# Instrumentação do código Python no AWS Lambda
O Lambda se integra ao AWS X-Ray para ajudar você a rastrear, depurar e otimizar aplicações do Lambda. É possível usar o X-Ray para rastrear uma solicitação enquanto ela atravessa recursos na aplicação, o que pode incluir funções Lambda e outros produtos da AWS.
Para enviar dados de rastreamento ao X-Ray, é possível usar uma das três bibliotecas SDK:
+ [AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT)](https://aws.amazon.com/otel): uma distribuição segura, pronta para produção e com suporte na AWS do SDK OpenTelemetry (OTel).
+ [AWS X-Ray SDK for Python](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) – um SDK para geração e envio de dados de rastreamento ao X-Ray.
+ [Powertools para AWS Lambda (Python)](https://docs.aws.amazon.com/powertools/python/latest/): um kit de ferramentas para desenvolvedores para implementar práticas recomendadas da tecnologia sem servidor e aumentar a velocidade do desenvolvedor.
Cada um dos SDKs oferece maneiras de enviar dados de telemetria ao serviço do X-Ray. Em seguida, é possível usar o X-Ray para visualizar, filtrar e obter insights sobre as métricas de performance da aplicação para identificar problemas e oportunidades de otimização.
**Importante**
Os SDKs do X-Ray e do Powertools para AWS Lambda fazem parte de uma solução de instrumentação totalmente integrada oferecida pela AWS. As camadas do Lambda para ADOT fazem parte de um padrão em todo o setor para instrumentação de rastreamento que coleta mais dados em geral, mas pode não ser adequado para todos os casos de uso. É possível implementar o rastreamento de ponta a ponta no X-Ray usando ambas as soluções. Para saber mais sobre como escolher entre elas, consulte [Como escolher entre os SDKs do AWS Distro para OpenTelemetry e do X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-instrumenting-your-app.html#xray-instrumenting-choosing).
**Topics**
+ [Uso do Powertools para AWS Lambda (Python) e do AWS SAM para rastreamento](#python-tracing-sam)
+ [Uso do Powertools para AWS Lambda (Python) e do AWS CDK para rastreamento](#python-logging-cdk)
+ [Usar o ADOT para instrumentar funções Python](#python-adot)
+ [Usar o SDK do X-Ray para instrumentar suas funções Python](#python-xray-sdk)
+ [Ativar o rastreamento com o console do Lambda](#python-tracing-console)
+ [Ativar o rastreamento com a API do Lambda](#python-tracing-api)
+ [Ativar o rastreamento com o CloudFormation](#python-tracing-cloudformation)
+ [Interpretar um rastreamento do X-Ray](#python-tracing-interpretation)
+ [Armazenar dependências de runtime em uma camada (SDK do X-Ray)](#python-tracing-layers)
## Uso do Powertools para AWS Lambda (Python) e do AWS SAM para rastreamento
Siga as etapas abaixo para baixar, criar e implantar um exemplo de aplicação Python do Hello World com os módulos integrados do [Powertools para AWS Lambda Python](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python) usando o AWS SAM. Esta aplicação implementa um backend de API básico e usa o Powertools para emitir logs, métricas e rastreamentos. Consiste em um endpoint do Amazon API Gateway e uma função do Lambda. Quando você envia uma solicitação GET ao endpoint do API Gateway, a função do Lambda invoca, envia logs e métricas usando o formato de métricas incorporadas ao CloudWatch e envia rastreamentos ao AWS X-Ray. A função retorna uma mensagem de hello world.
**Pré-requisitos**
Para executar as etapas desta seção, você deve ter o seguinte:
+ Python 3.11
+ [AWS CLI versão 2](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)
+ [AWS SAM CLI versão 1.75 ou posterior](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-install.html). Se você tiver uma versão mais antiga da CLI do AWS SAM, consulte [Atualizando a CLI do AWS SAM](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/manage-sam-cli-versions.html#manage-sam-cli-versions-upgrade).
**Implantar uma aplicação de exemplo do AWS SAM**
1. Inicialize a aplicação usando o modelo Python do Hello World.
```
sam init --app-template hello-world-powertools-python --name sam-app --package-type Zip --runtime python3.11 --no-tracing
```
1. Crie a aplicação.
```
cd sam-app && sam build
```
1. Implante o aplicativo.
```
sam deploy --guided
```
1. Siga as instruções na tela. Para aceitar as opções padrão fornecidas na experiência interativa, pressione `Enter`.
**nota**
Em **HelloWorldFunction pode não ter autorização definida, tudo bem?**, certifique-se de inserir `y`.
