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# Ablaufverfolgung in Amazon EKS
Die Ablaufverfolgung ist eine wichtige Komponente der Anwendungsbeobachtbarkeit in Amazon EKS. Die Ablaufverfolgung bietet einen detaillierten Einblick in Anforderungsabläufe und Serviceinteraktionen, indem sie den Pfad der Anfragen sammelt, verarbeitet und visualisiert, während sie verschiedene Microservices durchlaufen, die auf EKS-Clustern bereitgestellt werden. Diese Funktion hilft Ihnen, das Systemverhalten zu verstehen, Engpässe zu identifizieren und Probleme in Ihrer Amazon EKS-Umgebung effektiv zu beheben. Effektives Tracing macht das Debuggen verteilter Systeme weniger komplex, indem es end-to-end Einblicke in die Anforderungsabläufe bietet. Es ermöglicht die Nachverfolgung von Transaktionen über Servicegrenzen hinweg und die Identifizierung von Leistungsproblemen oder Ausfällen innerhalb von Amazon EKS-Workloads.
Die allgemeine Ablaufverfolgungsimplementierung in Amazon EKS ermöglicht es Ihnen, das Systemverhalten zu verstehen, die Leistung zu optimieren und die Zuverlässigkeit Ihrer containerisierten Anwendungen aufrechtzuerhalten. Letztlich verbessern die Funktionen der Rückverfolgung die betriebliche Transparenz und die Systemwartbarkeit in Amazon EKS-Umgebungen.
AWS X-Ray spielt eine wichtige Rolle bei der Rückverfolgung von Daten über Ihre Anwendung. Bei der Rückverfolgung werden verschiedene Aspekte der Dienstinteraktionen überwacht, darunter die folgenden:
+ **Anforderungspfade und Abhängigkeiten** bieten wichtige Einblicke in das Verhalten Ihres verteilten Systems. Sie verfolgen den gesamten Weg von Anfragen, während sie verschiedene Microservices und Komponenten durchlaufen. Die Abbildung von Serviceabhängigkeiten hilft Ihnen dabei, Kommunikationsmuster zu verstehen und kritische Pfade in Ihrer Anwendungsarchitektur zu identifizieren. Einzelheiten zur Implementierung finden Sie unter [Verwenden der AWS X-Ray Service-Trace-Map](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html) in der X-Ray-Dokumentation.
+ **Servicelatenzen und Engpässe** sind wichtige Messgrößen für die Aufrechterhaltung einer optimalen Systemleistung. Durch die Messung und Analyse der Reaktionszeiten zwischen Diensten können Sie Leistungsprobleme effektiv identifizieren. Diese Daten ermöglichen es Ihnen, bestimmte Dienste oder Vorgänge zu ermitteln, die zu Verzögerungen in der Anforderungskette führen, und gezielte Optimierungsmaßnahmen zu ermöglichen. Weitere Informationen zur Latenzanalyse finden Sie unter [Interaktion mit der Analytics-Konsole](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) in der X-Ray-Dokumentation.
+ **Muster der Fehlerausbreitung** helfen Ihnen dabei, die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz des Systems besser zu verstehen. Wenn Sie verstehen, wie Fehler im System kaskadieren, indem Sie Fehlerpfade zwischen Diensten verfolgen, können Sie Ihre Anwendungen besser konzipieren. Diese Transparenz hilft Ihnen dabei, die Hauptursache von Fehlern und deren Auswirkungen auf abhängige Dienste zu identifizieren, was zu robusteren Systemen führt. Einzelheiten zur Implementierung finden Sie unter [Traces](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-concepts.html#xray-concepts-traces) in der X-Ray-Dokumentation.
+ Die **dienstübergreifende Ressourcennutzung** bietet Einblicke in die Systemeffizienz und Kostenoptimierung. Sie können die CPU-, Arbeitsspeicher- und Netzwerkauslastungsmuster überwachen, die mit Trace-Daten korrelieren, um den Ressourcenbedarf zu verstehen. Diese Daten helfen Ihnen bei der Analyse von Trends beim Ressourcenverbrauch, um die Serviceleistung und die Kosten in Ihrem gesamten EKS-Cluster zu optimieren. Informationen zur Einrichtung der Überwachung finden Sie unter [Überwachen der Cluster-Leistung und Anzeigen von Protokollen](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/eks-observe.html) in der Amazon EKS-Dokumentation.
+ **Transaktionsabläufe für Endbenutzer** sind entscheidend für das Verständnis und die Verbesserung der Benutzererfahrung. Durch die Verfolgung vollständiger Benutzerinteraktionen von Frontend- bis Backend-Services können Sie eine optimale Anwendungsleistung sicherstellen. Sie können die end-to-end Reaktionszeiten für kritische Benutzererfahrungen messen und optimieren, was sich direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirkt. Verwenden Sie das [AWS X-Ray SDK](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk.html) für Ihre Programmiersprache, um die Endbenutzerüberwachung zu implementieren.
