# OPS08-BP03 Analysieren von Workload-Traces
Die Analyse von Trace-Daten ist entscheidend, wenn es darum geht, einen umfassenden Überblick über den Betriebsverlauf einer Anwendung zu erhalten. Durch die Visualisierung und das Verständnis der Interaktionen zwischen verschiedenen Komponenten können die Leistung optimiert, Engpässe identifiziert und die Benutzererfahrung verbessert werden.
**Gewünschtes Ergebnis:** Sie verschaffen sich einen klaren Überblick über die verteilten Abläufe Ihrer Anwendung und erzielen dadurch eine schnellere Problemlösung und eine verbesserte Benutzererfahrung.
**Typische Anti-Muster:**
+ Trace-Daten werden übersehen und man verlässt sich ausschließlich auf Protokolle und Metriken.
+ Trace-Daten werden nicht mit zugehörigen Protokollen in Zusammenhang gebracht.
+ Aus Traces abgeleitete Metriken wie Latenz und Fehlerraten werden ignoriert.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Sie verbessern die Fehlersuche und reduzieren die durchschnittliche Zeit für die Behebung (Mean Time to Resolution, MTTR).
+ Sie gewinnen Erkenntnisse über Abhängigkeiten und deren Auswirkungen.
+ Sie können Leistungsprobleme rasch identifizieren und beheben.
+ Sie nutzen von aus Trace abgeleitete Metriken für fundierte Entscheidungen.
+ Sie erzielen ein besseres Benutzererlebnis durch optimierte Komponenteninteraktionen.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
[AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) bietet eine umfassende Suite für die Analyse von Trace-Daten, die einen ganzheitlichen Überblick über Serviceinteraktionen, die Überwachung von Benutzeraktivitäten und die Erkennung von Leistungsproblemen bietet. Funktionen wie ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics und Amazon DevOps Guru erhöhen die Tiefe verwertbarer Erkenntnisse, die aus Trace-Daten gewonnen werden.
### Implementierungsschritte
Die folgenden Schritte bieten einen strukturierten Ansatz zur effektiven Implementierung der Trace-Datenanalyse mithilfe von AWS-Services:
1. **Integrieren Sie AWS X-Ray:** Stellen Sie sicher, dass X-Ray in Ihre Anwendungen integriert ist, um Trace-Daten zu erfassen.
1. **Analysieren Sie X-Ray-Metriken:** Untersuchen Sie anhand von X-Ray-Traces abgeleitete Metriken wie Latenz, Anfrageraten, Fehlerraten und Antwortzeitverteilungen mithilfe der [Service-Karte,](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) um den Status der Anwendung zu überwachen.
1. **Verwenden Sie ServiceLens:** Nutzen Sie die [ServiceLens-Karte](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) für eine verbesserte Beobachtbarkeit Ihrer Services und Anwendungen. Dies ermöglicht eine integrierte Anzeige von Traces, Metriken, Protokollen, Alarmen und anderen Statusinformationen.
1. **Aktivieren Sie X-Ray Insights:**
1. Aktivieren Sie die [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) zur automatisierten Erkennung von Anomalien in Traces.
1. Untersuchen Sie Erkenntnisse, um Muster zu identifizieren und die Ursachen zu ermitteln, z. B. erhöhte Fehlerraten oder Latenzen.
1. Eine chronologische Analyse der erkannten Probleme finden Sie in der Insights-Timeline.
1. **Verwenden Sie X-Ray Analytics:** [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) ermöglicht es Ihnen, Daten gründlich zu untersuchen, Muster zu lokalisieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
1. **Verwenden Sie Gruppen in X-Ray:** Erstellen Sie Gruppen in X-Ray, um Traces nach Kriterien wie hoher Latenz zu filtern und so eine gezieltere Analyse zu ermöglichen.
1. **Nutzen Sie Amazon DevOps Guru:** Setzen Sie [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) ein, um von Machine Learning-Modellen zu profitieren, die betriebliche Anomalien in Traces lokalisieren.
1. **Verwenden Sie CloudWatch Synthetics:** Nutzen Sie [CloudWatch Synthetics,](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) um Canaries für die kontinuierliche Überwachung Ihrer Endgeräte und Workflows zu erstellen. Sie können diese Canaries in X-Ray integrieren, um Trace-Daten für eine eingehende Analyse der getesteten Anwendungen bereitzustellen.
1. **Verwenden Sie Real User Monitoring (RUM):** Mit [AWS X-Ray und CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html)können Sie den Anforderungspfad ausgehend von den Endbenutzern Ihrer Anwendung über nachgelagerte AWS Managed Services analysieren und debuggen. Auf diese Weise können Sie Latenztrends und Fehler identifizieren, die sich auf Ihre Benutzer auswirken.
1. **Korrelieren Sie Daten mit Protokollen:** Bringen Sie [Trace-Daten mit zugehörigen Protokollen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) innerhalb der X-Ray Trace-Ansicht in Zusammenhang, um eine detaillierte Perspektive auf das Anwendungsverhalten zu erhalten. Auf diese Weise können Sie Protokollereignisse anzeigen, die direkt mit verfolgten Transaktionen verknüpft sind.
**Aufwand für den Implementierungsplan:** Mittel.
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [OPS08-BP01 Analysieren von Workload-Metriken](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Analysieren von Workload-Protokollen](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ Using ServiceLens to Monitor Application Health (Verwenden von ServiceLens zur Überwachung des Zustands Ihrer Anwendungen) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [ Exploring Trace Data with X-Ray Analytics (Erkunden von Trace-Daten mit X-Ray Analytics) ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)
+ [ Detecting Anomalies in Traces with X-Ray Insights (Mit X-Ray Insights Anomalien in Traces erkennen) ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html)
+ [ Continuous Monitoring with CloudWatch Synthetics (Fortlaufende Überwachung mit CloudWatch Synthetics) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Analyze and Debug Applications Using Amazon CloudWatch Synthetics and AWS X-Ray (Analysieren und Debuggen von Anwendungen mithilfe von Amazon CloudWatch Synthetics und AWS X-Ray) ](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [ Use AWS X-Ray Insights (Nutzung von AWS X-Ray-Insights) ](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Workshop zur Beobachtbarkeit ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Implementing X-Ray with AWS Lambda (Implementieren von X-Ray mit AWS Lambda) ](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html)
+ [ Vorlagen für CloudWatch Synthetics-Canaries ](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)