1. Obtenha o URL da aplicação implantada:
```
aws cloudformation describe-stacks --stack-name sam-app --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`HelloWorldApi`].OutputValue' --output text
```
1. Invoque o endpoint da API:
```
curl -X GET
```
Se tiver êxito, você verá esta resposta:
```
{"message":"hello world"}
```
1. Para obter os rastreamentos da função, execute [sam traces](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-traces.html).
```
sam traces
```
A saída de rastreamento se parece com:
```
New XRay Service Graph
Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1]
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.924
Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: []
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.016
Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0]
Summary_statistics:
- total requests: 0
- ok count(2XX): 0
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0
XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s)
- 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200]
- 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j
- 0.739s - Initialization
- 0.016s - Invocation
- 0.013s - ## lambda_handler
- 0.000s - ## app.hello
- 0.000s - Overhead
```
1. Este é um endpoint de API pública que é acessado pela Internet. Recomendamos excluir o endpoint após o teste.
```
sam delete
```
O X-Ray não rastreia todas as solicitações para sua aplicação. O X-Ray aplica um algoritmo de amostragem para garantir que o rastreamento seja eficiente, enquanto ainda fornece uma amostra representativa das solicitações. A taxa de amostragem é uma solicitação por segundo e 5% de solicitações adicionais. Você não pode configurar a taxa de amostragem do X-Ray para suas funções.
## Uso do Powertools para AWS Lambda (Python) e do AWS CDK para rastreamento
Siga as etapas abaixo para baixar, criar e implantar um exemplo de aplicação Python do Hello World com os módulos integrados do [Powertools para AWS Lambda Python](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python) usando o AWS CDK. Esta aplicação implementa um backend de API básico e usa o Powertools para emitir logs, métricas e rastreamentos. Consiste em um endpoint do Amazon API Gateway e uma função do Lambda. Quando você envia uma solicitação GET ao endpoint do API Gateway, a função do Lambda invoca, envia logs e métricas usando o formato de métricas incorporadas ao CloudWatch e envia rastreamentos ao AWS X-Ray. A função retorna uma mensagem de hello world.
**Pré-requisitos**
Para executar as etapas desta seção, você deve ter o seguinte:
+ Python 3.11
+ [AWS CLI versão 2](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)
+ [AWS CDK versão 2](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/getting_started.html#getting_started_prerequisites)
+ [AWS SAM CLI versão 1.75 ou posterior](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-sam-cli-install.html). Se você tiver uma versão mais antiga da CLI do AWS SAM, consulte [Atualizando a CLI do AWS SAM](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/manage-sam-cli-versions.html#manage-sam-cli-versions-upgrade).
**Implantar uma aplicação de exemplo do AWS CDK**
1. Crie um diretório de projeto para sua aplicação.
```
mkdir hello-world
cd hello-world
```
1. Inicialize a aplicação.
```
cdk init app --language python
```
1. Instale as dependências do Python.
```
pip install -r requirements.txt
```
1. Crie um diretório **lambda\$1function** na pasta raiz.
```
mkdir lambda_function
cd lambda_function
```
1. Crie um arquivo **app.py** e adicione o código a seguir ao arquivo. Este é o código da função do Lambda.
```
from aws_lambda_powertools.event_handler import APIGatewayRestResolver
from aws_lambda_powertools.utilities.typing import LambdaContext
from aws_lambda_powertools.logging import correlation_paths
from aws_lambda_powertools import Logger
from aws_lambda_powertools import Tracer
from aws_lambda_powertools import Metrics
from aws_lambda_powertools.metrics import MetricUnit
app = APIGatewayRestResolver()
tracer = Tracer()
logger = Logger()
metrics = Metrics(namespace="PowertoolsSample")
@app.get("/hello")
@tracer.capture_method
def hello():
# adding custom metrics
# See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/metrics/
metrics.add_metric(name="HelloWorldInvocations", unit=MetricUnit.Count, value=1)
# structured log
# See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/logger/
logger.info("Hello world API - HTTP 200")
return {"message": "hello world"}
# Enrich logging with contextual information from Lambda
@logger.inject_lambda_context(correlation_id_path=correlation_paths.API_GATEWAY_REST)
# Adding tracer
# See: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/core/tracer/
@tracer.capture_lambda_handler
# ensures metrics are flushed upon request completion/failure and capturing ColdStart metric
@metrics.log_metrics(capture_cold_start_metric=True)
def lambda_handler(event: dict, context: LambdaContext) -> dict:
return app.resolve(event, context)
```
1. Abra o diretório **hello\$1world**. Você verá um arquivo chamado **hello-world-stack.py**.
```
cd ..
cd hello_world
```
1. Abra o **hello\$1world\$1stack.py** e adicione o código a seguir ao arquivo. Ele contém o [construtor do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v1/python/aws_cdk.aws_lambda.html), que cria a função do Lambda, configura variáveis de ambiente para o Powertools e define a retenção de logs para uma semana, e o [construtor do ApiGatewayv1](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v1/python/aws_cdk.aws_apigateway.html), que cria a API REST.
