Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Memilih antarmuka
AWS X-Ray dapat memberikan wawasan tentang bagaimana aplikasi Anda bekerja dan seberapa baik berinteraksi dengan layanan dan sumber daya lain. Setelah Anda menginstrumentasi atau mengonfigurasi aplikasi Anda, X-Ray mengumpulkan data jejak saat aplikasi Anda melayani permintaan. Anda dapat menganalisis data jejak ini untuk mengidentifikasi masalah kinerja, memecahkan masalah kesalahan, dan mengoptimalkan sumber daya Anda. Panduan ini menunjukkan cara berinteraksi dengan X-Ray dengan panduan berikut:
+ Gunakan Konsol Manajemen AWS jika Anda ingin memulai dengan cepat atau dapat menggunakan visualisasi pra-bangun untuk melakukan tugas-tugas dasar.
+ Pilih CloudWatch konsol Amazon untuk pengalaman pengguna terbaru yang berisi semua fungsionalitas konsol X-Ray.
+ Gunakan konsol X-Ray jika Anda menginginkan antarmuka yang lebih sederhana atau tidak ingin mengubah cara Anda berinteraksi dengan X-Ray.
+ Gunakan SDK jika Anda memerlukan lebih banyak kemampuan penelusuran, pemantauan, atau pencatatan kustom daripada yang Konsol Manajemen AWS dapat disediakan.
+ Pilih ADOT SDK jika Anda menginginkan SDK vendor-agnostik berdasarkan SDK open source dengan lapisan keamanan dan pengoptimalan OpenTelemetry tambahan. AWS
+ Pilih X-Ray SDK jika Anda menginginkan SDK yang lebih sederhana atau tidak ingin memperbarui kode aplikasi Anda.
+ Gunakan operasi X-Ray API jika SDK tidak mendukung bahasa pemrograman aplikasi Anda.
Diagram berikut membantu Anda memilih cara berinteraksi dengan X-Ray:
![\[X-Ray menampilkan informasi rinci tentang permintaan aplikasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/xray-choose-interface.png)
**Topics**
+ [Menggunakan SDK](aws-xray-interface-sdk.md)
+ [Gunakan konsol](aws-xray-interface-console.md)
+ [Gunakan API X-Ray](xray-api.md)
# Menggunakan SDK
**catatan**
Pemberitahuan SDK/Daemon Pemeliharaan X-Ray - Pada 25 Februari 2026, AWS SDKs/Daemon X-Ray akan memasuki mode pemeliharaan, di mana AWS akan membatasi rilis X-Ray SDK dan Daemon untuk mengatasi masalah keamanan saja. Untuk informasi selengkapnya tentang garis waktu dukungan, lihat[Garis waktu Dukungan X-Ray SDK dan Daemon](xray-sdk-daemon-timeline.md). Kami merekomendasikan untuk bermigrasi ke OpenTelemetry. Untuk informasi lebih lanjut tentang migrasi ke OpenTelemetry, lihat [Migrasi dari instrumentasi X-Ray ke instrumentasi](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-migration.html). OpenTelemetry
Gunakan SDK jika Anda ingin menggunakan antarmuka baris perintah atau memerlukan lebih banyak kemampuan penelusuran, pemantauan, atau pencatatan kustom daripada yang tersedia di file. Konsol Manajemen AWS Anda juga dapat menggunakan AWS SDK untuk mengembangkan program yang menggunakan APIs X-Ray. Anda dapat menggunakan AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) SDK atau X-Ray SDK.
Jika Anda menggunakan SDK, Anda dapat menambahkan kustomisasi ke alur kerja Anda baik ketika Anda instrumen aplikasi Anda dan ketika Anda mengkonfigurasi kolektor atau agen Anda. Anda dapat menggunakan SDK untuk melakukan tugas-tugas berikut yang tidak dapat Anda lakukan dengan menggunakan: Konsol Manajemen AWS
+ Publikasikan metrik khusus — Contoh metrik pada resolusi tinggi hingga 1 detik, gunakan beberapa dimensi untuk menambahkan informasi tentang metrik, dan agregat titik data ke dalam kumpulan statistik.
+ Sesuaikan kolektor Anda - Sesuaikan konfigurasi untuk setiap bagian dari kolektor termasuk penerima, prosesor, eksportir, dan konektor.
+ Sesuaikan instrumentasi Anda — Sesuaikan segmen dan subsegmen, tambahkan pasangan nilai kunci khusus sebagai atribut, dan buat metrik khusus.
+ Buat dan perbarui aturan pengambilan sampel secara terprogram.
Gunakan ADOT SDK jika Anda menginginkan fleksibilitas menggunakan OpenTelemetry SDK standar dengan lapisan keamanan dan pengoptimalan tambahan. AWS AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) SDK adalah paket vendor-agnostik yang memungkinkan integrasi dengan back end dari vendor lain dan non-layanan tanpa harus menginstrumentasi ulang kode Anda.AWS
Gunakan X-Ray SDK jika Anda sudah menggunakan X-Ray SDK, hanya mengintegrasikan dengan AWS backend, dan tidak ingin mengubah cara Anda berinteraksi dengan X-Ray atau kode aplikasi Anda.
Untuk informasi selengkapnya tentang setiap fitur, lihat[Memilih antara AWS Distro untuk OpenTelemetry dan X-Ray SDKs](xray-instrumenting-your-app.md#xray-instrumenting-choosing).
## Gunakan ADOT SDK
ADOTSDK adalah seperangkat open source APIs, perpustakaan, dan agen yang mengirim data ke layanan backend. ADOTdidukung oleh AWS, terintegrasi dengan beberapa backend dan agen, dan menyediakan sejumlah besar pustaka open source yang dikelola oleh komunitas. OpenTelemetry Gunakan ADOT SDK untuk menginstrumentasikan aplikasi Anda dan mengumpulkan log, metadata, metrik, dan jejak. Anda juga dapat menggunakan ADOT untuk memantau layanan dan mengatur alarm berdasarkan metrik Anda. CloudWatch
Jika Anda menggunakan ADOT SDK, Anda memiliki opsi berikut, dalam kombinasi dengan agen:
+ Gunakan ADOT SDK dengan [CloudWatch agen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html) — direkomendasikan.
+ Gunakan ADOT SDK dengan [ADOTKolektor](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector) — disarankan jika Anda ingin menggunakan perangkat lunak agnostik vendor dengan AWS lapisan keamanan dan pengoptimalan.
Untuk menggunakan ADOT SDK, lakukan hal berikut:
+ Instrumen aplikasi Anda menggunakan ADOT SDK. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi untuk bahasa pemrograman Anda di [dokumentasi teknis ADOT](https://aws-otel.github.io/docs/introduction).
+ Konfigurasikan ADOT kolektor untuk memberi tahu ke mana harus mengirim data yang dikumpulkannya.
Setelah ADOT kolektor menerima data Anda, ia mengirimkannya ke backend yang Anda tentukan dalam konfigurasi. ADOT ADOTdapat mengirim data ke beberapa backend, termasuk ke vendor di luar AWS, seperti yang ditunjukkan pada diagram berikut:
![\[Anda dapat menyesuaikan ADOT Collector ketika Anda instrumen aplikasi Anda dan mengkonfigurasi kolektor.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/adot-sdk.png)
AWS memperbarui secara teratur ADOT untuk menambahkan fungsionalitas dan menyelaraskan dengan [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/docs/)kerangka kerja. Pembaruan dan rencana pengembangan masa depan ADOT adalah bagian dari [peta jalan](https://github.com/orgs/aws-observability/projects/4) yang tersedia untuk umum. ADOTmendukung beberapa bahasa pemrograman yang meliputi:
+ Go
+ Java
+ JavaScript
+ Python
+ .NET
+ Ruby
+ PHP
Jika Anda menggunakan Python, secara otomatis ADOT dapat instrumen aplikasi Anda. Untuk mulai menggunakanADOT, lihat [Pendahuluan](https://aws-otel.github.io/docs/introduction) dan [Memulai dengan AWS Distro untuk OpenTelemetry Kolektor](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector).
## Gunakan X-Ray SDK
X-Ray SDK adalah sekumpulan AWS APIs dan pustaka yang mengirim data ke layanan AWS backend. Gunakan X-Ray SDK untuk instrumen aplikasi Anda dan mengumpulkan data jejak. Anda tidak dapat menggunakan X-Ray SDK untuk mengumpulkan data log atau metrik.
Jika Anda menggunakan X-Ray SDK, Anda memiliki opsi berikut, dalam kombinasi dengan agen:
+ Gunakan X-Ray SDK dengan [AWS X-Ray daemon](xray-daemon.md) — Gunakan ini jika Anda tidak ingin memperbarui kode aplikasi Anda.
+ Gunakan X-Ray SDK dengan CloudWatch agen — (disarankan) CloudWatch Agen kompatibel dengan X-Ray SDK.
Untuk menggunakan X-Ray SDK, lakukan hal berikut:
+ Instrumen aplikasi Anda menggunakan X-Ray SDK.
+ Konfigurasikan kolektor untuk memberi tahu ke mana harus mengirim data yang dikumpulkannya. Anda dapat menggunakan CloudWatch agen atau daemon X-Ray untuk mengumpulkan informasi jejak Anda.
Setelah kolektor atau agen menerima data Anda, ia mengirimkannya ke AWS backend yang Anda tentukan dalam konfigurasi agen. X-Ray SDK hanya dapat mengirim data ke AWS backend seperti yang ditunjukkan pada diagram berikut:
![\[Gunakan X-Ray SDK dengan CloudWatch agen atau daemon X-Ray.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/xray-sdk.png)
Jika Anda menggunakanJava, Anda dapat menggunakan X-Ray SDK untuk secara otomatis instrumen aplikasi Anda. Untuk mulai menggunakan X-Ray SDK, lihat pustaka yang terkait dengan bahasa pemrograman berikut:
+ [Go](xray-go.md)
+ [Java](xray-java.md)
+ [Node.js](xray-nodejs.md)
+ [Python](xray-python.md)
+ [.NET](xray-dotnet.md)
+ [Ruby](xray-ruby.md)
# Gunakan konsol
Gunakan konsol jika Anda menginginkan antarmuka pengguna grafis (GUI) yang membutuhkan pengkodean minimal. Pengguna yang baru mengenal X-Ray dapat memulai dengan cepat menggunakan visualisasi pra-bangun, dan melakukan tugas-tugas dasar. Anda dapat melakukan hal berikut langsung dari konsol:
+ Aktifkan X-Ray.
+ Lihat ringkasan performa aplikasi tingkat tinggi.
+ Periksa status kesehatan aplikasi Anda.
+ Identifikasi kesalahan tingkat tinggi.
+ Lihat ringkasan jejak dasar.
Anda dapat menggunakan CloudWatch konsol Amazon di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)atau konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home) untuk berinteraksi dengan X-Ray.
## Gunakan CloudWatch konsol Amazon
CloudWatch Konsol ini mencakup fungsionalitas X-Ray baru yang didesain ulang dari konsol X-Ray agar lebih mudah digunakan. Jika Anda menggunakan CloudWatch konsol, Anda dapat melihat CloudWatch log dan metrik bersama dengan data jejak X-Ray. Gunakan CloudWatch konsol untuk melihat dan menganalisis data termasuk yang berikut:
+ Jejak X-Ray - Lihat, analisis, dan filter jejak yang terkait dengan aplikasi Anda saat melayani permintaan. Gunakan jejak ini untuk menemukan latensi tinggi, kesalahan debug, dan mengoptimalkan alur kerja aplikasi Anda. Lihat peta jejak dan peta layanan untuk melihat representasi visual alur kerja aplikasi Anda.
+ Log — Melihat, menganalisis, dan memfilter log yang dihasilkan aplikasi Anda. Gunakan log untuk memecahkan masalah kesalahan dan mengatur pemantauan berdasarkan nilai log tertentu.
+ Metrik — Ukur dan pantau performa aplikasi Anda menggunakan metrik yang dipancarkan sumber daya Anda atau buat metrik Anda sendiri. Lihat metrik ini dalam grafik dan bagan.
+ Memantau jaringan dan infrastruktur - Memantau jaringan utama untuk pemadaman dan kesehatan dan kinerja infrastruktur Anda termasuk aplikasi dalam peti kemas, AWS layanan lain, dan klien.
+ Semua fungsionalitas dari konsol X-Ray yang tercantum dalam berikut **Gunakan bagian konsol X-Ray**.
Untuk informasi selengkapnya tentang CloudWatch konsol, lihat [Memulai Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingStarted.html).
Masuk ke CloudWatch konsol Amazon di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
## Gunakan konsol X-Ray
Konsol X-Ray menawarkan penelusuran terdistribusi untuk permintaan aplikasi. Gunakan konsol X-Ray jika Anda menginginkan pengalaman konsol yang lebih sederhana atau tidak ingin memperbarui kode aplikasi Anda. AWS tidak lagi mengembangkan konsol X-Ray. Konsol X-Ray berisi fitur-fitur berikut untuk aplikasi berinstrumen:
+ [Wawasan](xray-console-insights.md) — Secara otomatis mendeteksi anomali dalam kinerja aplikasi Anda dan menemukan penyebab yang mendasarinya. Wawasan disertakan dalam CloudWatch konsol di bawah **Wawasan**. Untuk informasi selengkapnya, lihat **Use X-Ray Insights** di[Gunakan konsol X-Ray](#xray-console).
+ Peta layanan — Lihat struktur grafis aplikasi Anda dan hubungannya dengan klien, sumber daya, layanan, dan dependensi.
+ Jejak — Lihat ikhtisar jejak yang dihasilkan oleh aplikasi Anda saat melayani permintaan. Gunakan data jejak untuk memahami kinerja aplikasi Anda terhadap metrik dasar termasuk HTTP respons dan waktu respons.
+ Analytics — Menafsirkan, mengeksplorasi, dan menganalisis data jejak menggunakan grafik untuk distribusi waktu respons.
+ Konfigurasi - Buat jejak yang disesuaikan untuk mengubah konfigurasi default sebagai berikut:
+ Sampling — Buat aturan yang menentukan seberapa sering mengambil sampel aplikasi Anda untuk informasi pelacakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat **Mengonfigurasi aturan pengambilan sampel** di[Gunakan konsol X-Ray](#xray-console).
+ [Enkripsi](xray-console-encryption.md) — Enkripsi data saat istirahat menggunakan kunci yang dapat Anda audit atau nonaktifkan menggunakan AWS Key Management Service.
+ Grup — Gunakan ekspresi filter untuk menentukan sekelompok jejak dengan fitur umum seperti nama url atau waktu respons. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengkonfigurasi grup](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray-interface-console.html#xray-console-groups).
Login konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
## Jelajahi konsol X-Ray
Gunakan konsol X-Ray untuk melihat peta layanan dan jejak terkait untuk permintaan yang disajikan aplikasi Anda, dan untuk mengonfigurasi grup dan aturan pengambilan sampel yang memengaruhi cara jejak dikirim ke X-Ray.
**catatan**
Peta dan CloudWatch ServiceLens peta Layanan X-Ray telah digabungkan ke dalam peta jejak X-Ray di dalam CloudWatch konsol Amazon. Buka [CloudWatchkonsol](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) dan pilih **Trace Map** di bawah **jejak X-Ray** dari panel navigasi kiri.
CloudWatch sekarang termasuk [Application Signals](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Application-Monitoring-Sections.html), yang dapat menemukan dan memantau layanan aplikasi Anda, klien, kenari Synthetics, dan dependensi layanan. Gunakan Sinyal Aplikasi untuk melihat daftar atau peta visual layanan Anda, melihat metrik kesehatan berdasarkan sasaran tingkat layanan Anda (SLOs), dan menelusuri untuk melihat jejak X-Ray yang berkorelasi untuk pemecahan masalah yang lebih rinci.
Halaman konsol X-Ray utama adalah peta jejak, yang merupakan representasi visual dari grafik layanan JSON yang dihasilkan X-Ray dari data jejak yang dihasilkan oleh aplikasi Anda. Peta terdiri dari simpul layanan untuk setiap aplikasi di akun Anda yang melayani permintaan, simpul klien hulu yang mewakili asal-usul permintaan, dan simpul layanan hilir yang mewakili layanan web dan sumber daya yang digunakan oleh aplikasi saat memproses permintaan. Ada halaman tambahan untuk melihat jejak dan detail jejak, dan mengonfigurasi grup dan aturan pengambilan sampel.
Lihat pengalaman konsol untuk X-Ray dan bandingkan dengan CloudWatch konsol di bagian berikut.
**Topics**
+ [Gunakan CloudWatch konsol Amazon](#aws-xray-interface-console-cw)
+ [Gunakan konsol X-Ray](#xray-console)
+ [Jelajahi konsol X-Ray](#xray-console-explore)
+ [Menggunakan peta jejak X-Ray](xray-console-servicemap.md)
+ [Melihat jejak dan detail jejak](xray-console-traces.md)
+ [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md)
+ [Penelusuran lintas akun](xray-console-crossaccount.md)
+ [Menelusuri aplikasi berbasis peristiwa](xray-tracelinking.md)
+ [Menggunakan histogram latensi](xray-console-histograms.md)
+ [Menggunakan wawasan X-Ray](xray-console-insights.md)
+ [Berinteraksi dengan konsol Analitik](xray-console-analytics.md)
+ [Mengkonfigurasi grup](xray-console-groups.md)
+ [Mengonfigurasi aturan pengambilan sampel](xray-console-sampling.md)
+ [Mengkonfigurasi sampling adaptif](xray-adaptive-sampling.md)
+ [Konsol deep linking](xray-console-deeplinks.md)
# Menggunakan peta jejak X-Ray
Lihat peta jejak X-Ray untuk mengidentifikasi layanan di mana terjadi kesalahan, koneksi dengan latensi tinggi, atau jejak permintaan yang tidak berhasil.
**catatan**
CloudWatch sekarang termasuk [Sinyal Aplikasi](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Application-Monitoring-Sections.html), yang dapat menemukan dan memantau layanan aplikasi Anda, klien, kenari sintetis, dan dependensi layanan. Gunakan Sinyal Aplikasi untuk melihat daftar atau peta visual layanan Anda, melihat metrik kesehatan berdasarkan sasaran tingkat layanan Anda (SLOs), dan menelusuri untuk melihat jejak X-Ray yang berkorelasi untuk pemecahan masalah yang lebih rinci.
Peta dan CloudWatch ServiceLens peta layanan X-Ray digabungkan ke dalam peta jejak X-Ray di dalam CloudWatch konsol Amazon. Buka [CloudWatch konsol](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) dan pilih **Trace Map** di bawah **jejak X-Ray** dari panel navigasi kiri.
## Melihat peta pelacakan
Peta jejak adalah representasi visual dari data jejak yang dihasilkan oleh aplikasi Anda. Peta menunjukkan node layanan yang melayani permintaan, node klien hulu yang mewakili asal permintaan, dan node layanan hilir yang mewakili layanan web dan sumber daya yang digunakan oleh aplikasi saat memproses permintaan.
Peta jejak menampilkan tampilan jejak yang terhubung di seluruh aplikasi berbasis peristiwa yang menggunakan Amazon SQS dan Lambda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [melacak aplikasi berbasis peristiwa](xray-tracelinking.md). Peta jejak juga mendukung [penelusuran lintas akun](xray-console-crossaccount.md), menampilkan node dari beberapa akun dalam satu peta.
------
#### [ CloudWatch console ]
**Untuk melihat peta jejak di CloudWatch konsol**
1. Buka [konsol CloudWatch ](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). Pilih **Trace Map** di bawah bagian **X-Ray Traces** di panel navigasi kiri.
![\[CloudWatch halaman peta jejak konsol\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-servicemap-cw.png)
1. Pilih simpul layanan untuk melihat permintaan untuk simpul tersebut, atau edge antara dua simpul untuk melihat permintaan yang melintasi koneksi tersebut.
1. Informasi tambahan ditampilkan di bawah peta jejak, termasuk tab untuk metrik, peringatan, dan distribusi waktu respons. Pada tab **Metrik**, pilih rentang dalam setiap grafik untuk menelusuri untuk melihat lebih detail, atau pilih opsi **Kesalahan atau **Kesalahan**** untuk memfilter jejak. Pada tab **Distribusi waktu respons**, pilih rentang dalam grafik untuk memfilter jejak berdasarkan waktu respons.
![\[Dashboard showing latency, requests, and faults metrics for an ElasticBeanstalk environment.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-cw-servicemap-node-detail.png)
1. Lihat jejak dengan memilih **Lihat jejak**, atau jika filter telah diterapkan, pilih **Lihat jejak yang difilter**.
1. Pilih **Lihat log** untuk melihat CloudWatch log yang terkait dengan node yang dipilih. Tidak semua node peta jejak mendukung log tampilan. Lihat [ CloudWatch log pemecahan masalah](xray-troubleshooting.md#xray-troubleshooting-Nologs) untuk informasi selengkapnya.
Peta jejak menunjukkan masalah dalam setiap node dengan menguraikannya dengan warna:
+ **Merah** untuk kesalahan server (500 kesalahan seri)
+ **Kuning** untuk kesalahan klien (400 kesalahan seri)
+ **Ungu** untuk kesalahan throttling (429 Terlalu Banyak Permintaan)
Jika peta jejak Anda besar, gunakan kontrol atau mouse di layar untuk memperbesar dan memperkecil dan memindahkan peta.
------
#### [ X-Ray console ]
**Untuk melihat peta Layanan**
1. Buka [konsol X-Ray](https://console.aws.amazon.com/xray/home#). Peta layanan ditampilkan secara default. Anda juga dapat memilih **Peta Layanan** dari panel navigasi kiri.
![\[Halaman peta layanan konsol X-Ray\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-servicemap-xray.png)
1. Pilih simpul layanan untuk melihat permintaan untuk simpul tersebut, atau edge antara dua simpul untuk melihat permintaan yang melintasi koneksi tersebut.
1. Gunakan [histogram](xray-console-histograms.md) distribusi respons untuk memfilter jejak berdasarkan durasi, dan pilih kode status yang ingin Anda lihat jejaknya. Kemudian pilih **Melihat pelacakan **untuk membuka daftar pelacakan dengan menerapkan ekspresi filter.
![\[Response distribution graph showing latency peaks and service details for Scorekeep AWS ECS container.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-servicemap-nodedetail-xray.png)
Peta layanan menunjukkan kondisi setiap simpul dengan mewarnainya berdasarkan rasio panggilan sukses ke kesalahan dan kesalahan:
+ **Hijau** untuk panggilan berhasil
+ **Merah** untuk kesalahan server (500 kesalahan seri)
+ **Kuning** untuk kesalahan klien (400 kesalahan seri)
+ **Ungu** untuk kesalahan throttling (429 Terlalu Banyak Permintaan)
Jika peta layanan Anda besar, gunakan kontrol atau mouse di layar untuk memperbesar dan memperkecil dan memindahkan peta.
------
**catatan**
Peta jejak X-Ray dapat menampilkan hingga 10.000 node. Dalam skenario langka di mana jumlah total node layanan melebihi batas ini, Anda mungkin menerima kesalahan dan tidak dapat menampilkan peta jejak lengkap di konsol.
## Memfilter peta jejak menurut grup
Menggunakan [ekspresi filter](xray-console-filters.md), Anda dapat menentukan kriteria yang digunakan untuk menyertakan jejak dalam grup. Gunakan langkah-langkah berikut untuk kemudian menampilkan grup tertentu di peta jejak.
------
#### [ CloudWatch console ]
Pilih nama grup dari filter grup di kiri atas peta jejak.
![\[Search bar for filtering by X-Ray group, with "TestGroup" displayed as an option.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-servicemap-groups-cw.png)
------
#### [ X-Ray console ]
Pilih nama grup dari menu tarik-turun di sebelah kiri bilah pencarian.
![\[Drop-down menu showing Default, TestGroup, Create group, and Learn more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-select-console.png)
------
Peta layanan sekarang akan difilter untuk menampilkan jejak yang cocok dengan ekspresi filter dari grup yang dipilih.
## Lacak legenda dan opsi peta
Peta jejak mencakup legenda dan beberapa opsi untuk menyesuaikan tampilan peta.
------
#### [ CloudWatch console ]
Pilih **Legenda dan opsi** drop-down di kanan atas peta. Pilih apa yang ditampilkan dalam node, termasuk:
+ **Metrik** menampilkan waktu respons rata-rata dan jumlah jejak yang dikirim per menit selama rentang waktu yang dipilih.
+ **Node** menampilkan ikon layanan dalam setiap node.
Pilih pengaturan peta tambahan dari panel **Preferensi**, yang dapat diakses melalui ikon roda gigi di kanan atas peta. Pengaturan ini termasuk memilih metrik mana yang digunakan untuk menentukan ukuran setiap node, dan kenari mana yang harus ditampilkan di peta.
------
#### [ X-Ray console ]
Tampilkan legenda peta layanan dengan memilih tautan **Legenda peta** di kanan atas peta. Opsi peta layanan dapat dipilih di kanan bawah peta jejak, termasuk:
+ **Ikon Layanan** mengubah apa yang ditampilkan dalam setiap node, menampilkan ikon layanan, atau waktu respons rata-rata dan jumlah jejak yang dikirim per menit selama rentang waktu yang dipilih.
+ **Ukuran node: Tidak ada** yang mengatur semua node ke ukuran yang sama.
+ **Ukuran node: Health** mengukur node berdasarkan jumlah permintaan yang terkena dampak termasuk kesalahan, kesalahan, atau permintaan yang dibatasi.
+ **Ukuran node: Ukuran lalu lintas** node dengan jumlah total permintaan.
------
# Melihat jejak dan detail jejak
Gunakan halaman **Jejak** di konsol X-Ray untuk menemukan jejak berdasarkan URL, kode respons, atau data lain dari ringkasan jejak. Setelah memilih jejak dari daftar jejak, halaman **Detail jejak** menampilkan peta node layanan yang terkait dengan jejak yang dipilih dan garis waktu segmen jejak.
## Melihat pelacakan
------
#### [ CloudWatch console ]
**Untuk melihat jejak di CloudWatch konsol**
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Di panel navigasi kiri, pilih **jejak X-Ray**, lalu pilih **Jejak**. Anda dapat memfilter berdasarkan grup atau memasukkan [ekspresi filter](xray-console-filters.md). Ini menyaring jejak yang ditampilkan di bagian **Jejak** di bagian bawah halaman.
Atau, Anda dapat menggunakan peta layanan untuk menavigasi ke node layanan tertentu, dan kemudian melihat jejak. Ini membuka halaman **Jejak** dengan kueri yang sudah diterapkan.
1. Perbaiki kueri Anda di bagian **Query refiners.** Untuk memfilter jejak berdasarkan atribut umum, pilih opsi dari panah bawah di sebelah **Refine query by**. Pilihannya meliputi yang berikut:
+ Node - Filter jejak berdasarkan node layanan.
+ ARN Sumber Daya — Filter jejak berdasarkan sumber daya yang terkait dengan jejak. Contoh sumber daya ini termasuk instans Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), AWS Lambda fungsi, atau Amazon DynamoDB tabel.
+ Pengguna - Filter jejak dengan ID pengguna.
+ Pesan akar penyebab kesalahan - Filter jejak berdasarkan akar penyebab kesalahan.
+ URL — Filter jejak berdasarkan jalur URL yang digunakan oleh aplikasi Anda.
+ Kode status HTTP - Filter jejak dengan kode status HTTP yang dikembalikan oleh aplikasi Anda. Anda dapat menentukan kode respons khusus atau memilih dari berikut ini:
+ `200`Permintaan itu berhasil.
+ `401`— Permintaan tidak memiliki kredensi otentikasi yang valid.
+ `403`— Permintaan tidak memiliki izin yang valid.
+ `404`— Server tidak dapat menemukan sumber daya yang diminta.
+ `500`— Server mengalami kondisi yang tidak terduga dan menghasilkan kesalahan internal.
Pilih satu atau beberapa entri lalu pilih **Tambahkan ke kueri** untuk ditambahkan ke ekspresi filter di bagian atas halaman.
1. Untuk menemukan jejak tunggal, masukkan [ID jejak](xray-api-sendingdata.md#xray-api-traceids) langsung ke bidang kueri. Anda dapat menggunakan format X-Ray atau format World Wide Web Consortium (W3C). Misalnya, jejak yang dibuat menggunakan [AWS Distro for OpenTelemetry](xray-instrumenting-your-app.md#xray-instrumenting-opentel) dalam format W3C.
**catatan**
Saat Anda menanyakan jejak yang dibuat dengan ID jejak format W3C, konsol menampilkan jejak yang cocok dalam format X-Ray. Misalnya, jika Anda melakukan kueri `4efaaf4d1e8720b39541901950019ee5` dalam format W3C, konsol akan menampilkan setara X-Ray:. `1-4efaaf4d-1e8720b39541901950019ee5`
1. Pilih **Jalankan kueri** kapan saja untuk menampilkan daftar jejak yang cocok dalam bagian **Jejak** di bagian bawah halaman.
1. Untuk menampilkan halaman **Detail jejak** untuk satu jejak, pilih ID jejak dari daftar.
Gambar berikut menunjukkan **peta Trace** yang berisi node layanan yang terkait dengan jejak dan tepi antara node yang mewakili jalur yang diambil oleh segmen yang menyusun jejak. **Ringkasan Jejak** mengikuti **Peta Jejak**. Ringkasan berisi informasi tentang `GET` operasi sampel, **Kode Responsnya**, **Durasi** yang diperlukan jejak untuk dijalankan, dan **Usia** permintaan. **Garis Waktu Segmen** mengikuti **Ringkasan Jejak** yang menunjukkan durasi segmen dan subsegmen jejak.
![\[Peta jejak, ringkasan, dan garis waktu segmen merinci informasi tentang node layanan dan segmen dalam jejak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/xray-trace-details-cw.png)
**Jika Anda memiliki aplikasi berbasis peristiwa yang menggunakan Amazon SQS dan Lambda, Anda dapat melihat tampilan jejak yang terhubung untuk setiap permintaan di peta Trace.** Dalam peta, jejak dari produsen pesan terkait dengan jejak dari AWS Lambda konsumen dan ditampilkan sebagai tepi garis putus-putus. Untuk informasi selengkapnya tentang aplikasi berbasis peristiwa, lihat. [Menelusuri aplikasi berbasis peristiwa](xray-tracelinking.md)
Halaman **detail **Traces** and Trace** juga mendukung [penelusuran lintas akun](xray-console-crossaccount.md), yang dapat mencantumkan jejak dari beberapa akun dalam daftar jejak dan di dalam satu peta jejak.