+ **API-Gateway-Interaktionen** stehen im Mittelpunkt der Leistung und Sicherheit Ihrer Anwendung. Sie können Anforderungsmuster und Leistung an API-Zugangspunkten überwachen, um eine optimale Servicebereitstellung sicherzustellen. Diese Transparenz hilft Ihnen dabei, die Auswirkungen von Authentifizierung, Autorisierung und Ratenbegrenzung auf den Anfragefluss nachzuverfolgen, um sowohl die Sicherheits- als auch die Leistungsanforderungen zu erfüllen. Erfahren Sie mehr über API-Tracing in der Dokumentation [Amazon API Gateway with X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/apigateway-xray.html).
Effektives Tracing in Amazon EKS geht über das Sammeln von Spans und Traces hinaus. Es erfordert eine gut strukturierte Strategie, die die Anforderungen an die Beobachtbarkeit mit der Systemleistung in Einklang bringt. Diese Strategie sollte sich auf Folgendes konzentrieren:
+ **Implementierung geeigneter Stichprobenraten**: Konfigurieren Sie Stichprobenregeln auf der Grundlage von Verkehrsmustern und Geschäftsprioritäten, um die Kosten zu optimieren und gleichzeitig die Sichtbarkeit kritischer Transaktionen zu wahren. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfiguration von Probenahmeregeln](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html) in der X-Ray-Dokumentation.
+ **Definition kritischer Pfade und Dienste, die nachverfolgt** werden sollen: Identifizieren und priorisieren Sie wichtige Dienste und Benutzerabläufe, für die eine detaillierte Nachverfolgung erforderlich ist, um eine optimale Leistungsüberwachung zu gewährleisten. Weitere Informationen finden [Sie unter Senden von Metrik- und Trace-Daten mit ADOT Operator](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/opentelemetry.html) in der Amazon EKS-Dokumentation.
+ **Festlegung geeigneter Richtlinien zur Datenspeicherung**: Richten Sie Regeln für das Datenlebenszyklusmanagement ein, um die Anforderungen an die Beobachtbarkeit mit den Speicherkosten und den Compliance-Anforderungen in Einklang zu bringen. Informationen zur Anzeige von CloudWatch Aufbewahrungsrichtlinien finden Sie in der Dokumentation zu [ CloudWatch Protokollen unter Arbeiten mit Protokollgruppen und Protokollströmen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html).
+ **Einrichtung effektiver Visualisierungs- und Analysetools**: Stellen Sie Visualisierungstools wie die AWS X-Ray Analytics-Konsole oder Amazon Managed Grafana bereit und konfigurieren Sie sie, um Trace-Daten effektiv zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Interaktion mit der Analytics-Konsole](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) in der X-Ray-Dokumentation.
**Topics**
+ [Tools](tracing-tools.md)
+ [Bewährte Methoden](tracing-best-practices.md)
# Tools zur Ablaufverfolgung für Amazon EKS
Amazon EKS unterstützt mehrere Optionen AWS und Optionen von Drittanbietern für die Implementierung von verteilter Ablaufverfolgung.
## AWS-Services
+ [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html): Fortschrittliche Plattform für verteilte Ablaufverfolgung
X-Ray ist ein vollständig verwaltetes Programm AWS-Service , das end-to-end Tracing-Funktionen bietet. Es instrumentiert AWS-Services und bietet automatisch detaillierte Servicemaps und Analysen für Ihre Anwendungen, die auf Amazon EKS ausgeführt werden. X-Ray ist in andere Systeme AWS-Services, einschließlich Amazon CloudWatch, integriert und ermöglicht die automatische Korrelation von Traces mit AWS-Service Anrufen.
+ [AWS Distribution für OpenTelemetry](https://aws-otel.github.io/): Einheitliches Observability-Framework
Distro for OpenTelemetry ist eine sichere, produktionsbereite und AWS unterstützte Distribution von für Cloud-native Anwendungen. OpenTelemetry Es bietet herstellerneutrale Instrumentierungsfunktionen und behält gleichzeitig die native AWS-Service Integration bei, was es ideal für Hybrid-Cloud-Umgebungen macht. Distro for OpenTelemetry unterstützt mehrere Observability-Backends und bietet eine nahtlose Integration mit Überwachungsdiensten. AWS
## Open-Source-Lösungen
+ [OpenTelemetry](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-OpenTelemetry-Sections.html): Open-Source-Framework für Beobachtbarkeit
OpenTelemetry bietet ein standardisiertes Observability-Framework mit umfassenden Instrumentierungsbibliotheken, die mehrere Programmiersprachen unterstützen. Aufgrund seiner flexiblen Backend-Optionen und seines herstellerneutralen Ansatzes eignet es sich ideal für Workloads, die Konsistenz in verschiedenen Umgebungen erfordern. Das umfangreiche Ökosystem des Frameworks gewährleistet eine umfassende Kompatibilität mit verschiedenen Monitoring-Lösungen.
