Verwenden Sie ein AWS Management Console

Sehen Sie sich die X-Ray-Trace-Map an, um Dienste zu identifizieren, bei denen Fehler auftreten, Verbindungen mit hoher Latenz oder Traces für Anfragen, die nicht erfolgreich waren.

Anzeigen der Ablaufverfolgungskarte

Die Trace-Map ist eine visuelle Darstellung der Trace-Daten, die von Ihren Anwendungen generiert werden. Die Karte zeigt Dienstknoten, die Anfragen bearbeiten, vorgelagerte Clientknoten, die den Ursprung der Anfragen darstellen, und Downstream-Serviceknoten, die Webdienste und Ressourcen darstellen, die von einer Anwendung bei der Bearbeitung einer Anfrage verwendet werden.

Die Trace-Map zeigt eine verknüpfte Ansicht von Traces für ereignisgesteuerte Anwendungen, die Amazon SQS und Lambda verwenden. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt zu ereignisgesteuerten Trace-Anwendungen. Die Trace-Map unterstützt auch die kontenübergreifende Ablaufverfolgung, bei der Knoten mehrerer Konten in einer einzigen Map angezeigt werden.

Die Trace-Map nach Gruppen filtern

Mithilfe eines Filterausdrucks können Sie Kriterien definieren, anhand derer Traces in eine Gruppe aufgenommen werden sollen. Weitere Informationen zu Filterausdrücken finden Sie unter Verwenden von Filterausdrücken. Gehen Sie als Nächstes wie folgt vor, um diese bestimmte Gruppe dann in der Trace-Map anzuzeigen.

Die Service-Map wird nun so gefiltert, dass Traces angezeigt werden, die dem Filterausdruck der ausgewählten Gruppe entsprechen.

Legende und Optionen der Trace-Map

Die Trace-Map enthält eine Legende und mehrere Optionen zum Anpassen der Kartenanzeige.

Verwenden Sie die Seite „Traces“ in der X-Ray-Konsole, um Traces anhand von URL, Antwortcode oder anderen Daten aus der Trace-Zusammenfassung zu suchen. Nachdem Sie einen Trace aus der Trace-Liste ausgewählt haben, zeigt die Seite mit den Trace-Details eine Karte der Service-Knoten, die dem ausgewählten Trace zugeordnet sind, sowie eine Zeitleiste mit Trace-Segmenten an.

Anzeigen von Ablaufverfolgungen

Erkunden Sie den Trace-Zeitplan

Der Abschnitt Zeitleiste zeigt eine Hierarchie von Segmenten und Untersegmenten neben einem horizontalen Balken, der der Zeit entspricht, die sie für die Erledigung ihrer Aufgaben aufgewendet haben. Der erste Eintrag in der Liste ist das Segment, das alle vom Service für eine einzelne Anforderung aufgezeichneten Daten darstellt. Untersegmente sind eingerückt und werden im Anschluss an das Segment aufgelistet. Spalten enthalten Informationen zu den einzelnen Segmenten.

Wenn Sie ein instrumentiertes AWS SDK oder einen SQL Client verwendenHTTP, um externe Ressourcen aufzurufen, zeichnet das X-Ray-SDK Untersegmente automatisch auf. Sie können das X-Ray SDK auch verwenden, um benutzerdefinierte Untersegmente für jede Funktion oder jeden Codeblock aufzuzeichnen. Zusätzliche Untersegmente, die aufgezeichnet werden, während ein benutzerdefiniertes Untersegment geöffnet ist, werden zu untergeordneten Segmenten des benutzerdefinierten Untersegments.

Anzeigen von Segmentdetails

Wählen Sie in der Trace-Zeitleiste den Namen eines Segments aus, um dessen Details anzuzeigen.

Im Bereich „Segmentdetails“ werden die Registerkarten „Übersicht“, „Ressourcen“, „Anmerkungen“, „Metadaten“, „Ausnahmen“ und „SQL“ angezeigt. Es gilt Folgendes:

Anzeigen von Untersegmentdetails

Wählen Sie in der Ablaufverfolgungszeitleiste den Namen eines Untersegments aus, um dessen Details anzuzeigen:

Bei benutzerdefinierten Untersegmenten zeigt die Registerkarte Overview (Übersicht) den Namen des Untersegments an, den Sie angeben können, um den Code-Bereich oder die Funktion anzugeben, der oder die aufgezeichnet wird. Weitere Informationen finden Sie unter dem sprachspezifischen Link, der unter Instrumentierung Ihrer Anwendung mit SDKs aufgeführt ist. AWS X-Ray Generieren von benutzerdefinierten Untersegmenten mit dem X-Ray SDK for Java

Die folgende Abbildung zeigt die Registerkarte „Übersicht“ für ein benutzerdefiniertes Untersegment. Die Übersicht enthält die Untersegment-ID, die übergeordnete ID, den Namen, die Start- und Endzeiten, die Dauer, den Status und die Fehler oder Störungen.

Die Registerkarte Metadaten für ein benutzerdefiniertes Untersegment enthält Informationen im JSON Format über die von diesem Untersegment verwendeten Ressourcen.

Verwenden Sie Filterausdrücke, um eine Trace-Map oder Traces für eine bestimmte Anfrage, einen bestimmten Dienst, eine Verbindung zwischen zwei Diensten (ein Edge) oder Anfragen, die eine Bedingung erfüllen, anzuzeigen. X-Ray bietet eine Sprache für Filterausdrücke zum Filtern von Anfragen, Diensten und Kanten auf der Grundlage von Daten in Anforderungsheadern, Antwortstatus und indizierten Feldern in den ursprünglichen Segmenten.

Wenn Sie einen Zeitraum für die Anzeige von Traces in der X-Ray-Konsole auswählen, erhalten Sie möglicherweise mehr Ergebnisse, als die Konsole anzeigen kann. In der rechten oberen Ecke der Konsole wird die Anzahl der gescannten Ablaufverfolgungen angezeigt und Sie können ablesen, ob weitere Ablaufverfolgungen verfügbar sind. Sie können einen Filterausdruck verwenden, um die Ergebnisse auf die Spuren einzugrenzen, nach denen Sie suchen möchten.

Wenn Sie einen Knoten in der Trace-Map auswählen, erstellt die Konsole einen Filterausdruck, der auf dem Dienstnamen des Knotens und den auf Ihrer Auswahl beruhenden Fehlertypen basiert. Um Ablaufverfolgungen zu finden, die Leistungsprobleme zeigen oder zu bestimmten Anfragen gehören, können Sie den von der Konsole bereitgestellten Ausdruck anpassen oder einen eigenen erstellen. Wenn Sie Anmerkungen mit dem X-Ray SDK hinzufügen, können Sie auch nach dem Vorhandensein eines Annotationsschlüssels oder dem Wert eines Schlüssels filtern.

Anmerkung

Wenn Sie in der Trace-Map einen relativen Zeitraum und einen Knoten auswählen, konvertiert die Konsole den Zeitraum in eine absolute Start- und Endzeit. Um sicherzustellen, dass die Ablaufverfolgungen für den Knoten in den Suchergebnissen angezeigt werden, und um das Scannen von Zeiträumen zu vermeiden, in denen der Knoten nicht aktiv war, werden nur Zeiten in den Zeitraum einbezogen, zu denen der Knoten Ablaufverfolgungen gesendet hat. Um relativ zur aktuellen Zeit zu suchen, können Sie wieder zum relativen Zeitraum auf der Seite der Ablaufverfolgungen wechseln und einen erneuten Scan durchführen.

Wenn immer noch mehr Ergebnisse vorliegen, als in der Konsole angezeigt werden können, gibt die Konsole die Anzahl der Ablaufverfolgungen an, die die Kriterien erfüllt haben, sowie die Anzahl der gescannten Ablaufverfolgungen. Der angezeigte Prozentsatz entspricht dem Prozentsatz des ausgewählten Zeitraums, der gescannt wurde. Um sicherzustellen, dass alle passenden Ablaufverfolgungen in den Ergebnissen angezeigt werden, grenzen Sie Ihren Filterausdruck weiter ein oder wählen einen kürzeren Zeitraum aus.

Die Konsole beginnt den Scan am Ende des Zeitraums und arbeitet sich nach vorne durch, um Ihnen die aktuellsten Ergebnisse zuerst anzuzeigen. Wenn viele Ablaufverfolgungen vorliegen, aber nur wenige Ergebnisse, teilt die Konsole den Zeitraum in Abschnitte ein und scannt diese parallel. Der Fortschrittsbalken zeigt die Abschnitte des Zeitraums an, die gescannt wurden.

