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Instrumentation du code Node.js dans AWS Lambda

Mode de mise au point
Instrumentation du code Node.js dans AWS Lambda - AWS Lambda

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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Lambda s'intègre pour vous aider AWS X-Ray à suivre, à déboguer et à optimiser les applications Lambda. Vous pouvez utiliser X-Ray pour suivre une demande lorsque celle-ci parcourt les ressources de votre application, qui peuvent inclure des fonctions Lambda et d'autres services AWS .

Pour envoyer des données de suivi à X-Ray, vous pouvez utiliser l'une des deux bibliothèques SDK suivantes :

Chacune d'entre elles SDKs propose des moyens d'envoyer vos données de télémétrie au service X-Ray. Vous pouvez ensuite utiliser X-Ray pour afficher, filtrer et avoir un aperçu des métriques de performance de votre application, afin d’identifier les problèmes et les occasions d’optimiser votre application.

Important

Les outils X-Ray et Powertools pour AWS Lambda SDKs font partie d'une solution d'instrumentation étroitement intégrée proposée par AWS. Les couches ADOT Lambda font partie d’une norme industrielle pour l’instrumentation de traçage qui collecte plus de données en général, mais qui peut ne pas convenir à tous les cas d’utilisation. Vous pouvez implémenter le end-to-end traçage dans X-Ray en utilisant l'une ou l'autre solution. Pour en savoir plus sur le choix entre les deux, consultez Choosing between the AWS Distro for Open Telemetry and X-Ray. SDKs

Utilisation d'ADOT pour instrumenter vos fonctions Node.js

ADOT fournit des couches Lambda entièrement gérées qui regroupent tout ce dont vous avez besoin pour collecter des données de télémétrie à l'aide du SDK. OTel En consommant cette couche, vous pouvez instrumenter vos fonctions Lambda sans avoir à modifier le code de fonction. Vous pouvez également configurer votre couche pour effectuer une initialisation personnalisée de OTel. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration personnalisée pour ADOT Collector sur Lambda dans la documentation ADOT.

Pour les exécutions python, vous pouvez ajouter leAWS couche Lambda gérée pour ADOT Javascriptpour instrumenter automatiquement vos fonctions. Pour obtenir des instructions détaillées sur la façon d'ajouter cette couche, consultez AWS Distro for OpenTelemetry Lambda JavaScript Support dans la documentation ADOT.

Utilisation du kit SDK X-Ray pour instrumenter vos fonctions Node.js

Pour enregistrer des détails sur les appels effectués par votre fonction Lambda à d’autres ressources de votre application, vous pouvez également utiliser le Kit SDK AWS X-Ray pour Node.js. Pour obtenir ce kit SDK, ajoutez le package aws-xray-sdk-core aux dépendances de votre application.

Exemple blank-nodejs/package.json
{ "name": "blank-nodejs", "version": "1.0.0", "private": true, "devDependencies": { "jest": "29.7.0" }, "dependencies": { "@aws-sdk/client-lambda": "3.345.0", "aws-xray-sdk-core": "3.5.3" }, "scripts": { "test": "jest" } }

Pour instrumenter les clients du AWS SDK dans la AWS SDK for JavaScript v3, encapsulez l'instance du client avec la captureAWSv3Client méthode.

Exemple nodejs/function/indexblank-.js — Suivi d'un client AWS SDK
const AWSXRay = require('aws-xray-sdk-core'); const { LambdaClient, GetAccountSettingsCommand } = require('@aws-sdk/client-lambda'); // Create client outside of handler to reuse const lambda = AWSXRay.captureAWSv3Client(new LambdaClient()); // Handler exports.handler = async function(event, context) { event.Records.forEach(record => { ...

Le moteur d'exécution Lambda définit certaines variables d'environnement pour configurer le kit SDK X-Ray. Lambda définit par exemple AWS_XRAY_CONTEXT_MISSING à LOG_ERROR pour éviter de générer des erreurs d'environnement d'exécution à partir du kit SDK X-Ray. Pour définir une stratégie manquante de contexte personnalisée, remplacez la variable d'environnement dans votre configuration de fonction pour n'avoir aucune valeur, puis vous pouvez définir la stratégie manquante de contexte par programme.

