OPS08-BP03 分析工作负载跟踪数据
分析跟踪数据对于全面了解应用程序的操作过程至关重要。通过以可视化方式呈现和理解各个组件之间的交互情况，可以微调性能，识别瓶颈并增强用户体验。
期望结果：清晰地了解应用程序的分布式操作，从而更快地解决问题并增强用户体验。
常见反模式：
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忽略跟踪数据，仅依赖日志和指标。
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不将跟踪数据与关联日志联系起来。
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忽略从跟踪数据中得出的指标，例如延迟和故障率。
建立此最佳实践的好处：
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改善故障排除并缩短平均解决时间（MTTR）。
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深入了解依赖项及其影响。
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迅速发现并纠正性能问题。
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利用从跟踪数据中得出的指标作出明智的决策。
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通过优化的组件交互来改善用户体验。
在未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：中
实施指导
AWS X-Ray
实施步骤
以下步骤提供了一种结构化方法，以便使用 AWS 服务有效地实施跟踪数据分析：
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集成 AWS X-Ray：确保 X-Ray 已与应用程序集成，以便捕获跟踪数据。
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分析 X-Ray 指标：使用服务地图深入研究从 X-Ray 跟踪数据中得出的指标，例如延迟、请求率、故障率和响应时间分布等，以便监控应用程序的运行状况。
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使用 ServiceLens：利用 ServiceLens 地图增强服务和应用程序的可观测性。这允许以集成方式查看跟踪数据、指标、日志、警报和其他运行状况信息。
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启用 X-Ray Insights：
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开启 X-Ray Insights，可自动检测跟踪数据中的异常情况。
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研究洞察以查明模式并确定根本原因，例如故障率或延迟增加。
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查阅洞察时间表，按时间顺序分析检测到的问题。
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使用 X-Ray Analytics：X-Ray Analytics 允许全面探索跟踪数据、查明模式并提取洞察。
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使用 X-Ray 中的组：在 X-Ray 中创建组，根据高延迟等标准筛选跟踪数据，从而进行更有针对性的分析。
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从机器学习模型中受益，查明跟踪数据中的操作异常。 -
使用 CloudWatch Synthetics：使用 CloudWatch Synthetics 创建用于持续监控端点和工作流程的金丝雀。这些金丝雀可以与 X-Ray 集成来提供跟踪数据，用于对正在测试的应用程序进行深入分析。
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使用真实用户监控（RUM）：借助 AWS X-Ray 和 CloudWatch RUM，可以分析和调试从应用程序的终端用户开始，经过下游 AWS 托管服务的请求路径。可帮助您识别影响最终用户的延迟趋势和错误。
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与日志关联：将跟踪数据与 X-Ray 跟踪视图中的相关日志关联，从而详细了解应用程序行为。这允许查看与跟踪的事务直接关联的日志事件。
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实施 CloudWatch 跨账户可观测性：监控跨越一个区域内多个账户的应用程序并对其进行故障排除。
实施计划的工作量级别：中
资源
相关最佳实践：
相关文档：
相关视频：
相关示例：
