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OPS04-BP02 Implementare la telemetria delle applicazioni
La telemetria dell'applicazione è la base su cui si fonda l'osservabilità del carico di lavoro. È fondamentale emettere dati di telemetria che offrano approfondimenti utili sullo stato dell'applicazione e sul raggiungimento degli obiettivi sia tecnici sia aziendali. Dalla risoluzione dei problemi alla misurazione dell'impatto di una nuova funzionalità o alla garanzia dell'allineamento con gli indicatori chiave di prestazione aziendali (KPIs), la telemetria delle applicazioni influenza il modo in cui create, gestite ed evolvete il carico di lavoro.
Metriche, log e tracce costituiscono i tre pilastri principali dell'osservabilità. Questi operano come strumenti diagnostici che descrivono lo stato dell'applicazione. Nel tempo, aiutano a creare criteri di base e a identificare le anomalie. Tuttavia, per garantire l'allineamento tra le attività di monitoraggio e gli obiettivi aziendali, è fondamentale definire e monitorare. KPIs KPIsLe aziende spesso semplificano l'identificazione dei problemi rispetto alle sole metriche tecniche.
Altri tipi di telemetria, come il monitoraggio degli utenti in tempo reale (RUM) e le transazioni sintetiche, completano queste fonti di dati primarie. RUMoffre approfondimenti sulle interazioni degli utenti in tempo reale, mentre le transazioni sintetiche simulano i potenziali comportamenti degli utenti, aiutando a individuare i colli di bottiglia prima che gli utenti reali li incontrino.
Risultato desiderato: ottieni approfondimenti utili sulle prestazioni del tuo carico di lavoro. Questi approfondimenti consentono di prendere decisioni proattive sull'ottimizzazione delle prestazioni, ottenere una maggiore stabilità del carico di lavoro, semplificare i processi CI/CD e utilizzare le risorse in modo efficace.
Anti-pattern comuni:
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Osservabilità incompleta: trascurare l'incorporazione dell'osservabilità a ogni livello del carico di lavoro, con conseguenti punti ciechi che possono nascondere le prestazioni vitali del sistema e gli approfondimenti sul comportamento.
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Visualizzazione frammentata dei dati: quando i dati sono sparsi su più strumenti e sistemi, diventa difficile mantenere una visione olistica dello stato e delle prestazioni del carico di lavoro.
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Problemi segnalati dagli utenti: un segno della mancanza di un rilevamento proattivo dei problemi tramite telemetria e monitoraggio aziendale. KPI
Vantaggi dell'adozione di questa best practice:
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Processo decisionale informato: con gli approfondimenti tratti dalla telemetria e dal business, puoi prendere decisioni basate sui dati. KPIs
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Migliore efficienza operativa: l'utilizzo delle risorse basato sui dati porta a un miglioramento dell'efficienza risparmiando sui costi.
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Maggiore stabilità del carico di lavoro: rilevamento e risoluzione più rapidi dei problemi con conseguente aumento dei tempi di attività.
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Processi CI/CD semplificati: gli approfondimenti ricavati dai dati di telemetria facilitano il perfezionamento dei processi e la distribuzione affidabile del codice.
Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata: elevato
Guida all'implementazione
Per implementare la telemetria delle applicazioni per il tuo carico di lavoro, utilizza servizi AWS
come Amazon e. CloudWatch AWS X-Ray
Passaggi dell'implementazione
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Identifica quali dati raccogliere: definisci le metriche, i log e le tracce essenziali che potrebbero offrire importanti informazioni dettagliate sullo stato, le prestazioni e il comportamento del tuo carico di lavoro.
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Implementa l'CloudWatchagente: l' CloudWatch agente
è fondamentale nell'acquisizione dei parametri e dei log di sistema e delle applicazioni dal carico di lavoro e dall'infrastruttura sottostante. L' CloudWatch agente può essere utilizzato anche per raccogliere OpenTelemetry o inviare tracce a raggi X e inviarle a X-Ray. -
Implementa il rilevamento delle anomalie per log e metriche: utilizza il rilevamento delle anomalie CloudWatch nei log e il rilevamento delle anomalie nelle CloudWatchmetriche per identificare automaticamente le attività insolite nelle operazioni dell'applicazione. Questi strumenti utilizzano algoritmi di machine learning per rilevare e comunicare le anomalie, migliorando le capacità di monitoraggio e accelerando i tempi di risposta a potenziali interruzioni o minacce alla sicurezza. Configura queste funzionalità per gestire in modo proattivo lo stato e la sicurezza delle applicazioni.
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Proteggi i dati sensibili dei log: utilizza la protezione dei dati di Amazon CloudWatch Logs per mascherare le informazioni sensibili all'interno dei tuoi log. Questa funzionalità aiuta a mantenere la privacy e la conformità con il rilevamento e il mascheramento automatici dei dati sensibili prima dell'accesso. Implementa il mascheramento dei dati per gestire e proteggere in modo sicuro i dettagli sensibili come le informazioni di identificazione personale (). PII
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Definisci e monitora il businessKPIs: stabilisci metriche personalizzate in linea con i risultati aziendali.
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Strumenta la tua applicazione con AWS X-Ray: oltre a implementare l' CloudWatchagente, è fondamentale strumentare l'applicazione per emettere dati di traccia. Questo processo può fornire ulteriori approfondimenti sul comportamento e sulle prestazioni del carico di lavoro.
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Standardizza la raccolta dei dati nell'applicazione: standardizza le pratiche di raccolta dei dati nell'intera applicazione. L'uniformità aiuta a correlare e analizzare i dati, fornendo una visione completa del comportamento dell'applicazione.
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Implementa l'osservabilità tra account: migliora l'efficienza del monitoraggio su più account con l'osservabilità tra più account di Account AWS Amazon CloudWatch . Con questa funzionalità, puoi consolidare metriche, log e allarmi di diversi account in un'unica visualizzazione, semplificando la gestione e migliorando i tempi di risposta per i problemi identificati nell'ambiente dell'organizzazione. AWS
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Analizza e agisci in base ai dati: una volta completata la raccolta e la normalizzazione dei dati, usa Amazon CloudWatch
per l'analisi di metriche e log e AWS X-Ray per l'analisi delle tracce. Tale analisi può fornire approfondimenti cruciali sullo stato, le prestazioni e il comportamento del carico di lavoro, guidando il processo decisionale.
Livello di impegno per il piano di implementazione: elevato
Risorse
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