Gruppen sind eine Sammlung von Ablaufverfolgungen, die durch einen Filterausdruck definiert sind. Sie können Gruppen verwenden, um zusätzliche Servicegraphen zu erstellen und CloudWatch Amazon-Metriken bereitzustellen.

Gruppen werden über ihren Namen oder einen Amazon-Ressourcennamen (ARN) identifiziert und enthalten einen Filterausdruck. Der Service vergleicht eingehende Ablaufverfolgungen mit dem Ausdruck und speichert sie entsprechend.

Sie können Gruppen mit dem Dropdown-Menü links neben der Suchleiste des Filterausdrucks erstellen und ändern.

Anmerkung

Wenn der Service einen Fehler beim Qualifizieren einer Gruppe feststellt, ist diese Gruppe nicht mehr in der Verarbeitung eingehender Ablaufverfolgungen enthalten und es wird eine Fehlermetrik aufgezeichnet.

Weitere Informationen zu Gruppen finden Sie unterGruppen konfigurieren.

Filterausdrücke können ein Schlüsselwort, einen unären oder binären Operator und einen Wert für den Vergleich enthalten.

keyword operator value

Für verschiedene Arten von Schlüsselwörtern sich unterschiedliche Operatoren erhältlich. Beispielsweise ist responsetime ein Zahlenschlüsselwort, das mit auf Zahlen bezüglichen Operatoren verglichen werden kann.

Beispiel — Anfragen, bei denen die Antwortzeit mehr als 5 Sekunden betrug

responsetime > 5

Sie können mehrere Ausdrücke zu einem zusammengesetzten Ausdruck verbinden, indem Sie die Operatoren AND oder OR verwenden.

Beispiel — Anfragen mit einer Gesamtdauer von 5—8 Sekunden

duration >= 5 AND duration <= 8

Einfache Schlüsselwörter und Operatoren finden Probleme nur auf der Ebene der Ablaufverfolgungen. Wenn ein Fehler dahinter auftritt, von Ihrer Anwendung jedoch berücksichtigt und nicht an den Benutzer zurückgegeben wird, findet eine Suche nach error diesen Fehler nicht.

Um Spuren mit nachgelagerten Problemen zu finden, können Sie die komplexen Schlüsselwörter service() und verwenden. edge() Diese Schlüsselwörter ermöglichen die Anwendung eines Filterausdrucks auf alle nachgeordneten Knoten, einen einzelnen nachgeordneten Knoten oder eine Edge zwischen zwei Knoten. Weitere Informationen zu diesen Schlüsselwörtern finden Sie im folgenden Abschnitt zu komplexen Schlüsselwörtern. Für mehr Granularität können Sie Services und Edges mit der id()-Funktion nach Typ filtern. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt zur ID-Funktion.

Boolesche Schlüsselwortwerte sind entweder „true“ oder „false“. Verwenden Sie diese Schlüsselwörter, um Ablaufverfolgungen zu finden, die zu Fehlern geführt haben.

Boolesche Schlüsselwörter

• ok— Der Statuscode der Antwort lautete 2XX Success.

• error— Der Antwortstatuscode lautete 4XX Client Error.

• throttle— Der Antwortstatuscode lautete 429 Too Many Requests.

• fault— Der Antwortstatuscode lautete 5XX Server Error.

• partial— Die Anfrage enthält unvollständige Segmente.

• inferred— Die Anfrage hat abgeleitete Segmente.

• first— Element ist das erste Element einer aufgezählten Liste.

• last— Element ist das letzte Element einer Aufzählungsliste.

• remote— Die Ursachenentität ist entfernt.

• root— Service ist der Einstiegspunkt oder das Stammsegment einer Ablaufverfolgung.

Boolesche Operatoren finden Segmente, bei denen der angegebene Schlüssel true oder false ist.

Boolesche Operatoren

• none — Der Ausdruck ist wahr, wenn das Schlüsselwort wahr ist.

• !— Der Ausdruck ist wahr, wenn das Schlüsselwort falsch ist.

• =, != — Vergleicht den Wert des Schlüsselworts mit der Zeichenfolge true oderfalse. Diese Operatoren verhalten sich genauso wie die anderen Operatoren, sind jedoch expliziter.

Beispiel — Der Antwortstatus ist 2XX OK

ok

Beispiel — der Antwortstatus ist nicht 2XX OK

!ok

Beispiel — der Antwortstatus ist nicht 2XX OK

ok = false

Beispiel — Der letzte aufgezählte Fehler-Trace hat den Fehlernamen „deserialize“

rootcause.fault.entity { last and name = "deserialize" }

Beispiel — Anfragen mit Remote-Segmenten, bei denen die Abdeckung größer als 0,7 ist und der Dienstname „traces“ lautet

rootcause.responsetime.entity { remote and coverage > 0.7 and name = "traces" }

Beispiel — Anfragen mit abgeleiteten Segmenten, bei denen der Diensttyp „aws:DynamoDB“ ist

rootcause.fault.service { inferred and name = traces and type = "AWS::DynamoDB" }

Beispiel — Anfragen, die ein Segment mit dem Namen „Datenebene“ als Stamm haben

service("data-plane") {root = true and fault = true}

Verwenden Sie Zahlenschlüsselwörter, um nach Anforderungen mit einer bestimmten Reaktionszeit, Dauer oder einem bestimmten Reaktionsstatus zu suchen.

Zahlenschlüsselwörter

• responsetime— Zeit, die der Server benötigt hat, um eine Antwort zu senden.

• duration— Gesamtdauer der Anfrage, einschließlich aller Downstream-Aufrufe.

• http.status— Statuscode der Antwort.

• index— Position eines Elements in einer aufgezählten Liste.

• coverage— Dezimaler Prozentsatz der Antwortzeit der Entität im Vergleich zur Antwortzeit des Stammsegments. Gilt nur für die Reaktionszeit der Ursachenentitäten.

Zahlenoperatoren

Zahlenschlüsselwörter verwenden Standard-Operatoren für Gleichheit und Vergleich.

• =, != — Das Schlüsselwort ist gleich oder ungleich einem Zahlenwert.

• <,<=,>, >= — Das Schlüsselwort ist kleiner oder größer als ein Zahlenwert.

Beispiel — Der Antwortstatus ist nicht 200 OK

http.status != 200

Beispiel — Anfrage, bei der die Gesamtdauer 5—8 Sekunden betrug

duration >= 5 AND duration <= 8

Beispiel — Anfragen, die in weniger als 3 Sekunden erfolgreich abgeschlossen wurden, einschließlich aller Downstream-Aufrufe

ok !partial duration <3

Beispiel — Entität mit einer aufgezählten Liste, deren Index größer als 5 ist

rootcause.fault.service { index > 5 }

Beispiel — Anfragen, bei denen die letzte Entität, deren Abdeckung größer als 0,8 ist

rootcause.responsetime.entity { last and coverage > 0.8 }

Verwenden Sie String-Schlüsselwörter, um Ablaufverfolgungen mit bestimmtem Text in den Anforderungsheadern oder bestimmte Benutzer-IDs zu finden.

Zeichenfolgen-Schlüsselwörter

• http.url— URL anfordern.

• http.method— Methode anfordern.

• http.useragent— User-Agent-Zeichenfolge anfordern.

• http.clientip— Die IP-Adresse des Anforderers.

• user— Wert des Benutzerfeldes in einem beliebigen Segment im Trace.

• name— Der Name eines Dienstes oder einer Ausnahme.

• type— Art der Dienstleistung.

• message— Ausnahmemeldung.

• availabilityzone— Wert des AvailabilityZone-Felds für ein beliebiges Segment im Trace.

• instance.id— Wert des Instanz-ID-Felds für ein beliebiges Segment im Trace.

• resource.arn— Wert des Ressourcen-ARN-Felds für ein beliebiges Segment im Trace.

Zeichenfolgenoperatoren finden Werte, die identisch mit bestimmtem Text sind oder diesen enthalten. Werte müssen stets in Anführungszeichen angegeben werden.

Zeichenfolgenoperatoren

• =, != — Das Schlüsselwort ist gleich oder ungleich einem Zahlenwert.

• CONTAINS— Das Schlüsselwort enthält eine bestimmte Zeichenfolge.

• BEGINSWITH, ENDSWITH — Das Schlüsselwort beginnt oder endet mit einer bestimmten Zeichenfolge.

Beispiel — http.url-Filter

http.url CONTAINS "/api/game/"

Um zu testen, ob ein Feld in einer Ablaufverfolgung vorhanden ist (unabhängig von seinem Wert), prüfen Sie, ob es die leere Zeichenfolge enthält.