+ [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/): Verteilte Open-Source-Tracing-Plattform
Jaeger bietet umfassende Tracing-Funktionen mit verteilter Kontextverbreitung in Echtzeit. Es bietet eine Ursachenanalyse und Leistungsoptimierung durch eine detaillierte Visualisierung der Serviceabhängigkeiten. Die Architektur von Jaeger ist auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt und unterstützt verschiedene Speicher-Backends, sodass sie sich für groß angelegte Amazon EKS-Bereitstellungen eignet. Sehen Sie sich die Einrichtung von [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/docs/latest/operator/) für EKS an
+ [Grafana Tempo](https://grafana.com/docs/tempo/latest/): Verteilte Rückverfolgung
Tempo ist eine Lösung von Grafana Labs, die eine umfangreiche Speicherung von Traces und eine nahtlose Integration mit Prometheus-Metriken bietet. Aufgrund seines kostengünstigen Trace-Retention-Modells und der nativen Integration mit Grafana eignet es sich für Unternehmen, die Grafana bereits für die Visualisierung verwenden. Die Architektur von Tempo wurde speziell für Cloud-native Umgebungen wie Amazon EKS entwickelt.
# Bewährte Methoden für die Ablaufverfolgung in Amazon EKS
Dieser Abschnitt enthält eine umfassende Liste mit bewährten Methoden und Techniken für die Erstellung eines effektiven Ablaufverfolgungssystems, das die Beobachtbarkeit und Fehlerbehebung für Ihre Kubernetes-basierten Anwendungen in Amazon EKS verbessert.
+ **Strategisches Sampling**: Konfigurieren Sie verschiedene Sampling-Raten, die auf den Datenverkehrsmustern Ihrer Anwendung und der Bedeutung der von Ihnen verwendeten Dienste basieren. Implementieren Sie höhere Abtastraten für kritische Pfade und reduzieren Sie gleichzeitig die Anzahl der Probenahmen für weniger kritische Routen mit hohem Volumen, um die Kosten zu optimieren. Eine Anleitung finden Sie in der AWS X-Ray Dokumentation unter [Konfiguration von Probenahmeregeln](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html).
+ **Einrichtung der Instrumentierung**: Verwenden Sie automatische Instrumentierungstools wie das X-Ray SDK oder AWS Distro for OpenTelemetry Collectors, um den manuellen Instrumentierungsaufwand zu minimieren. Sorgen Sie für eine bessere Trace-Korrelation bei gleichbleibenden Benennungskonventionen und kontextübergreifender Verteilung zwischen Diensten. Weitere Informationen finden Sie in der [Dokumentation zu Distro for OpenTelemetry Collector](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector).
+ **Datenmanagement**: Implementieren Sie geeignete Aufbewahrungsfristen und Komprimierungsstrategien, um die Speicherkosten mit Ihren Observability-Anforderungen in Einklang zu bringen. Richten Sie klare Datenschutzkontrollen und Backup-Verfahren ein, um sensible Trace-Daten zu schützen. Weitere Informationen finden Sie [in der Protokolldokumentation unter CloudWatch Protokolle unter Aufbewahrung von CloudWatch Protokolldaten ändern](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SttingLogRetention).
+ **Leistungsoptimierung**: Überwachen und optimieren Sie den Tracing-Overhead, um die Auswirkungen auf die Anwendungsleistung zu minimieren. Verwenden Sie effiziente Pufferung und asynchrone Verarbeitung, um die Auswirkungen auf die Latenz zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie in [der X-Ray-Dokumentation unter Konfiguration des AWS X-Ray Daemons](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-daemon-configuration.html).
+ **Sicherheitskontrollen**: Implementieren Sie mithilfe von IAM-Rollen und -Richtlinien angemessene Zugriffskontrollen und Datenschutzmaßnahmen. Regelmäßige Sicherheitsaudits und Compliance-Überprüfungen tragen dazu bei, dass die Trace-Daten sicher bleiben. Weitere Informationen finden Sie unter [Sicherheit AWS X-Ray in](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/security.html) der X-Ray-Dokumentation.
+ **Überwachung und Warnmeldungen**: Richten Sie eine umfassende Überwachung des Zustands der Trace-Erfassung ein und konfigurieren Sie Warnmeldungen für Probleme mit der Erfassung. Verfolgen Sie die Abtastraten und Kennzahlen zur Systemleistung, um einen optimalen Betrieb sicherzustellen. Weitere Informationen finden Sie in der CloudWatch Dokumentation unter [Container Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html).
+ **Hohe Verfügbarkeit**: Stellen Sie redundante Collectors in allen Availability Zones bereit und konfigurieren Sie die richtigen Failover-Mechanismen. Regelmäßige Tests des Hochverfügbarkeits-Setups gewährleisten eine zuverlässige Trace-Erfassung. Weitere Informationen finden Sie unter [Using AWS Distro for OpenTelemetry as a Collector](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-ingest-with-adot.html) in der Dokumentation zu Amazon Managed Service for Prometheus.
Wenn Sie diese bewährten Methoden befolgen, können Sie ein robustes, effizientes und effektives Ablaufverfolgungssystem für Ihre Amazon EKS-Umgebung erstellen. Dies trägt dazu bei, eine umfassende Beobachtbarkeit, eine effiziente Fehlerbehebung und eine optimale Leistung Ihrer Kubernetes-basierten Anwendungen sicherzustellen.