------
#### [ X-Ray console ]
**Untuk melihat jejak di konsol X-Ray**
1. Buka halaman [Jejak](https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces) di konsol X-Ray. Panel **ikhtisar Trace** menampilkan daftar jejak yang dikelompokkan berdasarkan fitur umum termasuk **Akar penyebab kesalahan**, **ResourcEarn**, dan. **InstanceId**
1. Untuk memilih fitur umum untuk melihat kumpulan jejak yang dikelompokkan, perluas panah bawah di samping **Kelompokkan menurut**. Ilustrasi berikut menunjukkan gambaran jejak jejak yang dikelompokkan berdasarkan URL untuk[AWS X-Ray aplikasi sampel](xray-scorekeep.md), dan daftar jejak terkait.
![\[Contoh jejak ikhtisar dikelompokkan berdasarkan URL, diikuti oleh daftar jejak dengan detail termasuk ID, Metode, dan Respons.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/scorekeep-traces.png)
1. Pilih **ID** jejak untuk melihatnya di bawah **daftar Trace**. Anda juga dapat memilih **Peta layanan** di panel navigasi untuk melihat jejak untuk node layanan tertentu. Kemudian Anda dapat melihat jejak yang terkait dengan node itu.
Tab **Timeline** menunjukkan alur permintaan untuk pelacakan, dan menyertakan yang berikut:
+ Peta jalur untuk setiap segmen dalam jejak.
+ Berapa lama waktu yang dibutuhkan segmen untuk mencapai node di peta jejak.
+ Berapa banyak permintaan yang dibuat ke node di peta jejak.
Ilustrasi berikut menunjukkan contoh **Trace Map** terkait dengan `GET` permintaan yang dibuat untuk aplikasi sampel. Panah menunjukkan jalur yang diambil setiap segmen untuk menyelesaikan permintaan. Node layanan menunjukkan jumlah permintaan yang dibuat selama `GET` permintaan.
![\[Lacak peta diikuti oleh garis waktu dengan segmen, durasi, asal, dan akhir sehubungan satu sama lain.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/xray-trace-details.png)
Untuk informasi selengkapnya tentang tab **Timeline**, lihat bagian **Menjelajahi garis waktu jejak** berikut.
Tab **data mentah** menunjukkan informasi tentang jejak, dan segmen serta subsegmen yang menyusun jejak, dalam `JSON` format. Informasi ini mungkin termasuk yang berikut:
+ Stempel waktu
+ Unik IDs
+ Sumber daya yang terkait dengan segmen atau subsegmen
+ Sumber, atau asal, segmen atau subsegmen
+ Informasi tambahan tentang permintaan ke aplikasi Anda seperti respons dari permintaan HTTP
------
## Menjelajahi garis waktu jejak
Bagian **Timeline** menunjukkan hierarki segmen dan subsegmen di sebelah bilah horizontal yang sesuai dengan waktu yang mereka gunakan untuk menyelesaikan tugas mereka. Entri pertama dalam daftar adalah segmen, yang mewakili semua data yang dicatat oleh layanan untuk satu permintaan. Subsegmen diindentasi dan terdaftar mengikuti segmen. Kolom berisi informasi tentang setiap segmen.
------
#### [ CloudWatch console ]
Di CloudWatch konsol, **Timeline Segments** menyediakan informasi berikut:
+ Kolom pertama: Daftar segmen dan subsegmen dalam jejak yang dipilih.
+ Kolom **status Segmen**: Daftar hasil status dari setiap segmen dan subsegmen.
+ Kolom **kode Respons**: Daftar kode status respons HTTP ke permintaan browser yang dibuat oleh segmen atau subsegmen, bila tersedia.
+ Kolom **Durasi**: Daftar berapa lama segmen atau subsegmen berjalan.
+ Kolom **Hosted in**: Daftar namespace atau lingkungan tempat segmen atau subsegmen dijalankan, jika berlaku. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dimensi yang dikumpulkan dan kombinasi dimensi](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AppSignals-StandardMetrics.html#AppSignals-StandardMetrics-Dimensions).
+ Kolom terakhir: Menampilkan bilah horizontal yang sesuai dengan durasi segmen atau subsegmen dijalankan, sehubungan dengan segmen atau subsegmen lain dalam garis waktu.
Untuk mengelompokkan daftar segmen dan subsegmen berdasarkan node layanan, aktifkan **Grup menurut node**.
------
#### [ X-Ray console ]
Di halaman detail jejak, pilih tab **Timeline** untuk melihat garis waktu untuk setiap segmen dan subsegmen yang membentuk jejak.
Di konsol X-Ray, **Timeline** memberikan informasi berikut:
+ Kolom **Nama**: Daftar nama segmen dan subsegmen dalam jejak.
+ Kolom **Res.**: Daftar kode status respons HTTP ke permintaan browser yang dibuat oleh segmen atau subsegmen, bila tersedia.
+ Kolom **Durasi**: Daftar berapa lama segmen atau subsegmen berjalan.
+ Kolom **Status**: Daftar hasil dari status segmen atau subsegmen.
+ Kolom terakhir: Menampilkan bilah horizontal yang sesuai dengan durasi segmen atau subsegmen dijalankan, sehubungan dengan segmen atau subsegmen lain dalam garis waktu.
Untuk melihat data jejak mentah yang digunakan konsol untuk menghasilkan timeline, pilih tab **Data mentah**. Data mentah menunjukkan informasi tentang jejak, serta segmen serta subsegmen yang menyusun jejak dalam `JSON` format. Informasi ini mungkin termasuk yang berikut:
+ Stempel waktu
+ Unik IDs
+ Sumber daya yang terkait dengan segmen atau subsegmen
+ Sumber, atau asal, segmen atau subsegmen
+ Informasi tambahan tentang permintaan ke aplikasi Anda seperti respons dari permintaan HTTP.
------
Saat Anda menggunakan AWS SDK yang diinstrumentasi, HTTP, atau SQL klien untuk melakukan panggilan ke sumber daya eksternal, X-Ray SDK merekam subsegmen secara otomatis. Anda juga dapat menggunakan X-Ray SDK untuk merekam subsegmen kustom untuk fungsi atau blok kode apa pun. Subsegmen tambahan yang direkam saat subsegmen kustom terbuka menjadi turunan dari subsegmen kustom.
## Melihat detail segmen
Dari **garis waktu** jejak, pilih nama segmen untuk melihat detailnya.
**Panel **detail Segmen** menampilkan tab **Ikhtisar**, **Sumber Daya**, **Anotasi**, **Metadata**, **Pengecualian, dan SQL**.** Berikut ini berlaku:
+ Tab **Gambaran Umum** menampilkan informasi tentang permintaan dan respons. Informasi mencakup nama, waktu mulai, waktu akhir, durasi, URL permintaan, operasi permintaan, kode respons permintaan, dan kesalahan dan kesalahan apa pun.
+ Tab **Sumber Daya** untuk segmen menampilkan informasi dari X-Ray SDK dan tentang AWS sumber daya yang menjalankan aplikasi Anda. Gunakan plugin Amazon EC2 AWS Elastic Beanstalk, atau Amazon ECS untuk X-Ray SDK untuk merekam informasi sumber daya khusus layanan. Untuk informasi selengkapnya tentang plugin, lihat bagian **Plugin layanan** di. [Mengonfigurasi X-Ray SDK for Java](xray-sdk-java-configuration.md)
+ Tab yang tersisa menampilkan **Anotasi**, **Metadata**, dan **Pengecualian yang direkam untuk** segmen tersebut. Pengecualian ditangkap secara otomatis saat dibuat dari permintaan yang diinstrumentasi. Anotasi dan metadata berisi informasi tambahan yang Anda rekam menggunakan operasi yang disediakan oleh X-Ray SDK. Untuk menambahkan anotasi atau metadata ke segmen Anda, gunakan X-Ray SDK. Untuk informasi selengkapnya, lihat tautan khusus bahasa yang tercantum di bawah Menginstrumentasi aplikasi Anda dengan in. AWS X-Ray SDKs [Instrumentasi aplikasi Anda untuk AWS X-Ray](xray-instrumenting-your-app.md)
## Melihat detail subsegmen
Dari timeline trace, pilih nama subsegmen untuk melihat detailnya:
+ Tab **Ikhtisar** berisi informasi tentang permintaan dan respons. Ini termasuk nama, waktu mulai, waktu akhir, durasi, permintaan URL, operasi permintaan, kode respons permintaan, dan kesalahan dan kesalahan apa pun. Untuk subsegmen yang dihasilkan dengan klien yang diinstrumentasi, tab **Gambaran Umum** berisi informasi tentang permintaan dan respons dari sudut pandang aplikasi Anda.
+ Tab **Sumber Daya** untuk subsegmen menunjukkan detail tentang AWS sumber daya yang digunakan untuk menjalankan subsegmen. Misalnya, tab sumber daya dapat mencakup AWS Lambda fungsi ARN, informasi tentang tabel DynamoDB, operasi apa pun yang dipanggil, dan ID permintaan.
+ Tab yang tersisa menampilkan **Anotasi**, **Metadata**, dan **Pengecualian** yang direkam di subsegmen. Pengecualian ditangkap secara otomatis saat dibuat dari permintaan yang diinstrumentasi. Anotasi dan metadata berisi informasi tambahan yang Anda rekam menggunakan operasi yang disediakan oleh X-Ray SDK. Gunakan X-Ray SDK untuk menambahkan anotasi atau metadata ke segmen Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat tautan khusus bahasa yang tercantum di bawah **Menginstrumentasi aplikasi Anda dengan** in. AWS X-Ray SDKs [Instrumentasi aplikasi Anda untuk AWS X-Ray](xray-instrumenting-your-app.md)
Untuk subsegment kustom, tab **Gambaran Umum** menunjukkan nama subsegmen, yang dapat Anda atur untuk menentukan area kode atau fungsi yang dicatat. Untuk informasi selengkapnya, lihat tautan khusus bahasa yang tercantum di bawah **Menginstrumentasi aplikasi Anda dengan** in. AWS X-Ray SDKs [Membuat subsegmen kustom dengan X-Ray SDK for Java](xray-sdk-java-subsegments.md)
Gambar berikut menunjukkan tab **Ikhtisar** untuk subsegmen kustom. Ikhtisar berisi ID subsegmen, ID induk, Nama, waktu mulai dan akhir, durasi, status, dan kesalahan atau kesalahan.
![\[Ringkasan informasi tentang subsegmen termasuk ID, ID induk, Nama, waktu, kesalahan, dan kesalahan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/scorekeep-PUTrules-customsubsegment-overview.png)
Tab **Metadata** untuk subsegmen kustom berisi informasi JSON format tentang sumber daya yang digunakan oleh subsegmen itu.
# Menggunakan ekspresi filter
Gunakan *ekspresi filter* untuk melihat peta jejak atau jejak untuk permintaan, layanan, koneksi tertentu antara dua layanan (tepi), atau permintaan yang memenuhi suatu kondisi. X-Ray menyediakan bahasa ekspresi filter untuk memfilter permintaan, layanan, dan edge berdasarkan data dalam header permintaan, status respons, dan bidang yang diindeks pada segmen asli.
Ketika Anda memilih jangka waktu pelacakan untuk dilihat di konsol X-Ray, Anda mungkin mendapatkan lebih banyak hasil daripada yang dapat ditampilkan konsol tersebut. Di sudut kanan atas, konsol menunjukkan jumlah pelacakan yang dipindai dan apakah ada lebih banyak pelacakan yang tersedia. Anda dapat menggunakan ekspresi filter untuk mempersempit hasil hanya jejak yang ingin Anda temukan.
**Topics**
+ [Detail ekspresi filter](#xray-console-filters-details)
+ [Menggunakan ekspresi filter dengan grup](#groups)
+ [Sintaks ekspresi filter](#console-filters-syntax)
+ [Kata Kunci Boolean](#console-filters-boolean)
+ [Kata Kunci nomor](#console-filters-number)
+ [Kata Kunci String](#console-filters-string)
+ [Kata Kunci Kompleks](#console-filters-complex)
+ [fungsi id](#console-filters-functions)
## Detail ekspresi filter
Saat Anda [memilih node di peta jejak](xray-console-servicemap.md), konsol akan membuat ekspresi filter berdasarkan nama layanan node, dan jenis kesalahan yang ada berdasarkan pilihan Anda. Untuk menemukan pelacakan yang menunjukkan masalah performa atau yang terkait dengan permintaan tertentu, Anda dapat menyesuaikan ekspresi yang disediakan konsol tersebut atau membuat ekspresi Anda sendiri. Jika Anda menambahkan anotasi dengan X-Ray SDK, Anda juga dapat mem-filter berdasarkan keberadaan kunci anotasi atau nilai kunci.
**catatan**
Jika Anda memilih rentang waktu relatif di peta jejak dan memilih simpul, konsol mengubah rentang waktu menjadi waktu mulai dan berakhir mutlak. Untuk memastikan bahwa pelacakan untuk simpul muncul di hasil pencarian, dan menghindari waktu pemindaian saat simpul tidak aktif, rentang waktu hanya mencakup waktu ketika simpul mengirim pelacakan. Untuk mencari relatif terhadap waktu saat ini, Anda dapat beralih kembali ke rentang waktu relatif di halaman pelacakan dan memindai kembali.
Jika masih ada lebih banyak hasil yang tersedia daripada yang dapat ditampilkan konsol, konsol menunjukkan kepada Anda berapa banyak pelacakan yang cocok dan jumlah pelacakan yang dipindai. Persentase yang ditampilkan adalah persentase dari kerangka waktu yang dipilih yang dipindai. Untuk memastikan bahwa Anda melihat semua pelacakan yang cocok terwakili dalam hasil, persempit ekspresi filter Anda lebih lanjut, atau pilih jangka waktu yang lebih singkat.
Untuk mendapatkan hasil terbaru terlebih dahulu, konsol mulai memindai pada akhir rentang waktu dan bekerja mundur. Jika ada banyak pelacakan, tetapi sedikit hasil, konsol tersebut membagi rentang waktu menjadi beberapa bagian dan memindainya secara paralel. Bilah kemajuan menunjukkan bagian dari rentang waktu yang telah dipindai.
![\[Progress bar showing 52% of time range scanned, with 49 matching traces found.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-tracescan-parallel.png)
## Menggunakan ekspresi filter dengan grup
Grup adalah kumpulan pelacakan yang ditentukan oleh ekspresi filter. Anda dapat menggunakan grup untuk menghasilkan grafik layanan tambahan dan menyediakan CloudWatch metrik Amazon.
Grup diidentifikasi berdasarkan namanya atau Amazon Resource Name (ARN), dan berisi ekspresi filter. Layanan membandingkan pelacakan yang masuk dengan ekspresi dan menyimpannya sesuai dengan itu.
Anda dapat membuat dan memodifikasi grup dengan menggunakan menu tarik-turun di sebelah kiri bilah pencarian ekspresi filter.
**catatan**
Jika layanan mengalami kesalahan dalam kualifikasi grup, grup tersebut tidak lagi disertakan dalam memproses pelacakan masuk dan metrik kesalahan dicatat.
Untuk informasi selengkapnya tentang grup opsi, lihat [Mengkonfigurasi grup](xray-console-groups.md).
## Sintaks ekspresi filter
Ekspresi filter dapat berisi *Kata Kunci*, unary atau biner *Operator*, dan *nilai* untuk perbandingan.
```
keyword operator value
```
Operator yang berbeda tersedia untuk berbagai tipe kata kunci. Misalnya, `responsetime` adalah kata kunci nomor dan dapat dibandingkan dengan operator yang terkait dengan nomor.
**Example – permintaan saat waktu respons lebih besar dari 5 detik**
```
responsetime > 5
```
Anda dapat menggabungkan beberapa ekspresi dalam ekspresi gabungan dengan menggunakan operator `AND` atau `OR`.
**Example – permintaan saat total durasi adalah 5-8 detik**
```
duration >= 5 AND duration <= 8
```
Kata kunci dan operator sederhana hanya menemukan masalah di tingkat penelusuran. Jika kesalahan terjadi di hilir, tetapi ditangani oleh aplikasi Anda dan tidak dikembalikan ke pengguna, pencarian untuk `error` tidak akan menemukannya.
Untuk menemukan pelacakan dengan masalah hilir, Anda dapat menggunakan [kata kunci kompleks](#console-filters-complex) `service()` dan `edge()`. Kata kunci ini memungkinkan Anda menerapkan ekspresi filter ke semua simpul hilir, satu simpul hilir, atau tepi di antara dua simpul. Untuk perincian lebih lanjut, Anda dapat memfilter layanan dan edge berdasarkan tipe dengan [fungsi id()](#console-filters-functions).
## Kata Kunci Boolean
Nilai kata kunci Boolean adalah BETUL atau SALAH. Gunakan kata kunci ini untuk menemukan pelacakan yang mengakibatkan kesalahan.
**Kata Kunci Boolean**
+ `ok` – Kode status respons 2XX Berhasil.
+ `error` – Kode status respons 4XX Kesalahan Klien.
+ `throttle` – Kode status respons 429 Terlalu Banyak Permintaan.
+ `fault` – Kode status respons 5XX Kesalahan Server.
+ `partial` – Permintaan memiliki segmen yang tidak lengkap.
+ `inferred` – Permintaan memiliki segmen yang disimpulkan.
+ `first` - Elemen adalah yang pertama dari daftar enumerasi.
+ `last` - Elemen adalah yang terakhir dari daftar enumerasi.
+ `remote` – Entitas akar masalah jarak jauh.
+ `root` – Layanan adalah titik masuk atau segmen akar dari suatu pelacakan.
Operator Boolean menemukan segmen saat kunci yang ditentukan adalah `true` atau `false`.
**Operator Boolean**
+ Tidak ada - Ekspresi benar jika kata kunci benar.
+ `!` - Ekspresi benar jika kata kunci salah.
+ `=`,`!=` – Bandingkan nilai kata kunci dengan string `true` atau `false`. Operator ini bertindak sama dengan operator lain tetapi lebih eksplisit.
**Example – status respons 2XX OK**
```
ok
```
**Example – status respons bukan 2XX OK**
```
!ok
```
**Example – status respons bukan 2XX OK**
```
ok = false
```
**Example – pelacakan kesalahan yang disebutkan terakhir memiliki nama kesalahan "deserialize"**
```
rootcause.fault.entity { last and name = "deserialize" }
```
**Example – permintaan dengan segmen jarak jauh saat cakupan lebih besar dari 0,7 dan nama layanannya adalah "pelacakan"**
```
rootcause.responsetime.entity { remote and coverage > 0.7 and name = "traces" }
```
**Example – permintaan dengan segmen yang disimpulkan dengan tipe layanan "AWS:DynamoDB"**
```
rootcause.fault.service { inferred and name = traces and type = "AWS::DynamoDB" }
```
**Example – permintaan yang memiliki segmen dengan nama "data-plane" sebagai root**
```
service("data-plane") {root = true and fault = true}
```
## Kata Kunci nomor
Gunakan kata kunci angka untuk mencari permintaan dengan waktu respons, durasi, atau status respons tertentu.
**Kata Kunci nomor**
+ `responsetime` – Waktu yang dibutuhkan server untuk mengirim respons.
+ `duration` – Total permintaan, termasuk semua panggilan hilir.
+ `http.status` – Kode status respons.
+ `index` – Posisi elemen dalam daftar enumerasi.
+ `coverage` – Persentase desimal waktu respons entitas selama waktu respons segmen akar. Hanya berlaku untuk entitas akar masalah waktu respons.
**Operasi nomor**
Kata kunci angka menggunakan persamaan standar dan operator perbandingan.
+ `=`,`!=` – Kata kunci sama dengan atau tidak sama dengan nilai angka.
+ `<`,`<=`, `>`,`>=` – Kata kunci kurang dari atau lebih besar dari nilai angka.
**Example – status respons bukan 200 OK**
```
http.status != 200
```
**Example – permintaan saat total durasinya adalah 5–8 detik**
```
duration >= 5 AND duration <= 8
```
**Example – permintaan yang berhasil diselesaikan dalam waktu kurang dari 3 detik, termasuk semua panggilan hilir**
```
ok !partial duration <3
```
**Example – entitas daftar enumerasi yang memiliki indeks lebih besar dari 5**
```
rootcause.fault.service { index > 5 }
```
**Example – permintaan saat entitas terakhir yang memiliki cakupan lebih besar dari 0,8**
```
rootcause.responsetime.entity { last and coverage > 0.8 }
```
## Kata Kunci String
Gunakan kata kunci string untuk menemukan jejak dengan teks tertentu di header permintaan, atau pengguna IDs tertentu.
**Kata Kunci String**
+ `http.url` – Meminta URL.
+ `http.method` – Metode permintaan.
+ `http.useragent` – Meminta string agen pengguna.
+ `http.clientip` – Alamat IP Peminta.
+ `user` – Nilai dari bidang pengguna pada setiap segmen dalam pelacakan.
+ `name` – Nama layanan atau pengecualian.
+ `type` – Tipe Layanan.
+ `message` – Pesan pengecualian.
+ `availabilityzone` – Nilai ketersediaan bidang zona pada setiap segmen dalam pelacakan.
+ `instance.id` – Nilai bidang ID instans pada setiap segmen dalam pelacakan.
+ `resource.arn` – Nilai bidang ARN sumber daya pada setiap segmen dalam pelacakan.
Operator string menemukan nilai yang sama dengan atau berisi teks tertentu. Nilai harus selalu ditentukan dalam tanda kutip.
**Operator String**
+ `=`,`!=` – Kata kunci adalah sama dengan atau tidak sama dengan nilai angka.
+ `CONTAINS` – Kata kunci berisi string tertentu.
+ `BEGINSWITH` , `ENDSWITH` – Kata kunci dimulai atau diakhiri dengan string tertentu.
**Example – filter http.url**
```
http.url CONTAINS "/api/game/"
```
Untuk menguji apakah suatu bidang ada pada pelacakan, terlepas dari nilainya, periksa untuk melihat apakah bidang tersebut berisi string kosong.
**Example – filter pengguna**
Temukan semua jejak dengan pengguna IDs.
```
user CONTAINS ""
```
**Example – pilih pelacakan dengan penyebab akar masalah yang mencakup layanan bernama "Auth"**
```
rootcause.fault.service { name = "Auth" }
```
**Example – pilih pelacakan dengan akar masalah waktu respons yang layanan terakhirnya memiliki tipe DynamoDB**
```
rootcause.responsetime.service { last and type = "AWS::DynamoDB" }
```
**Example – pilih pelacakan dengan akar penyebab kesalahan yang pengecualian terakhirnya memiliki pesan "akses ditolak untuk akun\$1id: 1234567890"**
```
rootcause.fault.exception { last and message = "Access Denied for account_id: 1234567890"
```
## Kata Kunci Kompleks
Gunakan kata kunci yang kompleks untuk menemukan permintaan berdasarkan nama layanan, nama edge, atau nilai anotasi. Untuk layanan dan edge, Anda dapat menentukan ekspresi filter tambahan yang berlaku untuk layanan atau edge. Untuk anotasi, Anda dapat memfilter nilai anotasi dengan kunci tertentu menggunakan operator Boolean, angka, atau string.
**Kata Kunci Kompleks**
+ `annotation[key]`— Nilai anotasi dengan bidang*key*. Nilai anotasi dapat menjadi Boolean, nomor, atau string, sehingga Anda dapat menggunakan salah satu operator perbandingan tipe tersebut. Anda dapat menggunakan kata kunci ini dalam kombinasi dengan `edge` kata kunci `service` atau. Kunci anotasi yang berisi titik (titik) harus dibungkus dengan tanda kurung siku (**[]**).
+ `edge(source, destination) {filter}`— Koneksi antara layanan *source* dan*destination*. Kawat lengkung opsional dapat berisi ekspresi filter yang berlaku untuk segmen pada koneksi ini.
+ `group.name / group.arn` – Nilai ekspresi filter grup, yang dirujuk oleh nama grup atau ARN grup.
+ `json` – objek akar masalah JSON. Lihat [Mendapatkan data dari AWS X-Ray](xray-api-gettingdata.md) untuk langkah-langkah membuat entitas JSON secara terprogram.
+ `service(name) {filter}`— Layanan dengan nama*name*. Kawat lengkung opsional dapat berisi ekspresi filter yang berlaku untuk segmen yang dibuat oleh layanan.
Gunakan kata kunci layanan untuk menemukan jejak permintaan yang mengenai node tertentu di peta jejak Anda.
Operator kata kunci yang kompleks menemukan segmen saat kunci yang ditentukan telah diset, atau tidak diset.
**Operator kata kunci kompleks**
+ Tidak ada - Ekspresi benar jika kata kunci diset. Jika kata kunci bertipe boolean, maka akan dievaluasi ke nilai boolean.
+ `!` – Ekspresi benar jika kata kunci tidak diset. Jika kata kunci bertipe boolean, maka akan dievaluasi ke nilai boolean.
+ `=`,`!=` – Bandingkan nilai kata kunci.
+ `edge(source, destination) {filter}`— Koneksi antara layanan *source* dan*destination*. Kawat lengkung opsional dapat berisi ekspresi filter yang berlaku untuk segmen pada koneksi ini.
+ `annotation[key]`— Nilai anotasi dengan bidang*key*. Nilai anotasi dapat menjadi Boolean, nomor, atau string, sehingga Anda dapat menggunakan salah satu operator perbandingan tipe tersebut. Anda dapat menggunakan kata kunci ini dalam kombinasi dengan `edge` kata kunci `service` atau.
+ `json` – objek akar masalah JSON. Lihat [Mendapatkan data dari AWS X-Ray](xray-api-gettingdata.md) untuk langkah-langkah membuat entitas JSON secara terprogram.
Gunakan kata kunci layanan untuk menemukan jejak permintaan yang mengenai node tertentu di peta jejak Anda.
**Example – Filter layanan**
Permintaan yang mencakup panggilan ke `api.example.com` dengan kesalahan (kesalahan seri 500).
```
service("api.example.com") { fault }
```
Anda dapat mengecualikan nama layanan untuk menerapkan ekspresi filter ke semua simpul di peta layanan Anda.
**Example – Filter layanan**
Permintaan yang menyebabkan kesalahan di mana saja di peta jejak Anda.
```
service() { fault }
```
Kata kunci edge menerapkan ekspresi filter ke koneksi antara dua simpul.
**Example – filter edge**
Permintaan saat layanan `api.example.com` melakukan panggilan ke `backend.example.com` yang gagal dengan kesalahan.
```
edge("api.example.com", "backend.example.com") { error }
```
Anda juga dapat menggunakan operator `!` dengan kata kunci layanan dan edge untuk mengecualikan layanan atau edge dari hasil ekspresi filter lain.
**Example – filter layanan dan permintaan**
Permintaan saat URL dimulai dengan `http://api.example.com/` dan berisi `/v2/` tetapi tidak menjangkau layanan bernama `api.example.com`.
```
http.url BEGINSWITH "http://api.example.com/" AND http.url CONTAINS "/v2/" AND !service("api.example.com")
```
**Example – filter layanan dan waktu respons**
Temukan pelacakan saat `http url` diset dan waktu respons lebih dari 2 detik.
```
http.url AND responseTime > 2
```
Untuk anotasi, Anda dapat menghubungi semua pelacakan tempat `annotation[key]` diatur, atau menggunakan operator perbandingan yang sesuai dengan tipe nilai.
**Example – anotasi dengan nilai string**
Permintaan dengan anotasi bernama `gameid` dengan nilai string `"817DL6VO"`.
```
annotation[gameid] = "817DL6VO"
```
**Example – anotasi diset**
Permintaan dengan anotasi bernama set `age`.
```
annotation[age]
```
**Example – anotasi tidak diset**
Permintaan tanpa anotasi bernama set `age`.
```
!annotation[age]
```
**Example – anotasi dengan nilai angka**
Permintaan dengan usia anotasi dengan nilai numerik lebih besar dari 29.
```
annotation[age] > 29
```
**Example — anotasi dalam kombinasi dengan layanan atau tepi**
```
service { annotation[request.id] = "917DL6VO" }
```
```
edge { source.annotation[request.id] = "916DL6VO" }
```
```
edge { destination.annotation[request.id] = "918DL6VO" }
```
**Example – grup dengan pengguna**
Permintaan saat pelacakan memenuhi filter grup `high_response_time` (misalnya `responseTime > 3`), dan pengguna bernama Alice.
```
group.name = "high_response_time" AND user = "alice"
```
**Example – JSON dengan akar masalah entitas**
Permintaan dengan entitas akar masalah yang cocok.
```
rootcause.json = #[{ "Services": [ { "Name": "GetWeatherData", "EntityPath": [{ "Name": "GetWeatherData" }, { "Name": "get_temperature" } ] }, { "Name": "GetTemperature", "EntityPath": [ { "Name": "GetTemperature" } ] } ] }]
```
## fungsi id
Ketika Anda memberikan nama layanan untuk kata kunci `service` atau `edge`, Anda mendapatkan hasil untuk semua simpul yang memiliki nama tersebut. Untuk pemfilteran yang lebih tepat, Anda dapat menggunakan fungsi `id` untuk menentukan tipe layanan selain nama untuk membedakan antara simpul dengan nama yang sama.
Gunakan `account.id` fungsi untuk menentukan akun tertentu untuk layanan, saat melihat jejak dari beberapa akun di akun pemantauan.
```
id(name: "service-name", type:"service::type", account.id:"account-ID")
```
Anda dapat menggunakan fungsi `id` sebagai pengganti nama layanan dalam filter layanan dan edge.
```
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 }
```
Misalnya, AWS Lambda fungsi menghasilkan dua node di peta jejak; satu untuk pemanggilan fungsi, dan satu untuk layanan Lambda. Kedua simpul memiliki nama yang sama tetapi berbeda tipe. Filter layanan standar akan menemukan pelacakan untuk keduanya.
**Example – Filter layanan**
Permintaan yang mencakup kesalahan pada layanan bernama `random-name`.