Beispiel — Benutzerfilter

Findet alle Ablaufverfolgungen mit Benutzer-IDs.

user CONTAINS ""

Beispiel — wählt Traces mit einer Fehlerursache aus, zu der auch ein Dienst mit dem Namen „Auth“ gehört

rootcause.fault.service { name = "Auth" }

Beispiel — wählt Traces mit einer Hauptursache für die Antwortzeit aus, deren letzter Service den Typ DynamoDB hat

rootcause.responsetime.service { last and type = "AWS::DynamoDB" }

Beispiel — wählt Traces mit einer Fehlerursache aus, deren letzte Ausnahme die Meldung „Zugriff verweigert für account_id: 1234567890" enthält

rootcause.fault.exception { last and message = "Access Denied for account_id: 1234567890" 

Verwenden Sie komplexe Schlüsselwörter, um Anfragen anhand des Servicenamens, des Edge-Namens oder des Anmerkungswerts zu finden. Für Services und Edges können Sie einen zusätzlichen Filterausdruck angeben, der sich auf den Service oder die Edge bezieht. Für Anmerkungen können Sie nach dem Wert einer Anmerkung mit einem bestimmten Schlüssel filtern und dafür boolesche Werte, Zahlen oder Zeichenfolgenoperatoren verwenden.

Komplexe Schlüsselwörter

• annotation.key— Wert einer Anmerkung mit Feldschlüssel. Der Wert einer Anmerkung kann ein boolescher Wert, eine Zahl oder eine Zeichenfolge sein, sodass Sie jeden der Vergleichsoperatoren dieser Typen verwenden können. Sie können dieses Schlüsselwort in Kombination mit dem edge Schlüsselwort service or verwenden.

• edge(source, destination) {filter}— Verbindung zwischen Quelle und Ziel der Dienste. Optionale geschweifte Klammern können einen Filterausdruck enthalten, der für Segmente in dieser Verbindung gilt.

• group.name / group.arn— Der Wert des Filterausdrucks einer Gruppe, auf den durch den Gruppennamen oder Gruppen-ARN verwiesen wird.

• json— JSON-Ursachenobjekt. Schritte zum programmgesteuerten Erstellen von JSON-Entitäten finden Sie unter Daten aus AWS X-Ray abrufen.

• service(name) {filter}— Dienst mit Namensname. Optionale geschweifte Klammern können einen Filterausdruck enthalten, der für vom Service erstellte Segmente gilt.

Verwenden Sie das Schlüsselwort service, um Traces für Anfragen zu finden, die einen bestimmten Knoten auf Ihrer Trace-Map erreichen.

Komplexe Schlüsselwort-Operatoren finden Segmente, in denen der angegebene Schlüssel gesetzt wurde oder nicht.

Komplexe Schlüsselwort-Operatoren

• none — Der Ausdruck ist wahr, wenn das Schlüsselwort gesetzt ist. Wenn das Schlüsselwort vom Typ Boolean ist, wird es als boolescher Wert ausgewertet.

• !— Der Ausdruck ist wahr, wenn das Schlüsselwort nicht gesetzt ist. Wenn das Schlüsselwort vom Typ Boolean ist, wird es als boolescher Wert ausgewertet.

• =, != — Vergleicht den Wert des Schlüsselworts.

• edge(source, destination) {filter}— Verbindung zwischen Quelle und Ziel der Dienste. Optionale geschweifte Klammern können einen Filterausdruck enthalten, der für Segmente in dieser Verbindung gilt.

• annotation.key— Wert einer Anmerkung mit Feldschlüssel. Der Wert einer Anmerkung kann ein boolescher Wert, eine Zahl oder eine Zeichenfolge sein, sodass Sie jeden der Vergleichsoperatoren dieser Typen verwenden können. Sie können dieses Schlüsselwort in Kombination mit dem edge Schlüsselwort service or verwenden.

• json— JSON-Ursachenobjekt. Schritte zum programmgesteuerten Erstellen von JSON-Entitäten finden Sie unter Daten aus AWS X-Ray abrufen.

Verwenden Sie das Schlüsselwort service, um Traces für Anfragen zu finden, die einen bestimmten Knoten auf Ihrer Trace-Map erreichen.

Beispiel — Servicefilter

Anforderungen mit einem Aufruf an api.example.com mit einem Fehler (Fehler der Serie 500).

service("api.example.com") { fault }

Sie können den Servicenahmen ausschließen, um einen Filterausdruck auf alle Knoten in Ihrer Service-Übersicht anzuwenden.

Beispiel — Servicefilter

Anfragen, die irgendwo auf Ihrer Trace-Map einen Fehler verursacht haben.

service() { fault }

Das Edge-Schlüsselwort wendet einen Filterausdruck auf eine Verbindung zwischen zwei Knoten an.

Beispiel — Kantenfilter

Anforderung, bei der der Service api.example.com einen Aufruf an backend.example.com vorgenommen hat, der mit einem Fehler fehlgeschlagen ist.

edge("api.example.com", "backend.example.com") { error }

Sie können auch den !-Operator mit Service- und Edge-Schlüsselwörtern verwenden, um einen Service oder eine Edge aus den Ergebnissen eines anderen Filterausdrucks auszuschließen.

Beispiel — Service- und Anfragefilter

Anforderung, bei der die URL mit http://api.example.com/ beginnt und /v2/ enthält, aber kein Service mit dem Namen api.example.com erreicht wird.

http.url BEGINSWITH "http://api.example.com/" AND http.url CONTAINS "/v2/" AND !service("api.example.com")

Beispiel — Service- und Antwortzeitfilter

Findet Spuren, bei denen der Wert eingestellt http url ist und die Reaktionszeit länger als 2 Sekunden ist.

http.url AND responseTime > 2

Für Anmerkungen können Sie alle Traces aufrufen, bei denen der Wert gesetzt annotation.key ist, oder die Vergleichsoperatoren verwenden, die dem Wertetyp entsprechen.

Beispiel — Anmerkung mit Zeichenkettenwert

Anforderungen mit einer Anmerkung mit dem Namen gameid und dem Zeichenfolgenwert "817DL6VO".

annotation.gameid = "817DL6VO"

Beispiel — Anmerkung ist gesetzt

Anfragen mit einer Anmerkung namens age set.

annotation.age

Beispiel — Anmerkung ist nicht gesetzt

Anfragen ohne eine Anmerkung namens age set.

!annotation.age

Beispiel — Anmerkung mit Zahlenwert

Anforderungen mit einer Anmerkung mit einem numerischen Wert größer als 29.

annotation.age > 29

Beispiel — Anmerkung in Kombination mit Service oder Edge

service { annotation.request_id = "917DL6VO" }

edge { source.annotation.request_id = "916DL6VO" }

edge { destination.annotation.request_id = "918DL6VO" }

Beispiel — Gruppe mit Benutzer

Anfragen, bei denen Traces auf den high_response_time Gruppenfilter treffen (z. B.responseTime > 3) und der Benutzer den Namen Alice hat.

group.name = "high_response_time" AND user = "alice"

Beispiel — JSON mit der Ursachenentität

Anforderungen mit übereinstimmenden Ursachenentitäten.

rootcause.json = #[{ "Services": [ { "Name": "GetWeatherData", "EntityPath": [{ "Name": "GetWeatherData" }, { "Name": "get_temperature" } ] }, { "Name": "GetTemperature", "EntityPath": [ { "Name": "GetTemperature" } ] } ] }]

Wenn Sie einen Service-Namen für die Schlüsselwörter service oder edge bereitstellen, erhalten Sie Ergebnisse für alle Knoten mit diesem Namen. Für eine präzisere Filterung können Sie mit der id-Funktion zusätzlich zu einem Namen einen Servicetyp angeben, um zwischen Knoten mit demselben Namen zu differenzieren.

Verwenden Sie die account.id Funktion, um ein bestimmtes Konto für den Dienst anzugeben, wenn Sie Traces von mehreren Konten in einem Monitoring-Konto anzeigen.

id(name: "service-name", type:"service::type", account.id:"account-ID")

Sie können die id-Funktion anstelle eines Service-Namens in Service- und Edge-Filtern verwenden.

service(id(name: "service-name", type:"service::type")) { filter }

edge(id(name: "service-one", type:"service::type"), id(name: "service-two", type:"service::type")) { filter }

AWS Lambda Funktionen führen beispielsweise zu zwei Knoten in der Trace-Map; einer für den Funktionsaufruf und einer für den Lambda-Service. Die zwei Knoten haben denselben Namen, aber unterschiedliche Arten. Ein Standard-Servicefilter findet Ablaufnachverfolgungen für beide.

