisieren und Erkenntnisse zu gewinnen.

  6. Verwenden von Gruppen in X-Ray: Erstellen Sie Gruppen in X-Ray, um Traces nach Kriterien wie hoher Latenz zu filtern und so eine gezieltere Analyse zu ermöglichen.

  7. Integrieren Sie Amazon DevOps Guru: Nutzen Sie Amazon DevOps Guru, um von Modellen für maschinelles Lernen zu profitieren, mit denen betriebliche Anomalien in Spuren lokalisiert werden können.

  8. Verwenden Sie CloudWatch Synthetics: Verwenden Sie CloudWatchSynthetics, um Kanarien für die kontinuierliche Überwachung Ihrer Endpunkte und Workflows zu erstellen. Sie können diese Canarys in X-Ray integrieren, um Trace-Daten für eine eingehende Analyse der getesteten Anwendungen bereitzustellen.

  9. Verwenden Sie Real User Monitoring (RUM): Mit AWS X-Ray und können Sie den Anforderungspfad analysieren und debuggen CloudWatch RUM, angefangen bei den Endbenutzern Ihrer Anwendung bis hin zu nachgeschalteten Managed Services. AWS Auf diese Weise können Sie Latenztrends und Fehler identifizieren, die sich auf Ihre Endbenutzer auswirken.

  10. Korrelieren von Daten mit Protokollen:: Bringen Sie Trace-Daten mit zugehörigen Protokollen innerhalb der X-Ray-Trace-Ansicht in Zusammenhang, um eine detaillierte Perspektive auf das Anwendungsverhalten zu erhalten. Auf diese Weise können Sie Protokollereignisse anzeigen, die direkt mit verfolgten Transaktionen verknüpft sind.

  11. Implementieren Sie CloudWatchkontenübergreifende Beobachtbarkeit: Überwachen Sie Anwendungen, die sich über mehrere Konten innerhalb einer Region erstrecken, und beheben Sie Fehler.

Aufwand für den Implementierungsplan: Mittel

Ressourcen

Zugehörige bewährte Methoden:

Zugehörige Dokumente:

Zugehörige Videos:

Zugehörige Beispiele: