# Habilitación de la correlación entre seguimientos y registros
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Puede habilitar la *correlación entre seguimientos y registros* en Application Signals. Esto introduce automáticamente los ID de seguimiento y los ID de intervalo en los registros de aplicación pertinentes. A continuación, al abrir una página de detalles del seguimiento en la consola de Application Signals, las entradas de registro pertinentes (si las hay) que se correlacionan con el seguimiento actual aparecen automáticamente en la parte inferior de la página.

Por ejemplo, supongamos que observa un pico en un gráfico de latencia. Puede elegir el punto del gráfico para cargar la información de diagnóstico correspondiente a ese punto en el tiempo. A continuación, selecciona el seguimiento correspondiente para obtener más información. Al ver la información del seguimiento, puede desplazarse hacia abajo para ver los registros asociados a él. Estos registros pueden revelar patrones o códigos de error asociados a los problemas que provocan el pico de latencia.

Para lograr la correlación del registro de trazas, Application Signals se basa en lo siguiente:
+ [ Instrumentación automática de Logger MDC](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/blob/main/docs/logger-mdc-instrumentation.md) para Java.
+ [ Instrumentación de registro de OpenTelemetry](https://opentelemetry-python-contrib.readthedocs.io/en/latest/instrumentation/logging/logging.html) para Python.
+ Las instrumentaciones automáticas de [Pino](https://www.npmjs.com/package/@opentelemetry/instrumentation-pino), [Winston](https://www.npmjs.com/package/@opentelemetry/instrumentation-winston) o [Bunyan](https://www.npmjs.com/package/@opentelemetry/instrumentation-bunyan) para Node.js.

Todos estos instrumentos están disponibles en la comunidad de OpenTelemetry. Application Signals los utiliza para inyectar contextos de seguimientos, como el ID de seguimiento y el ID de intervalo, en los registros de la aplicación. Para habilitar esto, debe cambiar manualmente la configuración de registro para habilitar la autoinstrumentación. 

Según la arquitectura en la que se ejecute la aplicación, es posible que también deba configurar una variable de entorno para habilitar la correlación de registros de seguimiento, además de seguir los pasos de esta sección.
+ En Amazon EKS, no es necesario realizar más pasos.
+ En Amazon ECS, no es necesario realizar más pasos.
+ En Amazon EC2, consulte el paso 4 del procedimiento en [Paso 3: instrumentar la aplicación e iníciela](CloudWatch-Application-Signals-Enable-EC2Main.md#CloudWatch-Application-Signals-Enable-Other-instrument).

Una vez que habilite la correlación de los registros de seguimientos, 

## Ejemplos de configuración de la correlación del registro de seguimientos
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Esta sección contiene ejemplos de cómo configurar la correlación del registro de seguimientos en varios entornos.

**Spring Boot para Java**

Supongamos que tiene una aplicación Spring Boot en una carpeta llamada `custom-app`. La configuración de la aplicación suele ser un archivo YAML con el nombre `custom-app/src/main/resources/application.yml` y que podría tener este aspecto: 

```
spring:
  application:
    name: custom-app
  config:
    import: optional:configserver:${CONFIG_SERVER_URL:http://localhost:8888/}
    
...
```

Para habilitar la correlación del registro de seguimientos, agregue la siguiente configuración de registro.

```
spring:
  application:
    name: custom-app
  config:
    import: optional:configserver:${CONFIG_SERVER_URL:http://localhost:8888/}
    
...    

logging:
  pattern:
    level: trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p
```

**Logback para Java**

En la configuración de registro (como logback.xml), inserte el contexto de seguimiento `trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p` en `pattern` del codificador. Por ejemplo, la siguiente configuración antepone el contexto de seguimiento al mensaje de registro.

```
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
  <file>app.log</file>
  <append>true</append>
  <encoder> 
    <pattern>trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p - %m%n</pattern> 
  </encoder>
</appender>
```

Para obtener más información sobre los codificadores de Logback, consulte [Encoders](https://logback.qos.ch/manual/encoders.html) en la documentación de Logback.

**Log4j2 para Java**

En la configuración de registro (por ejemplo, log4j2.xml), inserte el contexto de seguimiento `trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p` en `PatternLayout`. Por ejemplo, la siguiente configuración antepone el contexto de seguimiento al mensaje de registro.

```
<Appenders>
  <File name="FILE" fileName="app.log">
    <PatternLayout pattern="trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p - %m%n"/>
  </File>
</Appenders>
```

Para obtener más información sobre los diseños de patrones en Log4j2, consulte [Pattern Layout](https://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/layouts.html#Pattern_Layout) en la documentación de Log4j2.

**Log4j para Java**

En la configuración de registro (como log4j.xml), inserte el contexto de seguimiento `trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p` en `PatternLayout`. Por ejemplo, la siguiente configuración antepone el contexto de seguimiento al mensaje de registro.

```
<appender name="FILE" class="org.apache.log4j.FileAppender">;
  <param name="File" value="app.log"/>;
  <param name="Append" value="true"/>;
  <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">;
    <param name="ConversionPattern" value="trace_id=%mdc{trace_id} span_id=%mdc{span_id} trace_flags=%mdc{trace_flags} %5p - %m%n"/>;
  </layout>;
</appender>;
```

Para obtener más información sobre los diseños de patrones en Log4j, consulte [Class Pattern Layout](https://logging.apache.org/log4j/1.x/apidocs/org/apache/log4j/PatternLayout.html) en la documentación de Log4j.

**Python**

Establezca la variable de entorno de `OTEL_PYTHON_LOG_CORRELATION` en `true` mientras se ejecuta la aplicación. Para obtener más información, consulte [Enable trace context injection](https://opentelemetry-python-contrib.readthedocs.io/en/latest/instrumentation/logging/logging.html#enable-trace-context-injection) en la documentación de OpenTelemetry de Python.

**Node.js**

Para obtener más información sobre cómo habilitar la inyección de contexto de rastreo en Node.js para las bibliotecas de registro que la admiten, consulte la documentación de uso de NPM de las instrumentaciones automáticas de [Pino](https://www.npmjs.com/package/@opentelemetry/instrumentation-pino), [Winston](https://www.npmjs.com/package/@opentelemetry/instrumentation-winston) o [Bunyan](https://www.npmjs.com/package/@opentelemetry/instrumentation-bunyan) para Node.js.