Beispiel — Dienstfilter

Anforderungen, die einen Fehler bei einem Service mit dem Namen random-name enthalten.

service("function-name") { error }

Verwenden Sie die id-Funktion zur Eingrenzung der Suche auf Fehler bei der Funktion selbst, unter Ausschluss von Fehlern vom Service.

Beispiel — Servicefilter mit ID-Funktion

Anforderungen, die einen Fehler bei einem Service mit dem Namen random-name und dem Typ AWS::Lambda::Function enthalten.

service(id(name: "random-name", type: "AWS::Lambda::Function")) { error }

Um Knoten nach Typ zu suchen, können Sie den Namen auch vollständig ausschließen.

Beispiel — Servicefilter mit ID-Funktion und Servicetyp

Anforderungen, die einen Fehler bei einem Service des Typs AWS::Lambda::Function enthalten.

service(id(type: "AWS::Lambda::Function")) { error }

Um nach Knoten für einen bestimmten Knoten zu suchen AWS-Konto, geben Sie eine Konto-ID an.

Beispiel — Servicefilter mit ID-Funktion und Konto-ID

Anfragen, die einen Dienst innerhalb einer bestimmten Konto-ID beinhaltenAWS::Lambda::Function.

service(id(account.id: "account-id"))

AWS X-Ray unterstützt kontenübergreifende Beobachtbarkeit, sodass Sie Anwendungen überwachen und Fehler beheben können, die sich über mehrere Konten innerhalb eines AWS-Region Sie können Ihre Metriken, Protokolle und Traces in allen verknüpften Konten nahtlos suchen, visualisieren und analysieren, als ob Sie in einem einzigen Konto arbeiten würden. Auf diese Weise erhalten Sie einen vollständigen Überblick über Anfragen, die über mehrere Konten hinweg eingehen. Sie können kontenübergreifende Traces in der X-Ray-Trace-Map und auf den Traces-Seiten in der CloudWatchKonsole anzeigen.

Die gemeinsam genutzten Observability-Daten können jede der folgenden Telemetriearten beinhalten:

Konfigurieren Sie die kontoübergreifende Beobachtbarkeit

Um die kontenübergreifende Observability zu aktivieren, richten Sie ein oder mehrere AWS Monitoring-Konten ein und verknüpfen Sie sie mit mehreren Quellkonten. Ein Monitoring-Konto ist ein zentrales System AWS-Konto , das Beobachtbarkeitsdaten, die aus Quellkonten generiert wurden, einsehen und mit ihnen interagieren kann. Ein Quellkonto ist eine Person AWS-Konto , die Beobachtbarkeitsdaten für die darin enthaltenen Ressourcen generiert.

Quellkonten teilen ihre Beobachtbarkeitsdaten mit Monitoringkonten. Traces werden von jedem Quellkonto auf bis zu fünf Überwachungskonten kopiert. Kopien der Traces von den Quellkonten auf das erste Überwachungskonto sind kostenlos. Kopien von Traces, die an zusätzliche Überwachungskonten gesendet werden, werden jedem Quellkonto auf der Grundlage der Standardpreise in Rechnung gestellt. Weitere Informationen finden Sie unter AWS X-Ray Preise und CloudWatch Amazon-Preise.

Verwenden Sie die CloudWatch Konsole oder die neuen Observability Access Manager-Befehle in der AND-API, um Verknüpfungen zwischen Monitoring-Konten AWS CLI und Quellkonten zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter CloudWatch kontoübergreifende Observabilität.

Kontoübergreifende Traces anzeigen

Kontoübergreifende Ablaufverfolgungen werden im Überwachungskonto angezeigt. Für jedes Quellkonto werden nur lokale Ablaufverfolgungen für dieses spezifische Konto angezeigt. In den folgenden Abschnitten wird davon ausgegangen, dass Sie beim Monitoring-Konto angemeldet sind und die CloudWatch Amazon-Konsole geöffnet haben. Sowohl auf der Trace-Map- als auch auf der Traces-Seite wird in der oberen rechten Ecke ein Abzeichen für das Überwachungskonto angezeigt.

Karte verfolgen

Wählen Sie in der CloudWatch Konsole im linken Navigationsbereich unter X-Ray-Traces die Option Trace Map aus. In der Trace-Map werden standardmäßig Knoten für alle Quellkonten angezeigt, die Traces an das Überwachungskonto senden, sowie Knoten für das Überwachungskonto selbst. Wählen Sie auf der Trace-Map oben links Filter aus, um die Trace-Map mithilfe der Drop-down-Liste Konten zu filtern. Nachdem ein Kontofilter angewendet wurde, sind Dienstknoten von Konten, die nicht dem aktuellen Filter entsprechen, ausgegraut.

Wenn Sie einen Dienstknoten auswählen, enthält der Bereich mit den Knotendetails die Konto-ID und das Label des Dienstes.

Wählen Sie in der oberen rechten Ecke der Trace-Map die Option Listenansicht aus, um eine Liste der Dienstknoten anzuzeigen. Die Liste der Dienstknoten umfasst Dienste aus dem Überwachungskonto und allen konfigurierten Quellkonten. Filtern Sie die Liste der Knoten nach Kontoname oder Konto-ID, indem Sie sie aus dem Knotenfilter auswählen.

Ablaufverfolgungen

Rufen Sie die Trace-Details für Traces auf, die sich über mehrere Konten erstrecken, indem Sie die CloudWatch Konsole vom Monitoring-Konto aus öffnen und im linken Navigationsbereich unter X-Ray-Traces die Option Traces auswählen. Sie können diese Seite auch öffnen, indem Sie einen Knoten in der X-Ray-Trace-Map auswählen und dann im Bereich mit den Knotendetails die Option Traces anzeigen wählen.

Die Seite „Traces“ unterstützt Abfragen nach Konto-ID. Geben Sie zunächst eine Abfrage ein, die eine oder mehrere Konto-IDs enthält. Weitere Informationen zu Abfragen finden Sie unterVerwenden Sie Filterausdrücke. Im folgenden Beispiel werden Ablaufverfolgungen abgefragt, die die Konto-ID X oder Y durchlaufen haben:

service(id(account.id:"X")) OR service(id(account.id:"Y"))

Verfeinern Sie Ihre Anfrage nach Konto. Wählen Sie ein oder mehrere Konten aus der Liste aus und klicken Sie dann auf Zur Abfrage hinzufügen.

Einzelheiten nachverfolgen

Sehen Sie sich die Details einer Ablaufverfolgung an, indem Sie sie aus der Traces-Liste unten auf der Traces-Seite auswählen. Die Trace-Details werden angezeigt, einschließlich einer Übersicht mit den Ablaufverfolgungsdetails mit Dienstknoten aller Konten, die der Trace durchlaufen hat. Wählen Sie einen bestimmten Dienstknoten aus, um das entsprechende Konto anzuzeigen.

Im Abschnitt Segment-Timeline werden die Kontodetails für jedes Segment in der Timeline angezeigt.

AWS X-Ray unterstützt die Ablaufverfolgung ereignisgesteuerter Anwendungen mithilfe von Amazon SQS und. AWS Lambda Verwenden Sie die CloudWatch Konsole, um eine verbundene Ansicht jeder Anfrage zu sehen, während sie bei Amazon SQS in die Warteschlange gestellt und von einer oder mehreren Lambda-Funktionen verarbeitet wird. Traces von Upstream-Nachrichtenproduzenten werden automatisch mit Traces von nachgeschalteten Lambda-Consumer-Knoten verknüpft, wodurch eine end-to-end Ansicht der Anwendung erstellt wird.

Verknüpfte Traces in der Trace-Map anzeigen

Verwenden Sie die Trace-Map-Seite in der CloudWatchKonsole, um eine Trace-Map mit Traces von Nachrichtenproduzenten anzuzeigen, die mit Traces von Lambda-Verbrauchern verknüpft sind. Diese Links werden mit einer gestrichelten Linie angezeigt, die den Amazon SQS-Knoten mit den nachgeschalteten Lambda-Consumer-Knoten verbindet.

Wählen Sie eine gestrichelte Linie aus, um ein Histogramm mit dem Alter eines empfangenen Ereignisses anzuzeigen, das die Verteilung des Ereignisalters bei Empfang durch Verbraucher darstellt. Das Alter wird jedes Mal berechnet, wenn ein Ereignis empfangen wird.

Details der verknüpften Ablaufverfolgung anzeigen

In der Karte mit den Verfolgungsdetails werden die aktuelle Spur zusammen mit den verknüpften Spuren flussaufwärts und flussabwärts angezeigt, die jeweils in einem Feld enthalten sind, das die Grenzen der einzelnen Spuren angibt. Wenn die aktuell ausgewählte Spur mit mehreren Upstream- oder Downstream-Leiterbahnen verknüpft ist, werden die Knoten innerhalb der Upstream- oder Downstream-verknüpften Spuren gestapelt, und die Schaltfläche Spur auswählen wird angezeigt.