```
service("random-name") { error }
```
Gunakan fungsi `id` untuk mempersempit pencarian ke kesalahan pada fungsi itu sendiri, tidak termasuk kesalahan dari layanan.
**Example – filter layanan dengan fungsi id**
Permintaan yang mencakup kesalahan pada layanan bernama `random-name`dengan tipe `AWS::Lambda::Function`.
```
service(id(name: "random-name", type: "AWS::Lambda::Function")) { error }
```
Untuk mencari simpul berdasarkan tipe, Anda juga dapat mengecualikan nama sepenuhnya.
**Example — filter layanan dengan fungsi id dan jenis layanan**
Permintaan yang menyertakan kesalahan pada layanan dengan tipe `AWS::Lambda::Function`.
```
service(id(type: "AWS::Lambda::Function")) { error }
```
Untuk mencari node tertentu Akun AWS, tentukan ID akun.
**Example — filter layanan dengan fungsi id dan ID akun**
Permintaan yang menyertakan layanan dalam ID akun tertentu`AWS::Lambda::Function`.
```
service(id(account.id: "account-id"))
```
# Penelusuran lintas akun
AWS X-Ray mendukung *pengamatan lintas akun, memungkinkan* Anda untuk memantau dan memecahkan masalah aplikasi yang menjangkau beberapa akun dalam file. Wilayah AWS Anda dapat dengan mulus mencari, memvisualisasikan, dan menganalisis metrik, log, dan jejak Anda di salah satu akun tertaut seolah-olah Anda beroperasi dalam satu akun. Ini memberikan tampilan lengkap permintaan yang melintasi beberapa akun. Anda dapat melihat jejak lintas akun di peta jejak X-Ray dan melacak halaman di dalam [CloudWatchkonsol](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
Data observabilitas bersama dapat mencakup salah satu jenis telemetri berikut:
+ Metrik di Amazon CloudWatch
+ Grup log di Amazon CloudWatch Logs
+ Jejak di AWS X-Ray
+ Aplikasi dalam Wawasan CloudWatch Aplikasi Amazon
## Konfigurasikan observabilitas lintas akun
Untuk mengaktifkan observabilitas lintas akun, siapkan satu atau beberapa akun AWS *pemantauan* dan tautkan dengan beberapa akun *sumber*. Akun pemantauan adalah pusat Akun AWS yang dapat melihat dan berinteraksi dengan data observabilitas yang dihasilkan dari akun sumber. Akun sumber adalah individu Akun AWS yang menghasilkan data observabilitas untuk sumber daya yang dikandungnya.
Akun sumber membagikan data observabilitas mereka dengan akun pemantauan. Jejak disalin dari setiap akun sumber hingga lima akun pemantauan. Salinan jejak dari akun sumber ke akun pemantauan pertama gratis. Salinan jejak yang dikirim ke akun pemantauan tambahan dibebankan ke setiap akun sumber, berdasarkan harga standar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [AWS X-Ray harga](https://aws.amazon.com/xray/pricing/) dan [ CloudWatch harga Amazon](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
Untuk membuat tautan antara akun pemantauan dan akun sumber, gunakan CloudWatch konsol atau perintah Observability Access Manager baru di API AWS CLI dan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [CloudWatch observabilitas lintas akun](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html).
**catatan**
Jejak X-Ray ditagih ke Akun AWS tempat mereka diterima. Jika permintaan [sampel](xray-concepts.md#xray-concepts-sampling) mencakup layanan di lebih dari satu Akun AWS, setiap akun akan mencatat jejak terpisah, dan semua jejak berbagi ID jejak yang sama. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang harga observabilitas lintas akun, lihat [AWS X-Ray harga dan harga](https://aws.amazon.com/xray/pricing/) [Amazon CloudWatch ](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/).
## Melihat jejak lintas akun
Jejak lintas akun ditampilkan di akun pemantauan. Setiap akun sumber hanya menampilkan jejak lokal untuk akun tertentu. Bagian berikut mengasumsikan bahwa Anda masuk ke akun pemantauan dan telah membuka CloudWatch konsol Amazon. Pada peta jejak dan halaman jejak, lencana akun pemantauan ditampilkan di sudut kanan atas.
![\[Memantau lencana akun\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-monitoring-account.png)
### Peta jejak
Di CloudWatch konsol, pilih **Trace Map** di bawah **jejak X-Ray** dari panel navigasi kiri. Secara default, peta jejak menampilkan node untuk semua akun sumber yang mengirim jejak ke akun pemantauan, dan node untuk akun pemantauan itu sendiri. Pada peta jejak, pilih **Filter** dari kiri atas untuk memfilter peta jejak menggunakan drop-down **Akun**. Setelah filter akun diterapkan, node layanan dari akun yang tidak cocok dengan filter saat ini akan berwarna abu-abu.
![\[Peta jejak yang difilter\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-servicemap-account-filter.png)
Saat Anda memilih node layanan, panel rincian node menyertakan ID dan label akun layanan.
![\[Panel detail simpul\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-servicemap-node-detail.png)
Di sudut kanan atas peta jejak, pilih **Tampilan daftar** untuk melihat daftar node layanan. Daftar node layanan mencakup layanan dari akun pemantauan dan semua akun sumber yang dikonfigurasi. Filter daftar node berdasarkan **label Akun** atau **ID Akun** dengan memilihnya dari filter **Node**.
![\[Daftar layanan yang difilter\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-servicelist-account-filter.png)
### Pelacakan
Lihat detail jejak untuk jejak yang menjangkau beberapa akun dengan membuka CloudWatch konsol dari akun pemantauan, dan memilih **Jejak di bawah jejak** **X-Ray** di panel navigasi kiri. Anda juga dapat membuka halaman ini dengan memilih node di X-Ray **Trace Map**, dan kemudian memilih **Lihat jejak** dari panel rincian node.
Halaman **Jejak** mendukung kueri berdasarkan ID akun. Untuk memulai, [masukkan kueri yang](xray-console-filters.md) menyertakan satu atau beberapa akun IDs. Contoh kueri berikut untuk jejak yang telah melewati ID akun X** atau *Y*:
```
service(id(account.id:"X")) OR service(id(account.id:"Y"))
```
![\[Jejak kueri berdasarkan akun\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-traces-query-by-account.png)
Perbaiki kueri Anda berdasarkan **Akun**. Pilih satu atau beberapa akun dari daftar, dan pilih **Tambahkan ke kueri**.
![\[Perbaiki permintaan jejak berdasarkan akun\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-traces-refine-by-account.png)
### Detail jejak
Lihat detail untuk jejak dengan memilihnya dari daftar **Jejak** di bagian bawah halaman **Jejak**. **Detail Trace** ditampilkan, termasuk peta detail jejak dengan node layanan dari seluruh akun yang dilalui jejak. Pilih node layanan tertentu untuk melihat akun yang sesuai.
Bagian **timeline Segments** menampilkan detail akun untuk setiap segmen di timeline.
![\[Garis waktu segmen\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/crossaccount-traces-segment-timeline.png)
# Menelusuri aplikasi berbasis peristiwa
AWS X-Ray mendukung penelusuran aplikasi berbasis peristiwa menggunakan Amazon SQS dan. AWS Lambda Gunakan CloudWatch konsol untuk melihat tampilan tersambung dari setiap permintaan saat diantrian dengan Amazon SQS dan diproses oleh satu atau beberapa fungsi Lambda. Jejak dari produsen pesan hulu secara otomatis ditautkan ke jejak dari node konsumen Lambda hilir, menciptakan end-to-end tampilan aplikasi.
**catatan**
Setiap segmen jejak dapat ditautkan hingga 20 jejak, sementara jejak dapat mencakup maksimum 100 tautan. Dalam skenario tertentu, menautkan jejak tambahan dapat mengakibatkan melebihi [ukuran dokumen jejak maksimum](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/xray.html#limits_xray), menyebabkan jejak yang berpotensi tidak lengkap. Ini dapat terjadi, misalnya, ketika fungsi Lambda dengan penelusuran diaktifkan mengirim banyak pesan SQS ke antrian dalam satu pemanggilan. Jika Anda mengalami masalah ini, mitigasi tersedia yang menggunakan X-Ray. SDKs Lihat X-Ray SDK untuk [Java](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-java#oversampling-mitigation), [Node.js](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-node/tree/master/packages/core#oversampling-mitigation), [Python](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-python#oversampling-mitigation), Go[,](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-go#oversampling-mitigation) [atau](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-dotnet#oversampling-mitigation) .NET untuk informasi lebih lanjut.
## Lihat jejak yang ditautkan di peta jejak
Gunakan halaman **Trace Map** dalam [CloudWatchkonsol](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) untuk melihat peta jejak dengan jejak dari produsen pesan yang ditautkan ke jejak dari konsumen Lambda. Tautan ini ditampilkan dengan tepi garis putus-putus yang menghubungkan node Amazon SQS dan node konsumen Lambda hilir.
![\[Tepi antara node Amazon SQS dan Lambda.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-batch-servicemap-linkededge.png)
Pilih tepi garis putus-putus untuk menampilkan histogram *usia acara yang diterima*, yang memetakan penyebaran usia acara saat diterima oleh konsumen. Usia dihitung setiap kali suatu acara diterima.
![\[Edge dengan histogram usia acara yang diterima.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-servicemap-linkededgedetails-cw.png)
## Lihat detail jejak yang ditautkan
**Melihat detail jejak yang dikirim dari produsen pesan, antrean Amazon SQS, atau konsumen Lambda:**
1. Gunakan **Trace Map** untuk memilih produsen pesan, Amazon SQS, atau node konsumen Lambda.
1. Pilih **Lihat jejak** dari panel detail simpul untuk menampilkan daftar jejak. Anda juga dapat menavigasi langsung ke halaman **Jejak** di dalam CloudWatch konsol.
1. Pilih jejak tertentu dari daftar untuk membuka halaman detail jejak. Halaman detail jejak menampilkan pesan saat jejak yang dipilih adalah bagian dari kumpulan jejak yang ditautkan.
![\[Detail jejak tertaut\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-batch-tracedetails-header.png)
Peta detail jejak menampilkan jejak saat ini, bersama dengan jejak terkait hulu dan hilir, yang masing-masing terkandung dalam kotak yang menunjukkan batas setiap jejak. Jika jejak yang dipilih saat ini ditautkan ke beberapa jejak hulu atau hilir, node dalam jejak tertaut hulu atau hilir ditumpuk, dan tombol **Select** trace ditampilkan.
![\[Beberapa jejak hulu yang ditautkan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-batch-tracedetails-tracemap.png)
Di bawah peta detail jejak, garis waktu segmen jejak ditampilkan, termasuk jejak tertaut hulu dan hilir. Jika ada beberapa jejak tertaut hulu atau hilir, detail segmennya tidak dapat ditampilkan. Untuk melihat detail segmen untuk satu jejak dalam satu set jejak tertaut, [pilih satu jejak seperti yang](#xray-tracelinking-filterbatch) dijelaskan di bawah ini.
![\[Garis waktu segmen yang menunjukkan jejak yang ditautkan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-batch-tracedetails-timeline.png)
## Pilih satu jejak dalam satu set jejak yang ditautkan
**Filter kumpulan jejak yang ditautkan ke satu jejak, untuk melihat detail segmen di timeline.**
1. Pilih **Pilih jejak di bawah jejak** yang ditautkan pada peta detail jejak. Daftar jejak ditampilkan.
![\[Daftar jejak tertaut\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-batch-tracedetails-tracelist.png)
1. Pilih tombol radio di sebelah jejak untuk melihatnya di dalam peta detail jejak.
1. Pilih **Batalkan pilihan jejak** untuk melihat seluruh rangkaian jejak yang ditautkan.
![\[Jejak tertaut tunggal\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-batch-tracedetails-filteredbatch.png)
# Menggunakan histogram latensi
Saat Anda memilih simpul atau tepi pada [peta AWS X-Ray jejak](xray-console-servicemap.md), konsol X-Ray menunjukkan histogram distribusi latensi.
## Latensi
Latensi adalah jumlah waktu antara ketika permintaan dimulai dan ketika selesai. Histogram menunjukkan distribusi latensi. Hal tersebut menunjukkan durasi pada sumbu x, dan persentase permintaan yang cocok dengan setiap durasi pada sumbu y.
Histogram ini menunjukkan layanan yang melengkapi sebagian besar permintaan dalam waktu kurang dari 300 milidetik. Sebagian kecil permintaan memakan waktu hingga 2 detik, dan beberapa outlier membutuhkan lebih banyak waktu.
![\[Latensi histogram dengan durasi pada sumbu x dan persentase permintaan untuk setiap durasi pada sumbu y\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/scorekeep-servicemap-histogram.png)
## Menafsirkan detail layanan
Layanan histogram dan histogram edge memberikan representasi visual latensi dari sudut pandang layanan atau peminta.
+ Pilih *Simpul layanan* dengan mengeklik lingkaran. X-Ray menunjukkan histogram untuk permintaan yang dilayani oleh layanan. Latensi adalah yang dicatat oleh layanan, dan tidak menyertakan latensi jaringan apa pun antara layanan dan peminta.
+ Pilih *edge* dengan mengeklik garis atau edge ujung panah antara dua layanan. X-Ray menunjukkan histogram untuk permintaan dari peminta yang dilayani oleh layanan downstream. Latensi adalah yang dicatat oleh peminta, dan termasuk latensi dalam koneksi jaringan antara dua layanan.
Untuk menafsirkan panel histogram **Detail layanan**, Anda dapat mencari nilai-nilai yang paling berbeda dari mayoritas nilai dalam histogram. *Outlier* ini dapat dilihat sebagai puncak atau lonjakan di histogram, dan Anda dapat melihat pelacakan untuk area tertentu untuk menyelidiki apa yang terjadi.
Untuk melihat pelacakan yang difilter menurut latensi, pilih rentang pada histogram. Klik di tempat Anda ingin memulai pemilihan dan seret dari kiri ke kanan untuk menyorot rentang latensi yang akan disertakan dalam filter pelacakan.
![\[Pilih rentang untuk melihat pelacakan dengan mengeklik tempat untuk memulai dan menyeret dari kiri ke kanan untuk membuat rentang untuk filter pelacakan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/scorekeep-servicemap-servicedetails-selection.png)
Setelah memilih rentang, Anda dapat memilih **Perbesar** untuk melihat bagian histogram itu dan menyempurnakan pilihan Anda.
![\[Pilih perbesar untuk melihat rentang yang dipilih dalam histogram\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/scorekeep-servicemap-servicedetails-zoom.png)
Setelah Anda mengatur fokus ke area yang Anda minati, pilih **Lihat pelacakan.**
# Menggunakan wawasan X-Ray
AWS X-Ray terus menganalisis data jejak di akun Anda untuk mengidentifikasi masalah yang muncul dalam aplikasi Anda. Ketika tingkat kesalahan melebihi rentang yang diharapkan, itu menciptakan *wawasan* yang mencatat masalah dan melacak dampaknya hingga diselesaikan. Dengan wawasan, Anda dapat:
+ Mengidentifikasi tempat terjadinya masalah di aplikasi Anda, akar penyebab masalah, dan dampak terkait. Analisis dampak yang diberikan oleh wawasan memungkinkan Anda memperoleh tingkat kepelikan dan prioritas suatu masalah.
+ Menerima notifikasi saat masalah berubah seiring waktu. Pemberitahuan wawasan dapat diintegrasikan dengan solusi pemantauan dan peringatan Anda menggunakan Amazon. EventBridge Integrasi ini memungkinkan Anda mengirim email atau peringatan otomatis berdasarkan tingkat keparahan masalah.
Konsol X-Ray mengidentifikasi node dengan insiden yang sedang berlangsung di peta jejak. Untuk melihat ringkasan wawasan, pilih simpul yang terpengaruh. Anda juga dapat melihat dan memfilter wawasan dengan memilih **Wawasan** dari panel navigasi di sebelah kiri.
![\[Lacak simpul peta dengan ringkasan wawasan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights-servicemap.png)
X-Ray membuat wawasan saat mendeteksi *anomali* di satu atau beberapa simpul peta layanan. Layanan ini menggunakan pemodelan secara statistik untuk memprediksi tingkat kerusakan yang diharapkan dari layanan dalam aplikasi Anda. Dalam contoh sebelumnya, anomali adalah peningkatan kesalahan dari. AWS Elastic Beanstalk Server Elastic Beanstalk mengalami beberapa timeout panggilan API, menyebabkan anomali di simpul hilir.
## Aktifkan wawasan di konsol X-Ray
Wawasan harus diaktifkan untuk setiap grup tempat Anda ingin menggunakan fitur wawasan. Anda dapat mengaktifkan wawasan dari halaman **Grup**.
1. Buka [Konsol X-Ray](https://console.aws.amazon.com/xray/home#).
1. Pilih grup yang sudah ada atau buat yang baru dengan memilih **Buat grup**, lalu pilih **Aktifkan Wawasan**. Untuk informasi selengkapnya tentang mengonfigurasi grup di konsol X-Ray, lihat [Mengkonfigurasi grup](xray-console-groups.md).
1. Di panel navigasi di sebelah kiri, pilih **Wawasan**, lalu pilih wawasan untuk ditampilkan.
![\[Daftar wawasan di konsol X-Ray.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights.png)
**catatan**
X-Ray menggunakan GetInsightSummaries GetInsight, GetInsightEvents,, dan operasi GetInsightImpactGraph API untuk mengambil data dari wawasan.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Bagaimana AWS X-Ray bekerja dengan IAM](security_iam_service-with-iam.md).
## Aktifkan notifikasi wawasan
Dengan notifikasi wawasan, notifikasi dibuat untuk setiap peristiwa wawasan, seperti saat wawasan dibuat, berubah secara signifikan, atau ditutup. Pelanggan dapat menerima pemberitahuan ini melalui EventBridge peristiwa Amazon, dan menggunakan aturan bersyarat untuk mengambil tindakan seperti pemberitahuan SNS, pemanggilan Lambda, memposting pesan ke antrean SQS, atau salah satu target yang mendukung. EventBridge Wawasan notifikasi dipancarkan berdasarkan upaya terbaik - tetapi tidak dijamin. Untuk informasi selengkapnya tentang target, lihat [ EventBridge Target Amazon](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eventbridge-targets.html).
Anda dapat mengaktifkan notifikasi wawasan untuk setiap grup yang diaktifkan wawasan dari halaman **Grup**.
**Untuk mengaktifkan notifikasi untuk grup X-Ray**
1. Buka [Konsol X-Ray](https://console.aws.amazon.com/xray/home#).
1. Pilih grup yang sudah ada atau buat grup baru dengan memilih **Buat grup**, pastikan **Aktifkan Wawasan** dipilih, lalu pilih **Aktifkan Pemberitahuan**. Untuk informasi selengkapnya tentang mengonfigurasi grup di konsol X-Ray, lihat [Mengkonfigurasi grup](xray-console-groups.md).
**Untuk mengonfigurasi aturan EventBridge bersyarat Amazon**
1. Buka [ EventBridge konsol Amazon](https://console.aws.amazon.com/events/home).
1. Navigasikan ke **Aturan** di bilah navigasi sebelah kiri, lalu pilih **Buat aturan**.
1. Sediakan nama dan deskripsi untuk aturan.
1. Pilih **Pola peristiwa**, lalu pilih **Pola kustom**. Sediakan sebuah pola yang berisi `"source": [ "aws.xray" ]` dan `"detail-type": [ "AWS X-Ray Insight Update" ]`. Berikut ini adalah beberapa contoh pola yang mungkin terjadi.
+ Pola peristiwa untuk mencocokkan semua peristiwa yang masuk dari wawasan X-Ray:
```
{
"source": [ "aws.xray" ],
"detail-type": [ "AWS X-Ray Insight Update" ]
}
```
+ Pola peristiwa untuk mencocokkan **state** dan **category** yang ditentukan:
```
{
"source": [ "aws.xray" ],
"detail-type": [ "AWS X-Ray Insight Update" ],
"detail": {
"State": [ "ACTIVE" ],
"Category": [ "FAULT" ]
}
}
```
1. Pilih dan konfigurasikan target yang ingin Anda panggil ketika suatu peristiwa cocok dengan aturan ini.
1. (Opsional) Berikan tanda untuk mengidentifikasi dan memilih aturan ini dengan lebih mudah.
1. Pilih **Buat**.
**catatan**
Pemberitahuan wawasan X-Ray mengirimkan peristiwa ke Amazon EventBridge, yang saat ini tidak mendukung kunci yang dikelola pelanggan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perlindungan data di AWS X-Ray](xray-console-encryption.md).
## Gambaran umum wawasan
Halaman gambaran umum untuk tiga pertanyaan utama yang coba dijawab wawasan:
+ Apa masalah yang mendasarinya?
+ Apa akar penyebabnya?
+ Apa dampaknya?
Bagian **Layanan anomali** menunjukkan garis waktu untuk setiap layanan yang menggambarkan perubahan tingkat kerusakan selama insiden. Garis waktu menunjukkan jumlah jejak dengan kesalahan yang dilapisi pada pita padat yang menunjukkan jumlah kesalahan yang diharapkan berdasarkan jumlah lalu lintas yang direkam. Durasi wawasan divisualisasikan oleh *Jendela insiden*. Jendela insiden dimulai saat X-Ray mengamati metrik menjadi anomali dan berlanjut saat wawasan aktif.
Contoh berikut menunjukkan peningkatan kerusakan yang menyebabkan insiden:
![\[Halaman gambaran umum tentang wawasan X-Ray.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights-overview.png)
Bagian **Root cause** menunjukkan peta jejak yang difokuskan pada layanan akar penyebab dan jalur yang terkena dampak. Anda dapat menyembunyikan simpul yang tidak terpengaruh dengan memilih ikon mata di kanan atas peta Akar penyebab. Layanan akar penyebab adalah simpul hilir terjauh tempat X-Ray mengidentifikasi anomali. Layanan ini dapat mewakili layanan yang Anda instrumentasikan atau layanan eksternal yang dipanggil oleh layanan Anda dengan klien yang diinstrumentasikan. Misalnya, jika Anda memanggil Amazon DynamoDB dengan klien SDK yang AWS diinstrumentasi, peningkatan kesalahan dari DynamoDB akan menghasilkan wawasan dengan DynamoDB sebagai akar penyebabnya.
Untuk menyelidiki lebih lanjut akar penyebabnya, pilih **Lihat detail akar penyebab** pada grafik akar penyebab. Anda dapat menggunakan **Analitik** untuk menyelidiki akar penyebab dan pesan terkait. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Berinteraksi dengan konsol Analitik](xray-console-analytics.md).
![\[Halaman gambaran umum tentang wawasan X-Ray.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights-root-cause.png)
Kerusakan yang berlanjut ke hulu di dalam peta dapat memengaruhi beberapa simpul dan menyebabkan beberapa anomali. Jika kerusakan diteruskan sepenuhnya ke pengguna yang membuat permintaan, hasilnya adalah *kerusakan client*. Ini adalah kesalahan pada simpul akar peta jejak. Grafik **Dampak** menyediakan lini masa pengalaman klien untuk seluruh grup. Pengalaman ini dihitung berdasarkan persentase status berikut: **Kerusakan**, **Kesalahan**, **Throttle**, dan **Oke**.
![\[Grafik dampak untuk insiden X-Ray.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights-impact.png)
Contoh ini menunjukkan peningkatan pelacakan dengan kerusakan pada simpul akar selama waktu insiden. Insiden di layanan hilir tidak selalu sesuai dengan peningkatan kesalahan klien.
Memilih **Analisis wawasan** akan membuka konsol Analitik X-Ray di jendela tempat Anda dapat menyelami rangkaian pelacakan yang menyebabkan wawasan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Berinteraksi dengan konsol Analitik](xray-console-analytics.md).
**Memahami dampak**
AWS X-Ray mengukur dampak yang disebabkan oleh masalah yang sedang berlangsung sebagai bagian dari menghasilkan wawasan dan pemberitahuan. Dampaknya diukur dengan dua cara:
+ Dampak pada [kelompok](xray-console-groups.md) X-Ray
+ Dampak pada layanan akar penyebab
Dampak ini ditentukan oleh persentase permintaan yang gagal atau menyebabkan kesalahan dalam jangka waktu tertentu. Analisis dampak ini memungkinkan Anda untuk memperoleh tingkat kepelikan dan prioritas masalah berdasarkan skenario khusus Anda. Dampak ini tersedia sebagai bagian dari pengalaman konsol selain pemberitahuan wawasan.
**Deduplikasi**
AWS X-Ray wawasan menghilangkan duplikat masalah di beberapa layanan mikro. Ini menggunakan deteksi anomali untuk menentukan layanan yang merupakan akar penyebab masalah, menentukan apakah layanan terkait lainnya menunjukkan perilaku anomali karena akar penyebab yang sama, dan mencatat hasilnya sebagai wawasan tunggal.
## Tinjau progres wawasan
X-Ray mengevaluasi kembali wawasan secara berkala hingga terselesaikan, dan mencatat setiap perubahan perantara yang penting sebagai [pemberitahuan](#xray-console-insight-notifications), yang dapat dikirim sebagai acara Amazon. EventBridge Hal ini memungkinkan Anda untuk membangun proses dan alur kerja untuk menentukan bagaimana masalah telah berubah dari waktu ke waktu, dan mengambil tindakan yang sesuai seperti mengirim email atau mengintegrasikan dengan sistem peringatan menggunakan. EventBridge
Anda dapat meninjau kejadian peristiwa kejadian di dalam **Linimasa Dampak** di halaman **Inspeksi**. Secara default, linimasa menampilkan layanan yang paling terpengaruh hingga Anda memilih layanan yang berbeda.
![\[Periksa halaman dengan linimasa dampak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights-inspect.png)
Untuk melihat peta jejak dan grafik untuk suatu peristiwa, pilih dari timeline dampak. Peta jejak menunjukkan layanan dalam aplikasi Anda yang terpengaruh oleh insiden tersebut. Di bawah **Analisis dampak**, grafik menunjukkan linimasa kerusakan untuk simpul yang dipilih dan untuk klien dalam grup.
![\[Grafik analisis dampak untuk wawasan X-Ray.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/console-insights-inspect-analysis.png)
Untuk melihat lebih dalam pelacakan yang terlibat dalam insiden, pilih **Analisis peristiwa** di halaman **Inspeksi**. Anda dapat menggunakan halaman **Analitik** untuk memfilter daftar pelacakan dan mengidentifikasi pengguna yang terpengaruh. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Berinteraksi dengan konsol Analitik](xray-console-analytics.md).
# Berinteraksi dengan konsol Analitik
Konsol AWS X-Ray Analytics adalah alat interaktif untuk menafsirkan data jejak agar cepat memahami kinerja aplikasi Anda dan layanan dasarnya. Konsol ini memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan pelacakan melalui waktu respons interaktif dan grafik deret waktu.
Saat membuat pilihan di konsol Analitik, konsol tersebut membuat filter untuk mencerminkan subset yang dipilih dari semua pelacakan. Anda dapat mempersempit set data aktif dengan meningkatkan filter terperinci dengan mengeklik grafik dan panel metrik dan bidang yang terkait dengan set pelacakan saat ini.
**Topics**
+ [Fitur konsol](#xray-console-analytics-features)
+ [Distribusi waktu respons](#xray-console-analytics-response)
+ [Aktivitas deret waktu](#xray-console-analytics-time)
+ [Contoh alur kerja](#xray-console-analytics-workflows)
+ [Amati kesalahan pada grafik layanan](#xray-console-analytics-observe-faults)
+ [Identifikasi puncak waktu respons](#xray-console-analytics-response-peaks)
+ [Lihat semua pelacakan yang ditandai dengan kode status](#xray-console-analytics-response-peaks)
+ [Lihat semua item dalam subkelompok dan terkait dengan pengguna](#xray-console-analytics-subgroups)
+ [Bandingkan dua set pelacakan dengan kriteria yang berbeda](#xray-console-analytics-compare)
+ [Identifikasi pelacakan minat dan lihat detailnya](#xray-console-analytics-identify)
## Fitur konsol
Konsol Analitik X-Ray menggunakan fitur kunci berikut untuk mengelompokkan, memfilter, membandingkan, dan mengukur data pelacakan.
### Fitur
| Fitur | Deskripsi |
| --- | --- |
| **Grup** | Grup yang dipilih di awal adalah `Default`. Untuk mengubah grup yang diambil, pilih grup yang berbeda dari menu di sebelah kanan bilah pencarian ekspresi filter utama. Untuk mempelajari selengkapnya tentang grup lihat, [Menggunakan ekspresi filter dengan kelompok](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-filters.html#groups). |
| **Jejak yang diambil** | Secara default, konsol Analitik menghasilkan grafik berdasarkan semua pelacakan dalam grup yang dipilih. Pelacakan yang diambil mewakili semua pelacakan di set kerja Anda. Anda dapat mencari jumlah pelacakan di file ini. Filter ekspresi yang Anda terapkan ke bilah pencarian utama mempersempit dan memperbarui pelacakan yang diambil. |
| **Tampilkan di bagan/Sembunyikan dari grafik** | Beralih untuk membandingkan grup aktif terhadap pelacakan yang diambil. Untuk membandingkan data terkait grup dengan filter aktif apa pun, pilih **Tampilkan dalam bagan**. Untuk menghilangkan tampilan ini dari bagan, pilih **Sembunyikan dari bagan**. |
| **Jejak yang difilter set A** | Melalui interaksi dengan grafik dan tabel, terapkan filter untuk membuat kriteria untuk **Set pelacakan yang difilter**. Ketika filter diterapkan, jumlah pelacakan yang berlaku dan persentase pelacakan dari total yang diambil dihitung dalam file ini. Filter diisi sebagai tanda dalam ubin **Set pelacakan A yang difilter** dan juga dapat dihapus dari ubin. |
| **Perbaiki** | Fungsi ini memperbarui set pelacakan yang diambil berdasarkan filter yang diterapkan untuk melacak set A. Penyempitan set pelacakan yang diambil menyegarkan set pekerjaan dari semua pelacakan yang diambil berdasarkan filter untuk set pelacakan A. set kerja pelacakan yang diambil adalah subset sampel dari semua pelacakan dalam grup. |
| **Set jejak yang difilter B** | Saat dibuat, **kumpulan jejak yang difilter B** adalah salinan dari **Jejak yang difilter set A**. Untuk membandingkan dua set jejak, buat pilihan filter baru yang akan berlaku untuk melacak set B, sementara trace set A tetap diperbaiki. Ketika filter diterapkan, jumlah pelacakan yang berlaku dan persentase pelacakan dari total yang diambil dihitung dalam ubin ini. Filter diisi sebagai tanda dalam ubin **Set pelacakan B yang difilter** dan juga dapat dihapus dari ubin. |
| **Jalur entitas akar penyebab waktu respons** | Sebuah tabel jalur entitas yang dicatat. X-Ray menentukan jalur di pelacakan Anda yang merupakan penyebab yang paling memungkinkan untuk waktu respons. Format menunjukkan hierarki entitas yang ditemui, berakhir dengan akar masalah waktu respons. Gunakan baris ini untuk memfilter kesalahan waktu respons berulang. Untuk informasi selengkapnya tentang menyesuaikan filter akar masalah dan mendapatkan data melalui API lihat, [Mengambil dan menyempitkan analitik akar masalah](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-api-gettingdata.html#xray-api-analytics). |
| **Delta (**)**** | Kolom yang ditambahkan ke tabel metrik ketika kedua set pelacakan A dan set pelacakan B aktif. Kolom Delta menghitung selisih dalam persentase pelacakan antara pelacakan antara set pelacakan A dan set pelacakan B. |
## Distribusi waktu respons
Konsol Analitik X-Ray menghasilkan dua grafik utama untuk membantu Anda memvisualisasikan pelacakan: **Distribusi Waktu Respons** dan **Aktivitas Deret Waktu**. Bagian ini dan berikut ini memberikan contoh masing-masing, dan menjelaskan dasar-dasar cara membaca grafik.
