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. # AWS X-Ray exemple d'application **Note** Avis de SDK/Daemon maintenance de X-Ray — Le 25 février 2026, le AWS X-Ray SDKs/Daemon passera en mode maintenance, où les versions du SDK et du Daemon de X-Ray AWS seront limitées uniquement pour résoudre les problèmes de sécurité. Pour plus d'informations sur le calendrier de support, consultez[Chronologie du support pour le SDK et Daemon X-Ray](xray-sdk-daemon-timeline.md). Nous vous recommandons de migrer vers OpenTelemetry. Pour plus d'informations sur la migration vers OpenTelemetry, voir [Migration de l'instrumentation X-Ray vers OpenTelemetry l'instrumentation](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-migration.html). L'application AWS X-Ray [eb-java-scorekeep](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray)Sample, disponible sur GitHub, montre l'utilisation du SDK AWS X-Ray pour instrumenter les appels HTTP entrants, les clients du SDK DynamoDB et les clients HTTP. L'exemple d'application permet CloudFormation de créer des tables DynamoDB, de compiler du code Java sur instance et d'exécuter le daemon X-Ray sans aucune configuration supplémentaire. Consultez le [didacticiel Scorekeep](scorekeep-tutorial.md) pour commencer à installer et à utiliser un exemple d'application instrumenté, en utilisant le ou le AWS Management Console . AWS CLI ![\[Scorekeep utilise le SDK AWS X-Ray pour instrumenter les appels HTTP entrants, les clients du SDK DynamoDB et les clients HTTP\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/xray/latest/devguide/images/scorekeep-flow.png) L'exemple inclut une application Web frontale, l'API qu'elle appelle et les tables DynamoDB qu'elle utilise pour stocker des données. L'instrumentation de base avec des [filtres](xray-sdk-java-filters.md), [des plugins](xray-sdk-java-configuration.md) et des [clients AWS SDK instrumentés](xray-sdk-java-awssdkclients.md) est présentée dans la branche du `xray-gettingstarted` projet. Il s'agit de la branche que vous déployez dans le [didacticiel de mise en route](scorekeep-tutorial.md). Dans la mesure où cette branche inclut uniquement les éléments de base, vous pouvez la comparer à la branche `master` pour comprendre rapidement les éléments de base. ![\[Service map showing client interaction with Scorekeep container and related Services AWS.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/xray/latest/devguide/images/scorekeep-gettingstarted-servicemap-before-ECS.png) L'exemple d'application montre l'instrumentation de base dans ces fichiers : + **Filtre de requête HTTP** — [https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/src/main/java/scorekeep/WebConfig.java](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/src/main/java/scorekeep/WebConfig.java) + **AWS Instrumentation client du SDK** — [https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/build.gradle](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/build.gradle) La `xray` branche de l'application inclut l'utilisation d'[annotations [HTTPClient](xray-sdk-java-httpclients.md)](xray-sdk-java-segment.md), de [requêtes SQL](xray-sdk-java-sqlclients.md), de [sous-segments personnalisés](xray-sdk-java-subsegments.md), d'une [AWS Lambda](xray-services-lambda.md)fonction instrumentée, ainsi que de codes et de scripts d'[initialisation instrumentés](scorekeep-startup.md). Pour permettre la connexion et l' AWS SDK pour JavaScript utilisation des utilisateurs dans le navigateur, la `xray-cognito` succursale ajoute Amazon Cognito afin de prendre en charge l'authentification et l'autorisation des utilisateurs. Avec les informations d'identification extraites d'Amazon Cognito, l'application Web envoie également des données de suivi à X-Ray pour enregistrer les informations relatives aux demandes du point de vue du client. Le client du navigateur apparaît sous la forme de son propre nœud sur la carte de trace et enregistre des informations supplémentaires, notamment l'URL de la page que l'utilisateur consulte et son identifiant. Enfin, la `xray-worker` branche ajoute une fonction Lambda Python instrumentée qui s'exécute indépendamment et traite les éléments d'une file d'attente Amazon SQS. Scorekeep ajoute un élément à la file d'attente chaque fois qu'un jeu se termine. Le travailleur Lambda, déclenché par des CloudWatch événements, extrait les éléments de la file d'attente toutes les quelques minutes et les traite pour stocker les enregistrements de jeu dans Amazon S3 à des fins d'analyse. **Topics** + [Commencer à utiliser l'exemple d'application Scorekeep](scorekeep-tutorial.md) + [Instrumentation manuelle des clients du AWS SDK](scorekeep-sdkclients.md) + [Création de sous-segments supplémentaires](scorekeep-subsegments.md) + [Enregistrement des annotations, des métadonnées et de l'utilisateur IDs](scorekeep-annotations.md) + [Instrumentation des appels HTTP sortants](scorekeep-httpclient.md) + [Instrumentation d'appels vers une base de données PostgreSQL](scorekeep-postgresql.md) + [Fonctions d'instrumentation AWS Lambda](scorekeep-lambda.md) + [Instrumentation du code de démarrage](scorekeep-startup.md) + [Instrumentation de scripts](scorekeep-scripts.md) + [Instrumentation d'un client d'application web](scorekeep-client.md) + [Utilisation de clients instrumentés dans les threads de travail](scorekeep-workerthreads.md)