Unter der Karte mit den Spurdetails wird eine Zeitleiste mit Spurensegmenten angezeigt, einschließlich verknüpfter Spuren flussaufwärts und flussabwärts. Wenn mehrere stromaufwärts oder flussabwärts verknüpfte Spuren vorhanden sind, können deren Segmentdetails nicht angezeigt werden. Um Segmentdetails für eine einzelne Spur innerhalb einer Reihe verknüpfter Spuren anzuzeigen, wählen Sie eine einzelne Spur aus, wie im folgenden Abschnitt beschrieben.

Wählen Sie eine einzelne Spur innerhalb einer Reihe verknüpfter Spuren aus

Wenn Sie einen Knoten oder eine Kante auf einer Trace-Map auswählen, zeigt die X-Ray-Konsole ein Latenzverteilungshistogramm an.

Latency

Als Latenz wird die Zeit zwischen dem Start und dem Abschluss einer Anforderung bezeichnet. Ein Histogramm zeigt eine Verteilung von Latenzen. Er zeigt Dauer auf der x-Achse und den Prozentsatz der Anforderungen, die jeder Dauer entsprechen, auf der y-Achse.

Dieses Histogramm zeigt einen Service, der die meisten Anfragen in weniger als 300 ms abschließt. Ein kleiner Prozentsatz von Anfragen dauert 2 Sekunden, und einige Ausreißer nehmen noch mehr Zeit in Anspruch.

Interpretieren von Service-Details

Service-Histogramme und Edge-Histogramme bieten eine visuelle Darstellung der Latenz aus der Sicht eines Services oder eines Anforderers.

Zur Interpretation des Panel-Histogramms mit den Servicedetails können Sie die Werte betrachten, die am stärksten von den meisten Werten im Histogramm abweichen. Diese Ausreißer sind als Spitzen im Histogramm zu sehen und Sie können die Ablaufverfolgungen für einen bestimmten Bereich untersuchen, um zu sehen, was vor sich geht.

Wählen Sie zur Anzeige nach Latenz gefilterter Ablaufverfolgungen einen Bereich im Histogramm aus. Klicken Sie an die Stelle, an der die Auswahl beginnen soll, und ziehen Sie von links nach rechts, um einen Bereich von Latenzen hervorzuheben, der in den Ablaufverfolgungsfilter eingeschlossen werden soll.

Nach Auswahl eines Bereichs können Sie den Zoom wählen, um nur diesen Teil des Histogramms anzuzeigen, und Ihre Auswahl verfeinern.

Sobald Sie den Fokus auf den interessierenden Bereich gesetzt haben, wählen Sie Ablaufverfolgungen anzeigen.

AWS X-Ray analysiert kontinuierlich die Trace-Daten in Ihrem Konto, um neu auftretende Probleme in Ihren Anwendungen zu identifizieren. Wenn die Fehlerraten den erwarteten Bereich überschreiten, werden Erkenntnisse gewonnen, die das Problem aufzeichnen und seine Auswirkungen verfolgen, bis es behoben ist. Mit Insights können Sie:

Die X-Ray-Konsole identifiziert Knoten mit laufenden Vorfällen in der Trace-Map. Um eine Zusammenfassung der Erkenntnisse zu erhalten, wählen Sie den betroffenen Knoten aus. Sie können Insights auch anzeigen und filtern, indem Sie im Navigationsbereich auf der linken Seite Insights auswählen.

X-Ray generiert einen Einblick, wenn es eine Anomalie in einem oder mehreren Knoten der Service-Map erkennt. Der Service verwendet statistische Modelle, um die erwarteten Fehlerraten der Dienste in Ihrer Anwendung vorherzusagen. Im vorherigen Beispiel handelt es sich bei der Anomalie um eine Zunahme von Fehlern von AWS Elastic Beanstalk. Auf dem Elastic Beanstalk-Server kam es zu mehreren Timeouts bei API-Aufrufen, was zu einer Anomalie in den Downstream-Knoten führte.

Insights in der X-Ray-Konsole aktivieren

Insights muss für jede Gruppe aktiviert sein, mit der Sie Insights-Funktionen verwenden möchten. Sie können Insights auf der Gruppenseite aktivieren.

          {
             "Version": "2012-10-17",
             "Statement": [
                 {
                     "Effect": "Allow",
                     "Action": [
                         "xray:GetInsightSummaries",
                         "xray:GetInsight",
                         "xray:GetInsightEvents",
                         "xray:GetInsightImpactGraph"
                     ],
                     "Resource": [
                         "*"
                     ]
                 }
             ]
         }
      

Aktivieren Sie Insights-Benachrichtigungen

Bei Insights-Benachrichtigungen wird für jedes Insight-Ereignis eine Benachrichtigung erstellt, z. B. wenn ein Insight erstellt wird, sich erheblich ändert oder geschlossen wird. Kunden können diese Benachrichtigungen über EventBridge Amazon-Ereignisse erhalten und bedingte Regeln verwenden, um Aktionen wie SNS-Benachrichtigungen, Lambda-Aufrufe, das Posten von Nachrichten in eine SQS-Warteschlange oder eines der unterstützten Ziele zu ergreifen. EventBridge Insights-Benachrichtigungen werden nach bestem Wissen versendet, können aber nicht garantiert werden. Weitere Informationen zu Zielen finden Sie unter Amazon EventBridge Targets.

Auf der Gruppenseite können Sie Insights-Benachrichtigungen für jede Gruppe aktivieren, für die Insights aktiviert sind.

Überblick über Insight

Die Übersichtsseite für einen Einblick versucht, drei wichtige Fragen zu beantworten:

Im Abschnitt Anomale Dienste wird für jeden Service ein Zeitplan angezeigt, der die Veränderung der Fehlerraten während des Vorfalls veranschaulicht. Die Zeitleiste zeigt die Anzahl der Traces mit Fehlern auf einem durchgehenden Band, das die erwartete Anzahl von Fehlern auf der Grundlage des aufgezeichneten Datenverkehrs angibt. Die Dauer der Erkenntnisse wird im Incident-Fenster visualisiert. Das Incident-Fenster beginnt, wenn X-Ray beobachtet, dass die Metrik anomal wird, und bleibt bestehen, solange der Insight aktiv ist.

Das folgende Beispiel zeigt eine Zunahme von Fehlern, die zu einem Vorfall geführt haben:

Im Abschnitt „Ursache“ wird eine Ablaufverfolgungsübersicht angezeigt, die sich auf den Ursachendienst und den betroffenen Pfad konzentriert. Sie können die nicht betroffenen Knoten ausblenden, indem Sie auf das Augensymbol oben rechts in der Ursachenkarte klicken. Der Root Cause Service ist der am weitesten flussabwärts gelegene Knoten, an dem X-Ray eine Anomalie identifiziert hat. Dabei kann es sich um einen Service handeln, den Sie instrumentiert haben, oder um einen externen Service, den Ihr Service mit einem instrumentierten Client aufgerufen hat. Wenn Sie beispielsweise Amazon DynamoDB mit einem instrumentierten AWS SDK-Client aufrufen, führt eine Zunahme von Fehlern durch DynamoDB zu Erkenntnissen mit DynamoDB als Hauptursache.

Um die Ursache weiter zu untersuchen, wählen Sie im Ursachendiagramm die Option Ursachendetails anzeigen aus. Sie können die Analytics-Seite verwenden, um die Grundursache und zugehörige Meldungen zu untersuchen. Weitere Informationen finden Sie unter Interagieren Sie mit der Analytics-Konsole.

Fehler, die sich in der Map weiter flussaufwärts fortsetzen, können sich auf mehrere Knoten auswirken und mehrere Anomalien verursachen. Wenn ein Fehler vollständig an den Benutzer weitergegeben wird, der die Anfrage gestellt hat, ist das Ergebnis ein Client-Fehler. Dies ist ein Fehler im Stammknoten der Trace-Map. Das Impact-Diagramm bietet einen Überblick über das Kundenerlebnis für die gesamte Gruppe. Dieses Kundenerlebnis wird anhand der Prozentsätze der folgenden Zustände berechnet: Fehler, Fehler, Drosselung und Okay.

Dieses Beispiel zeigt eine Zunahme von Traces mit einem Fehler am Stammknoten während eines Vorfalls. Vorfälle in nachgelagerten Diensten entsprechen nicht immer einer Zunahme von Client-Fehlern.