Berikut ini adalah warna yang terkait dengan grafik garis waktu respons (grafik deret waktu menggunakan skema warna yang sama):
+ **Semua pelacakan dalam grup** – abu-abu
+ **Pelacakan yang diambil** – oranye
+ **Set pelacakan A yang difilter** – hijau
+ **Set pelacakan B yang difilter** – biru
**Example – Distribusi waktu respons**
Distribusi waktu respons adalah bagan yang menunjukkan jumlah pelacakan dengan waktu respons yang diberikan. Klik dan seret untuk membuat pilihan dalam distribusi waktu respons. Hal ini memilih dan membuat filter pada set pelacakan kerja bernama `responseTime` untuk semua pelacakan dalam waktu respons tertentu.
![\[Bagan yang menunjukkan distribusi waktu respons jejak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/analytics-responseTime.png)
## Aktivitas deret waktu
Bagan aktivitas deret waktu menunjukkan jumlah pelacakan pada periode waktu tertentu. Indikator warna mencerminkan warna grafik garis dari distribusi waktu respons. Semakin gelap dan penuh blok warna dalam rangkaian aktivitas, semakin banyak pelacakan yang ditunjukkan pada waktu tertentu.
**Example – Aktivitas deret waktu**
Klik dan seret untuk membuat pilihan dalam grafik aktivitas deret waktu. Hal ini memilih dan membuat filter bernama `timerange` pada set pelacakan kerja untuk semua pelacakan dalam kisaran waktu tertentu.
![\[Buat pilihan dan buat filter\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/analytics-timeSeries.png)
## Contoh alur kerja
Contoh berikut menunjukkan kasus penggunaan umum untuk konsol Analitik X-Ray. Setiap contoh menunjukkan fungsi kunci dari pengalaman konsol tersebut. Sebagai grup, contoh mengikuti alur kerja pemecahan masalah dasar. Langkah-langkah tersebu menjelaskan cara pertama menemukan simpul yang tidak sehat, lalu cara berinteraksi dengan konsol Analitik untuk secara otomatis menghasilkan kueri komparatif. Setelah Anda mempersempit ruang lingkup melalui kueri, Anda akhirnya akan melihat detail pelacakan yang menarik untuk menentukan apa yang kondisi layanan Anda.
## Amati kesalahan pada grafik layanan
Peta jejak menunjukkan kesehatan setiap node dengan mewarnai berdasarkan rasio panggilan yang berhasil terhadap kesalahan dan kesalahan. Ketika persentase merah terlihat pada simpul Anda, warna tersebut menandakan adanya kerusakan. Gunakan konsol Analitik X-Ray untuk menyelidikinya.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara membaca peta jejak, lihat [Melihat peta jejak](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console.html#xray-console-servicemap).
![\[Amati kerusakan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/scorekeep-gettingstarted-servicemap-before-2021.png)
## Identifikasi puncak waktu respons
Menggunakan distribusi waktu respons, Anda dapat mengamati puncak dalam waktu respons. Dengan memilih puncak dalam waktu respons, tabel di bawah grafik akan diperbarui untuk mengekspos semua metrik terkait, seperti kode status.
Saat Anda mengeklik dan menyeret, X-Ray akan memilih dan membuat filter. Ini ditampilkan dalam bayangan abu-abu di atas garis grafik. Sekarang Anda dapat menyeret bayangan tersebut ke kiri dan kanan sepanjang distribusi untuk memperbarui pilihan dan filter Anda.
![\[Buat pilihan dan buat filter\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/analytics-showFilterf.png)
## Lihat semua pelacakan yang ditandai dengan kode status
Anda dapat menelusuri pelacakan dalam puncak yang dipilih menggunakan tabel metrik di bawah grafik. Dengan mengeklik baris di tabel **KODE STATUS HTTP**, Anda secara otomatis membuat filter pada set data bekerja. Misalnya, Anda dapat melihat semua pelacakan kode status 500. Hal ini menciptakan tanda filter di ubin set pelacakan bernama `http.status`.
## Lihat semua item dalam subkelompok dan terkait dengan pengguna
Telusuri set kesalahan berdasarkan pengguna, URL, akar masalah waktu respons, atau atribut lain yang ditentuka sebelumnya. Misalnya, untuk memfilter set pelacakan dengan kode status 500, pilih baris dari tabel **PENGGUNA**. Hal ini menyebabkan dua tanda filter di ubin set pelacakan: `http.status`, seperti yang ditetapkan sebelumnya, dan `user`.
## Bandingkan dua set pelacakan dengan kriteria yang berbeda
Bandingkan berbagai pengguna dengan permintaan POST mereka untuk menemukan perbedaan dan korelasi lainnya. Terapkan set filter pertama Anda. Set filter ditentukan berdasarkan garis biru dalam distribusi waktu respons. Kemudian pilih **Bandingkan**. Awalnya, ini hal ini membuat salinan filter pada set pelacakan set A.
Untuk melanjutkan, tentukan satu set filter baru untuk diterapkan pada set pelacakan B. set kedua ini diwakili oleh garis hijau. Contoh berikut menunjukkan garis yang berbeda berdasarkan skema warna biru dan hijau.
![\[Perbandingan grafik garis\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/analytics-compareLines.png)
## Identifikasi pelacakan minat dan lihat detailnya
Saat Anda mempersempit cakupan Anda menggunakan filter konsol tersebut, daftar pelacakan di bawah tabel metrik menjadi lebih bermakna. Tabel daftar pelacakan menggabungkan informasi tentang **URL**, **PENGGUNA**, dan **KODE STATUS** menjadi satu tampilan. Untuk wawasan lebih lanjut, pilih baris dari tabel ini untuk membuka halaman detail pelacakan dan lihat lini masa dan data mentah.
# Mengkonfigurasi grup
Grup adalah kumpulan pelacakan yang ditentukan oleh ekspresi filter. Anda dapat menggunakan grup untuk menghasilkan grafik layanan tambahan dan menyediakan CloudWatch metrik Amazon. Anda dapat menggunakan konsol AWS X-Ray tersebut atau API X-Ray untuk membuat dan mengelola grup untuk layanan Anda. Topik ini menjelaskan cara membuat dan mengelola grup menggunakan konsol X-Ray. Untuk informasi tentang cara mengelola grup dengan menggunakan API X-Ray, lihat [Grup](xray-api-configuration.md#xray-api-configuration-groups).
Anda dapat membuat grup jejak untuk peta jejak, jejak, atau analitik. **Saat Anda membuat grup, grup akan tersedia sebagai filter pada menu tarik-turun grup di ketiga halaman: **Trace Map**, **Traces**, dan Analytics.**
![\[Menu grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-menu.png)
Grup diidentifikasi oleh nama mereka atau Amazon Resource Name (ARN), dan berisi ekspresi filter. Layanan ini membandingkan pelacakan masuk ke ekspresi dan menyimpannya dengan sesuai. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md).
Memperbarui ekspresi filter grup tidak mengubah data yang sudah dicatat. Pembaruan hanya berlaku untuk pelacakan berikutnya. Hal ini dapat mengakibatkan grafik gabungan dari ekspresi baru dan lama. Untuk menghindari hal tersebut, hapus grup saat ini dan buat yang baru.
**catatan**
Grup ditagih berdasarkan jumlah pelacakan yang diambil yang cocok dengan ekspresi filter. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Harga AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/xray/pricing/).
**Topics**
+ [Membuat grup](#xray-console-group-create-console)
+ [Terapkan grup](#xray-console-group-apply)
+ [Mengedit grup](#xray-console-group-edit)
+ [Klon grup](#xray-console-group-clone)
+ [Menghapus grup](#xray-console-group-delete)
+ [Lihat metrik grup di Amazon CloudWatch](#xray-console-group-cloudwatch)
## Membuat grup
**catatan**
Anda sekarang dapat mengonfigurasi grup X-Ray dari dalam CloudWatch konsol Amazon. Anda juga dapat terus menggunakan konsol X-Ray.
------
#### [ CloudWatch console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Pilih **Pengaturan** di panel navigasi kiri.
1. Pilih **Lihat pengaturan** di bawah **Grup** dalam bagian **jejak X-Ray**.
1. Pilih **Buat grup** di atas daftar grup.
1. Pada halaman **Buat grup**, masukkan nama untuk grup. Nama grup dapat memiliki maksimum 32 karakter, dan berisi karakter alfanumerik serta tanda hubung. Nama grup peka terhadap huruf besar atau kecil.
1. Memasukkan ekspresi filter. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md). Pada contoh berikut, grup filter untuk pelacakan kesalahan dari layanan`api.example.com`. dan permintaan ke layanan saat waktu respons lebih besar dari atau sama dengan lima detik.
```
fault = true AND http.url CONTAINS "example/game" AND responsetime >= 5
```
1. Pada **Wawasan**, aktifkan atau nonaktifkan akses wawasan untuk grup. Untuk informasi selengkapnya tentang wawasan, lihat [Menggunakan wawasan X-Ray](xray-console-insights.md).
![\[Kotak periksa wawasan di halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-insights-cw.png)
1. Di **Tag**, pilih **Tambahkan tag baru** untuk memasukkan kunci tag, dan secara opsional, nilai tag. Lanjutkan untuk menambahkan tag tambahan seperti yang diinginkan. Kunci tanda harus unik. Untuk menghapus tag, pilih **Hapus** di bawah setiap tag. Untuk informasi selengkapnya tentang tanda, lihat [Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
![\[Bidang tanda pada halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-tags-cw.png)
1. Pilih **Buat grup**.
------
#### [ X-Ray console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
1. **Buka halaman **Buat grup dari halaman Grup** di panel navigasi kiri, atau dari menu grup di salah satu halaman berikut: **Lacak Peta**, **Jejak**, dan **Analisis**.**
1. Pada halaman **Buat grup**, masukkan nama untuk grup. Nama grup dapat memiliki maksimum 32 karakter, dan berisi karakter alfanumerik serta tanda hubung. Nama grup peka terhadap huruf besar atau kecil.
1. Memasukkan ekspresi filter. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md). Pada contoh berikut, grup filter untuk pelacakan kesalahan dari layanan`api.example.com`. dan permintaan ke layanan saat waktu respons lebih besar dari atau sama dengan lima detik.
```
fault = true AND http.url CONTAINS "example/game" AND responsetime >= 5
```
1. Pada **Wawasan**, aktifkan atau nonaktifkan akses wawasan untuk grup. Untuk informasi selengkapnya tentang wawasan, lihat [Menggunakan wawasan X-Ray](xray-console-insights.md).
![\[Kotak periksa wawasan di halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-insights.png)
1. Di **Tanda**, masukkan kunci tanda dan, secara opsional, nilai tanda. Saat Anda menambahkan tanda, baris baru akan muncul untuk memasukkan tanda lain. Kunci tanda harus unik. Untuk menghapus tanda, pilih **X** di akhir baris tanda. Untuk informasi selengkapnya tentang tanda, lihat [Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
![\[Bidang tanda pada halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-tags.png)
1. Pilih **Buat grup**.
------
## Terapkan grup
------
#### [ CloudWatch console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Buka salah satu halaman berikut dari panel navigasi di bawah **jejak X-Ray**:
+ **Peta Jejak**
+ **Jejak**
1. Masukkan nama grup ke dalam filter **grup Filter by X-Ray**. Data yang ditampilkan pada halaman berubah agar sesuai dengan ekspresi filter yang ditetapkan dalam grup.
------
#### [ X-Ray console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
1. Buka salah satu halaman berikut dari panel navigasi :
+ **Peta Jejak**
+ **Jejak**
+ **Analitik**
1. Pada menu grup, pilih grup yang Anda buat di [Membuat grup](#xray-console-group-create-console). Data yang ditampilkan pada halaman berubah agar sesuai dengan ekspresi filter yang ditetapkan dalam grup.
------
## Mengedit grup
------
#### [ CloudWatch console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Pilih **Pengaturan** di panel navigasi kiri.
1. Pilih **Lihat pengaturan** di bawah **Grup** dalam bagian **jejak X-Ray**.
1. Pilih grup dari bagian **Grup** dan kemudian pilih **Edit**.
1. Meskipun Anda tidak dapat mengubah nama grup, Anda dapat memperbarui ekspresi filter. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md). Dalam contoh berikut, grup memfilter pelacakan kesalahan dari layanan `api.example.com`, yang berisi alamat URL permintaan `example/game`, dan waktu respons untuk permintaan lebih besar dari atau sama dengan lima detik.
```
fault = true AND http.url CONTAINS "example/game" AND responsetime >= 5
```
1. Pada **Wawasan**, aktifkan atau nonaktifkan akses wawasan untuk grup. Untuk informasi selengkapnya tentang wawasan, lihat [Menggunakan wawasan X-Ray](xray-console-insights.md).
![\[Kotak periksa wawasan di halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-insights-cw.png)
1. Di **Tag**, pilih **Tambahkan tag baru** untuk memasukkan kunci tag, dan secara opsional, nilai tag. Lanjutkan untuk menambahkan tag tambahan seperti yang diinginkan. Kunci tanda harus unik. Untuk menghapus tag, pilih **Hapus** di bawah setiap tag. Untuk informasi selengkapnya tentang tanda, lihat [Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
![\[Bidang tanda pada halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-tags-cw.png)
1. Setelah selesai memperbarui grup, pilih **Perbarui grup**.
------
#### [ X-Ray console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
1. Lakukan salah satu langkah berikut untuk membuka halaman **Mengedit grup**.
1. Pada halaman **Grup**, pilih nama grup untuk mengeditnya.
1. Pada menu grup di salah satu halaman berikut, arahkan ke grup, lalu pilih **Edit**.
+ **Peta Jejak**
+ **Jejak**
+ **Analitik**
1. Meskipun Anda tidak dapat mengubah nama grup, Anda dapat memperbarui ekspresi filter. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md). Dalam contoh berikut, grup memfilter pelacakan kesalahan dari layanan `api.example.com`, yang berisi alamat URL permintaan `example/game`, dan waktu respons untuk permintaan lebih besar dari atau sama dengan lima detik.
```
fault = true AND http.url CONTAINS "example/game" AND responsetime >= 5
```
1. Di **Wawasan**, aktifkan atau nonaktifkan wawasan dan notifikasi wawasan untuk grup. Untuk informasi selengkapnya tentang wawasan, lihat [Menggunakan wawasan X-Ray](xray-console-insights.md).
![\[Kotak periksa wawasan di halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-insights.png)
1. Di **Tanda**, edit kunci dan nilai tanda. Kunci tanda harus unik. Nilai tanda adalah opsional; Anda dapat menghapus nilai-nilai , Jika Anda ingin. Untuk menghapus tanda, pilih **X** di akhir baris tanda. Untuk informasi selengkapnya tentang tanda, lihat [Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
![\[Bidang tanda pada halaman Grup\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/group-tags.png)
1. Setelah selesai memperbarui grup, pilih **Perbarui grup**.
------
## Klon grup
Meng-klon grup membuat grup baru yang memiliki ekspresi filter dan tanda dari grup yang ada. Ketika Anda meng-klon grup, grup baru yang memiliki nama yang sama dengan grup yang di-klon, dengan `-clone` ditambahkan ke nama.
------
#### [ CloudWatch console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Pilih **Pengaturan** di panel navigasi kiri.
1. Pilih **Lihat pengaturan** di bawah **Grup** dalam bagian **jejak X-Ray**.
1. Pilih grup dari bagian **Grup** dan kemudian pilih **Klon**.
1. Pada halaman **Buat grup**, nama grup adalah *group-name*`-clone`. Secara opsional, masukkan nama baru untuk grup. Nama grup dapat memiliki maksimum 32 karakter, dan berisi karakter alfanumerik serta tanda hubung. Nama grup peka terhadap huruf besar atau kecil.
1. Anda dapat menjaga ekspresi filter dari grup yang ada, atau secara opsional, memasukkan ekspresi filter baru. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md). Pada contoh berikut, grup filter untuk pelacakan kesalahan dari layanan`api.example.com`. dan permintaan ke layanan saat waktu respons lebih besar dari atau sama dengan lima detik.
```
service("api.example.com") { fault = true OR responsetime >= 5 }
```
1. Di **Tanda**, edit kunci tanda dan nilai, jika diperlukan. Kunci tanda harus unik. Nilai tanda adalah opsional; Anda dapat menghapus nilai jika Anda ingin. Untuk menghapus tanda, pilih **X** di akhir baris tanda. Untuk informasi selengkapnya tentang tanda, lihat [Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
1. Pilih **Buat grup**.
------
#### [ X-Ray console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
1. Buka halaman **Grup** dari panel navigasi kiri, dan pilih nama grup yang ingin Anda kloning.
1. Pilih **Clone group** dari menu **Actions**.
1. Pada halaman **Buat grup**, nama grup adalah *group-name*`-clone`. Secara opsional, masukkan nama baru untuk grup. Nama grup dapat memiliki maksimum 32 karakter, dan berisi karakter alfanumerik serta tanda hubung. Nama grup peka terhadap huruf besar atau kecil.
1. Anda dapat menjaga ekspresi filter dari grup yang ada, atau secara opsional, memasukkan ekspresi filter baru. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membangun ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md). Pada contoh berikut, grup filter untuk pelacakan kesalahan dari layanan`api.example.com`. dan permintaan ke layanan saat waktu respons lebih besar dari atau sama dengan lima detik.
```
service("api.example.com") { fault = true OR responsetime >= 5 }
```
1. Di **Tanda**, edit kunci tanda dan nilai, jika diperlukan. Kunci tanda harus unik. Nilai tanda adalah opsional; Anda dapat menghapus nilai jika Anda ingin. Untuk menghapus tanda, pilih **X** di akhir baris tanda. Untuk informasi selengkapnya tentang tanda, lihat [Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
1. Pilih **Buat grup**.
------
## Menghapus grup
Ikuti langkah-langkah di bagian ini untuk menghapus grup. Anda tidak dapat menghapus grup **Default**.
------
#### [ CloudWatch console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Pilih **Pengaturan** di panel navigasi kiri.
1. Pilih **Lihat pengaturan** di bawah **Grup** dalam bagian **jejak X-Ray**.
1. Pilih grup dari bagian **Grup** dan kemudian pilih **Hapus**.
1. Ketika Anda diminta untuk mengonfirmasi, pilih **Hapus**.
------
#### [ X-Ray console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
1. Buka halaman **Grup** dari panel navigasi kiri, dan pilih nama grup yang ingin Anda hapus.
1. Dari menu **Tindakan**, pilih **Hapus grup**.
1. Ketika Anda diminta untuk mengonfirmasi, pilih **Hapus**.
------
## Lihat metrik grup di Amazon CloudWatch
Setelah grup dibuat, pelacakan masuk diperiksa terhadap ekspresi filter grup saat disimpan di layanan X-Ray. Metrik untuk jumlah jejak yang cocok dengan setiap kriteria dipublikasikan ke Amazon CloudWatch setiap menit. Memilih **Lihat metrik** pada halaman **Edit grup** membuka CloudWatch konsol ke halaman **Metrik**. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menggunakan CloudWatch metrik, lihat [Menggunakan CloudWatch Metrik Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html) di * CloudWatch Panduan Pengguna Amazon*.
------
#### [ CloudWatch console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Pilih **Pengaturan** di panel navigasi kiri.
1. Pilih **Lihat pengaturan** di bawah **Grup** dalam bagian **jejak X-Ray**.
1. Pilih grup dari bagian **Grup** dan kemudian pilih **Edit**.
1. Pada halaman **Edit grup**, pilih **Lihat metrik**.
Halaman **Metrik CloudWatch ** konsol terbuka di tab baru.
------
#### [ X-Ray console ]
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol X-Ray di [https://console.aws.amazon.com/xray/rumah](https://console.aws.amazon.com/xray/home).
1. Buka halaman **Grup** dari panel navigasi kiri, dan pilih nama grup yang ingin Anda lihat metriknya.
1. Pada halaman **Edit grup**, pilih **Lihat metrik**.
Halaman **Metrik CloudWatch ** konsol terbuka di tab baru.
------
# Mengonfigurasi aturan pengambilan sampel
Anda dapat menggunakan AWS X-Ray konsol untuk mengonfigurasi aturan pengambilan sampel untuk layanan Anda. AWS Distro for OpenTelemetry, X-Ray SDK, dan Layanan AWS yang mendukung [penelusuran aktif](xray-services.md) dengan konfigurasi sampling menggunakan aturan pengambilan sampel untuk menentukan permintaan mana yang akan direkam.
**Topics**
+ [Mengonfigurasi aturan pengambilan sampel](#xray-console-config)
+ [Menyesuaikan aturan pengambilan sampel](#xray-console-custom)
+ [Opsi aturan pengambilan sampel](#xray-console-sampling-options)
+ [Contoh aturan pengambilan sampel](#xray-console-sampling-examples)
+ [Mengonfigurasi layanan Anda untuk menggunakan aturan pengambilan sampel](#xray-console-sampling-service)
+ [Melihat hasil pengambilan sampel](#xray-console-sampling-results)
+ [Langkah selanjutnya](#xray-console-sampling-nextsteps)
## Mengonfigurasi aturan pengambilan sampel
Anda dapat mengonfigurasi pengambilan sampel untuk kasus penggunaan berikut ini:
+ **Titik Masuk API Gateway** – API Gateway mendukung pengambilan sampel dan pelacakan aktif. Untuk mengaktifkan pelacakan aktif pada tahap API, lihat [Dukungan penelusuran aktif Amazon API Gateway untuk AWS X-Ray](xray-services-apigateway.md).
+ **AWS AppSync**— AWS AppSync mendukung pengambilan sampel dan penelusuran aktif. Untuk mengaktifkan penelusuran aktif pada AWS AppSync permintaan, lihat [Menelusuri dengan AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/appsync/latest/devguide/x-ray-tracing.html).
+ **AWS Step Functions**— AWS Step Functions mendukung pengambilan sampel dan penelusuran aktif. Untuk mengaktifkan penelusuran aktif pada mesin AWS Step Functions status, lihat [penelusuran X-Ray di Step](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/concepts-xray-tracing.html) Functions.
+ ** AWS Distro Instrumen untuk OpenTelemetry platform komputasi — Saat menggunakan platform** komputasi seperti Amazon, EC2 Amazon ECS, atau AWS Elastic Beanstalk, pengambilan sampel didukung saat aplikasi telah diinstrumentasi dengan AWS Distro for atau X-Ray SDK terbaru. OpenTelemetry
## Menyesuaikan aturan pengambilan sampel
Dengan menyesuaikan aturan pengambilan sampel, Anda dapat mengontrol jumlah data yang Anda rekam. Anda juga dapat memodifikasi perilaku pengambilan sampel tanpa memodifikasi atau menerapkan ulang kode Anda. Aturan pengambilan sampel memberi tahu AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) atau X-Ray SDK berapa banyak permintaan yang akan direkam untuk satu set kriteria. Secara default, SDK mencatat permintaan pertama setiap detik, dan lima persen dari permintaan tambahan apa pun. Satu permintaan per detik adalah *reservoir*. Tindakan ini memastikan bahwa setidaknya satu pelacakan dicatat setiap detik selama layanan melayani permintaan. Lima persen adalah *tingkat* saat permintaan tambahan di luar ukuran reservoir diambil sampelnya.
Anda dapat mengonfigurasi SDK X-Ray untuk membaca aturan pengambilan sampel dari dokumen JSON yang Anda sertakan dengan kode Anda. Namun, saat Anda menjalankan beberapa instans layanan Anda, setiap instans melakukan pengambilan sampel secara independen. Hal ini menyebabkan persentase keseluruhan permintaan sampel meningkat karena reservoir dari semua instans secara efektif ditambahkan bersama-sama. Selain itu, untuk memperbarui aturan pengambilan sampel lokal, Anda harus menerapkan ulang kode Anda.
Dengan menetapkan aturan pengambilan sampel di konsol X-Ray, dan [mengonfigurasi SDK](#xray-console-sampling-service) untuk membaca aturan dari layanan X-Ray, Anda dapat menghindari kedua masalah ini. Layanan mengelola reservoir untuk setiap aturan, dan menetapkan kuota ke setiap instans layanan Anda untuk mendistribusikan reservoir secara merata, berdasarkan jumlah instans yang berjalan. Batas reservoir dihitung sesuai dengan aturan yang Anda tetapkan. Karena aturan dikonfigurasi dalam layanan, Anda dapat mengelola aturan tanpa membuat penerapan tambahan.
**catatan**
Saat mengonfigurasi aturan pengambilan sampel, penting untuk dipahami bahwa pengambilan sampel X-Ray adalah “berbasis orang tua.” Ini berarti keputusan pengambilan sampel dibuat hanya sekali, biasanya oleh X-Ray-enabled layanan pertama yang menangani permintaan (layanan “Root”).
Jika layanan hilir menerima permintaan yang sudah memiliki keputusan pengambilan sampel dari induk hulu, itu akan menghormati keputusan itu terlepas dari aturan pengambilan sampelnya sendiri yang cocok.
Ketika Aturan Berlaku: Aturan pengambilan sampel khusus Anda hanya berlaku pada layanan di mana keputusan pengambilan sampel belum dibuat. Ini biasanya berlaku untuk:
Titik masuk aplikasi Anda (misalnya, API Gateway, Load Balancer, atau Microservice berinstrumen pertama).
Proses asinkron atau pekerja yang memulai jejak baru.
Common Pitfall: Jika Anda membuat aturan sampling yang ketat untuk “Layanan B,” tetapi “Layanan B” selalu dipanggil oleh “Layanan A,” aturan Anda untuk Layanan B kemungkinan tidak akan pernah diterapkan karena hanya mengikuti keputusan yang diturunkan oleh Layanan A. Untuk mengubah pengambilan sampel jejak untuk alur kerja ini, Anda harus mengonfigurasi aturan pengambilan sampel ke layanan Root (Layanan A).
**catatan**
X-Ray menggunakan pendekatan upaya terbaik dalam menerapkan aturan pengambilan sampel, dan dalam beberapa kasus laju pengambilan sampel efektif mungkin tidak sama persis dengan aturan pengambilan sampel yang dikonfigurasi. Namun, seiring waktu jumlah permintaan sampel harus mendekati persentase yang dikonfigurasi.
Anda sekarang dapat mengonfigurasi aturan pengambilan sampel X-Ray dari dalam CloudWatch konsol Amazon.
**Untuk mengonfigurasi aturan pengambilan sampel di konsol CloudWatch**
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka CloudWatch konsol di [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. **Pilih **Pengaturan** di panel navigasi kiri di bawah Pengaturan.**
1. Pilih **Lihat pengaturan** di bawah **Aturan pengambilan sampel** dalam bagian **jejak X-Ray**.
1. Untuk membuat aturan, pilih **Buat aturan pengambilan sampel**.
Untuk mengedit aturan, pilih aturan dan pilih **Edit** untuk mengeditnya.
Untuk menghapus aturan, pilih aturan dan pilih **Hapus** untuk menghapusnya.
## Opsi aturan pengambilan sampel
Opsi berikut tersedia untuk setiap aturan. Nilai string dapat menggunakan wildcard untuk mencocokkan satu karakter (`?`) atau nol atau beberapa karakter (`*`).
**Opsi aturan pengambilan sampel**
+ **Nama aturan** (string) - Sebuah nama unik untuk aturan tersebut.
+ **Prioritas** (bilangan bulat antara 1 hingga 9999) - Prioritas aturan pengambilan sampel. Layanan mengevaluasi aturan dalam urutan prioritas naik, dan membuat keputusan pengambilan sampel dengan aturan pertama yang cocok.
+ **Reservoir** (bilangan bulat bukan negatif) – Jumlah tetap permintaan yang cocok dengan instrumen per detik, sebelum menerapkan tingkat tetap. Reservoir tidak digunakan secara langsung oleh layanan, tetapi berlaku untuk semua layanan yang menggunakan aturan secara kolektif.
+ **Tingkat** (bilangan bulat antara 0 dan 100) — Persentase permintaan yang cocok dengan instrumen, setelah reservoir habis. Saat mengonfigurasi aturan pengambilan sampel di konsol, pilih persentase antara 0 dan 100. Saat mengonfigurasi aturan pengambilan sampel dalam SDK klien menggunakan dokumen JSON, berikan nilai persentase antara 0 dan 1.
+ **Nama layanan** (string) — Nama layanan instrumentasi, seperti yang muncul di peta jejak.
+ SDK X-Ray – Nama layanan yang Anda konfigurasikan pada pencatat.
+ Amazon API Gateway – `api-name/stage`.