```
from aws_cdk import (
Stack,
aws_apigateway as apigwv1,
aws_lambda as lambda_,
CfnOutput,
Duration
)
from constructs import Construct
class HelloWorldStack(Stack):
def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None:
super().__init__(scope, construct_id, **kwargs)
# Powertools Lambda Layer
powertools_layer = lambda_.LayerVersion.from_layer_version_arn(
self,
id="lambda-powertools",
# At the moment we wrote this example, the aws_lambda_python_alpha CDK constructor is in Alpha, o we use layer to make the example simpler
# See https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/v2/python/aws_cdk.aws_lambda_python_alpha/README.html
# Check all Powertools layers versions here: https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/#lambda-layer
layer_version_arn=f"arn:aws:lambda:{self.region}:017000801446:layer:AWSLambdaPowertoolsPythonV2:21"
)
function = lambda_.Function(self,
'sample-app-lambda',
runtime=lambda_.Runtime.PYTHON_3_11,
layers=[powertools_layer],
code = lambda_.Code.from_asset("./lambda_function/"),
handler="app.lambda_handler",
memory_size=128,
timeout=Duration.seconds(3),
architecture=lambda_.Architecture.X86_64,
environment={
"POWERTOOLS_SERVICE_NAME": "PowertoolsHelloWorld",
"POWERTOOLS_METRICS_NAMESPACE": "PowertoolsSample",
"LOG_LEVEL": "INFO"
}
)
apigw = apigwv1.RestApi(self, "PowertoolsAPI", deploy_options=apigwv1.StageOptions(stage_name="dev"))
hello_api = apigw.root.add_resource("hello")
hello_api.add_method("GET", apigwv1.LambdaIntegration(function, proxy=True))
CfnOutput(self, "apiUrl", value=f"{apigw.url}hello")
```
1. Implante o aplicativo.
```
cd ..
cdk deploy
```
1. Obtenha o URL da aplicação implantada:
```
aws cloudformation describe-stacks --stack-name HelloWorldStack --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`apiUrl`].OutputValue' --output text
```
1. Invoque o endpoint da API:
```
curl -X GET
```
Se tiver êxito, você verá esta resposta:
```
{"message":"hello world"}
```
1. Para obter os rastreamentos da função, execute [sam traces](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-traces.html).
```
sam traces
```
A saída dos rastreamentos se parece com:
```
New XRay Service Graph
Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00
Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1]
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.924
Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: []
Summary_statistics:
- total requests: 1
- ok count(2XX): 1
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0.016
Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0]
Summary_statistics:
- total requests: 0
- ok count(2XX): 0
- error count(4XX): 0
- fault count(5XX): 0
- total response time: 0
XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s)
- 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200]
- 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j
- 0.739s - Initialization
- 0.016s - Invocation
- 0.013s - ## lambda_handler
- 0.000s - ## app.hello
- 0.000s - Overhead
```
1. Este é um endpoint de API pública que é acessado pela Internet. Recomendamos excluir o endpoint após o teste.
```
cdk destroy
```
## Usar o ADOT para instrumentar funções Python
O ADOT fornece [camadas](chapter-layers.md) do Lambda totalmente gerenciadas que empacotam tudo o que você precisa para coletar dados de telemetria usando o SDK do OTel. Ao consumir essa camada, é possível instrumentar suas funções Lambda sem precisar modificar nenhum código de função. Você também pode configurar sua camada para fazer a inicialização personalizada do OTel. Para obter mais informações, consulte [Custom configuration for the ADOT Collector on Lambda](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/lambda#custom-configuration-for-the-adot-collector-on-lambda) (Configuração personalizada para o ADOT Collector no Lambda) na documentação do ADOT.
Para runtimes Python, você pode adicionar a **camada do Lambda gerenciada pela AWS para ADOT Python** a fim de instrumentar suas funções automaticamente. Essa camada funciona nas arquiteturas arm64 e x86\$164. Para obter instruções detalhadas sobre como adicionar essa camada, consulte [Suporte do AWS Distro for OpenTelemetry Lambda para Python](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/lambda/lambda-python).