Wenn Sie Analyze Insight wählen, wird die X-Ray Analytics-Konsole in einem Fenster geöffnet, in dem Sie tief in die Spuren eintauchen können, die den Einblick verursacht haben. Weitere Informationen finden Sie unter Interagieren Sie mit der Analytics-Konsole.

Auswirkungen verstehen

AWS X-Ray misst im Rahmen der Generierung von Erkenntnissen und Benachrichtigungen die Auswirkungen, die durch ein laufendes Problem verursacht werden. Die Auswirkungen werden auf zwei Arten gemessen:

Diese Auswirkung wird durch den Prozentsatz der Anfragen bestimmt, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums fehlschlagen oder einen Fehler verursachen. Diese Auswirkungsanalyse ermöglicht es Ihnen, den Schweregrad und die Priorität des Problems anhand Ihres speziellen Szenarios abzuleiten. Diese Auswirkung ist zusätzlich zu den Insights-Benachrichtigungen als Teil des Konsolen-Erlebnisses verfügbar.

Deduplizierung

AWS X-Ray Insights dedupliziert Probleme bei mehreren Microservices. Es verwendet die Anomalieerkennung, um den Service zu ermitteln, der die Hauptursache eines Problems ist, ermittelt, ob andere verwandte Dienste aufgrund derselben Grundursache ein anomales Verhalten zeigen, und zeichnet das Ergebnis in Form eines einzigen Einblicks auf.

Überprüfen Sie den Fortschritt eines Insights

X-Ray bewertet die Erkenntnisse in regelmäßigen Abständen neu, bis sie behoben sind, und zeichnet jede nennenswerte zwischenzeitliche Änderung als Benachrichtigung auf, die als EventBridge Amazon-Ereignis gesendet werden kann. Auf diese Weise können Sie Prozesse und Workflows erstellen, um festzustellen, wie sich das Problem im Laufe der Zeit verändert hat, und geeignete Maßnahmen ergreifen, z. B. das Senden einer E-Mail oder die Integration in ein Warnsystem mithilfe von. EventBridge

Sie können Vorfallereignisse in der Impact-Timeline auf der Seite Inspect überprüfen. Standardmäßig zeigt die Zeitleiste den Service an, der am stärksten betroffen ist, bis Sie einen anderen Service auswählen.

Um eine Ablaufkarte und Grafiken für ein Ereignis zu sehen, wählen Sie es aus der Wirkungszeitleiste aus. Die Trace-Map zeigt die Dienste in Ihrer Anwendung, die von dem Vorfall betroffen sind. Unter Auswirkungsanalyse zeigen Diagramme die Fehlerzeitpläne für den ausgewählten Knoten und für die Clients in der Gruppe.

Wenn Sie sich die Spuren eines Vorfalls genauer ansehen möchten, wählen Sie auf der Seite Inspizieren die Option Ereignis analysieren aus. Sie können die Analytics-Seite verwenden, um die Liste der Traces zu verfeinern und die betroffenen Benutzer zu identifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Interagieren Sie mit der Analytics-Konsole.

Die AWS X-Ray Analytics-Konsole ist ein interaktives Tool zur Interpretation von Trace-Daten, mit dem Sie schnell nachvollziehen können, wie Ihre Anwendung und die zugrunde liegenden Dienste funktionieren. Die Konsole ermöglicht Ihnen das Erkunden, Analysieren und Visualisieren von Ablaufverfolgungen durch interaktive Reaktionszeit und Zeitreihen-Diagramme.

Bei der Auswahl in der Analysekonsole erstellt die Konsole Filter für die ausgewählte Teilmenge aller Ablaufverfolgungen. Sie können die aktiven Datasets mit zunehmend granularen Filtern anpassen, indem Sie auf die Diagramme und die Bereiche der Metriken und Felder klicken, die der aktuellen Ablaufverfolgungsreihe zugeordnet sind.

Die X-Ray Analytics-Konsole verwendet die folgenden Hauptfunktionen zum Gruppieren, Filtern, Vergleichen und Quantifizieren von Trace-Daten.

Features

Funktion	Beschreibung
Gruppen	Die anfangs ausgewählte Gruppe ist Default. Zum Ändern der abgerufenen Gruppe wählen Sie eine andere Gruppe aus dem Menü rechts neben der Filterausdruck-Suchleiste aus. Weitere Informationen zu Gruppen finden Sie unter Gruppen konfigurieren.
Abgerufene Ablaufverfolgungen	Standardmäßig generiert die Analysekonsole Diagramme auf Grundlage aller Ablaufverfolgungen in der ausgewählten Gruppe. Abgerufene Ablaufverfolgungen stehen für alle Ablaufverfolgungen in Ihrem Arbeitssatz. Auf dieser Kachel finden Sie die Anzahl der Ablaufverfolgungen. Mit Filterausdrücken an der Hauptsuchleiste optimieren und aktualisieren Sie die abgerufenen Ablaufverfolgungen.
In Diagrammen anzeigen/In Diagrammen ausblenden	Ein Schalter zum Vergleichen der aktiven Gruppe mit den abgerufenen Ablaufverfolgungen. Zum Vergleichen der Daten im Zusammenhang mit der Gruppe mit sämtlichen aktiven Filtern klicken Sie auf In Diagrammen anzeigen. Zum Entfernen dieser Ansicht aus den Diagrammen wählen Sie In Diagrammen ausblenden.
Gefilterter Ablaufverfolgungssatz A	Wenden Sie durch Interaktionen mit den Grafiken und Tabellen Filter an, um die Kriterien für den gefilterten Ablaufverfolgungssatz A zu erstellen. Wenn die Filter angewendet werden, werden die Anzahl der zutreffenden Spuren und der Prozentsatz der abgerufenen Spuren an der Gesamtzahl der abgerufenen Spuren innerhalb dieser Kachel berechnet. Filter werden auf der Kachel Gefilterter Ablaufverfolgungssatz A als Tags angezeigt und können zudem von der Kachel entfernt werden.
Optimieren	Über diese Funktion wird der Satz der abgerufenen Ablaufverfolgungen basierend auf den Filtern, die auf den Ablaufverfolgungssatz A angewendet wurden, aktualisiert. Durch Optimieren des abgerufenen Ablaufverfolgungssatzes wird der Arbeitssatz aller abgerufenen Ablaufverfolgungen basierend auf den Filtern für den Ablaufverfolgungssatz A abgerufen. Der Arbeitssatz der abgerufenen Ablaufverfolgungen ist eine geprüfte Teilmenge aller Ablaufverfolgungen in der Gruppe.
Gefilterter Ablaufverfolgungssatz B	Bei der Erstellung ist der gefilterte Ablaufverfolgungssatz B eine Kopie des gefilterten Ablaufverfolgungssatzes A. Um die beiden Verfolgungssätze zu vergleichen, wählen Sie einen neuen Filter aus, der für den Verfolgungssatz B gilt, während der Verfolgungssatz A unverändert bleibt. Während der Anwendung der Filter werden die Anzahl der entsprechenden Ablaufverfolgungen und der Prozentsatz der Ablaufverfolgungen von der Gesamtzahl der abgerufenen Ablaufverfolgungen auf dieser Kachel berechnet. Filter werden auf der Kachel Ablaufverfolgungssatz B als Tags angezeigt und können zudem von der Kachel entfernt werden.
Reaktionszeit Ursachenentitätspfade	Eine Tabelle mit aufgezeichneten Entitätspfaden. X-Ray bestimmt, welcher Pfad in Ihrer Spur die wahrscheinlichste Ursache für die Reaktionszeit ist. Das Format steht für eine Hierarchie von vorgefundenen Entitäten. Dies führt zu einer Reaktionszeit-Ursache. Verwenden Sie diese Zeilen, um nach wiederkehrenden Reaktionszeitfehlern zu filtern. Weitere Informationen zum Anpassen eines Ursachenfilters und zum Abrufen von Daten über die API finden Sie im Abschnitt Ursachenanalysen abrufen und verfeinern unter. Daten von X-Ray abrufen
Delta (�)	Eine Spalte, die den Metriktabellen hinzugefügt wird, wenn die Ablaufverfolgungssätze A und B beide aktiv sind. In der Delta-Spalte wird der prozentuale Unterschied zwischen Ablaufverfolgungssatz A und B berechnet

Die X-Ray Analytics-Konsole generiert zwei Hauptdiagramme, mit denen Sie Traces visualisieren können: Verteilung der Reaktionszeit und Zeitreihenaktivität. In diesem und den folgenden Abschnitten sehen Sie jeweils Beispiele dafür. Zudem werden die Grundlagen zum Lesen der Diagramme erläutert.