+ **Jenis layanan** (string) - Jenis layanan, seperti yang muncul di peta jejak. Untuk SDK X-Ray, atur tipe layanan dengan menerapkan plugin yang sesuai:
+ `AWS::ElasticBeanstalk::Environment`— AWS Elastic Beanstalk Lingkungan (plugin).
+ `AWS::EC2::Instance`- Sebuah EC2 contoh Amazon (plugin).
+ `AWS::ECS::Container` – Sebuah kontainer Amazon ECS (plugin).
+ `AWS::EKS::Container`- Wadah Amazon EKS (plugin).
+ `AWS::APIGateway::Stage` – Sebuah tahap Amazon API Gateway.
+ `AWS::AppSync::GraphQLAPI `— Permintaan AWS AppSync API.
+ `AWS::StepFunctions::StateMachine`Sebuah mesin AWS Step Functions negara.
+ **Host** (string) – Nama host dari header host HTTP.
+ **Metode HTTP** (string) – Metode permintaan HTTP.
+ **Jalur URL** (string) – Jalur URL permintaan.
+ SDK X-Ray – Bagian jalur dari URL permintaan HTTP.
+ **Resource ARN** (string) — ARN AWS sumber daya yang menjalankan layanan.
+ SDK X-Ray – Tidak didukung. SDK hanya dapat menggunakan aturan dengan **ARN Sumber Daya** diatur ke `*`.
+ Amazon API Gateway – ARN tahap.
+ (Opsional) **Atribut** (kunci dan nilai) – Atribut segmen yang diketahui ketika keputusan pengambilan sampel dibuat.
+ SDK X-Ray – Tidak didukung. SDK mengabaikan aturan yang menentukan atribut.
+ Amazon API Gateway – Header dari permintaan HTTP asli.
+ (Opsional) **SamplingRateBoost**(objek) — Mengontrol perilaku peningkatan pengambilan sampel berbasis anomali.
+ MaxRate (bilangan bulat antara 0 dan 100) — Laju pengambilan sampel maksimum (0,0-1,0) X-Ray dapat meningkat hingga selama anomali
+ CooldownWindowMinutes (bilangan bulat lebih besar dari 0) - Jendela waktu (menit) di mana hanya satu dorongan yang dapat dipicu, mencegah peningkatan terus menerus
## Contoh aturan pengambilan sampel
**Example – Aturan default tanpa reservoir dan tingkat rendah**
Anda dapat mengubah reservoir dan tingkat aturan default. Aturan default berlaku untuk permintaan yang tidak cocok dengan aturan lainnya.
+ **Waduk**: **0**
+ **Nilai**: **5** (**0.05**jika dikonfigurasi menggunakan dokumen JSON)
**Example – Aturan men-debug untuk melacak semua permintaan untuk rute yang bermasalah**
Aturan prioritas tinggi diterapkan sementara untuk men-debug.
+ **Nama aturan**: **DEBUG – history updates**
+ **Prioritas**: **1**
+ **Waduk**: **1**
+ **Nilai**: **100** (**1**jika dikonfigurasi menggunakan dokumen JSON)
+ **Nama layanan**: **Scorekeep**
+ **Tipe layanan:** **\$1**
+ **Tuan rumah**: **\$1**
+ **Metode HTTP**: **PUT**
+ **Jalur URL**: **/history/\$1**
+ **Sumber daya ARN**: **\$1**
**Example — Tingkat minimum yang lebih tinggi untuk POSTs**
+ **Nama aturan**: **POST minimum**
+ **Prioritas**: **100**
+ **Waduk**: **10**
+ **Nilai**: **10** (**.1**jika dikonfigurasi menggunakan dokumen JSON)
+ **Nama layanan**: **\$1**
+ **Tipe layanan:** **\$1**
+ **Tuan rumah**: **\$1**
+ **Metode HTTP**: **POST**
+ **Jalur URL**: **\$1**
+ **Sumber daya ARN**: **\$1**
**Example Aktifkan dorongan yang didorong oleh anomali**
Konfigurasikan aturan yang memicu peningkatan pengambilan sampel hingga 50% selama anomali, dengan cooldown 10 menit.
+ **Nama aturan**: **MyAdaptiveRule**
+ **Prioritas**: **100**
+ **Waduk**: **1**
+ **FixedRate**: **0.0510**
+ **Nama layanan**: **\$1**
+ **Tipe layanan:** **\$1**
+ **Tuan rumah**: **\$1**
+ **Metode HTTP**: **POST**
+ **Jalur URL**: **\$1**
+ **MaxRate**: **0.5**
+ **cooldownWindowMinutes**: **10**
## Mengonfigurasi layanan Anda untuk menggunakan aturan pengambilan sampel
AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) dan X-Ray SDK memerlukan konfigurasi tambahan untuk menggunakan aturan sampling yang Anda konfigurasikan di konsol. Lihat topik konfigurasi untuk bahasa Anda untuk detail tentang mengonfigurasi strategi pengambilan sampel:
+ Java: [Menggunakan X-Ray Remote Sampling](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/java-sdk/auto-instr#using-x-ray-remote-sampling) dengan ADOT Java
+ Go: [Mengonfigurasi sampling](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/go-sdk/manual-instr#configuring-sampling) dengan ADOT Go
+ Node.js: [Menggunakan X-Ray Remote Sampling](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/js-sdk/trace-metric-auto-instr#using-x-ray-remote-sampling) dengan ADOT JavaScript
+ Python: Menggunakan [X-Ray Remote Sampling](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/python-sdk/auto-instr#using-x-ray-remote-sampling) dengan Python ADOT
+ Ruby: [Aturan pengambilan sampel](xray-sdk-ruby-configuration.md#xray-sdk-ruby-configuration-sampling)
+ .NET: [Menggunakan X-Ray Remote Sampling](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/dotnet-sdk/auto-instr#using-x-ray-remote-sampling) dengan ADOT.NET
Untuk API Gateway, lihat [Dukungan penelusuran aktif Amazon API Gateway untuk AWS X-Ray](xray-services-apigateway.md).
## Melihat hasil pengambilan sampel
Halaman **Pengambilan sampel** konsol X-Ray menampilkan informasi mendetail tentang cara layanan Anda menggunakan setiap aturan pengambilan sampel.
Kolom **Tren** menunjukkan cara aturan telah digunakan dalam beberapa menit terakhir. Setiap kolom menunjukkan statistik untuk jendela 10 detik.
**Statistik pengambilan sampel**
+ **Total aturan yang cocok**: Jumlah permintaan yang cocok dengan aturan ini. Jumlah ini tidak termasuk permintaan yang mungkin cocok dengan aturan ini, tetapi cocok dengan aturan dengan prioritas lebih tinggi terlebih dahulu.
+ **Total sampel**: Jumlah permintaan yang direkam.
+ **Sampel dengan tarif tetap**: Jumlah permintaan yang diambil sampelnya dengan menerapkan tarif tetap aturan.
+ **Sampel dengan batas reservoir**: Jumlah permintaan sampel menggunakan kuota yang ditetapkan oleh X-Ray.
+ **Dipinjam dari reservoir**: Jumlah permintaan yang diambil sampelnya dengan meminjam dari reservoir. Saat pertama kali layanan mencocokkan permintaan dengan aturan, kuota belum ditetapkan oleh X-Ray. Namun, jika reservoir setidaknya 1, layanan meminjam satu pelacakan per detik hingga X-Ray menetapkan kuota.
Untuk informasi selengkapnya tentang statistik pengambilan sampel dan cara layanan menggunakan aturan pengambilan sampel, lihat [Penggunaan aturan pengambilan sampel dengan API X-Ray](xray-api-sampling.md).
## Langkah selanjutnya
Anda dapat menggunakan API X-Ray untuk mengelola aturan pengambilan sampel. Dengan API, Anda dapat membuat dan memperbarui aturan secara terprogram sesuai jadwal, atau sebagai respons terhadap alarm atau notifikasi. Lihat [Mengkonfigurasi pengaturan sampling, grup, dan enkripsi dengan API AWS X-Ray](xray-api-configuration.md) untuk instruksi dan contoh aturan tambahan.
AWS Distro untuk OpenTelemetry, X-Ray SDK dan Layanan AWS juga menggunakan X-Ray API untuk membaca aturan sampling, melaporkan hasil sampling, dan mendapatkan target sampling. Layanan harus melacak intensitas layanan dalam menerapkan setiap aturan, mengevaluasi aturan berdasarkan prioritas, dan meminjam dari reservoir saat permintaan cocok dengan aturan ketika X-Ray belum menetapkan kuota layanan. Untuk detail selengkapnya tentang cara layanan menggunakan API untuk pengambilan sampel, lihat [Penggunaan aturan pengambilan sampel dengan API X-Ray](xray-api-sampling.md).
Ketika AWS Distro untuk OpenTelemetry atau X-Ray SDK memanggil sampling APIs, mereka menggunakan CloudWatch agen sebagai proxy. Jika Anda sudah menggunakan port TCP 2000, Anda dapat mengonfigurasi agen untuk menjalankan proxy pada port yang berbeda. Lihat [panduan pemasangan CloudWatch agen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html) untuk detailnya.
# Mengkonfigurasi sampling adaptif
Jejak kritis yang hilang selama lonjakan anomali dapat membuat analisis akar penyebab menjadi sulit. Namun, mempertahankan tingkat pengambilan sampel yang tinggi itu mahal. X-Ray adaptive sampling memberikan visibilitas lengkap ke anomali dan mengontrol biaya selama operasi normal. Dengan sampling adaptif, Anda menetapkan laju pengambilan sampel maksimum, dan X-Ray secara otomatis menyesuaikan dalam batas itu. X-Ray menghitung dorongan minimum yang diperlukan untuk menangkap jejak kesalahan. Jika tingkat dasar Anda menangkap data yang cukup, tidak ada peningkatan yang terjadi. Anda hanya membayar sampling ekstra saat dibutuhkan.
Manfaat menggunakan sampling adaptif:
+ Visibilitas insiden lengkap — Dapatkan jejak penuh selama insiden tanpa intervensi manual. X-Ray secara otomatis menyesuaikan laju pengambilan sampel untuk menangkap jejak kesalahan, kemudian kembali ke tingkat normal.
+ Visibilitas akar penyebab — Selalu lihat sumber masalah. X-Ray menangkap data kesalahan kritis bahkan ketika pengambilan sampel jejak penuh tidak dipicu.
+ Optimalkan biaya — Peningkatan pengambilan sampel singkat (hingga 1 menit) dan periode cooldown otomatis mencegah oversampling. Anda hanya membayar untuk data yang Anda butuhkan untuk mendiagnosis masalah.
**Topics**
+ [Didukung SDKs dan platform](#adaptive-sampling-supported-sdks)
+ [Pilih pendekatan sampling adaptif Anda](#adaptive-sampling-features)
+ [Konfigurasi SDK lokal](#local-sdk-configuration)
## Didukung SDKs dan platform
**SDK yang didukung** - Pengambilan sampel adaptif memerlukan versi terbaru dari ADOT SDK.
**Bahasa yang didukung** - Java (versi [v2.11.5](https://github.com/aws-observability/aws-otel-java-instrumentation/releases/tag/v2.11.5) atau lebih tinggi)
Aplikasi Anda harus diinstrumentasi dengan SDK ADOT yang didukung dan dijalankan bersama dengan CloudWatch Agen Amazon atau Kolektor. OpenTelemetry
Misalnya, Amazon EC2, Amazon ECS, dan Amazon EKS adalah platform umum di mana Sinyal AWS Aplikasi memberikan panduan untuk mengaktifkan ADOT SDK dan Agen Amazon. CloudWatch
## Pilih pendekatan sampling adaptif Anda
Adaptive sampling mendukung dua pendekatan, Sampling Boost dan Anomaly Span Capture. Ini dapat diterapkan secara independen atau dapat digabungkan bersama.
### Peningkatan pengambilan sampel
Peningkatan pengambilan sampel adaptif didasarkan pada aturan pengambilan sampel dan bekerja dengan model pengambilan sampel berbasis kepala X-Ray yang ada. Pengambilan sampel berbasis kepala berarti bahwa keputusan pengambilan sampel dibuat di layanan root, dan flag sampling diteruskan ke hilir ke semua layanan dalam rantai panggilan.
+ **Peningkatan berbasis aturan - Meningkatkan** selalu terkait dengan aturan pengambilan sampel X-Ray tertentu. Setiap aturan dapat menentukan tingkat dorongan maksimumnya sendiri dan perilaku pendinginan.
+ **Pengambilan sampel berbasis kepala** — Keputusan pengambilan sampel dibuat di layanan root, dan bendera pengambilan sampel diteruskan ke hilir ke semua layanan dalam rantai panggilan.
+ **Digerakkan oleh anomali —** X-Ray bergantung pada SDK untuk melaporkan statistik anomali. Ketika X-Ray mendeteksi anomali seperti kesalahan atau latensi tinggi, X-Ray menggunakan statistik ini untuk menghitung tingkat dorongan yang sesuai (hingga maksimum yang dikonfigurasi).
**Pelaporan anomali**
Setiap layanan aplikasi dalam rantai panggilan dapat memancarkan statistik anomali melalui SDK yang diperlukan:
+ **Layanan root** — Harus berjalan pada SDK dan platform yang didukung untuk mengaktifkan peningkatan pengambilan sampel. Jika layanan root tidak didukung, tidak ada peningkatan yang akan terjadi.
+ **Layanan hilir — Layanan** hilir hanya melaporkan anomali; mereka tidak dapat membuat keputusan pengambilan sampel. Saat layanan hilir menjalankan SDK yang didukung, anomali yang terdeteksi dapat memicu peningkatan pengambilan sampel. Ketika layanan hilir tidak didukung (misalnya, menjalankan SDK yang lebih lama), anomali pada layanan tersebut tidak akan memicu peningkatan. Layanan ini masih dapat menyebarkan konteks ke hilir ketika mereka mengikuti propagasi konteks standar (seperti konteks jejak W3C dan bagasi). Ini memastikan bahwa didukung SDKs dalam layanan hilir lebih lanjut dapat melaporkan anomali yang memicu dorongan.
**Tingkatkan waktu dan ruang lingkup**
+ **Penundaan pemicu** — Anda dapat mengharapkan dorongan pengambilan sampel mulai serendah 10 detik setelah X-Ray mendeteksi anomali.
+ **Periode Boost** — Setelah X-Ray memicu dorongan, itu berlangsung hingga 1 menit sebelum kembali ke laju pengambilan sampel dasar.
+ **Boost cool down** — Setelah dorongan terjadi, X-Ray tidak akan memicu dorongan lain untuk aturan yang sama sampai jendela pendinginan berlalu.
Misalnya, ketika Anda mengatur `cooldown` ke 10 menit, setelah dorongan berakhir, tidak ada dorongan baru yang dapat dipicu hingga jendela 10 menit berikutnya.
Kasus khusus: ketika Anda mengatur `cooldown` ke 1 menit, dan karena dorongan itu sendiri dapat bertahan hingga 1 menit, peningkatan secara efektif dapat dipicu terus menerus jika anomali tetap ada.
**catatan**
Gunakan platform SDKs dan didukung untuk layanan root Anda. Pengambilan sampel hanya berfungsi dengan didukung SDKs dan platform. Sementara dorongan pengambilan sampel memiliki probabilitas tinggi untuk menangkap jejak anomali, itu mungkin tidak menangkap setiap jejak anomali.
**Meningkatkan visibilitas**
Ketika aturan sampling dikonfigurasi dengan adaptive sampling boost, X-Ray secara otomatis memancarkan metrik vended yang memungkinkan Anda memantau aktivitas boost.
+ **Nama metrik** - `SamplingRate`
+ **Dimensi** - `RuleName` (diatur ke nama aturan yang sebenarnya)
Setiap aturan dengan `SamplingRateBoost` diaktifkan akan mempublikasikan laju pengambilan sampel efektifnya, termasuk tingkat dasar dan peningkatan sementara. Ini memungkinkan Anda untuk:
+ Lacak saat peningkatan dipicu
+ Pantau laju pengambilan sampel efektif untuk setiap aturan
+ Korelasikan peningkatan dengan anomali aplikasi (seperti lonjakan kesalahan atau peristiwa latensi)
Anda dapat melihat metrik ini di **Amazon CloudWatch Metrics, di bawah namespace AWS/X-Ray. Nilai metrik adalah angka floating-point antara 0 dan 1, mewakili laju pengambilan sampel efektif**.
**Konfigurasikan dorongan pengambilan sampel menggunakan aturan pengambilan sampel X-Ray**
Anda dapat mengaktifkan sampling adaptif secara langsung dalam aturan pengambilan sampel X-Ray yang ada dengan menambahkan bidang baru. `SamplingRateBoost` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menyesuaikan aturan pengambilan sampel](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html#xray-console-custom). Ini menyediakan cara terpusat untuk mengaktifkan sampling adaptif tanpa memodifikasi kode aplikasi atau menerapkan penerapan aplikasi. Saat Anda mengaktifkan sampling adaptif, X-Ray secara otomatis meningkatkan pengambilan sampel selama anomali seperti lonjakan kesalahan atau latensi outlier, sambil menjaga laju pengambilan sampel dalam maksimum yang Anda konfigurasi. `SamplingRateBoost`dapat diterapkan pada aturan pengambilan sampel khusus apa pun kecuali aturan `Default` pengambilan sampel.
`SamplingRateBoost`Bidang mendefinisikan batas atas dan perilaku untuk pengambilan sampel berbasis anomali.
```
"SamplingRateBoost": {
"MaxRate": 0.25,
"CooldownWindowMinutes": 10
}
```
`MaxRate`Mendefinisikan laju pengambilan sampel maksimum X-Ray akan berlaku ketika mendeteksi anomali. Rentang nilai adalah `0.0` untuk`1.0`. Misalnya, `"MaxRate": 0.25` memungkinkan pengambilan sampel meningkat hingga 25% permintaan selama jendela anomali. X-Ray menentukan tingkat yang tepat antara baseline Anda dan maksimum, tergantung pada aktivitas anomali.
Jendela waktu `CooldownWindowMinutes` mendefinisikan (dalam menit) di mana hanya satu peningkatan laju pengambilan sampel yang dapat dipicu. Setelah dorongan terjadi, tidak ada peningkatan lebih lanjut yang diizinkan sampai jendela berikutnya. Jenis nilai adalah *integer (menit)*.
**Contoh aturan dengan sampling adaptif**
```
{
"RuleName": "MyAdaptiveRule",
"Priority": 1,
"ReservoirSize": 1,
"FixedRate": 0.05,
"ServiceName": "*",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"SamplingRateBoost": {
"MaxRate": 0.25,
"CooldownWindowMinutes": 10
}
}
```
Dalam contoh ini, baseline sampling adalah 5% (). `FixedRate: 0.05` Selama anomali, X-Ray dapat meningkatkan pengambilan sampel hingga 25% (). `MaxRate: 0.25` Tingkatkan hanya sekali setiap 10 menit.
**Konfigurasi kondisi anomali**
Ketika tidak ada konfigurasi kondisi anomali yang disediakan, ADOT SDK menggunakan **kode kesalahan HTTP 5xx** sebagai kondisi anomali default untuk memicu peningkatan pengambilan sampel.
Anda juga dapat menyempurnakan kondisi anomali secara lokal di SDK ADOT yang didukung menggunakan variabel lingkungan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasi SDK lokal](#local-sdk-configuration).
### Penangkapan rentang anomali
Penangkapan rentang anomali memastikan bahwa bentang kritis yang mewakili anomali selalu direkam, bahkan jika jejak penuh tidak diambil sampelnya. Fitur ini melengkapi dorongan pengambilan sampel dengan berfokus pada menangkap anomali itu sendiri, daripada meningkatkan pengambilan sampel untuk jejak masa depan.
Ketika SDK ADOT mendeteksi anomali, ia segera memancarkan rentang itu, terlepas dari keputusan pengambilan sampel. Karena SDK hanya memancarkan rentang yang terkait dengan anomali, jejak ini adalah jejak sebagian, bukan transaksi penuh. end-to-end
Setelah ADOT SDK mendeteksi rentang anomali, ia mencoba memancarkan bentang sebanyak mungkin dari jejak yang sama. Semua rentang yang dipancarkan di bawah fitur ini ditandai dengan atribut,. `aws.trace.flag.sampled = 0` Ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah membedakan jejak sebagian (penangkapan anomali) dari jejak lengkap (pengambilan sampel normal) dalam pencarian dan analisis transaksi.
Kami merekomendasikan orientasi [Penelusuran Transaksi](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-transactionsearch.html) untuk melihat dan menanyakan jejak sebagian. Contoh berikut menunjukkan halaman Layanan di konsol [Sinyal Aplikasi](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Application-Monitoring-Sections.html). ServiceC dikonfigurasi dengan penangkapan rentang anomali, dan ini adalah bagian dari rantai panggilan di mana peningkatan pengambilan sampel berlaku. Konfigurasi ini menghasilkan jejak lengkap dan sebagian. Anda dapat menggunakan `aws.trace.flag.sampled` atribut untuk membedakan antara jenis jejak.
![\[Penangkapan rentang anomali\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/adaptive-sampling.png)
Penangkapan rentang anomali hanya dapat diaktifkan atau disesuaikan melalui. [Konfigurasi SDK lokal](#local-sdk-configuration)
## Konfigurasi SDK lokal
Anda dapat mengonfigurasi fitur sampling adaptif di ADOT SDK dengan menyediakan konfigurasi YAMAL melalui variabel lingkungan. Konfigurasi lokal memberikan kontrol halus atas kondisi anomali, ambang batas.
Ini diperlukan untuk *pengambilan rentang anomali* dan opsional untuk menyesuaikan kondisi peningkatan *pengambilan sampel*. Berikut ini adalah contoh konfigurasi:
```
version: 1.0
anomalyConditions:
- errorCodeRegex: "^5\\d\\d$"
usage: both
- operations:
- "/api"
errorCodeRegex: "^429|5\\d\\d$"
highLatencyMs: 300
usage: sampling-boost
- highLatencyMs: 1000
usage: anomaly-span-capture
anomalyCaptureLimit:
anomalyTracesPerSecond: 1
```
Definisi bidang di bawah ini:
+ `version`— Versi skema untuk file konfigurasi
+ `anomalyConditions`— Mendefinisikan kondisi di mana anomali terdeteksi dan bagaimana mereka digunakan
+ `errorCodeRegex`— Ekspresi reguler yang mendefinisikan kode status HTTP mana yang dianggap anomali
+ `operations`— Daftar operasi atau titik akhir yang kondisinya berlaku
+ `highLatencyMs`— Ambang batas latensi (dalam milidetik) di atasnya bentang diperlakukan sebagai anomali
+ `usage`— Mendefinisikan fitur mana yang berlaku untuk kondisi:
+ `both`— Berlaku untuk **peningkatan pengambilan sampel** dan **penangkapan rentang anomali** (Default jika penggunaan tidak ditentukan)
+ `sampling-boost`- Digunakan hanya untuk memicu peningkatan pengambilan sampel
+ `anomaly-span-capture`— Digunakan hanya untuk penangkapan rentang anomali
+ `anomalyCaptureLimit`— Mendefinisikan batas berapa banyak jejak dengan rentang anomali yang dipancarkan.
`anomalyTracesPerSecond`— Jumlah maksimum jejak dengan rentang anomali yang ditangkap per detik, untuk mencegah volume rentang yang berlebihan (Nilai default adalah 1 jika tidak anomalyCaptureLimit ada).
**catatan**
`AnomalyConditions`**mengganti kondisi anomali** default untuk peningkatan pengambilan sampel (HTTP 5xx). Jika Anda ingin mempertahankan kondisi default saat menggunakan konfigurasi lokal, Anda harus secara eksplisit memasukkannya ke dalam item apa pun. `AnomalyConditions`
Untuk setiap `anomalyConditions` item:
Ketika `operations` bidang **dihilangkan**, kondisi berlaku untuk **semua operasi (tingkat** layanan)
Ketika `operations` bidang ada tetapi disetel ke **daftar kosong**, kondisi berlaku untuk **tidak ada operasi**, membuat item itu tanpa operasi
Ketika keduanya `errorCodeRegex` dan `highLatencyMs` dihilangkan, kondisi tersebut tidak memiliki kriteria anomali untuk dievaluasi, membuat item itu tidak ada operasi
Hubungan logis:
Antara item di`anomalyConditions`, hubungannya adalah **OR**.
Dalam satu item, beberapa bidang (misalnya, `errorCodeRegex` dan`highLatencyMs`) digabungkan dengan **AND**.
Misalnya:
```
errorCodeRegex: "^429|5\\d\\d$"
highLatencyMs: 300
```
Kondisi ini berarti, **kode status cocok dengan 429 atau 5xx DAN latensi ≥** 300 ms.
### Terapkan Konfigurasi Lokal ke ADOT SDK
Anda dapat menerapkan konfigurasi lokal ke SDK ADOT dengan menyetel variabel lingkungan. `AWS_XRAY_ADAPTIVE_SAMPLING_CONFIG` Nilai harus berupa dokumen YAMAL yang valid (inline atau nested).
Misalnya, Amazon EC2 dan Amazon ECS, atur variabel lingkungan secara langsung:
```
AWS_XRAY_ADAPTIVE_SAMPLING_CONFIG="{version: 1.0, anomalyConditions: [{errorCodeRegex: \"^500$\", usage: \"sampling-boost\"}, {errorCodeRegex: \"^501$\", usage: \"anomaly-trace-capture\"}], anomalyCaptureLimit: {anomalyTracesPerSecond: 10}}"
```
Untuk Amazon EKS, tentukan variabel lingkungan di dalam spesifikasi pod sebagai YAMAL bersarang:
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: adot-sample
spec:
containers:
- name: adot-app
image: my-app:latest
env:
- name: AWS_XRAY_ADAPTIVE_SAMPLING_CONFIG
value: |
version: 1.0
anomalyConditions:
- errorCodeRegex: "^500$"
usage: sampling-boost
- errorCodeRegex: "^501$"
usage: anomaly-trace-capture
anomalyCaptureLimit:
anomalyTracesPerSecond: 10
```
# Konsol deep linking
Anda dapat menggunakan rute dan kueri untuk menautkan jauh ke jejak tertentu, atau tampilan jejak dan peta jejak yang difilter.
**laman konsol**
+ Halaman selamat datang - [xray/home\$1/welcome](https://console.aws.amazon.com/xray/home#/welcome)
+ Memulai — [xray/home\$1/getting-mulai](https://console.aws.amazon.com/xray/home#/getting-started)
+ Peta jejak — [xray/home\$1/service-map](https://console.aws.amazon.com/xray/home#/service-map)
+ Jejak — [xray/home\$1/traces](https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces)
## Pelacakan
Anda dapat membuat tautan untuk timeline, raw, dan peta tampilan pelacakan individu.
**Lacak timeline** – `xray/home#/traces/trace-id`
**Data pelacakan mentah** – `xray/home#/traces/trace-id/raw`
**Example Data pelacakan mentah –**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces/1-57f5498f-d91047849216d0f2ea3b6442/raw
```
## Ekspresi Filter
Tautan ke daftar pelacakan yang difilter.
**Tampilan pelacakan yang difilter** – `xray/home#/traces?filter=filter-expression`
**Example – ekspresi filter**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?filter=service("api.amazon.com") { fault = true OR responsetime > 2.5 } AND annotation.foo = "bar"
```
**Example – ekspresi filter (URL dikodekan)**
```
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
```
Untuk informasi selengkapnya tentang ekspresi filter, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md).
## Rentang waktu
Tentukan lamanya waktu atau waktu mulai dan berakhir dalam format ISO86 01. Rentang waktu berada dalam UTC dan dapat mencapai 6 jam.
**Lamanya waktu** – `xray/home#/page?timeRange=range-in-minutes`
**Example — jejak peta selama satu jam terakhir**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home#/service-map?timeRange=PT1H
```
**Waktu mulai dan akhir** – `xray/home#/page?timeRange=start~end`
**Example – rentang waktu yang akurat untuk detik**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?timeRange=2023-7-01T16:00:00~2023-7-01T22:00:00
```
**Example – rentang waktu yang akurat untuk menit**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?timeRange=2023-7-01T16:00~2023-7-01T22:00
```
## Wilayah
Tentukan tautan Wilayah AWS ke halaman di Wilayah itu. Jika Anda tidak menentukan Wilayah, konsol tersebut akan mengalihkan Anda ke Wilayah terakhir yang dikunjungi.
**Wilayah** — `xray/home?region=region#/page`
**Example — peta jejak di AS Barat (Oregon) (us-west-2)**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home?region=us-west-2#/service-map
```
Saat Anda menyertakan Region dengan parameter kueri lainnya, kueri Region berjalan sebelum hash, dan X-Ray-specific kueri akan mengikuti nama halaman.
**Example — jejak peta untuk satu jam terakhir di US West (Oregon) (us-west-2)**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home?region=us-west-2#/service-map?timeRange=PT1H
```
## Gabungan
**Example – pelacakan terbaru dengan filter durasi**
```
https://console.aws.amazon.com/xray/home#/traces?timeRange=PT15M&filter=duration%20%3E%3D%205%20AND%20duration%20%3C%3D%208
```
**Output**
+ Halaman – Pelacakan
+ Rentang Waktu – 15 menit terakhir
+ Filter - durasi >= 5 DAN durasi <= 8
# Gunakan API X-Ray
Jika X-Ray SDK tidak mendukung bahasa pemrograman Anda, Anda dapat menggunakan X-Ray APIs secara langsung atau AWS Command Line Interface (AWS CLI) untuk memanggil perintah X-Ray API. Gunakan panduan berikut untuk memilih cara Anda berinteraksi dengan API:
+ Gunakan sintaks AWS CLI untuk lebih sederhana menggunakan perintah yang telah diformat sebelumnya atau dengan opsi di dalam permintaan Anda.
+ Gunakan X-Ray API secara langsung untuk fleksibilitas maksimum dan kustomisasi untuk permintaan yang Anda buat ke X-Ray.
Jika Anda menggunakan [X-Ray API](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/Welcome.html) secara langsung alih-alih AWS CLI, Anda harus membuat parameter permintaan Anda dalam format data yang benar dan mungkin juga harus mengonfigurasi otentikasi dan penanganan kesalahan.