## Usar o SDK do X-Ray para instrumentar suas funções Python
Para registrar detalhes sobre as chamadas feitas pela sua função do Lambda para outros recursos na sua aplicação, você também pode usar o AWS X-Ray SDK for Python. Para obter o SDK, adicione o pacote `aws-xray-sdk` às dependências do aplicativo.
**Example [requirements.txt](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/function/requirements.txt)**
```
jsonpickle==1.3
aws-xray-sdk==2.4.3
```
No seu código de função, você pode instrumentar clientes AWS SDK aplicando patch à biblioteca `boto3` com o módulo `aws_xray_sdk.core`.
**Example [função: rastrear um cliente AWS SDK](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/function/lambda_function.py)**
```
import boto3
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
patch_all()
client = boto3.client('lambda')
client.get_account_settings()
def lambda_handler(event, context):
logger.info('## ENVIRONMENT VARIABLES\r' + jsonpickle.encode(dict(**os.environ)))
...
```
Depois de adicionar as dependências corretas e fazer as devidas mudanças de código, ative o rastreamento na configuração da sua função usando o console do Lambda ou a API.
## Ativar o rastreamento com o console do Lambda
Para alternar o rastreamento ativo na sua função do Lambda usando o console, siga as etapas abaixo:
**Para ativar o rastreamento ativo**
1. Abra a [página Funções](https://console.aws.amazon.com/lambda/home#/functions) do console do Lambda.
1. Escolha uma função.
1. Escolha **Configuration** (Configuração) e depois **Monitoring and operations tools** (Ferramentas de monitoramento e operações).
1. Em **Ferramentas de monitoramento adicionais**, selecione **Editar**.
1. Em **CloudWatch Application Signals e AWS X-Ray**, escolha **Habilitar** para **Rastreamentos do serviço Lambda**.
1. Escolha **Salvar**.
## Ativar o rastreamento com a API do Lambda
Configure o rastreamento na sua função do Lambda com a AWS CLI ou o AWS SDK, usando as seguintes operações de API:
+ [UpdateFunctionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_UpdateFunctionConfiguration.html)
+ [GetFunctionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_GetFunctionConfiguration.html)
+ [CreateFunction](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_CreateFunction.html)
O exemplo de comando da AWS CLI a seguir habilita o rastreamento ativo em uma função chamada **my-function**.
```
aws lambda update-function-configuration --function-name my-function \
--tracing-config Mode=Active
```
O modo de rastreamento faz parte da configuração específica da versão quando você publica uma versão da função. Não é possível alterar o modo de rastreamento em uma versão publicada.
## Ativar o rastreamento com o CloudFormation
Para ativar o rastreamento ativo em um recurso `AWS::Lambda::Function` em um modelo do CloudFormation, use a propriedade `TracingConfig`.
**Example [function-inline.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/blob/master/templates/function-inline.yml): configuração de rastreamento**
```
Resources:
function:
Type: [AWS::Lambda::Function](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-lambda-function.html)
Properties:
TracingConfig:
Mode: Active
...
```
Para um recurso do AWS Serverless Application Model (AWS SAM) `AWS::Serverless::Function`, use a propriedade `Tracing`.
**Example [template.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-nodejs/template.yml): configuração de rastreamento**
```
Resources:
function:
Type: [AWS::Serverless::Function](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html)
Properties:
Tracing: Active
...
```
## Interpretar um rastreamento do X-Ray
Sua função precisa de permissão para carregar dados de rastreamento no X-Ray. Quando você ativa o rastreamento ativo no console do Lambda, o Lambda adiciona as permissões necessárias à [função de execução](lambda-intro-execution-role.md) da função. Caso contrário, adicione a política [AWSXRayDaemonWriteAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AWSXRayDaemonWriteAccess) à função de execução.
Após configurar o rastreamento ativo, você pode observar solicitações específicas por meio da aplicação. O [grafo de serviço do X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html#xray-concepts-servicegraph) exibe informações sobre sua aplicação e todos os componentes. O exemplo a seguir mostra uma aplicação com duas funções. A função principal processa eventos e, às vezes, retorna erros. A segunda função de cima para baixo processa erros que aparecem no primeiro grupo de logs e usa o AWS SDK para chamar o X-Ray, o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e o Amazon CloudWatch Logs.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/lambda/latest/dg/images/sample-errorprocessor-servicemap.png)
O X-Ray não rastreia todas as solicitações para sua aplicação. O X-Ray aplica um algoritmo de amostragem para garantir que o rastreamento seja eficiente, enquanto ainda fornece uma amostra representativa das solicitações. A taxa de amostragem é uma solicitação por segundo e 5% de solicitações adicionais. Você não pode configurar a taxa de amostragem do X-Ray para suas funções.
