AWS X-Ray SDKPython용 - AWS X-Ray
요구 사항종속성 관리

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AWS X-Ray SDKPython용

X-Ray SDK for Python은 트레이스 데이터를 생성하고 X-Ray 데몬으로 전송하기 위한 클래스와 메서드를 제공하는 Python 웹 애플리케이션용 라이브러리입니다. 추적 데이터에는 응용 프로그램에서 제공하는 수신 HTTP 요청 및 응용 프로그램이 AWS SDK, HTTP 클라이언트 또는 데이터베이스 커넥터를 사용하여 다운스트림 서비스에 보내는 호출에 대한 정보가 포함됩니다. SQL 또한 수동으로 세그먼트를 생성하고 디버그 정보를 주석 및 메타데이터에 추가할 수도 있습니다.

SDK와 함께 pip 다운로드할 수 있습니다.

$ pip install aws-xray-sdk
참고

X-Ray SDK for Python은 오픈 소스 프로젝트입니다. github.com/aws/ 에서 프로젝트를 팔로우하고 이슈와 풀 리퀘스트를 제출할 수 있습니다 GitHub. aws-xray-sdk-python

Django 또는 Flask를 사용하는 경우 먼저 미들웨어를 애플리케이션에 추가하여 들어오는 요청을 추적하세요. SDK 미들웨어는 각 트레이스 요청에 대한 세그먼트를 생성하고, 응답이 전송되면 세그먼트를 완료합니다. 세그먼트가 열려 있는 동안 SDK 클라이언트의 메서드를 사용하여 세그먼트에 정보를 추가하고 하위 세그먼트를 만들어 다운스트림 호출을 추적할 수 있습니다. SDK또한 세그먼트가 열려 있는 동안 애플리케이션에서 발생하는 예외를 자동으로 기록합니다. 다른 애플리케이션의 경우 세그먼트를 수동으로 만들 수 있습니다.

계측되는 애플리케이션 또는 서비스에 의해 호출되는 Lambda 함수의 경우, Lambda는 추적 헤더를 읽고 샘플링된 요청을 자동으로 추적합니다. 그 밖의 함수의 경우 수신 요청을 샘플링 및 추적하도록 Lambda를 구성합니다. 어느 경우든 Lambda는 세그먼트를 생성하여 X-Ray에 제공합니다. SDK

참고

Lambda에서 SDK X-Ray는 선택 사항입니다. 이를 함수에 사용하지 않는 경우 여전히 서비스 맵에 Lambda 서비스용 노드와 각 Lambda 함수용 노트 하나가 포함됩니다. 를 SDK 추가하면 Lambda가 기록한 함수 세그먼트에 하위 세그먼트를 추가하도록 함수 코드를 계측할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Lambda 그리고 AWS X-Ray 섹션을 참조하세요.

Lambda로 계측된 Python 함수의 예는 작업자을 참조하십시오.

다음으로, X-Ray SDK for Python을 사용하여 애플리케이션 라이브러리를 패치하여 다운스트림 호출을 계측하십시오. SDK는 다음 라이브러리를 지원합니다.

지원되는 라이브러리

  • botocore, boto3 — 인스트루먼트 AWS SDK for Python (Boto) 클라이언트.

  • pynamodb – Amazon DynamoDB 클라이언트의 PynamoDB 버전을 구성합니다.

  • aiobotocore, aioboto3 — Python 클라이언트용 SDK 인스트루먼트 비동기 통합 버전.

  • requests, aiohttp — 인스트루먼트 고급 클라이언트. HTTP

  • httplib, http.client— 하위 수준 HTTP 클라이언트와 이를 사용하는 상위 수준 라이브러리를 계측합니다.

  • sqlite3 – SQLite 클라이언트를 구성합니다.

  • mysql-connector-python— 내 SQL 클라이언트를 계측합니다.

  • pg8000— 인스트루먼트 퓨어-파이썬 Postgre 인터페이스SQL.