Diagram berikut menunjukkan panduan untuk memilih cara berinteraksi dengan X-Ray API:
![\[X-Ray menampilkan informasi rinci tentang permintaan aplikasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/xray/latest/devguide/images/api-vs-cli.png)
Gunakan X-Ray API untuk mengirim data jejak langsung ke X-Ray. X-Ray API mendukung semua fungsi yang tersedia di X-Ray SDK termasuk tindakan umum berikut:
+ [PutTraceSegments](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html)— Mengunggah dokumen segmen ke X-Ray.
+ [BatchGetTraces](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_BatchGetTraces.html)— Mengambil daftar jejak dalam daftar jejak IDs. Setiap jejak yang diambil adalah kumpulan dokumen segmen dari satu permintaan.
+ [GetTraceSummaries](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html)— Mengambil IDs dan anotasi untuk jejak. Anda dapat menentukan a `FilterExpression` untuk mengambil subset ringkasan jejak.
+ [GetTraceGraph](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceGraph.html)— Mengambil grafik layanan untuk ID jejak tertentu.
+ [GetServiceGraph](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetServiceGraph.html)— Mengambil a JSON dokumen diformat yang menjelaskan layanan yang memproses permintaan masuk dan memanggil permintaan hilir.
Anda juga dapat menggunakan AWS Command Line Interface (AWS CLI) di dalam kode aplikasi Anda untuk berinteraksi secara terprogram dengan X-Ray. AWS CLI Mendukung semua fungsi yang tersedia di X-Ray SDK termasuk yang lain Layanan AWS. Fungsi-fungsi berikut adalah versi operasi API yang terdaftar sebelumnya dengan format yang lebih sederhana:
+ [put-trace-segments](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/xray/put-trace-segments.html)— Mengunggah dokumen segmen ke X-Ray.
+ [batch-get-traces](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/xray/batch-get-traces.html)— Mengambil daftar jejak dalam daftar jejak IDs. Setiap jejak yang diambil adalah kumpulan dokumen segmen dari satu permintaan.
+ [get-trace-summaries](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/xray/get-trace-summaries.html)— Mengambil IDs dan anotasi untuk jejak. Anda dapat menentukan a `FilterExpression` untuk mengambil subset ringkasan jejak.
+ [get-trace-graph](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/xray/get-trace-graph.html)— Mengambil grafik layanan untuk ID jejak tertentu.
+ [get-service-graph](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/xray/get-service-graph.html)— Mengambil dokumen yang `JSON` diformat yang menjelaskan layanan yang memproses permintaan masuk dan memanggil permintaan hilir.
Untuk memulai, Anda harus menginstal [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)untuk sistem operasi Anda. AWS mendukung Linux, macOS and Windows sistem operasi. Untuk informasi selengkapnya tentang daftar perintah X-Ray, lihat [panduan Referensi AWS CLI Perintah untuk X-Ray](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/xray/index.html).
**Topics**
+ [Menggunakan AWS X-Ray API dengan AWS CLI](xray-api-tutorial.md)
+ [Mengirim data jejak ke AWS X-Ray](xray-api-sendingdata.md)
+ [Mendapatkan data dari AWS X-Ray](xray-api-gettingdata.md)
+ [Mengkonfigurasi pengaturan sampling, grup, dan enkripsi dengan API AWS X-Ray](xray-api-configuration.md)
+ [Penggunaan aturan pengambilan sampel dengan API X-Ray](xray-api-sampling.md)
+ [AWS X-Ray dokumen segmen](xray-api-segmentdocuments.md)
# Menggunakan AWS X-Ray API dengan AWS CLI
AWS CLI memungkinkan Anda mengakses layanan X-Ray secara langsung dan menggunakan yang sama dengan APIs yang digunakan konsol X-Ray untuk mengambil grafik layanan dan data jejak mentah. Aplikasi sampel mencakup skrip yang menunjukkan cara menggunakannya APIs dengan AWS CLI.
## Prasyarat
Tutorial ini menggunakan aplikasi sampel Scorekeep dan termasuk skrip untuk menghasilkan data pelacakan dan peta layanan. Ikuti instruksi di [Memulai tutorial](xray-gettingstarted.md) untuk meluncurkan aplikasi.
Tutorial ini menggunakan AWS CLI untuk menunjukkan penggunaan dasar X-Ray API. AWS CLI, [tersedia untuk Windows, Linux, dan OS-X](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html), menyediakan akses baris perintah ke publik untuk semua. APIs Layanan AWS
**catatan**
Anda harus memverifikasi bahwa Anda AWS CLI dikonfigurasi ke Wilayah yang sama tempat aplikasi sampel Scorekeep Anda dibuat.
Skrip disertakan untuk menguji aplikasi sampel menggunakan `cURL` untuk mengirim lalu lintas ke API dan `jq` untuk mengurai output. Anda dapat mengunduh `jq` eksekusi dari [stedolan.github.io](https://stedolan.github.io/jq/), dan `curl` eksekusi dari [https://curl.haxx.se/download.html](https://curl.haxx.se/download.html). Sebagian besar instalasi Linux dan OS X mencakup cURL.
## Hasilkan data pelacakan
Aplikasi web terus menghasilkan lalu lintas ke API setiap beberapa detik saat game sedang berlangsung, tetapi hanya menghasilkan satu tipe permintaan. Gunakan skrip `test-api.sh` untuk menjalankan skenario end to end dan menghasilkan data pelacakan yang lebih beragam saat Anda menguji API.
**Untuk menggunakan skrip `test-api.sh`**
1. Buka [Konsol Elastic Beanstalk](https://console.aws.amazon.com/elasticbeanstalk).
1. Navigasikan ke [konsol manajemen](https://docs.aws.amazon.com/elasticbeanstalk/latest/dg/environments-console.html) untuk lingkungan Anda.
1. Salin **URL** lingkungan dari header halaman.
1. Buka `bin/test-api.sh` dan ganti nilai untuk API dengan URL lingkungan Anda.
```
#!/bin/bash
API=scorekeep.9hbtbm23t2.us-west-2.elasticbeanstalk.com/api
```
1. Jalankan skrip untuk menghasilkan lalu lintas ke API.
```
~/debugger-tutorial$ ./bin/test-api.sh
Creating users,
session,
game,
configuring game,
playing game,
ending game,
game complete.
{"id":"MTBP8BAS","session":"HUF6IT64","name":"tic-tac-toe-test","users":["QFF3HBGM","KL6JR98D"],"rules":"102","startTime":1476314241,"endTime":1476314245,"states":["JQVLEOM2","D67QLPIC","VF9BM9NC","OEAA6GK9","2A705O73","1U2LFTLJ","HUKIDD70","BAN1C8FI","G3UDJTUF","AB70HVEV"],"moves":["BS8F8LQ","4MTTSPKP","463OETES","SVEBCL3N","N7CQ1GHP","O84ONEPD","EG4BPROQ","V4BLIDJ3","9RL3NPMV"]}
```
## Gunakan API X-Ray
AWS CLI menyediakan perintah untuk semua tindakan API yang disediakan X-Ray, termasuk [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetServiceGraph.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetServiceGraph.html)dan. [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html) Lihat [AWS X-Ray Referensi API](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/Welcome.html) untuk informasi selengkapnya tentang semua tindakan yang didukung dan tipe data yang mereka gunakan.
**Example bin/service-graph.sh**
```
EPOCH=$(date +%s)
aws xray get-service-graph --start-time $(($EPOCH-600)) --end-time $EPOCH
```
Skrip mengambil grafik layanan selama 10 menit terakhir.
```
~/eb-java-scorekeep$ ./bin/service-graph.sh | less
{
"StartTime": 1479068648.0,
"Services": [
{
"StartTime": 1479068648.0,
"ReferenceId": 0,
"State": "unknown",
"EndTime": 1479068651.0,
"Type": "client",
"Edges": [
{
"StartTime": 1479068648.0,
"ReferenceId": 1,
"SummaryStatistics": {
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"TotalCount": 0,
"OtherCount": 0
},
"FaultStatistics": {
"TotalCount": 0,
"OtherCount": 0
},
"TotalCount": 2,
"OkCount": 2,
"TotalResponseTime": 0.054000139236450195
},
"EndTime": 1479068651.0,
"Aliases": []
}
]
},
{
"StartTime": 1479068648.0,
"Names": [
"scorekeep.elasticbeanstalk.com"
],
"ReferenceId": 1,
"State": "active",
"EndTime": 1479068651.0,
"Root": true,
"Name": "scorekeep.elasticbeanstalk.com",
...
```
**Example bin/trace-urls.sh**
```
EPOCH=$(date +%s)
aws xray get-trace-summaries --start-time $(($EPOCH-120)) --end-time $(($EPOCH-60)) --query 'TraceSummaries[*].Http.HttpURL'
```
Script mengambil jejak yang URLs dihasilkan antara satu dan dua menit yang lalu.
```
~/eb-java-scorekeep$ ./bin/trace-urls.sh
[
"http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/game/6Q0UE1DG/5FGLM9U3/endtime/1479069438",
"http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/session/KH4341QH",
"http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/game/GLQBJ3K5/153AHDIA",
"http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/game/VPDL672J/G2V41HM6/endtime/1479069466"
]
```
**Example bin/full-traces.sh**
```
EPOCH=$(date +%s)
TRACEIDS=$(aws xray get-trace-summaries --start-time $(($EPOCH-120)) --end-time $(($EPOCH-60)) --query 'TraceSummaries[*].Id' --output text)
aws xray batch-get-traces --trace-ids $TRACEIDS --query 'Traces[*]'
```
Skrip mengambil pelacakan penuh yang dihasilkan antara satu dan dua menit yang lalu.
```
~/eb-java-scorekeep$ ./bin/full-traces.sh | less
[
{
"Segments": [
{
"Id": "3f212bc237bafd5d",
"Document": "{\"id\":\"3f212bc237bafd5d\",\"name\":\"DynamoDB\",\"trace_id\":\"1-5828d9f2-a90669393f4343211bc1cf75\",\"start_time\":1.479072242459E9,\"end_time\":1.479072242477E9,\"parent_id\":\"72a08dcf87991ca9\",\"http\":{\"response\":{\"content_length\":60,\"status\":200}},\"inferred\":true,\"aws\":{\"consistent_read\":false,\"table_name\":\"scorekeep-session-xray\",\"operation\":\"GetItem\",\"request_id\":\"QAKE0S8DD0LJM245KAOPMA746BVV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG\",\"resource_names\":[\"scorekeep-session-xray\"]},\"origin\":\"AWS::DynamoDB::Table\"}"
},
{
"Id": "309e355f1148347f",
"Document": "{\"id\":\"309e355f1148347f\",\"name\":\"DynamoDB\",\"trace_id\":\"1-5828d9f2-a90669393f4343211bc1cf75\",\"start_time\":1.479072242477E9,\"end_time\":1.479072242494E9,\"parent_id\":\"37f14ef837f00022\",\"http\":{\"response\":{\"content_length\":606,\"status\":200}},\"inferred\":true,\"aws\":{\"table_name\":\"scorekeep-game-xray\",\"operation\":\"UpdateItem\",\"request_id\":\"388GEROC4PCA6D59ED3CTI5EEJVV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG\",\"resource_names\":[\"scorekeep-game-xray\"]},\"origin\":\"AWS::DynamoDB::Table\"}"
}
],
"Id": "1-5828d9f2-a90669393f4343211bc1cf75",
"Duration": 0.05099987983703613
}
...
```
## Pembersihan
Hentikan lingkungan Elastic Beanstalk Anda untuk mematikan instans EC2 Amazon, tabel DynamoDB, dan sumber daya lainnya.
**Untuk mengakhiri lingkungan Elastic Beanstalk**
1. Buka [Konsol Elastic Beanstalk](https://console.aws.amazon.com/elasticbeanstalk).
1. Navigasikan ke [konsol manajemen](https://docs.aws.amazon.com/elasticbeanstalk/latest/dg/environments-console.html) untuk lingkungan Anda.
1. Pilih **Tindakan**.
1. Pilih **Akhiri Lingkungan**.
1. Pilih **Akhiri**.
Data pelacakan dihapus secara otomatis dari X-Ray setelah 30 hari.
# Mengirim data jejak ke AWS X-Ray
Anda dapat mengirim data pelacakan ke X-Ray dalam bentuk dokumen segmen. Sebuah dokumen segmen adalah string berformat JSON yang berisi informasi tentang pekerjaan yang dilakukan aplikasi Anda dalam pelayanan permintaan. Aplikasi Anda dapat mencatat data tentang pekerjaan yang dilakukannya sendiri di segmen, atau pekerjaan yang menggunakan layanan hilir dan sumber daya di subsegment.
Segmen mencatat informasi tentang pekerjaan yang dilakukan aplikasi Anda. Segmen, minimal, mencatat waktu yang dihabiskan untuk tugas, nama, dan dua IDs. ID pelacakan melacak permintaan saat perjalanan antara layanan. ID segmen melacak pekerjaan yang dilakukan untuk permintaan oleh satu layanan.
**Example Segmen lengkap minimal**
```
{
"name" : "Scorekeep",
"id" : "70de5b6f19ff9a0a",
"start_time" : 1.478293361271E9,
"trace_id" : "1-581cf771-a006649127e371903a2de979",
"end_time" : 1.478293361449E9
}
```
Ketika permintaan diterima, Anda dapat mengirim segmen yang sedang berlangsung sebagai placeholder sampai permintaan selesai.
**Example Segmen yang sedang berlangsung**
```
{
"name" : "Scorekeep",
"id" : "70de5b6f19ff9a0b",
"start_time" : 1.478293361271E9,
"trace_id" : "1-581cf771-a006649127e371903a2de979",
“in_progress”: true
}
```
Anda dapat mengirim segmen ke X-Ray secara langsung, dengan [`PutTraceSegments`](#xray-api-segments), atau [melalui daemon X-Ray](#xray-api-daemon).
Sebagian besar aplikasi memanggil layanan lain atau mengakses sumber daya dengan AWS SDK. Mencatat informasi tentang panggilan hilir di *subsegmen*. X-Ray menggunakan subsegmen untuk mengidentifikasi layanan hilir yang tidak mengirim segmen dan membuat entri untuk mereka di grafik layanan.
Sebuah subsegmen dapat ditanamkan dalam dokumen segmen penuh, atau dikirim secara terpisah. Kirim subsegmen secara terpisah untuk melacak panggilan hilir secara asinkron untuk permintaan yang berlangsung lama, atau untuk menghindari melebihi ukuran dokumen segmen maksimum (64 kB).
**Example Subsegmen**
Subsegmen memiliki `type` dari `subsegment` dan `parent_id` yang mengidentifikasi segmen induk.
```
{
"name" : "www2.example.com",
"id" : "70de5b6f19ff9a0c",
"start_time" : 1.478293361271E9,
"trace_id" : "1-581cf771-a006649127e371903a2de979"
“end_time” : 1.478293361449E9,
“type” : “subsegment”,
“parent_id” : “70de5b6f19ff9a0b”
}
```
Untuk informasi selengkapnya tentang bidang dan nilai yang dapat Anda sertakan dalam segmen dan subsegmen, lihat [AWS X-Ray dokumen segmen](xray-api-segmentdocuments.md).
**Topics**
+ [Menghasilkan jejak IDs](#xray-api-traceids)
+ [Menggunakan PutTraceSegments](#xray-api-segments)
+ [Mengirim dokumen segmen ke daemon X-Ray](#xray-api-daemon)
## Menghasilkan jejak IDs
Untuk mengirim data ke X-Ray, Anda harus menghasilkan ID jejak unik untuk setiap permintaan.
**Format ID jejak X-Ray**
`trace_id`X-Ray terdiri dari tiga angka yang dipisahkan oleh tanda hubung. Contohnya, `1-58406520-a006649127e371903a2de979`. Hal ini mencakup:
+ Nomor versi, yaitu`1`.
+ Waktu permintaan asli dalam waktu epoch Unix menggunakan **8 digit heksadesimal**.
Misalnya, 10:00 AM 1 Desember 2016 PST dalam waktu epoch adalah `1480615200` detik atau `58406520` dalam digit heksadesimal.
+ Pengidentifikasi 96-bit yang unik secara global untuk jejak dalam **24** digit heksadesimal.
**catatan**
X-Ray sekarang mendukung jejak IDs yang dibuat menggunakan OpenTelemetry dan kerangka kerja lain yang sesuai dengan spesifikasi [W3C Trace](https://www.w3.org/TR/trace-context/) Context. ID jejak W3C harus diformat dalam format X-Ray Trace ID saat mengirim ke X-Ray. Misalnya, ID jejak W3C `4efaaf4d1e8720b39541901950019ee5` harus diformat seperti `1-4efaaf4d-1e8720b39541901950019ee5` saat mengirim ke X-Ray. Jejak X-Ray IDs menyertakan cap waktu permintaan asli dalam waktu epoch Unix, tetapi ini tidak diperlukan saat mengirim jejak IDs W3C dalam format X-Ray.
Anda dapat menulis skrip untuk menghasilkan jejak X-Ray IDs untuk pengujian. Berikut ini adalah dua contoh.
**Python**
```
import time
import os
import binascii
START_TIME = time.time()
HEX=hex(int(START_TIME))[2:]
TRACE_ID="1-{}-{}".format(HEX, binascii.hexlify(os.urandom(12)).decode('utf-8'))
```
**Bash**
```
START_TIME=$(date +%s)
HEX_TIME=$(printf '%x\n' $START_TIME)
GUID=$(dd if=/dev/random bs=12 count=1 2>/dev/null | od -An -tx1 | tr -d ' \t\n')
TRACE_ID="1-$HEX_TIME-$GUID"
```
Lihat contoh aplikasi Scorekeep untuk skrip yang membuat jejak IDs dan mengirim segmen ke daemon X-Ray.
+ Python – [https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/blob/xray/bin/xray_start.py](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/blob/xray/bin/xray_start.py)
+ Bash – [https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/blob/xray/bin/xray_start.sh](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/blob/xray/bin/xray_start.sh)
## Menggunakan PutTraceSegments
Anda dapat mengunggah dokumen segmen dengan API [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html). API memiliki parameter tunggal , `TraceSegmentDocuments`, yang mengambil daftar dokumen segmen JSON.
Dengan AWS CLI, gunakan perintah `aws xray put-trace-segments` untuk mengirim dokumen segmen langsung ke X-Ray.
```
$ DOC='{"trace_id": "1-5960082b-ab52431b496add878434aa25", "id": "6226467e3f845502", "start_time": 1498082657.37518, "end_time": 1498082695.4042, "name": "test.elasticbeanstalk.com"}'
$ aws xray put-trace-segments --trace-segment-documents "$DOC"
{
"UnprocessedTraceSegments": []
}
```
**catatan**
Windows Command Processor dan Windows PowerShell memiliki persyaratan yang berbeda untuk mengutip dan melarikan diri dari kutipan dalam string JSON. Lihat [Mengutip String](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-using-param.html#quoting-strings) di Panduan Pengguna AWS CLI untuk detail.
Output mencantumkan segmen yang gagal diproses. Misalnya, jika tanggal di ID pelacakan terlalu lama di masa lalu, Anda melihat kesalahan seperti berikut ini.
```
{
"UnprocessedTraceSegments": [
{
"ErrorCode": "InvalidTraceId",
"Message": "Invalid segment. ErrorCode: InvalidTraceId",
"Id": "6226467e3f845502"
}
]
}
```
Anda dapat melewati beberapa dokumen segmen pada saat yang sama, dipisahkan oleh spasi.
```
$ aws xray put-trace-segments --trace-segment-documents "$DOC1" "$DOC2"
```
## Mengirim dokumen segmen ke daemon X-Ray
Daripada mengirim dokumen segmen ke API X-Ray, Anda dapat mengirim segmen dan subsegmen ke daemon X-Ray, yang akan menyangga dokumen tersebut dan mengunggahnya ke API X-Ray dalam batch. X-Ray SDK mengirimkan dokumen segmen ke daemon untuk menghindari panggilan ke AWS secara langsung.
**catatan**
Lihat [Menjalankan daemon X-Ray secara lokal](xray-daemon-local.md) sebagai petunjuk tentang menjalankan daemon.
Kirim segmen di JSON melalui UDP port 2000, diawali dengan header daemon, `{"format": "json", "version": 1}\n`
```
{"format": "json", "version": 1}\n{"trace_id": "1-5759e988-bd862e3fe1be46a994272793", "id": "defdfd9912dc5a56", "start_time": 1461096053.37518, "end_time": 1461096053.4042, "name": "test.elasticbeanstalk.com"}
```
Di Linux, Anda dapat mengirim dokumen segmen ke daemon dari terminal Bash. Simpan header dan segmen dokumen ke file teks dan alirkan ke `/dev/udp` dengan `cat`.
```
$ cat segment.txt > /dev/udp/127.0.0.1/2000
```
**Example segment.txt**
```
{"format": "json", "version": 1}
{"trace_id": "1-594aed87-ad72e26896b3f9d3a27054bb", "id": "6226467e3f845502", "start_time": 1498082657.37518, "end_time": 1498082695.4042, "name": "test.elasticbeanstalk.com"}
```
Periksa [log daemon](xray-daemon.md#xray-daemon-logging) untuk memverifikasi bahwa segmen tersebut telah dikirim ke X-Ray.
```
2017-07-07T01:57:24Z [Debug] processor: sending partial batch
2017-07-07T01:57:24Z [Debug] processor: segment batch size: 1. capacity: 50
2017-07-07T01:57:24Z [Info] Successfully sent batch of 1 segments (0.020 seconds)
```
# Mendapatkan data dari AWS X-Ray
AWS X-Ray memproses data jejak yang Anda kirim untuk menghasilkan jejak lengkap, ringkasan jejak, dan grafik layanan di JSON. Anda dapat mengambil data yang dihasilkan langsung dari API dengan AWS CLI.
**Topics**
+ [Mengambil grafik layanan](#xray-api-servicegraph)
+ [Mengambil grafik layanan berdasarkan grup](#xray-api-servicegraphgroup)
+ [Mengambil pelacakan](#xray-api-traces)
+ [Mengambil dan menyempurnakan analitik akar masalah](#xray-api-analytics)
## Mengambil grafik layanan
Anda dapat menggunakan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetServiceGraph.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetServiceGraph.html) API untuk mengambil grafik layanan JSON. API memerlukan waktu mulai dan waktu berakhir, yang dapat Anda hitung dari terminal Linux dengan perintah `date`.
```
$ date +%s
1499394617
```
`date +%s` mencetak tanggal dalam hitungan detik. Gunakan angka ini sebagai waktu berakhir dan kurangi waktu darinya untuk mendapatkan waktu mulai.
**Example Skrip untuk mengambil grafik layanan selama 10 menit terakhir**
```
EPOCH=$(date +%s)
aws xray get-service-graph --start-time $(($EPOCH-600)) --end-time $EPOCH
```
Contoh berikut menunjukkan grafik layanan dengan 4 node, termasuk node klien, EC2 instance, tabel DynamoDB, dan topik Amazon SNS.
**Example GetServiceGraph keluaran**
```
{
"Services": [
{
"ReferenceId": 0,
"Name": "xray-sample.elasticbeanstalk.com",
"Names": [
"xray-sample.elasticbeanstalk.com"
],
"Type": "client",
"State": "unknown",
"StartTime": 1528317567.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"Edges": [
{
"ReferenceId": 2,
"StartTime": 1528317567.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"SummaryStatistics": {
"OkCount": 3,
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"OtherCount": 1,
"TotalCount": 1
},
"FaultStatistics": {
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"TotalCount": 4,
"TotalResponseTime": 0.273
},
"ResponseTimeHistogram": [
{
"Value": 0.005,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.015,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.157,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.096,
"Count": 1
}
],
"Aliases": []
}
]
},
{
"ReferenceId": 1,
"Name": "awseb-e-dixzws4s9p-stack-StartupSignupsTable-4IMSMHAYX2BA",
"Names": [
"awseb-e-dixzws4s9p-stack-StartupSignupsTable-4IMSMHAYX2BA"
],
"Type": "AWS::DynamoDB::Table",
"State": "unknown",
"StartTime": 1528317583.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"Edges": [],
"SummaryStatistics": {
"OkCount": 2,
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"FaultStatistics": {
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"TotalCount": 2,
"TotalResponseTime": 0.12
},
"DurationHistogram": [
{
"Value": 0.076,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.044,
"Count": 1
}
],
"ResponseTimeHistogram": [
{
"Value": 0.076,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.044,
"Count": 1
}
]
},
{
"ReferenceId": 2,
"Name": "xray-sample.elasticbeanstalk.com",
"Names": [
"xray-sample.elasticbeanstalk.com"
],
"Root": true,
"Type": "AWS::EC2::Instance",
"State": "active",
"StartTime": 1528317567.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"Edges": [
{
"ReferenceId": 1,
"StartTime": 1528317567.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"SummaryStatistics": {
"OkCount": 2,
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"FaultStatistics": {
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"TotalCount": 2,
"TotalResponseTime": 0.12
},
"ResponseTimeHistogram": [
{
"Value": 0.076,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.044,
"Count": 1
}
],
"Aliases": []
},
{
"ReferenceId": 3,
"StartTime": 1528317567.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"SummaryStatistics": {
"OkCount": 2,
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"FaultStatistics": {
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"TotalCount": 2,
"TotalResponseTime": 0.125
},
"ResponseTimeHistogram": [
{
"Value": 0.049,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.076,
"Count": 1
}
],
"Aliases": []
}
],
"SummaryStatistics": {
"OkCount": 3,
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"OtherCount": 1,
"TotalCount": 1
},
"FaultStatistics": {
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"TotalCount": 4,
"TotalResponseTime": 0.273
},
"DurationHistogram": [
{
"Value": 0.005,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.015,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.157,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.096,
"Count": 1
}
],
"ResponseTimeHistogram": [
{
"Value": 0.005,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.015,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.157,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.096,
"Count": 1
}
]
},
{
"ReferenceId": 3,
"Name": "SNS",
"Names": [
"SNS"
],
"Type": "AWS::SNS",
"State": "unknown",
"StartTime": 1528317583.0,
"EndTime": 1528317589.0,
"Edges": [],
"SummaryStatistics": {
"OkCount": 2,
"ErrorStatistics": {
"ThrottleCount": 0,
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"FaultStatistics": {
"OtherCount": 0,
"TotalCount": 0
},
"TotalCount": 2,
"TotalResponseTime": 0.125
},
"DurationHistogram": [
{
"Value": 0.049,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.076,
"Count": 1
}
],
"ResponseTimeHistogram": [
{
"Value": 0.049,
"Count": 1
},
{
"Value": 0.076,
"Count": 1
}
]
}
]
}
```
## Mengambil grafik layanan berdasarkan grup
Untuk memanggil grafik layanan berdasarkan konten grup, sertakan `groupName` atau `groupARN`. Contoh berikut menunjukkan panggilan grafik layanan ke grup bernama Example1.
**Example Skrip untuk mengambil grafik layanan berdasarkan nama untuk grup Example1**
```
aws xray get-service-graph --group-name "Example1"
```
## Mengambil pelacakan
Anda dapat menggunakan API [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html) untuk mendapatkan daftar ringkasan pelacakan. Ringkasan jejak mencakup informasi yang dapat Anda gunakan untuk mengidentifikasi jejak yang ingin Anda unduh secara lengkap, termasuk anotasi, informasi permintaan dan respons, dan. IDs
Ada dua bendera `TimeRangeType` tersedia ketika memanggil `aws xray get-trace-summaries`:
+ **TraceId**— `GetTraceSummaries` Pencarian default menggunakan waktu traceID dan mengembalikan jejak yang dimulai dalam rentang yang dihitung. `[start_time, end_time)` Rentang stempel waktu ini dihitung berdasarkan pengkodean stempel waktu di dalam TraceId, atau dapat didefinisikan secara manual.
+ **Waktu peristiwa** – Untuk mencari peristiwa yang terjadi dari waktu ke waktu, AWS X-Ray mengizinkan pencarian pelacakan menggunakan stempel waktu peristiwa. Waktu peristiwa mengembalikan pelacakan yang aktif selama jangkauan `[start_time, end_time)`, terlepas dari kapan penelusuran dimulai.
Gunakan perintah `aws xray get-trace-summaries` untuk mendapatkan daftar ringkasan pelacakan. Perintah berikut mendapatkan daftar ringkasan jejak dari antara 1 dan 2 menit di masa lalu menggunakan waktu default TraceId.
**Example Skrip untuk mendapatkan ringkasan pelacakan**
```
EPOCH=$(date +%s)
aws xray get-trace-summaries --start-time $(($EPOCH-120)) --end-time $(($EPOCH-60))
```
**Example GetTraceSummaries keluaran**
```
{
"TraceSummaries": [
{
"HasError": false,
"Http": {
"HttpStatus": 200,
"ClientIp": "205.255.255.183",
"HttpURL": "http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/session",
"UserAgent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36",
"HttpMethod": "POST"
},
"Users": [],
"HasFault": false,
"Annotations": {},
"ResponseTime": 0.084,
"Duration": 0.084,
"Id": "1-59602606-a43a1ac52fc7ee0eea12a82c",
"HasThrottle": false
},
{
"HasError": false,
"Http": {
"HttpStatus": 200,
"ClientIp": "205.255.255.183",
"HttpURL": "http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/user",
"UserAgent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36",
"HttpMethod": "POST"
},
"Users": [
{
"UserName": "5M388M1E"
}
],
"HasFault": false,
"Annotations": {
"UserID": [
{
"AnnotationValue": {
"StringValue": "5M388M1E"
}
}
],
"Name": [
{
"AnnotationValue": {
"StringValue": "Ola"
}
}
]
},
"ResponseTime": 3.232,
"Duration": 3.232,
"Id": "1-59602603-23fc5b688855d396af79b496",
"HasThrottle": false
}
],
"ApproximateTime": 1499473304.0,
"TracesProcessedCount": 2
}
```
Gunakan ID pelacakan dari output untuk mengambil pelacakan penuh dengan API [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_BatchGetTraces.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_BatchGetTraces.html).