Im Folgenden sehen Sie die Farben, die dem Liniendiagramm „Reaktionszeit“ zugeordnet sind (das Zeitreihendiagramm verwendet dasselbe Farbschema):

• Alle Spuren in der Gruppe — grau

• Abgerufene Spuren — orange

• Gefilterter Trace-Satz A — grün

• Gefilterter Trace-Satz B — blau

Beispiel — Verteilung der Antwortzeiten

Bei der Verteilung der Reaktionszeit handelt es sich um ein Diagramm, das die Anzahl der Ablaufverfolgungen innerhalb einer bestimmten Reaktionszeit zeigt. Klicken und ziehen Sie, um eine Auswahl innerhalb der Verteilung der Reaktionszeit zu treffen. Dadurch wird ein Filter im Arbeitssatz der Ablaufverfolgung mit der Bezeichnung responseTime für alle Ablaufverfolgungen innerhalb einer bestimmten Reaktionszeit ausgewählt und erstellt.

Das Diagramm „Zeitreihenaktivität“ zeigt die Anzahl der Ablaufverfolgungen in einem bestimmten Zeitraum. Die Farbindikatoren spiegeln die Farben im Liniendiagramm der Reaktionszeitverteilung wider. Je dunkler und voller der Farbblock innerhalb der Aktivitätsreihe, desto mehr Ablaufverfolgungen werden zum angegebenen Zeitpunkt dargestellt.

Beispiel — Aktivität in Zeitreihen

Klicken und ziehen Sie, um im Diagramm „Zeitreihenaktivität“ eine Auswahl zu treffen. Dadurch wird ein Filter mit der Bezeichnung timerange im Arbeitssatz der Ablaufverfolgung für alle Ablaufverfolgungen innerhalb eines bestimmten Zeitraums ausgewählt und erstellt.

Die folgenden Beispiele zeigen allgemeine Anwendungsfälle für die X-Ray Analytics-Konsole. Jedes Beispiel zeigt eine wichtige Funktion der Konsolenumgebung. Die Beispiele folgen als Gruppe einem grundlegenden Fehlerbehebungsworkflow. In den Schritten wird beschrieben, wie Sie zunächst nicht betriebsbereite Knoten erkennen und dann mit der Analytics-Konsole interagieren, um vergleichende Abfragen automatisch zu generieren. Nachdem Sie den Bereich durch Abfragen eingegrenzt haben, sehen Sie sich abschließend die Details der für Sie relevanten Ablaufverfolgungen an, um zu ermitteln, was sich negativ auf die Integrität Ihres Services auswirkt.

Die Trace-Map zeigt den Zustand der einzelnen Knoten an, indem sie sie anhand des Verhältnisses von erfolgreichen Aufrufen zu Fehlern und Störungen einfärbt. Ein roter Prozentsatz auf Ihrem Knoten signalisiert eine Störung. Verwenden Sie die X-Ray Analytics-Konsole, um das Problem zu untersuchen.

Weitere Informationen zum Lesen der Trace-Map finden Sie unter Verwenden der X-Ray-Trace-Map.

Mithilfe der Reaktionszeitverteilung können Sie Spitzen in der Reaktionszeit beobachten. Durch die Auswahl der Spitzen in der Reaktionszeit werden die Tabellen unterhalb der Diagramme aktualisiert und enthalten dann alle zugehörigen Metriken, z. B. die Statuscodes.

Wenn Sie klicken und ziehen, wählt X-Ray einen Filter aus und erstellt ihn. Er wird in einem grauen Schatten über den grau unterlegten Linien dargestellt. Sie können diesen Schatten jetzt entlang der Verteilung nach links und rechts ziehen, um die Auswahl und den Filter zu aktualisieren.

Sie können Ablaufverfolgungen innerhalb der ausgewählten Spitze anhand der Metriktabellen unterhalb der Diagramme detailliert anzeigen. Durch Klicken auf eine Zeile in der Tabelle HTTP STATUS CODE (HTTP-STATUSCODE können Sie automatisch einen Filter im Arbeitsdatensatz erstellen. Beispiel: Sie können alle Ablaufverfolgungen für Statuscode 500 anzeigen. Dadurch wird ein Filter-Tag auf der Kachel „Ablaufverfolgungssatz“ mit dem Namen http.status erstellt.

Führen Sie einen Drilldown in den Fehler auf Grundlage von Benutzer, URL, Ursache Reaktionszeit oder anderen vordefinierten Attributen durch. Wenn Sie beispielsweise den Satz der Ablaufverfolgungen mit Statuscode 500 filtern möchten, wählen Sie eine Zeile aus der Tabelle USERS (BENUTZER) aus. Dies führt zu zwei Filter-Tags auf der Kachel „Ablaufverfolgungssatz“: http.status, wie zuvor festgelegt, und user.

Vergleichen Sie verschiedene Benutzer und ihre POST-Anfragen, um weitere Abweichungen und Korrelationen zu finden. Wenden Sie Ihren ersten Satz Filter an. Sie sind anhand einer blauen Linie in der Reaktionszeitverteilung definiert. Wählen Sie dann Compare (Vergleichen) aus. Zu Beginn wird dadurch eine Kopie der Filter im Ablaufverfolgungssatz A erstellt.

Um fortzufahren, definieren Sie einen neuen Satz Filter, die auf Ablaufverfolgungssatz B angewendet werden. Dieser zweite Satz wird durch eine grüne Linie dargestellt. Das folgende Beispiel zeigt die verschiedenen Linien entsprechend dem blauen und grünen Farbschema.

Wenn Sie mithilfe der Konsolenfilter den Umfang eingrenzen, erhält die Ablaufverfolgungsliste unterhalb der Metriktabellen mehr Bedeutung. Die Tabelle mit der Ablaufverfolgungsliste vereint Informationen über URL, USER (BENUTZER) und STATUS CODE (STATUSCODE) in einer Ansicht. Weitere Einblicke erhalten Sie, wenn Sie eine Zeile aus dieser Tabelle auswählen und so die Detailseite der Ablaufverfolgung öffnen und die Zeitleiste und Rohdaten anzeigen.

Gruppen sind eine Sammlung von Ablaufverfolgungen, die durch einen Filterausdruck definiert sind. Sie können Gruppen verwenden, um zusätzliche Servicegraphen zu erstellen und CloudWatch Amazon-Metriken bereitzustellen. Sie können die AWS X-Ray Konsole oder die X-Ray-API verwenden, um Gruppen für Ihre Dienste zu erstellen und zu verwalten. In diesem Thema wird beschrieben, wie Gruppen mithilfe der X-Ray-Konsole erstellt und verwaltet werden. Informationen zur Verwaltung von Gruppen mithilfe der X-Ray-API finden Sie unterKonfiguration von Sampling-, Gruppen- und Verschlüsselungseinstellungen mit der X-Ray-API.

Sie können Gruppen von Traces für Trace-Maps, Traces oder Analysen erstellen. Wenn Sie eine Gruppe erstellen, ist die Gruppe als Filter im Gruppen-Dropdownmenü auf allen drei Seiten verfügbar: Trace Map, Traces und Analytics.

Gruppen werden über ihren Namen oder einen Amazon-Ressourcennamen (ARN) identifiziert und enthalten einen Filterausdruck. Der Service vergleicht eingehende Ablaufverfolgungen mit dem Ausdruck und speichert sie entsprechend. Weitere Hinweise zum Erstellen eines Filterausdrucks finden Sie unterVerwenden Sie Filterausdrücke.

Durch das Aktualisieren des Filterausdrucks einer Gruppe werden die bereits aufgezeichneten Daten nicht geändert. Die Aktualisierung gilt nur für nachfolgende Ablaufverfolgungen. Dies kann dazu führen, dass im Diagramm neue und alte Ausdrücke zusammengeführt werden. Um dies zu vermeiden, löschen Sie eine aktuelle Gruppe und erstellen Sie eine neue.

Erstellen einer Gruppe

Wenden Sie eine Gruppe an

Bearbeiten Sie eine Gruppe

Klonen Sie eine Gruppe

Durch das Klonen einer Gruppe wird eine neue Gruppe erstellt, die den Filterausdruck und die Tags einer vorhandenen Gruppe enthält. Wenn Sie eine Gruppe klonen, hat die neue Gruppe denselben Namen wie die Gruppe, aus der sie geklont wurde, wobei der Name an den Namen -clone angehängt wird.

Löschen einer Gruppe

Folgen Sie den Schritten in diesem Abschnitt, um eine Gruppe zu löschen. Sie können die Standardgruppe nicht löschen.