  • psycopg2— 인스트루먼트 Postgre 데이터베이스 어댑터. SQL

  • pymongo – MongoDB 클라이언트를 구성합니다.

  • pymysql— My SQL 및 MariaDB를 위한 인스트루먼트 PyMy SQL 기반 클라이언트.

애플리케이션이 SQL 데이터베이스 또는 기타 HTTP 서비스를 호출할 AWS때마다 호출에 대한 정보가 SDK 하위 세그먼트에 기록됩니다. AWS 서비스 또한 서비스 내에서 액세스하는 리소스는 추적 맵에 다운스트림 노드로 표시되어 개별 연결의 오류 및 제한 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

사용을 시작한 후에는 레코더와 SDK 미들웨어를 구성하여 동작을 사용자 정의하십시오. 플러그인을 추가하여 애플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 리소스에 대한 데이터를 기록하고, 샘플링 규칙을 정의하여 샘플링 동작을 사용자 지정하고, 애플리케이션 로그에서 더 많거나 적은 정보를 볼 수 있도록 로그 수준을 설정할 수 있습니다. SDK

요청에 대한 추가 정보와 애플리케이션이 주석 및 메타데이터에서 하는 작업을 기록합니다. 주석은 필터 표현식과 함께 사용할 수 있도록 인덱싱된 단순한 키 값 쌍이기 때문에, 특정 데이터를 포함한 트레이스를 검색할 수 있습니다. 메타데이터 항목은 덜 제한적이며 전체 객체와 배열을 비롯하여 직렬화할 수 있는 모든 항목을 기록할 수 있습니다. JSON

주석 및 메타데이터

주석과 메타데이터는 X-Ray를 사용하여 세그먼트에 추가하는 임의의 텍스트입니다. SDK 주석은 필터 표현식에서 사용하기 위해 인덱싱됩니다. 메타데이터는 인덱싱되지 않지만 X-Ray 콘솔 또는 API 를 사용하여 원시 세그먼트에서 볼 수 있습니다. X-Ray에 대한 읽기 액세스가 부여된 사용자는 누구나 이 데이터를 볼 수 있습니다.

코드에 구성된 클라이언트가 많이 있다면, 구성된 클라이언트로 만든 각 요청의 하위 세그먼트를 대량으로 보관하는 요청 세그먼트 하나를 만들 수 있습니다. 사용자 지정 하위 세그먼트의 클라이언트 호출을 래핑해 하위 세그먼트를 조직하고 그룹화할 수 있습니다. 전체 함수 또는 코드 섹션에 대한 사용자 지정 하위 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 상위 세그먼트에 모든 것을 적는 대신 하위 세그먼트에 메타데이터 및 주석을 레코딩할 수 있습니다.

SDK의 클래스와 메서드에 대한 참조 문서는 AWS X-Ray SDKfor Python API 참조를 참조하십시오.

요구 사항

X-Ray SDK for Python은 다음 언어 및 라이브러리 버전을 지원합니다.

  • Python – 2.7, 3.4, 및 최신 버전

  • Django – 1.10 이상

  • Flask – 0.10 이상

  • aiohttp – 2.3.0 이상

  • AWS SDK for Python (Boto) – 1.4.0 이상

  • botocore – 1.5.0 이상

  • enum – 0.4.7 이상, Python 버전 3.4.0 이하인 경우

  • jsonpickle – 1.0.0 이상

  • setuptools – 40.6.3 이상

  • wrapt – 1.11.0 이상

종속성 관리

SDKPython용 X-Ray는 에서 구할 수 pip 있습니다.

  • 패키지 – aws-xray-sdk

requirements.txt파일에 종속 SDK 항목으로 추가합니다.

예 requirements.txt
aws-xray-sdk==2.4.2
boto3==1.4.4
botocore==1.5.55
Django==1.11.3

Elastic Beanstalk를 사용하여 애플리케이션을 배포하는 경우 Elastic Beanstalk은 requirements.txt의 모든 패키지를 자동으로 설치합니다.