**Example BatchGetTraces perintah**
```
$ aws xray batch-get-traces --trace-ids 1-596025b4-7170afe49f7aa708b1dd4a6b
```
**Example BatchGetTraces keluaran**
```
{
"Traces": [
{
"Duration": 3.232,
"Segments": [
{
"Document": "{\"id\":\"1fb07842d944e714\",\"name\":\"random-name\",\"start_time\":1.499473411677E9,\"end_time\":1.499473414572E9,\"parent_id\":\"0c544c1b1bbff948\",\"http\":{\"response\":{\"status\":200}},\"aws\":{\"request_id\":\"ac086670-6373-11e7-a174-f31b3397f190\"},\"trace_id\":\"1-59602603-23fc5b688855d396af79b496\",\"origin\":\"AWS::Lambda\",\"resource_arn\":\"arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:random-name\"}",
"Id": "1fb07842d944e714"
},
{
"Document": "{\"id\":\"194fcc8747581230\",\"name\":\"Scorekeep\",\"start_time\":1.499473411562E9,\"end_time\":1.499473414794E9,\"http\":{\"request\":{\"url\":\"http://scorekeep.elasticbeanstalk.com/api/user\",\"method\":\"POST\",\"user_agent\":\"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36\",\"client_ip\":\"205.251.233.183\"},\"response\":{\"status\":200}},\"aws\":{\"elastic_beanstalk\":{\"version_label\":\"app-abb9-170708_002045\",\"deployment_id\":406,\"environment_name\":\"scorekeep-dev\"},\"ec2\":{\"availability_zone\":\"us-west-2c\",\"instance_id\":\"i-0cd9e448944061b4a\"},\"xray\":{\"sdk_version\":\"1.1.2\",\"sdk\":\"X-Ray for Java\"}},\"service\":{},\"trace_id\":\"1-59602603-23fc5b688855d396af79b496\",\"user\":\"5M388M1E\",\"origin\":\"AWS::ElasticBeanstalk::Environment\",\"subsegments\":[{\"id\":\"0c544c1b1bbff948\",\"name\":\"Lambda\",\"start_time\":1.499473411629E9,\"end_time\":1.499473414572E9,\"http\":{\"response\":{\"status\":200,\"content_length\":14}},\"aws\":{\"log_type\":\"None\",\"status_code\":200,\"function_name\":\"random-name\",\"invocation_type\":\"RequestResponse\",\"operation\":\"Invoke\",\"request_id\":\"ac086670-6373-11e7-a174-f31b3397f190\",\"resource_names\":[\"random-name\"]},\"namespace\":\"aws\"},{\"id\":\"071684f2e555e571\",\"name\":\"## UserModel.saveUser\",\"start_time\":1.499473414581E9,\"end_time\":1.499473414769E9,\"metadata\":{\"debug\":{\"test\":\"Metadata string from UserModel.saveUser\"}},\"subsegments\":[{\"id\":\"4cd3f10b76c624b4\",\"name\":\"DynamoDB\",\"start_time\":1.49947341469E9,\"end_time\":1.499473414769E9,\"http\":{\"response\":{\"status\":200,\"content_length\":57}},\"aws\":{\"table_name\":\"scorekeep-user\",\"operation\":\"UpdateItem\",\"request_id\":\"MFQ8CGJ3JTDDVVVASUAAJGQ6NJ82F738BOB4KQNSO5AEMVJF66Q9\",\"resource_names\":[\"scorekeep-user\"]},\"namespace\":\"aws\"}]}]}",
"Id": "194fcc8747581230"
},
{
"Document": "{\"id\":\"00f91aa01f4984fd\",\"name\":\"random-name\",\"start_time\":1.49947341283E9,\"end_time\":1.49947341457E9,\"parent_id\":\"1fb07842d944e714\",\"aws\":{\"function_arn\":\"arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:random-name\",\"resource_names\":[\"random-name\"],\"account_id\":\"123456789012\"},\"trace_id\":\"1-59602603-23fc5b688855d396af79b496\",\"origin\":\"AWS::Lambda::Function\",\"subsegments\":[{\"id\":\"e6d2fe619f827804\",\"name\":\"annotations\",\"start_time\":1.499473413012E9,\"end_time\":1.499473413069E9,\"annotations\":{\"UserID\":\"5M388M1E\",\"Name\":\"Ola\"}},{\"id\":\"b29b548af4d54a0f\",\"name\":\"SNS\",\"start_time\":1.499473413112E9,\"end_time\":1.499473414071E9,\"http\":{\"response\":{\"status\":200}},\"aws\":{\"operation\":\"Publish\",\"region\":\"us-west-2\",\"request_id\":\"a2137970-f6fc-5029-83e8-28aadeb99198\",\"retries\":0,\"topic_arn\":\"arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:awseb-e-ruag3jyweb-stack-NotificationTopic-6B829NT9V5O9\"},\"namespace\":\"aws\"},{\"id\":\"2279c0030c955e52\",\"name\":\"Initialization\",\"start_time\":1.499473412064E9,\"end_time\":1.499473412819E9,\"aws\":{\"function_arn\":\"arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:random-name\"}}]}",
"Id": "00f91aa01f4984fd"
},
{
"Document": "{\"id\":\"17ba309b32c7fbaf\",\"name\":\"DynamoDB\",\"start_time\":1.49947341469E9,\"end_time\":1.499473414769E9,\"parent_id\":\"4cd3f10b76c624b4\",\"inferred\":true,\"http\":{\"response\":{\"status\":200,\"content_length\":57}},\"aws\":{\"table_name\":\"scorekeep-user\",\"operation\":\"UpdateItem\",\"request_id\":\"MFQ8CGJ3JTDDVVVASUAAJGQ6NJ82F738BOB4KQNSO5AEMVJF66Q9\",\"resource_names\":[\"scorekeep-user\"]},\"trace_id\":\"1-59602603-23fc5b688855d396af79b496\",\"origin\":\"AWS::DynamoDB::Table\"}",
"Id": "17ba309b32c7fbaf"
},
{
"Document": "{\"id\":\"1ee3c4a523f89ca5\",\"name\":\"SNS\",\"start_time\":1.499473413112E9,\"end_time\":1.499473414071E9,\"parent_id\":\"b29b548af4d54a0f\",\"inferred\":true,\"http\":{\"response\":{\"status\":200}},\"aws\":{\"operation\":\"Publish\",\"region\":\"us-west-2\",\"request_id\":\"a2137970-f6fc-5029-83e8-28aadeb99198\",\"retries\":0,\"topic_arn\":\"arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:awseb-e-ruag3jyweb-stack-NotificationTopic-6B829NT9V5O9\"},\"trace_id\":\"1-59602603-23fc5b688855d396af79b496\",\"origin\":\"AWS::SNS\"}",
"Id": "1ee3c4a523f89ca5"
}
],
"Id": "1-59602603-23fc5b688855d396af79b496"
}
],
"UnprocessedTraceIds": []
}
```
Pelacakan lengkap mencakup dokumen untuk setiap segmen, dikompilasi dari semua dokumen segmen yang diterima dengan ID pelacakan yang sama. Dokumen-dokumen ini tidak mewakili data karena dikirim ke X-Ray oleh aplikasi Anda. Sebaliknya, data-data tersebut mewakili dokumen yang diproses dihasilkan oleh layanan X-Ray. X-Ray membuat dokumen pelacakan lengkap dengan mengompilasi dokumen segmen yang dikirim oleh aplikasi Anda, dan menghapus data yang tidak sesuai dengan [ skema dokumen segmen ](xray-api-segmentdocuments.md).
X-Ray juga membuat *segmen yang disimpulkan* untuk panggilan hilir ke layanan yang tidak mengirim segmen itu sendiri. Misalnya, saat Anda memanggil DynamoDB dengan klien berinstrumen, X-Ray SDK mencatat subsegmen dengan detail tentang panggilan dari sudut pandangnya. Namun, DynamoDB tidak mengirim segmen yang sesuai. X-Ray menggunakan informasi di subsegmen untuk membuat segmen yang disimpulkan untuk mewakili sumber daya DynamoDB di peta jejak, dan menambahkannya ke dokumen jejak.
Untuk mendapatkan beberapa jejak dari API, Anda memerlukan daftar jejak IDs, yang dapat Anda ekstrak dari output `get-trace-summaries` dengan [AWS CLI kueri](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/controlling-output.html#controlling-output-filter). Alihkan ulang daftar ke input `batch-get-traces` untuk mendapatkan pelacakan penuh untuk jangka waktu tertentu.
**Example Skrip untuk mendapatkan pelacakan penuh selama satu menit**
```
EPOCH=$(date +%s)
TRACEIDS=$(aws xray get-trace-summaries --start-time $(($EPOCH-120)) --end-time $(($EPOCH-60)) --query 'TraceSummaries[*].Id' --output text)
aws xray batch-get-traces --trace-ids $TRACEIDS --query 'Traces[*]'
```
## Mengambil dan menyempurnakan analitik akar masalah
Setelah membuat ringkasan jejak dengan [GetTraceSummaries API](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html), ringkasan jejak sebagian dapat digunakan kembali dalam format JSON mereka untuk membuat ekspresi filter yang disempurnakan berdasarkan akar penyebab. Lihat contoh di bawah untuk panduan langkah-langkah penyempurnaan.
**Example Contoh GetTraceSummaries keluaran - bagian akar penyebab waktu respons**
```
{
"Services": [
{
"Name": "GetWeatherData",
"Names": ["GetWeatherData"],
"AccountId": 123456789012,
"Type": null,
"Inferred": false,
"EntityPath": [
{
"Name": "GetWeatherData",
"Coverage": 1.0,
'Remote": false
},
{
"Name": "get_temperature",
"Coverage": 0.8,
"Remote": false
}
]
},
{
"Name": "GetTemperature",
"Names": ["GetTemperature"],
"AccountId": 123456789012,
"Type": null,
"Inferred": false,
"EntityPath": [
{
"Name": "GetTemperature",
"Coverage": 0.7,
"Remote": false
}
]
}
]
}
```
Dengan mengedit dan menghilangkan output di atas, JSON ini dapat menjadi filter untuk entitas akar masalah yang cocok. Untuk setiap bidang yang ada di JSON, setiap kandidat yang cocok harus sama persis, atau pelacakan tidak akan dikembalikan. Bidang yang dihapus menjadi nilai wildcard, format yang kompatibel dengan struktur kueri ekspresi filter.
**Example Akar masalah waktu respons yang diformat ulang**
```
{
"Services": [
{
"Name": "GetWeatherData",
"EntityPath": [
{
"Name": "GetWeatherData"
},
{
"Name": "get_temperature"
}
]
},
{
"Name": "GetTemperature",
"EntityPath": [
{
"Name": "GetTemperature"
}
]
}
]
}
```
JSON ini kemudian digunakan sebagai bagian dari ekspresi filter melalui panggilan ke `rootcause.json = #[{}]`. Mengacu kepada [ Filter Ekspresi ](xray-console-filters.md) bab untuk detail selengkapnya tentang kueri dengan ekspresi filter.
**Example Contoh filter JSON**
```
rootcause.json = #[{ "Services": [ { "Name": "GetWeatherData", "EntityPath": [{ "Name": "GetWeatherData" }, { "Name": "get_temperature" } ] }, { "Name": "GetTemperature", "EntityPath": [ { "Name": "GetTemperature" } ] } ] }]
```
# Mengkonfigurasi pengaturan sampling, grup, dan enkripsi dengan API AWS X-Ray
AWS X-Ray menyediakan APIs untuk mengonfigurasi [aturan pengambilan sampel, aturan](xray-console-sampling.md) grup, dan pengaturan [enkripsi](xray-console-encryption.md).
**Topics**
+ [Pengaturan Enkripsi](#xray-api-configuration-encryption)
+ [Aturan pengambilan sampel](#xray-api-configuration-sampling)
+ [Grup](#xray-api-configuration-groups)
## Pengaturan Enkripsi
Gunakan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutEncryptionConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutEncryptionConfig.html)untuk menentukan kunci AWS Key Management Service (AWS KMS) yang akan digunakan untuk enkripsi.
**catatan**
X-Ray tidak mendukung tombol KMS asimetris.
```
$ aws xray put-encryption-config --type KMS --key-id alias/aws/xray
{
"EncryptionConfig": {
"KeyId": "arn:aws:kms:us-east-2:123456789012:key/c234g4e8-39e9-4gb0-84e2-b0ea215cbba5",
"Status": "UPDATING",
"Type": "KMS"
}
}
```
Untuk ID kunci, Anda dapat menggunakan alias (seperti yang ditunjukkan dalam contoh), ID kunci, atau Amazon Resource Name (ARN).
Gunakan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetEncryptionConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetEncryptionConfig.html) untuk mendapatkan konfigurasi saat ini. Setelah X-Ray selesai menerapkan pengaturan Anda, status akan berubah dari `UPDATING` ke `ACTIVE`.
```
$ aws xray get-encryption-config
{
"EncryptionConfig": {
"KeyId": "arn:aws:kms:us-east-2:123456789012:key/c234g4e8-39e9-4gb0-84e2-b0ea215cbba5",
"Status": "ACTIVE",
"Type": "KMS"
}
}
```
Untuk berhenti menggunakan kunci KMS dan menggunakan enkripsi default, atur jenis enkripsi ke`NONE`.
```
$ aws xray put-encryption-config --type NONE
{
"EncryptionConfig": {
"Status": "UPDATING",
"Type": "NONE"
}
}
```
## Aturan pengambilan sampel
Anda dapat mengelola [aturan pengambilan sampel](xray-console-sampling.md) di akun Anda dengan X-Ray API. Untuk informasi selengkapnya tentang menambahkan dan mengelola tag, lihat[Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
Dapatkan semua aturan pengambilan sampel dengan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingRules.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingRules.html).
```
$ aws xray get-sampling-rules
{
"SamplingRuleRecords": [
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "Default",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:sampling-rule/Default",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 10000,
"FixedRate": 0.05,
"ReservoirSize": 1,
"ServiceName": "*",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 0.0,
"ModifiedAt": 1529959993.0
}
]
}
```
Aturan default berlaku untuk semua permintaan yang tidak cocok dengan aturan lain. Ini adalah aturan prioritas terendah dan tidak dapat dihapus. Namun, Anda dapat mengubah tingkat dan ukuran reservoir dengan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html).
**Example Input API untuk [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html) – 10000-default.json**
```
{
"SamplingRuleUpdate": {
"RuleName": "Default",
"FixedRate": 0.01,
"ReservoirSize": 0
}
}
```
Contoh berikut menggunakan file sebelumnya sebagai input untuk mengubah aturan default ke satu persen tanpa reservoir. Tanda adalah opsional. Jika Anda memilih untuk menambahkan tanda, kunci tanda diperlukan, dan nilai tanda adalah opsional. Untuk menghapus tag yang ada dari aturan pengambilan sampel, gunakan [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UntagResource.html)
```
$ aws xray update-sampling-rule --cli-input-json file://1000-default.json --tags [{"Key": "key_name","Value": "value"},{"Key": "key_name","Value": "value"}]
{
"SamplingRuleRecords": [
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "Default",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:sampling-rule/Default",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 10000,
"FixedRate": 0.01,
"ReservoirSize": 0,
"ServiceName": "*",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 0.0,
"ModifiedAt": 1529959993.0
},
```
Buat aturan pengambilan sampel tambahan dengan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_CreateSamplingRule.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_CreateSamplingRule.html). Bila Anda membuat aturan, sebagian besar bidang aturan diperlukan. Contoh berikut ini menampilkan pembuatan dua aturan. Aturan pertama ini menetapkan tingkat dasar untuk aplikasi sampel Scorekeep. Aturan tersebut cocok dengan semua permintaan yang dilayani oleh API yang tidak cocok dengan aturan prioritas yang lebih tinggi.
**Example Input API untuk [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html) – 9000-base-scorekeep.json**
```
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "base-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 9000,
"FixedRate": 0.1,
"ReservoirSize": 5,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"Version": 1
}
}
```
Aturan kedua juga berlaku untuk Scorekeep, tetapi memiliki prioritas yang lebih tinggi dan lebih spesifik. Aturan ini menetapkan tingkat pengambilan sampel yang sangat rendah atas permintaan polling. Ini adalah permintaan GET yang dibuat oleh klien setiap beberapa detik untuk memeriksa perubahan pada status game.
**Example Input API untuk [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UpdateSamplingRule.html) – 5000-polling-scorekeep.json**
```
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "polling-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 5000,
"FixedRate": 0.003,
"ReservoirSize": 0,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "GET",
"URLPath": "/api/state/*",
"Version": 1
}
}
```
Tanda adalah opsional. Jika Anda memilih untuk menambahkan tanda, kunci tanda diperlukan, dan nilai tanda adalah opsional.
```
$ aws xray create-sampling-rule --cli-input-json file://5000-polling-scorekeep.json --tags [{"Key": "key_name","Value": "value"},{"Key": "key_name","Value": "value"}]
{
"SamplingRuleRecord": {
"SamplingRule": {
"RuleName": "polling-scorekeep",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-1:123456789012:sampling-rule/polling-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 5000,
"FixedRate": 0.003,
"ReservoirSize": 0,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "GET",
"URLPath": "/api/state/*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 1530574399.0,
"ModifiedAt": 1530574399.0
}
}
$ aws xray create-sampling-rule --cli-input-json file://9000-base-scorekeep.json
{
"SamplingRuleRecord": {
"SamplingRule": {
"RuleName": "base-scorekeep",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-1:123456789012:sampling-rule/base-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 9000,
"FixedRate": 0.1,
"ReservoirSize": 5,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 1530574410.0,
"ModifiedAt": 1530574410.0
}
}
```
Untuk menghapus aturan pengambilan sampel, gunakan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_DeleteSamplingRule.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_DeleteSamplingRule.html).
```
$ aws xray delete-sampling-rule --rule-name polling-scorekeep
{
"SamplingRuleRecord": {
"SamplingRule": {
"RuleName": "polling-scorekeep",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-1:123456789012:sampling-rule/polling-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 5000,
"FixedRate": 0.003,
"ReservoirSize": 0,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "GET",
"URLPath": "/api/state/*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 1530574399.0,
"ModifiedAt": 1530574399.0
}
}
```
## Grup
Anda dapat menggunakan API X-Ray untuk mengelola grup di akun Anda. Grup adalah kumpulan pelacakan yang ditentukan oleh ekspresi filter. Anda dapat menggunakan grup untuk menghasilkan grafik layanan tambahan dan menyediakan CloudWatch metrik Amazon. Lihat [Mendapatkan data dari AWS X-Ray](xray-api-gettingdata.md) untuk detail selengkapnya tentang bekerja dengan grafik dan metrik layanan melalui X-Ray API. Untuk informasi selengkapnya tentang grup, lihat [Mengkonfigurasi grup](xray-console-groups.md). Untuk informasi selengkapnya tentang menambahkan dan mengelola tag, lihat[Menandai aturan dan grup pengambilan sampel X-Ray](xray-tagging.md).
Buat grup dengan`CreateGroup`. Tanda adalah opsional. Jika Anda memilih untuk menambahkan tanda, kunci tanda diperlukan, dan nilai tanda adalah opsional.
```
$ aws xray create-group --group-name "TestGroup" --filter-expression "service(\"example.com\") {fault}" --tags [{"Key": "key_name","Value": "value"},{"Key": "key_name","Value": "value"}]
{
"GroupName": "TestGroup",
"GroupARN": "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:group/TestGroup/UniqueID",
"FilterExpression": "service(\"example.com\") {fault OR error}"
}
```
Dapatkan semua grup yang ada dengan `GetGroups`.
```
$ aws xray get-groups
{
"Groups": [
{
"GroupName": "TestGroup",
"GroupARN": "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:group/TestGroup/UniqueID",
"FilterExpression": "service(\"example.com\") {fault OR error}"
},
{
"GroupName": "TestGroup2",
"GroupARN": "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:group/TestGroup2/UniqueID",
"FilterExpression": "responsetime > 2"
}
],
"NextToken": "tokenstring"
}
```
Perbarui grup dengan`UpdateGroup`. Tanda adalah opsional. Jika Anda memilih untuk menambahkan tanda, kunci tanda diperlukan, dan nilai tanda adalah opsional. Untuk menghapus tag yang ada dari grup, gunakan [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_UntagResource.html).
```
$ aws xray update-group --group-name "TestGroup" --group-arn "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:group/TestGroup/UniqueID" --filter-expression "service(\"example.com\") {fault OR error}" --tags [{"Key": "Stage","Value": "Prod"},{"Key": "Department","Value": "QA"}]
{
"GroupName": "TestGroup",
"GroupARN": "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:group/TestGroup/UniqueID",
"FilterExpression": "service(\"example.com\") {fault OR error}"
}
```
Hapus grup dengan `DeleteGroup`.
```
$ aws xray delete-group --group-name "TestGroup" --group-arn "arn:aws:xray:us-east-2:123456789012:group/TestGroup/UniqueID"
{
}
```
# Penggunaan aturan pengambilan sampel dengan API X-Ray
AWS X-Ray SDK menggunakan X-Ray API untuk mendapatkan aturan sampling, melaporkan hasil sampling, dan mendapatkan kuota. Anda dapat menggunakan ini APIs untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang cara kerja aturan pengambilan sampel, atau untuk menerapkan pengambilan sampel dalam bahasa yang tidak didukung oleh X-Ray SDK.
Mulailah dengan mendapatkan semua aturan pengambilan sampel menggunakan [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingRules.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingRules.html).
```
$ aws xray get-sampling-rules
{
"SamplingRuleRecords": [
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "Default",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-1::sampling-rule/Default",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 10000,
"FixedRate": 0.01,
"ReservoirSize": 0,
"ServiceName": "*",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 0.0,
"ModifiedAt": 1530558121.0
},
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "base-scorekeep",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-1::sampling-rule/base-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 9000,
"FixedRate": 0.1,
"ReservoirSize": 2,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "*",
"URLPath": "*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 1530573954.0,
"ModifiedAt": 1530920505.0
},
{
"SamplingRule": {
"RuleName": "polling-scorekeep",
"RuleARN": "arn:aws:xray:us-east-1::sampling-rule/polling-scorekeep",
"ResourceARN": "*",
"Priority": 5000,
"FixedRate": 0.003,
"ReservoirSize": 0,
"ServiceName": "Scorekeep",
"ServiceType": "*",
"Host": "*",
"HTTPMethod": "GET",
"URLPath": "/api/state/*",
"Version": 1,
"Attributes": {}
},
"CreatedAt": 1530918163.0,
"ModifiedAt": 1530918163.0
}
]
}
```
Output termasuk aturan default dan aturan kustom. Lihat [Aturan pengambilan sampel](xray-api-configuration.md#xray-api-configuration-sampling) jika Anda belum membuat aturan pengambilan sampel.
Mengevaluasi aturan terhadap permintaan masuk dalam urutan menaik prioritas. Ketika aturan cocok, gunakan nilai tetap dan ukuran reservoir untuk membuat keputusan pengambilan sampel. Catat permintaan sampel dan abaikan (untuk tujuan pelacakan) permintaan tanpa sampel. Hentikan evaluasi aturan ketika keputusan pengambilan sampel dibuat.
Sebuah ukuran aturan reservoir adalah jumlah target pelacakan untuk mencatat per detik sebelum menerapkan nilai tetap. Reservoir berlaku di semua layanan secara kumulatif, sehingga Anda tidak dapat menggunakannya secara langsung. Namun, jika bukan nol, Anda dapat meminjam satu pelacakan per detik dari reservoir sampai X-Ray menetapkan kuota. Sebelum menerima kuota, catat permintaan pertama setiap detik, dan terapkan nilai tetap untuk permintaan tambahan. Nilai tetapnya merupakan angka desimal antara 0 dan 1,00 (100%).
Contoh berikut menunjukkan panggilan ke [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingTargets.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingTargets.html) dengan detail tentang keputusan pengambilan sampel yang dibuat selama 10 detik terakhir.
```
$ aws xray get-sampling-targets --sampling-statistics-documents '[
{
"RuleName": "base-scorekeep",
"ClientID": "ABCDEF1234567890ABCDEF10",
"Timestamp": "2018-07-07T00:20:06",
"RequestCount": 110,
"SampledCount": 20,
"BorrowCount": 10
},
{
"RuleName": "polling-scorekeep",
"ClientID": "ABCDEF1234567890ABCDEF10",
"Timestamp": "2018-07-07T00:20:06",
"RequestCount": 10500,
"SampledCount": 31,
"BorrowCount": 0
}
]'
{
"SamplingTargetDocuments": [
{
"RuleName": "base-scorekeep",
"FixedRate": 0.1,
"ReservoirQuota": 2,
"ReservoirQuotaTTL": 1530923107.0,
"Interval": 10
},
{
"RuleName": "polling-scorekeep",
"FixedRate": 0.003,
"ReservoirQuota": 0,
"ReservoirQuotaTTL": 1530923107.0,
"Interval": 10
}
],
"LastRuleModification": 1530920505.0,
"UnprocessedStatistics": []
}
```
Respons dari X-Ray mencakup kuota untuk digunakan daripada meminjam dari reservoir. Dalam contoh ini, layanan meminjam 10 peristiwa dari reservoir selama lebih dari 10 detik, dan menerapkan nilai tetap 10 persen untuk 100 permintaan lainnya, mengakibatkan total 20 permintaan sampel. Kuota tersebut bagus selama lima menit (ditunjukkan dengan waktu untuk tayang) atau sampai kuota baru ditetapkan. X-Ray juga dapat menetapkan interval pelaporan yang lebih lama daripada default, meskipun tidak ada di sini.
**catatan**
Respons dari X-Ray mungkin tidak termasuk kuota saat pertama kali Anda memanggilnya. Lanjutkan peminjaman dari reservoir sampai Anda diberi kuota.
Dua bidang lainnya dalam respons mungkin menunjukkan masalah dengan input. Periksa `LastRuleModification` untuk terakhir kali Anda menelepon [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingRules.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetSamplingRules.html). Jika lebih baru, dapatkan salinan aturan baru. `UnprocessedStatistics` dapat mencakup kesalahan yang menunjukkan bahwa aturan telah dihapus, dokumen statistik dalam input terlalu tua, atau izin mengalami kesalahan.
# AWS X-Ray dokumen segmen
**Segmen penelusuran** adalah representasi JSON dari permintaan yang digunakan aplikasi Anda. Segmen pelacakan mencatat informasi tentang permintaan asli, informasi tentang pekerjaan yang dilakukan aplikasi Anda secara lokal, dan **subsegmen** dengan informasi tentang panggilan hilir yang dibuat aplikasi Anda ke AWS sumber daya, HTTP APIs, dan database SQL.
Sebuah **dokumen segmen** menyampaikan informasi tentang segmen ke X-Ray. Dokumen segmen dapat sebesar 64 kB dan berisi seluruh segmen dengan subsegment, fragmen segmen yang menunjukkan bahwa permintaan sedang berlangsung, atau subsegmen tunggal yang dikirim secara terpisah. Anda dapat mengirim dokumen segmen langsung ke X-Ray dengan menggunakan API [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html).
X-Ray mengkompilasi dan memproses dokumen segmen untuk menghasilkan **ringkasan jejak** yang dapat dikueri dan **jejak lengkap** yang dapat Anda akses dengan menggunakan dan, masing-masing. [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_GetTraceSummaries.html) APIs Selain segmen dan subsegmen yang Anda kirim ke X-Ray, layanan ini menggunakan informasi dalam subsegmen untuk menghasilkan **segmen yang disimpulkan** serta menambahkan segmen tersebut ke penelusuran penuh. Segmen yang disimpulkan mewakili layanan hilir dan sumber daya di peta jejak.
X-Ray menyediakan **Skema JSON** untuk dokumen segmen. Anda dapat mengunduh skema di sini: [xray-segmentdocument-schema-v1.0.0](samples/xray-segmentdocument-schema-v1.0.0.zip). Bidang dan objek yang tercantum dalam skema dijelaskan lebih detail pada bagian berikut.
Bagian dari bidang segmen diindeks oleh X-Ray untuk digunakan dengan ekspresi filter. Misalnya, jika Anda mengatur bidang `user` pada sebuah segmen ke pengenal unik, Anda dapat mencari segmen yang terkait dengan pengguna tertentu di konsol X-Ray atau menggunakan API `GetTraceSummaries`. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan ekspresi filter](xray-console-filters.md).
Saat Anda melengkapi aplikasi Anda dengan SDK X-Ray, SDK akan menghasilkan dokumen segmen untuk Anda. Alih-alih mengirim dokumen segmen secara langsung ke X-Ray, SDK mentransmisikannya melalui port UDP lokal kepada [Daemon X-Ray](xray-daemon.md). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengirim dokumen segmen ke daemon X-Ray](xray-api-sendingdata.md#xray-api-daemon).
**Topics**
+ [Bidang segmen](#api-segmentdocuments-fields)
+ [Subsegmen](#api-segmentdocuments-subsegments)
+ [Data permintaan HTTP](#api-segmentdocuments-http)
+ [Anotasi](#api-segmentdocuments-annotations)
+ [Metadata](#api-segmentdocuments-metadata)
+ [AWS data sumber daya](#api-segmentdocuments-aws)
+ [Kesalahan dan pengecualian](#api-segmentdocuments-errors)
+ [Kueri SQL](#api-segmentdocuments-sql)
## Bidang segmen
Segmen mencatat informasi pelacakan tentang permintaan yang digunakan aplikasi Anda. Minimal, segmen mencatat nama, ID, waktu mulai, penelusuran ID, dan waktu akhir permintaan.
**Example Segmen minimal yang lengkap**
```
{
"name" : "example.com",
"id" : "70de5b6f19ff9a0a",
"start_time" : 1.478293361271E9,
"trace_id" : "1-581cf771-a006649127e371903a2de979",
"end_time" : 1.478293361449E9
}
```
Bidang berikut diperlukan, atau secara kondisional diperlukan, untuk segmen.
**catatan**
Nilai mesti menjadi string (hingga 250 karakter) kecuali dicatat sebaliknya.
**Bidang Segment yang Diperlukan**
+ `name` – Nama logis dari layanan yang menangani permintaan, hingga **200 karakter**. Misalnya, nama aplikasi atau nama domain Anda. Nama dapat berisi huruf Unicode, angka, dan spasi, serta simbol-simbol berikut: `_`, `.`, `:`, `/`, `%`, `&`, `#`, `=`, `+`, `\`, `-`, `@`
+ `id` – Pengenal 64-bit untuk segmen, unik di antara segmen dalam penelusuran yang sama, dalam **16 digit heksadesimal**.