Exemple de code d'initialisation
const AWSXRay = require('aws-xray-sdk-core'); // Configure the context missing strategy to do nothing AWSXRay.setContextMissingStrategy(() => {});

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation des variables d'environnement Lambda.

Une fois que vous avez ajouté les bonnes dépendances et effectué les modifications de code nécessaires, activez le suivi dans la configuration de votre fonction via la console Lambda ou l’API.

Activation du suivi avec la console Lambda

Pour activer/désactiver le traçage actif sur votre fonction Lambda avec la console, procédez comme suit :

Pour activer le traçage actif
  1. Ouvrez la page Functions (Fonctions) de la console Lambda.

  2. Choisissez une fonction.

  3. Choisissez Configuration, puis choisissez Outils de surveillance et d’opérations.

  4. Sous Outils de surveillance supplémentaires, choisissez Modifier.

  5. Sous Signaux CloudWatch d'application et AWS X-Ray sélectionnez Activer les traces de service Lambda.

  6. Choisissez Save (Enregistrer).

Activation du suivi avec l’API Lambda

Configurez le suivi sur votre fonction Lambda avec le AWS SDK AWS CLI or, utilisez les opérations d'API suivantes :

L'exemple de AWS CLI commande suivant active le suivi actif sur une fonction nommée my-function.

aws lambda update-function-configuration --function-name my-function \ --tracing-config Mode=Active

Le mode de suivi fait partie de la configuration spécifique de la version lorsque vous publiez une version de votre fonction. Vous ne pouvez pas modifier le mode de suivi sur une version publiée.

Activation du traçage avec AWS CloudFormation

Pour activer le suivi d'une AWS::Lambda::Function ressource dans un AWS CloudFormation modèle, utilisez la TracingConfig propriété.

Exemple function-inline.yml – Configuration du suivi
Resources: function: Type: AWS::Lambda::Function Properties: TracingConfig: Mode: Active ...

Pour une AWS::Serverless::Function ressource AWS Serverless Application Model (AWS SAM), utilisez la Tracing propriété.

Exemple template.yml – Configuration du suivi
Resources: function: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Tracing: Active ...

Interprétation d’un suivi X-Ray

Votre fonction a besoin d’une autorisation pour charger des données de suivi vers X-Ray. Lorsque vous activez le suivi actif dans la console Lambda, Lambda ajoute les autorisations requises au rôle d’exécution de votre fonction. Dans le cas contraire, ajoutez la AWSXRayDaemonWriteAccesspolitique au rôle d'exécution.

Une fois que vous avez configuré le suivi actif, vous pouvez observer des demandes spécifiques via votre application. Le graphique de services X-Ray affiche des informations sur votre application et tous ses composants. L’exemple suivant montre une application dotée de deux fonctions. La fonction principale traite les événements et renvoie parfois des erreurs. La deuxième fonction située en haut traite les erreurs qui apparaissent dans le groupe de journaux de la première et utilise le AWS SDK pour appeler X-Ray, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon Logs. CloudWatch

Diagramme qui montre deux applications distinctes et leurs cartes de service respectives dans X-Ray

X-Ray ne trace pas toutes les requêtes vers votre application. X-Ray applique un algorithme d’échantillonnage pour s’assurer que le suivi est efficace, tout en fournissant un échantillon représentatif de toutes les demandes. Le taux d’échantillonnage est 1 demande par seconde et 5 % de demandes supplémentaires. Vous ne pouvez pas configurer ce taux d’échantillonnage X-Ray pour vos fonctions.

Dans X-Ray, un suivi enregistre des informations sur une demande traitée par un ou plusieurs services. Lambda enregistre deux segments par suivi, ce qui a pour effet de créer deux nœuds sur le graphique du service. L’image suivante met en évidence ces deux nœuds :

Cartographie du service X-Ray avec une seule fonction.