Gruppenmetriken in Amazon anzeigen CloudWatch

Nachdem eine Gruppe erstellt wurde, werden eingehende Traces mit dem Filterausdruck der Gruppe verglichen, während sie im X-Ray-Dienst gespeichert werden. Metriken für die Anzahl der Traces, die den einzelnen Kriterien entsprechen, werden CloudWatch jede Minute auf Amazon veröffentlicht. Wenn Sie auf der Seite Gruppe bearbeiten die Option Metrik anzeigen wählen, wird in der CloudWatch Konsole die Seite Metrik geöffnet. Weitere Informationen zur Verwendung von CloudWatch Metriken finden Sie unter Using Amazon CloudWatch Metrics im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Sie können die AWS X-Ray Konsole verwenden, um Sampling-Regeln für Ihre Dienste zu konfigurieren. Das X-Ray SDK AWS-Services , das Active Tracing mit Sampling-Konfiguration unterstützt, verwendet Sampling-Regeln, um zu bestimmen, welche Anfragen aufgezeichnet werden sollen.

Konfigurieren Sie Stichprobenregeln

Sie können Sampling für die folgenden Anwendungsfälle konfigurieren:

Anpassen von Samplingregeln

Durch die Anpassung der Stichprobenregeln können Sie die Menge der aufgenommenen Daten kontrollieren. Sie können auch das Sampling-Verhalten ändern, ohne Ihren Code zu ändern oder erneut bereitzustellen. Stichprobenregeln teilen dem X-Ray SDK mit, wie viele Anfragen für eine Reihe von Kriterien aufgezeichnet werden müssen. Standardmäßig zeichnet das X-Ray-SDK die erste Anfrage auf, die zu Beginn jeder Sekunde empfangen wird, und fünf Prozent aller weiteren Anfragen. Eine Anfrage pro Sekunde ist das Reservoir. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Sekunde mindestens eine Ablaufverfolgung aufgezeichnet wird, solange der Dienst Anfragen verarbeitet. Fünf Prozent ist die Rate, mit der die über die Reservoirgröße hinausgehenden Anforderungen geprüft werden.

Sie können das X-Ray SDK so konfigurieren, dass es Sampling-Regeln aus einem JSON-Dokument liest, das Sie in Ihren Code einbinden. Wenn Sie jedoch mehrere Instances Ihres Services ausführen, führt jede Instance das Sampling unabhängig aus. Dies bewirkt, dass sich der Gesamtprozentsatz der geprüften Anforderungen erhöht, da die Reservoirs aller Instances effektiv zusammengezählt werden. Um lokale Sampling-Regeln zu aktualisieren, müssen Sie Ihren Code außerdem erneut bereitstellen.

Indem Sie Sampling-Regeln in der X-Ray-Konsole definieren und das SDK so konfigurieren, dass es Regeln aus dem X-Ray-Dienst liest, können Sie beide Probleme vermeiden. Der Service verwaltet die Reservoirs für jede Regel und weist jeder Instance Ihres Services Kontingente zu, um das Reservoir gleichmäßig zu verteilen, basierend auf der Anzahl der Instances, die ausgeführt werden. Das Reservoir-Limit wird gemäß den von Ihnen festgelegten Regeln berechnet. Da die Regeln im Dienst konfiguriert sind, können Sie Regeln verwalten, ohne zusätzliche Implementierungen vornehmen zu müssen. Weitere Informationen zum AWS SDK finden Sie unter Verwenden eines SDK.

Sie können jetzt X-Ray-Sampling-Regeln von der CloudWatch Amazon-Konsole aus konfigurieren. Sie können die X-Ray-Konsole auch weiterhin verwenden.

Optionen für Samplingregeln

Für jede Regel stehen folgende Optionen zur Verfügung. Für Zeichenfolgenwerte können Platzhalter verwendet werden, um einem einzelnen Zeichen (?) oder null oder mehreren Zeichen (*) zu entsprechen.

Beispiele für Samplingregeln

Konfigurieren Sie Ihren Service so, dass er Stichprobenregeln verwendet

Das X-Ray SDK erfordert eine zusätzliche Konfiguration, um Sampling-Regeln verwenden zu können, die Sie in der Konsole konfigurieren. Im Konfigurationsthema finden Sie in Ihrer Sprache Einzelheiten zur Konfiguration einer Samplingstrategie:

Informationen zu API Gateway finden Sie unterUnterstützung für aktives Amazon API Gateway-Tracing für AWS X-Ray.

Anzeigen von Samplingergebnissen

Auf der Sampling-Seite der X-Ray-Konsole finden Sie detaillierte Informationen darüber, wie Ihre Dienste die einzelnen Sampling-Regeln verwenden.

Die Spalte Trend zeigt, wie die Regel in den letzten paar Minuten verwendet wurde. Jede Spalte zeigt Statistiken für ein 10-Sekunden-Fenster an.

Weitere Informationen zu Samplingstatistiken und dazu, wie Services Samplingregeln verwenden, finden Sie unter Verwenden von Sampling-Regeln mit der X-Ray-API.

Nächste Schritte

Sie können die X-Ray-API verwenden, um Sampling-Regeln zu verwalten. Mit der API können Sie Regeln erstellen und aktualisieren, und zwar programmgesteuert nach einem Zeitplan oder als Reaktion auf Alarme oder Benachrichtigungen. Anleitungen und weitere Regelbeispiele finden Sie unter Konfiguration von Sampling-, Gruppen- und Verschlüsselungseinstellungen mit der X-Ray-API.

Das X-Ray-SDK und die X-Ray-API verwenden AWS-Services auch, um Probenahmeregeln zu lesen, Probenahmeergebnisse zu melden und Probenahmeziele abzurufen. Services müssen verfolgen, wie oft sie die einzelnen Regeln anwenden, Regeln anhand ihrer Priorität auswerten und Daten aus dem Reservoir abrufen, wenn eine Anfrage mit einer Regel übereinstimmt, für die X-Ray dem Service noch kein Kontingent zugewiesen hat. Weitere Informationen darüber, wie ein Service die API für Sampling verwendet, finden Sie unterVerwenden von Sampling-Regeln mit der X-Ray-API.

Wenn das X-Ray-SDK Sampling-APIs aufruft, verwendet es den X-Ray-Daemon als Proxy. Wenn Sie TCP-Port 2000 bereits verwenden, können Sie den Daemon so konfigurieren, dass er den Proxy auf einem anderen Port ausführt. Details dazu finden Sie unter Konfigurieren des AWS X-Ray Daemon.

Sie können Routen und Abfragen verwenden, um Deeplinks zu bestimmten Traces oder gefilterten Ansichten von Traces und der Trace-Map zu erstellen.

Ablaufverfolgungen

Sie können Links für Timeline-, Roh- und Kartenansichten einzelner Ablaufverfolgungen generieren.

Zeitleiste verfolgen — xray/home#/traces/trace-id

Unverarbeitete Trace-Daten — xray/home#/traces/trace-id/raw

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces/1-57f5498f-d91047849216d0f2ea3b6442/raw

Filterausdrücke

Link zu einer gefilterten Liste von Ablaufverfolgungsdaten.

Ansicht gefilterter Spuren — xray/home#/traces?filter=filter-expression

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?filter=service("api.amazon.com") { fault = true OR responsetime > 2.5 } AND annotation.foo = "bar"

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?filter=service(%22api.amazon.com%22)%20%7B%20fault%20%3D%20true%20OR%20responsetime%20%3E%202.5%20%7D%20AND%20annotation.foo%20%3D%20%22bar%22

Weitere Informationen zu Filterausdrücken finden Sie unter Verwenden Sie Filterausdrücke.

Zeitraum

Geben Sie einen Zeitraum oder Start- und Endzeit im ISO8601-Format an. Die Zeitbereiche sind in UTC angegeben und können bis zu 6 Stunden lang sein.

Länge der Zeit — xray/home#/page?timeRange=range-in-minutes

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/service-map?timeRange=PT1H

Start- und Endzeit — xray/home#/page?timeRange=start~end

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?timeRange=2023-7-01T16:00:00~2023-7-01T22:00:00

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?timeRange=2023-7-01T16:00~2023-7-01T22:00

Region

Geben Sie AWS-Region an, ob auf Seiten in dieser Region verlinkt werden soll. Wenn Sie keine Region angeben, führt Sie die Konsole zur zuletzt besuchten Region.

Region — xray/home?region=region#/page

https://console.aws.amazon.com/xray/home?region=us-west-2#/service-map

Wenn Sie eine Region mit anderen Abfrageparametern einbeziehen, steht die Regionsabfrage vor dem Hash und die röntgenspezifischen Abfragen hinter dem Seitennamen.

https://console.aws.amazon.com/xray/home?region=us-west-2#/service-map?timeRange=PT1H

Kombiniert

https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?timeRange=PT15M&filter=duration%20%3E%3D%205%20AND%20duration%20%3C%3D%208