+ `trace_id` – Pengenal unik yang menghubungkan semua segmen dan subsegmen yang berasal dari permintaan klien tunggal.
**Format ID jejak X-Ray**
`trace_id`X-Ray terdiri dari tiga angka yang dipisahkan oleh tanda hubung. Contohnya, `1-58406520-a006649127e371903a2de979`. Hal ini mencakup:
+ Nomor versi, yaitu`1`.
+ Waktu permintaan asli dalam waktu epoch Unix menggunakan **8 digit heksadesimal**.
Misalnya, 10:00 AM 1 Desember 2016 PST dalam waktu epoch adalah `1480615200` detik atau `58406520` dalam digit heksadesimal.
+ Pengidentifikasi 96-bit yang unik secara global untuk jejak dalam **24** digit heksadesimal.
**catatan**
X-Ray sekarang mendukung jejak IDs yang dibuat menggunakan OpenTelemetry dan kerangka kerja lain yang sesuai dengan spesifikasi [W3C Trace](https://www.w3.org/TR/trace-context/) Context. ID jejak W3C harus diformat dalam format X-Ray Trace ID saat mengirim ke X-Ray. Misalnya, ID jejak W3C `4efaaf4d1e8720b39541901950019ee5` harus diformat seperti `1-4efaaf4d-1e8720b39541901950019ee5` saat mengirim ke X-Ray. Jejak X-Ray IDs menyertakan cap waktu permintaan asli dalam waktu epoch Unix, tetapi ini tidak diperlukan saat mengirim jejak IDs W3C dalam format X-Ray.
**Keamanan ID Penelusuran**
IDs Jejak terlihat di [header respons](xray-concepts.md#xray-concepts-tracingheader). Hasilkan jejak IDs dengan algoritme acak yang aman untuk memastikan bahwa penyerang tidak dapat menghitung jejak masa depan IDs dan mengirim permintaan IDs ke aplikasi Anda.
+ `start_time` – **bilangan** yang merupakan waktu ketika segmen dibuat, di detik titik mengambang dalam jangka waktu zaman. Misalnya, `1480615200.010` atau `1.480615200010E9`. Gunakan tempat desimal sebanyak yang Anda butuhkan. Resolusi microsecond dianjurkan bila tersedia.
+ `end_time` – **angka** yang merupakan waktu segmen ditutup. Contohnya, `1480615200.090` atau `1.480615200090E9`. Tentukan salah satu dari `end_time` atau `in_progress`.
+ `in_progress` – **boolean**, atur ke `true` alih-alih menentukan sebuah `end_time` untuk mencatat bahwa segmen dimulai, tetapi tidak lengkap. Kirim segmen yang sedang berlangsung saat aplikasi Anda menerima permintaan yang akan memakan waktu lama untuk melayani, untuk melacak tanda terima permintaan. Ketika respons dikirim, mengirim segmen lengkap untuk menimpa segmen sedang berlangsung. Hanya mengirim satu segmen lengkap, dan satu atau nol segmen dalam proses, per permintaan.
**Nama Layanan**
Segmen `name` mesti sesuai dengan nama domain atau nama logis dari layanan yang menghasilkan segmen. Walau bagaimanapun, ini tidak dipaksakan. Aplikasi apa pun yang memiliki izin untuk [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_PutTraceSegments.html) dapat mengirim segmen dengan nama apa pun.
Bidang berikut opsional untuk segmen.
**Bidang Segmen Opsional**
+ `service` – Objek dengan informasi tentang aplikasi Anda.
+ `version` – String yang mengidentifikasi versi aplikasi Anda yang melayani permintaan.
+ `user` – Sebuah string yang mengidentifikasi pengguna yang mengirim permintaan.
+ `origin`— Jenis AWS sumber daya yang menjalankan aplikasi Anda.
**Nilai yang Didukung**
+ `AWS::EC2::Instance`— Sebuah EC2 contoh Amazon.
+ `AWS::ECS::Container` – Kontainer Amazon ECS.
+ `AWS::ElasticBeanstalk::Environment` – Lingkungan Elastic Beanstalk
Ketika beberapa nilai yang berlaku untuk aplikasi Anda, gunakan salah satu yang paling spesifik. Misalnya, lingkungan Multicontainer Docker Elastic Beanstalk menjalankan aplikasi Anda di container Amazon ECS, yang pada gilirannya berjalan pada instance Amazon. EC2 Dalam hal ini Anda akan mengatur asal untuk `AWS::ElasticBeanstalk::Environment` karena lingkungan adalah induk dari dua sumber daya lainnya.
+ `parent_id` – ID subsegmen yang Anda tentukan jika permintaan berasal dari aplikasi yang diinstrumentasi. X-Ray SDK menambahkan ID subsegmen induk ke [Header pelacakan](xray-concepts.md#xray-concepts-tracingheader) untuk panggilan HTTP hilir. Dalam kasus subsegment yang di-nest, subsegmen dapat memiliki segmen atau subsegmen sebagai induknya.
+ `http` – objek [`http`](#api-segmentdocuments-http) dengan informasi tentang permintaan HTTP asli.
+ `aws`— [`aws`](#api-segmentdocuments-aws)objek dengan informasi tentang AWS sumber daya tempat aplikasi Anda melayani permintaan.
+ `error`, `throttle`, `fault`, dan `cause` – bidang [kesalahan](#api-segmentdocuments-errors) yang menunjukkan kesalahan terjadi dan yang mencakup informasi tentang pengecualian yang menyebabkan kesalahan.
+ `annotations` – Objek [`annotations`](#api-segmentdocuments-annotations) dengan pasangan nilai kunci yang ingin Anda X-Ray untuk indeks pencarian.
+ `metadata` – Objek [`metadata`](#api-segmentdocuments-metadata) dengan data tambahan yang ingin Anda simpan di segmen.
+ `subsegments` – **susunan** objek [`subsegment`](#api-segmentdocuments-subsegments).
## Subsegmen
Anda dapat membuat subsegmen untuk merekam panggilan Layanan AWS dan sumber daya yang Anda buat dengan AWS SDK, panggilan ke web HTTP internal atau eksternal APIs, atau kueri database SQL. Anda juga dapat membuat subsegment untuk debug atau anotasi blok kode dalam aplikasi Anda. Subsegmen dapat berisi subsegmen lain, sehingga subsegmen kustom yang mencatat metadata tentang panggilan fungsi internal dapat berisi subsegmen dan subsegmen kustom lainnya untuk panggilan hilir.
Sebuah subsegmen mencatat panggilan hilir dari sudut pandang layanan yang menyebutnya. X-Ray menggunakan subsegmen untuk mengidentifikasi layanan hilir yang tidak mengirim segmen dan membuat entri untuk mereka di grafik layanan.
Sebuah subsegmen dapat tertanam dalam dokumen segmen penuh atau dikirim secara independen. Kirim subsegment secara terpisah untuk asynchronously melacak panggilan hilir untuk permintaan berjalan lama, atau untuk menghindari melampaui ukuran dokumen segmen maksimum.
**Example Segmen dengan subsegmen tertanam**
Subsegmen independen memiliki `type` dari `subsegment` dan `parent_id` yang mengidentifikasi segmen induk.
```
{
"trace_id" : "1-5759e988-bd862e3fe1be46a994272793",
"id" : "defdfd9912dc5a56",
"start_time" : 1461096053.37518,
"end_time" : 1461096053.4042,
"name" : "www.example.com",
"http" : {
"request" : {
"url" : "https://www.example.com/health",
"method" : "GET",
"user_agent" : "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/601.7.7",
"client_ip" : "11.0.3.111"
},
"response" : {
"status" : 200,
"content_length" : 86
}
},
"subsegments" : [
{
"id" : "53995c3f42cd8ad8",
"name" : "api.example.com",
"start_time" : 1461096053.37769,
"end_time" : 1461096053.40379,
"namespace" : "remote",
"http" : {
"request" : {
"url" : "https://api.example.com/health",
"method" : "POST",
"traced" : true
},
"response" : {
"status" : 200,
"content_length" : 861
}
}
}
]
}
```
Untuk permintaan yang berjalan lama, Anda dapat mengirim segmen yang sedang berlangsung untuk memberi tahu X-Ray bahwa permintaan telah diterima, lalu mengirim subsegmen secara terpisah untuk melacaknya sebelum menyelesaikan permintaan awal.
**Example Segmen yang sedang berlangsung**
```
{
"name" : "example.com",
"id" : "70de5b6f19ff9a0b",
"start_time" : 1.478293361271E9,
"trace_id" : "1-581cf771-a006649127e371903a2de979",
"in_progress": true
}
```
**Example Subsegmen independen**
Subsegmen independen memiliki `type` dari `subsegment`, `trace_id`, dan `parent_id` yang mengidentifikasi segmen induk.
```
{
"name" : "api.example.com",
"id" : "53995c3f42cd8ad8",
"start_time" : 1.478293361271E9,
"end_time" : 1.478293361449E9,
"type" : "subsegment",
"trace_id" : "1-581cf771-a006649127e371903a2de979"
"parent_id" : "defdfd9912dc5a56",
"namespace" : "remote",
"http" : {
"request" : {
"url" : "https://api.example.com/health",
"method" : "POST",
"traced" : true
},
"response" : {
"status" : 200,
"content_length" : 861
}
}
}
```
Ketika permintaan selesai, tutup segmen dengan mengirim ulangnya bersama `end_time`. Segmen lengkap menimpa segmen yang sedang berlangsung.
Anda juga dapat mengirim subsegment secara terpisah untuk permintaan selesai yang memicu alur kerja asinkron. Misalnya, web API dapat mengembalikan respons `OK 200` segera sebelum memulai pekerjaan yang diminta pengguna. Anda dapat mengirim segmen lengkap ke X-Ray segera setelah respons dikirim, diikuti oleh subsegmen untuk pekerjaan yang diselesaikan nanti. Seperti segmen, Anda juga dapat mengirim fragmen subsegmen untuk mencatat bahwa subsegmen telah dimulai, dan kemudian menimpa dengan subsegmen penuh setelah panggilan hilir selesai.
Bidang berikut diperlukan, atau kondisional diperlukan, untuk subsegment.
**catatan**
Nilai adalah string hingga 250 karakter kecuali dicatat sebaliknya.
**Bidang Subsegmen yang Wajib**
+ `id` – Pengenal 64-bit untuk subsegmen, unik di antara segmen di penelusuran yang sama, dalam **16 digit heksadesimal**.
+ `name` – Nama logis dari subsegmen. Untuk panggilan hilir, nama subsegmen setelah sumber daya atau layanan yang disebut. Untuk subsegment kustom, nama subsegmen setelah kode yang instrumen (misalnya, nama fungsi).
+ `start_time` – **angka** yang merupakan waktu subsegment dibuat, di floating point detik dalam waktu zaman, akurat untuk milidetik. Misalnya, `1480615200.010` atau `1.480615200010E9`.
+ `end_time` – **angka** yang merupakan waktu segmen ditutup. Misalnya, `1480615200.090` atau `1.480615200090E9`. Tentukan sebuah `end_time` atau `in_progress`.
+ `in_progress` – **boolean** yang diatur ke `true` alih-alih menentukan sebuah `end_time` untuk mencatat bahwa segmen dimulai, tetapi tidak lengkap. Hanya kirim satu subsegmen lengkap, dan satu atau nol subsegmen dalam proses, per permintaan hilir.
+ `trace_id` – Penelusuran ID dari segmen induk subsegmen ini. Diperlukan hanya jika mengirim subsegmen secara terpisah.
**Format ID jejak X-Ray**
`trace_id`X-Ray terdiri dari tiga angka yang dipisahkan oleh tanda hubung. Contohnya, `1-58406520-a006649127e371903a2de979`. Hal ini mencakup:
+ Nomor versi, yaitu`1`.
+ Waktu permintaan asli dalam waktu epoch Unix menggunakan **8 digit heksadesimal**.
Misalnya, 10:00 AM 1 Desember 2016 PST dalam waktu epoch adalah `1480615200` detik atau `58406520` dalam digit heksadesimal.
+ Pengidentifikasi 96-bit yang unik secara global untuk jejak dalam **24** digit heksadesimal.
**catatan**
X-Ray sekarang mendukung jejak IDs yang dibuat menggunakan OpenTelemetry dan kerangka kerja lain yang sesuai dengan spesifikasi [W3C Trace](https://www.w3.org/TR/trace-context/) Context. ID jejak W3C harus diformat dalam format X-Ray Trace ID saat mengirim ke X-Ray. Misalnya, ID jejak W3C `4efaaf4d1e8720b39541901950019ee5` harus diformat seperti `1-4efaaf4d-1e8720b39541901950019ee5` saat mengirim ke X-Ray. Jejak X-Ray IDs menyertakan cap waktu permintaan asli dalam waktu epoch Unix, tetapi ini tidak diperlukan saat mengirim jejak IDs W3C dalam format X-Ray.
+ `parent_id` – Segmen ID dari segmen induk subsegmen ini. Diperlukan hanya jika mengirim subsegmen secara terpisah. Dalam kasus subsegment yang di-nest, subsegmen dapat memiliki segmen atau subsegmen sebagai induknya.
+ `type` – `subsegment`. Diperlukan hanya jika mengirim subsegmen secara terpisah.
Bidang berikut adalah opsional untuk subsegment.
**Kolom Subsegmen opsional**
+ `namespace` – `aws` untuk panggilan AWS SDK; `remote` untuk panggilan hilir lainnya.
+ `http` – objek [`http`](#api-segmentdocuments-http) dengan informasi tentang panggilan HTTP keluar.
+ `aws`— [`aws`](#api-segmentdocuments-aws)objek dengan informasi tentang AWS sumber daya hilir yang disebut aplikasi Anda.
+ `error`, `throttle`, `fault`, dan `cause` – bidang [kesalahan](#api-segmentdocuments-errors) yang menunjukkan kesalahan terjadi dan yang mencakup informasi tentang pengecualian yang menyebabkan kesalahan.
+ `annotations` – Objek [`annotations`](#api-segmentdocuments-annotations) dengan pasangan nilai kunci yang ingin Anda X-Ray untuk indeks pencarian.
+ `metadata` – Objek [`metadata`](#api-segmentdocuments-metadata) dengan data tambahan yang ingin Anda simpan di segmen.
+ `subsegments` – **susunan** objek [`subsegment`](#api-segmentdocuments-subsegments).
+ `precursor_ids`— **larik** subsegmen IDs yang mengidentifikasi subsegmen dengan induk yang sama yang diselesaikan sebelum subsegmen ini.
## Data permintaan HTTP
Gunakan blok HTTP untuk mencatat detail permintaan HTTP bahwa aplikasi Anda sediakan (dalam segmen) atau yang aplikasi Anda buat untuk HTTP API hilir (dalam subsegmen). Sebagian besar bidang dalam peta objek ini untuk informasi yang ditemukan dalam permintaan HTTP dan respon.
**`http`**
Semua kolom lain bersifat opsional.
+ `request` – Informasi tentang permintaan.
+ `method` – Metode permintaan Misalnya, `GET`.
+ `url` – URL lengkap dari permintaan, disusun dari protokol, hostname, dan path dari permintaan.
+ `user_agent` – String agen pengguna dari klien peminta.
+ `client_ip` – Alamat IP peminta. Dapat diambil dari paket IP `Source Address` atau, untuk permintaan yang diteruskan, dari header `X-Forwarded-For`.
+ `x_forwarded_for` – (hanya segmen)**boolean** menunjukkan bahwa `client_ip` dibaca dari header `X-Forwarded-For` dan tidak dapat diandalkan karena mungkin telah ditempa.
+ `traced` – (hanya subsegmen)**boolean**menunjukkan bahwa panggilan hilir adalah untuk layanan lain ditelusuri. Jika bidang ini diatur ke `true`, X-Ray menganggap penelusuran tersebut rusak hingga layanan hilir mengunggah segmen dengan `parent_id` yang cocok dengan `id` dari subsegmen yang berisi blok ini.
+ `response` – Informasi tentang respon.
+ `status`— **bilangan bulat** yang menunjukkan status HTTP dari respons.
+ `content_length`— **bilangan bulat** yang menunjukkan panjang badan respons dalam byte.
Ketika Anda instrumen panggilan ke api web hilir, mencatat subsegmen dengan informasi tentang permintaan HTTP dan respon. X-Ray menggunakan subsegmen untuk membuat segmen disimpulkan untuk API jarak jauh.
**Example Segmen untuk panggilan HTTP yang dilayani oleh aplikasi yang berjalan di Amazon EC2**
```
{
"id": "6b55dcc497934f1a",
"start_time": 1484789387.126,
"end_time": 1484789387.535,
"trace_id": "1-5880168b-fd5158284b67678a3bb5a78c",
"name": "www.example.com",
"origin": "AWS::EC2::Instance",
"aws": {
"ec2": {
"availability_zone": "us-west-2c",
"instance_id": "i-0b5a4678fc325bg98"
},
"xray": {
"sdk_version": "2.11.0 for Java"
},
},
"http": {
"request": {
"method": "POST",
"client_ip": "78.255.233.48",
"url": "http://www.example.com/api/user",
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0",
"x_forwarded_for": true
},
"response": {
"status": 200
}
}
```
**Example Subsegmen untuk panggilan HTTP downstream**
```
{
"id": "004f72be19cddc2a",
"start_time": 1484786387.131,
"end_time": 1484786387.501,
"name": "names.example.com",
"namespace": "remote",
"http": {
"request": {
"method": "GET",
"url": "https://names.example.com/"
},
"response": {
"content_length": -1,
"status": 200
}
}
}
```
**Example Segmen yang disimpulkan untuk panggilan HTTP downstream**
```
{
"id": "168416dc2ea97781",
"name": "names.example.com",
"trace_id": "1-62be1272-1b71c4274f39f122afa64eab",
"start_time": 1484786387.131,
"end_time": 1484786387.501,
"parent_id": "004f72be19cddc2a",
"http": {
"request": {
"method": "GET",
"url": "https://names.example.com/"
},
"response": {
"content_length": -1,
"status": 200
}
},
"inferred": true
}
```
## Anotasi
Segmen dan subsegmen dapat mencakup objek `annotations` yang berisi satu atau lebih bidang yang X-Ray indeks untuk digunakan dengan ekspresi filter. Fields dapat memiliki string, angka, atau nilai Boolean (tidak ada objek atau array). Indeks X-Ray hingga 50 anotasi per penelusuran.
**Example Segmen untuk panggilan HTTP dengan anotasi**
```
{
"id": "6b55dcc497932f1a",
"start_time": 1484789187.126,
"end_time": 1484789187.535,
"trace_id": "1-5880168b-fd515828bs07678a3bb5a78c",
"name": "www.example.com",
"origin": "AWS::EC2::Instance",
"aws": {
"ec2": {
"availability_zone": "us-west-2c",
"instance_id": "i-0b5a4678fc325bg98"
},
"xray": {
"sdk_version": "2.11.0 for Java"
},
},
"annotations": {
"customer_category" : 124,
"zip_code" : 98101,
"country" : "United States",
"internal" : false
},
"http": {
"request": {
"method": "POST",
"client_ip": "78.255.233.48",
"url": "http://www.example.com/api/user",
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0",
"x_forwarded_for": true
},
"response": {
"status": 200
}
}
```
Kunci harus alfanumerik agar bisa bekerja dengan filter. Garis bawah diperbolehkan. Simbol dan spasi lainnya tidak diperbolehkan.
## Metadata
Segmen dan subsegmen dapat mencakup objek `metadata` yang berisi satu atau lebih bidang dengan nilai-nilai dari tipe apa pun, termasuk objek dan array. X-Ray tidak mengindeks metadata, dan nilai dapat berupa ukuran apa pun, selama dokumen segmen tidak melebihi ukuran maksimum (64 kB). Anda dapat melihat metadata dalam dokumen segmen penuh dikembalikan oleh API [https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_BatchGetTraces.html](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/api/API_BatchGetTraces.html). Kunci bidang (`debug`dalam contoh berikut) dimulai dengan `AWS.` dicadangkan untuk digunakan oleh AWS-provided SDKs dan klien.
**Example Subsegmen kustom dengan metadata**
```
{
"id": "0e58d2918e9038e8",
"start_time": 1484789387.502,
"end_time": 1484789387.534,
"name": "## UserModel.saveUser",
"metadata": {
"debug": {
"test": "Metadata string from UserModel.saveUser"
}
},
"subsegments": [
{
"id": "0f910026178b71eb",
"start_time": 1484789387.502,
"end_time": 1484789387.534,
"name": "DynamoDB",
"namespace": "aws",
"http": {
"response": {
"content_length": 58,
"status": 200
}
},
"aws": {
"table_name": "scorekeep-user",
"operation": "UpdateItem",
"request_id": "3AIENM5J4ELQ3SPODHKBIRVIC3VV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG",
"resource_names": [
"scorekeep-user"
]
}
}
]
}
```
## AWS data sumber daya
Untuk segmen, `aws` objek berisi informasi tentang sumber daya tempat aplikasi Anda berjalan. Beberapa bidang dapat berlaku untuk sumber daya tunggal. Misalnya, aplikasi yang berjalan di lingkungan Docker multicontainer di Elastic Beanstalk dapat memiliki informasi tentang instans Amazon, wadah EC2 Amazon ECS yang berjalan pada instance, dan lingkungan Elastic Beanstalk itu sendiri.
**`aws` (Segmen)**
Semua bidang bersifat opsional.
+ `account_id`— Jika aplikasi Anda mengirim segmen ke yang berbeda Akun AWS, catat ID akun yang menjalankan aplikasi Anda.
+ `cloudwatch_logs`— Array objek yang menggambarkan grup CloudWatch log tunggal.
+ `log_group`— Nama Grup CloudWatch Log.
+ `arn`— Grup CloudWatch Log ARN.
+ `ec2`— Informasi tentang EC2 contoh Amazon.
+ `instance_id`— ID instance dari EC2 instance.
+ `instance_size`- Jenis EC2 contoh.
+ `ami_id`— ID Gambar Mesin Amazon.
+ `availability_zone` - Availability Zone tempat instans berjalan.
+ `ecs` – Informasi tentang kontainer Amazon ECS.
+ `container`— Nama host wadah Anda.
+ `container_id`— ID kontainer lengkap wadah Anda.
+ `container_arn`— ARN dari instance kontainer Anda.
+ `eks`— Informasi tentang cluster Amazon EKS.
+ `pod`— Nama host pod EKS Anda.
+ `cluster_name`— Nama cluster EKS.
+ `container_id`— ID kontainer lengkap wadah Anda.
+ `elastic_beanstalk` – Informasi tentang lingkungan Elastic Beanstalk. Anda dapat menemukan informasi ini dalam sebuah file bernama `/var/elasticbeanstalk/xray/environment.conf` pada platform Elastic Beanstalk terbaru.
+ `environment_name` – Nama lingkungan.
+ `version_label`– Nama versi aplikasi yang saat ini digunakan untuk instans yang melayani permintaan.
+ `deployment_id`–**angka**yang menunjukkan ID dari deployment berhasil terakhir ke instans yang melayani permintaan.
+ `xray`— Metadata tentang jenis dan versi instrumentasi yang digunakan.
+ `auto_instrumentation`— Boolean menunjukkan apakah instrumentasi otomatis digunakan (misalnya, Agen Java).
+ `sdk_version`— Versi SDK atau agen yang digunakan.
+ `sdk`— Jenis SDK.
**Example AWS blokir dengan plugin**
```
"aws":{
"elastic_beanstalk":{
"version_label":"app-5a56-170119_190650-stage-170119_190650",
"deployment_id":32,
"environment_name":"scorekeep"
},
"ec2":{
"availability_zone":"us-west-2c",
"instance_id":"i-075ad396f12bc325a",
"ami_id":
},
"cloudwatch_logs":[
{
"log_group":"my-cw-log-group",
"arn":"arn:aws:logs:us-west-2:012345678912:log-group:my-cw-log-group"
}
],
"xray":{
"auto_instrumentation":false,
"sdk":"X-Ray for Java",
"sdk_version":"2.8.0"
}
}
```
Untuk subsegmen, catat informasi tentang Layanan AWS dan sumber daya yang diakses aplikasi Anda. X-Ray menggunakan informasi ini untuk membuat segmen yang disimpulkan yang mewakili layanan hilir di peta layanan Anda.
**`aws` (Subsegmen)**
Semua bidang bersifat opsional.
+ `operation`— Nama tindakan API yang dipanggil terhadap sumber daya Layanan AWS atau.
+ `account_id`— Jika aplikasi Anda mengakses sumber daya di akun yang berbeda, atau mengirim segmen ke akun yang berbeda, catat ID akun yang memiliki AWS sumber daya yang diakses aplikasi Anda.
+ `region` – Jika sumber daya berada di wilayah yang berbeda dari aplikasi Anda, catat wilayahnya. Misalnya, `us-west-2`.
+ `request_id` – Pengenal unik untuk permintaan.
+ `queue_url` – Untuk operasi pada antrean Amazon SQS, URL antrean ini.
+ `table_name` – Untuk operasi pada tabel DynamoDB, nama tabel.
**Example Subsegmen untuk panggilan ke DynamoDB untuk menyimpan item**
```
{
"id": "24756640c0d0978a",
"start_time": 1.480305974194E9,
"end_time": 1.4803059742E9,
"name": "DynamoDB",
"namespace": "aws",
"http": {
"response": {
"content_length": 60,
"status": 200
}
},
"aws": {
"table_name": "scorekeep-user",
"operation": "UpdateItem",
"request_id": "UBQNSO5AEM8T4FDA4RQDEB94OVTDRVV4K4HIRGVJF66Q9ASUAAJG",
}
}
```
## Kesalahan dan pengecualian
Ketika terjadi kesalahan, Anda dapat mencatat detail tentang kesalahan dan pengecualian yang dihasilkan. Catatan kesalahan dalam segmen ketika aplikasi Anda kembali kesalahan ke pengguna, dan di subsegment ketika panggilan hilir kembali kesalahan.
**Tipe kesalahan**
Tetapkan satu atau beberapa bidang berikut ke`true`untuk menunjukkan bahwa kesalahan terjadi. Beberapa tipe dapat berlaku jika kesalahan berlipat ganda. Misalnya,`429 Too Many Requests`kesalahan dari panggilan hilir dapat menyebabkan aplikasi Anda kembali`500 Internal Server Error`, dalam hal ini ketiga tipe akan berlaku.
+ `error` – **boolean**menunjukkan bahwa kesalahan klien terjadi (kode status respons adalah 4XX klien Error).
+ `throttle`–**boolean**menunjukkan bahwa permintaan telah dicekik (kode status respon*429 Terlalu Banyak Permintaan*).
+ `fault` – **boolean**menunjukkan bahwa kesalahan server terjadi (kode status respons adalah 5XX Server Error).
Menunjukkan penyebab kesalahan dengan memasukkan**Penyebab**objek dalam segmen atau subsegmen.
**`cause`**
Penyebab bisa berupa**16 karakter**pengecualian ID atau objek dengan bidang-bidang berikut:
+ `working_directory`– Jalur lengkap direktori kerja ketika pengecualian terjadi.
+ `paths`–**Susunan**dari path ke pustaka atau modul yang digunakan ketika pengecualian terjadi.
+ `exceptions`–**Susunan**dari**pengecualian**objek.
Sertakan informasi rinci tentang kesalahan dalam satu atau lebih**pengecualian**objek.
**`exception`**
Semua bidang bersifat opsional.
+ `id` – Pengenal 64-bit untuk segmen, unik di antara segmen dalam penelusuran yang sama, dalam **16 digit heksadesimal**.
+ `message`– Pesan pengecualian.
+ `type` – Tipe pengecualian.
+ `remote`–**boolean**menunjukkan bahwa pengecualian disebabkan oleh kesalahan yang dikembalikan oleh layanan hilir.
+ `truncated` – **Integer** menunjukkan jumlah frame tumpukan yang dihilangkan dari `stack`.
+ `skipped`–**Integer**menunjukkan jumlah pengecualian yang dilewati antara pengecualian ini dan anaknya, yaitu pengecualian yang ditimbulkannya.
+ `cause`– Exception ID dari induk pengecualian ini, yaitu, pengecualian yang menyebabkan pengecualian ini.
+ `stack` – **Susunan** dari objek **stackFrame**.
Jika tersedia, catat informasi tentang tumpukan panggilan di objek **stackFrame**.
**`stackFrame`**
Semua kolom lain bersifat opsional.
+ `path`– Jalur relatif ke file.
+ `line`– Baris di file.
+ `label`– Fungsi atau nama metode.
## Kueri SQL
Anda dapat membuat subsegmen untuk kueri bahwa aplikasi Anda membuat basis data SQL.
**`sql`**
Semua kolom lain bersifat opsional.
+ `connection_string` – Untuk SQL Server atau koneksi basis data lain yang tidak menggunakan string koneksi URL, mencatat string koneksi, tidak termasuk kata sandi.
+ `url`– Untuk koneksi database yang menggunakan string koneksi URL, catat URL, tidak termasuk password.
+ `sanitized_query` – Kueri basis data, dengan setiap pengguna diberikan nilai-nilai dihapus atau diganti dengan placeholder.
+ `database_type`– Nama mesin basis data.
+ `database_version` – nomor versi mesin basis data yang akan ditingkatkan.
+ `driver_version`– Nama dan nomor versi driver mesin basis data yang digunakan aplikasi Anda.
+ `user`– Nama pengguna basis data.
+ `preparation` – `call` jika kueri menggunakan `PreparedCall`; `statement` jika kueri menggunakan `PreparedStatement`.
**Example Subsegmen dengan Kueri SQL**
```
{
"id": "3fd8634e78ca9560",
"start_time": 1484872218.696,
"end_time": 1484872218.697,
"name": "ebdb@aawijb5u25wdoy.cpamxznpdoq8.us-west-2.rds.amazonaws.com",
"namespace": "remote",
"sql" : {
"url": "jdbc:postgresql://aawijb5u25wdoy.cpamxznpdoq8.us-west-2.rds.amazonaws.com:5432/ebdb",
"preparation": "statement",
"database_type": "PostgreSQL",
"database_version": "9.5.4",
"driver_version": "PostgreSQL 9.4.1211.jre7",
"user" : "dbuser",
"sanitized_query" : "SELECT * FROM customers WHERE customer_id=?;"
}
}
```