Le premier nœud sur la gauche représente le service Lambda qui reçoit la demande d’invocation. Le deuxième nœud représente votre fonction Lambda spécifique. L’exemple suivant illustre une trace avec ces deux segments. Les deux sont nommés my-function, mais l’un a pour origine AWS::Lambda et l’autre a pour origine AWS::Lambda::Function. Si le segment AWS::Lambda affiche une erreur, cela signifie que le service Lambda a rencontré un problème. Si le segment AWS::Lambda::Function affiche une erreur, cela signifie que votre fonction a rencontré un problème.

Trace de X-Ray qui montre la latence sur chaque sous-segment d’une invocation Lambda spécifique.

Cet exemple développe le segment AWS::Lambda::Function pour afficher ses trois sous-segments.

Note

AWS met actuellement en œuvre des modifications du service Lambda. En raison de ces modifications, vous pouvez constater des différences mineures entre la structure et le contenu des messages du journal système et des segments de suivi émis par les différentes fonctions Lambda de votre Compte AWS.

L’exemple de suivi présenté ici illustre le segment de fonction à l’ancienne. Les différences entre les segments à l’ancienne et de style moderne sont décrites dans les paragraphes suivants.

Ces modifications seront mises en œuvre au cours des prochaines semaines, et toutes les fonctions, Régions AWS sauf en Chine et dans les GovCloud régions, seront transférées pour utiliser le nouveau format des messages de journal et des segments de trace.

Le segment de fonction à l’ancienne contient les sous-segments suivants :

  • Initialization (Initialisation) : représente le temps passé à charger votre fonction et à exécuter le code d’initialisation. Ce sous-segment apparaît pour le premier événement traité par chaque instance de votre fonction.

  • Invocation – Représente le temps passé à exécuter votre code de gestionnaire.

  • Overhead (Travail supplémentaire) – Représente le temps que le fichier d’exécution Lambda passe à se préparer à gérer l’événement suivant.

Le segment de fonction de style moderne ne contient pas de sous-segment Invocation. À la place, les sous-segments du client sont directement rattachés au segment de fonction. Pour plus d’informations sur la structure des segments de fonction à l’ancienne et de style moderne, consultez Comprendre les suivis X-Ray.

Vous pouvez également utiliser des clients HTTP, enregistrer des requêtes SQL et créer des sous-segments personnalisés avec des annotations et des métadonnées. Pour plus d’informations, consultez Kit SDK AWS X-Ray pour Node.js dans le AWS X-Ray Guide du développeur.

Tarification

Vous pouvez utiliser le X-Ray Tracing gratuitement chaque mois jusqu'à une certaine limite dans le cadre du niveau AWS gratuit. Au-delà de ce seuil, X-Ray facture le stockage et la récupération du suivi. Pour en savoir plus, consultez Pricing AWS X-Ray (Tarification).

Stockage des dépendances d’exécution dans une couche (kit SDK X-Ray)

Si vous utilisez le SDK X-Ray pour instrumenter le code de fonction des clients du AWS SDK, votre package de déploiement peut devenir très volumineux. Pour éviter de charger des dépendances d’environnement d’exécution chaque fois que vous mettez à jour votre code de fonction, empaquetez le kit SDK X-Ray dans une couche Lambda.

L'exemple suivant montre une ressource AWS::Serverless::LayerVersion qui stocke le Kit SDK AWS X-Ray pour Node.js.

Exemple template.yml : couche de dépendances
Resources: function: Type: AWS::Serverless::Function Properties: CodeUri: function/. Tracing: Active Layers: - !Ref libs ... libs: Type: AWS::Serverless::LayerVersion Properties: LayerName: blank-nodejs-lib Description: Dependencies for the blank sample app. ContentUri: lib/. CompatibleRuntimes: - nodejs20.x

Avec cette configuration, vous ne mettez à jour les fichiers de couche de bibliothèque que si vous modifiez vos dépendances d’exécution. Étant donné que le package de déploiement de la fonction contient uniquement votre code, cela peut contribuer à réduire les temps de chargement.

La création d’une couche de dépendances nécessite des modifications de génération pour créer l’archive des couches avant le déploiement. Pour un exemple fonctionnel, consultez l'exemple d'application blank-nodejs.

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