No X-Ray, um *rastreamento* registra informações sobre uma solicitação que é processada por um ou mais *serviços*. O Lambda registra dois segmentos por rastreamento, o que cria dois nós no gráfico de serviços. A imagem a seguir destaca esses dois nós:
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/lambda/latest/dg/images/xray-servicemap-function.png)
O primeiro nó à esquerda representa o serviço do Lambda, que recebe a solicitação de invocação. O segundo nó representa a sua função do Lambda específica. O exemplo a seguir mostra um rastreamento com esses dois segmentos. Ambos têm o nome **my-function**, mas um tem a origem `AWS::Lambda` e o outro, a origem `AWS::Lambda::Function`. Se o segmento `AWS::Lambda` mostrar um erro, o serviço Lambda teve um problema. Se o segmento `AWS::Lambda::Function` mostrar um erro, sua função teve um problema.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/lambda/latest/dg/images/V2_sandbox_images/my-function-2-v1.png)
Este exemplo expande o segmento `AWS::Lambda::Function` para mostrar seus três subsegmentos.
**nota**
A AWS atualmente está implementando alterações no serviço Lambda. Devido a essas alterações, você pode ver pequenas diferenças entre a estrutura e o conteúdo das mensagens de log do sistema e os segmentos de rastreamento emitidos por diferentes funções do Lambda na sua Conta da AWS.
O exemplo de rastreamento mostrado aqui ilustra o segmento de função no estilo antigo. As diferenças entre os segmentos no estilo antigo e no estilo novo são descritas nos próximos parágrafos.
Essas alterações serão implementadas durante as próximas semanas, e todas as funções em todas as Regiões da AWS, exceto nas regiões China e GovCloud, passarão a usar o novo formato de mensagens de log e segmentos de rastreamento.
O segmento de função no estilo antigo contém os seguintes subsegmentos:
+ **Inicialização**: representa o tempo gasto carregando a função e executando o [código de inicialização](foundation-progmodel.md). Esse subsegmento aparece somente para o primeiro evento que cada instância da função processa.
+ **Invocação**: representa o tempo gasto na execução do código do manipulador.
+ **Sobrecarga**: representa o tempo gasto pelo runtime do Lambda preparando-se para lidar com o próximo evento.
O segmento de função no estilo novo não contém um subsegmento `Invocation`. Em vez disso, os subsegmentos dos clientes são anexados diretamente ao segmento da função. Para obter mais informações sobre a estrutura dos segmentos de função no estilo antigo e no estilo novo, consulte [Noções básicas sobre rastreamentos do X-Ray](services-xray.md#services-xray-traces).
Você também pode instrumentar clientes HTTP, registrar consultas SQL e criar subsegmentos personalizados com anotações e metadados. Para obter mais informações, consulte [AWS X-Ray SDK for Python](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) no *Guia do desenvolvedor do AWS X-Ray*.
**Preços**
Você pode usar o rastreamento do X-Ray gratuitamente todos os meses até determinado limite como parte do nível gratuito da AWS. Além do limite, o X-Ray cobra por armazenamento e recuperação de rastreamento. Para obter mais informações, consulte [Preços do AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/xray/pricing/).
## Armazenar dependências de runtime em uma camada (SDK do X-Ray)
Se você usar o X-Ray SDK para instrumentar os clientes do AWS SDK com seu código de função, seu pacote de implantação poderá se tornar bastante grande. Para evitar o upload de dependências de runtime todas as vezes que você atualizar seu código de função, empacote o SDK do X-Ray em uma [camada do Lambda](chapter-layers.md).
O exemplo a seguir mostra um recurso `AWS::Serverless::LayerVersion` que armazena o AWS X-Ray SDK for Python.
**Example [template.yml](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python/template.yml): camada de dependências**
```
Resources:
function:
Type: [AWS::Serverless::Function](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html)
Properties:
CodeUri: function/.
Tracing: Active
Layers:
- !Ref libs
...
libs:
Type: [AWS::Serverless::LayerVersion](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-layerversion.html)
Properties:
LayerName: blank-python-lib
Description: Dependencies for the blank-python sample app.
ContentUri: package/.
CompatibleRuntimes:
- python3.11
```
Com essa configuração, você atualizará a camada de biblioteca somente se alterar as dependências de runtime. Já que o pacote de implantação de função inclui apenas o seu código, isso pode ajudar a reduzir o tempo de upload.
A criação de uma camada de dependências requer alterações de compilação para gerar o arquivo da camada antes da implantação. Para obter um exemplo funcional, consulte o aplicativo de exemplo [blank-python](https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide/tree/main/sample-apps/blank-python).