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# Prácticas recomendadas para el rastreo en Amazon EKS
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En esta sección se proporciona una lista completa de las mejores prácticas y técnicas para crear un sistema de rastreo eficaz que mejore la observabilidad y la solución de problemas de las aplicaciones basadas en Kubernetes en Amazon EKS.
+ **Muestreo estratégico**: configure diferentes frecuencias de muestreo en función de los patrones de tráfico de su aplicación y de la importancia de los servicios que utilice. Implemente frecuencias de muestreo más altas para las rutas críticas y, al mismo tiempo, reduzca el muestreo para las rutas de gran volumen y menos críticas para optimizar los costos. Para obtener orientación, consulte [Configuración de las reglas de muestreo](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html) en la AWS X-Ray documentación.
+ **Configuración de la instrumentación**: utilice herramientas de instrumentación automáticas, como el X-Ray SDK o AWS Distro para OpenTelemetry coleccionistas, a fin de minimizar el esfuerzo de instrumentación manual. Mantenga unas convenciones de nomenclatura coherentes y una propagación del contexto en todos los servicios para mejorar la correlación de trazas. Para obtener más información, consulte la [distribución para ver la documentación de los OpenTelemetry recopiladores](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector).
+ **Administración de datos**: implemente los períodos de retención y las estrategias de compresión adecuados para equilibrar los costos de almacenamiento con sus necesidades de observabilidad. Establezca controles de privacidad de datos y procedimientos de respaldo claros para proteger los datos de rastreo confidenciales. Para obtener más información, consulte [Cambiar la retención de datos de registro en CloudWatch los registros](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SttingLogRetention) en la documentación de CloudWatch registros.
+ **Optimización del rendimiento**: supervise y optimice la sobrecarga de rastreo para minimizar el impacto en el rendimiento de las aplicaciones. Utilice un almacenamiento en búfer y un procesamiento asíncrono eficientes para reducir el impacto en la latencia. Para obtener más información, consulte [Configuración del AWS X-Ray daemon](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-daemon-configuration.html) en la documentación de X-Ray.
+ **Controles de seguridad**: Implemente los controles de acceso y las medidas de protección de datos adecuados mediante el uso de funciones y políticas de IAM. Las auditorías de seguridad y las revisiones de conformidad periódicas ayudan a garantizar que los datos de rastreo permanezcan seguros. Para obtener más información, consulte [Seguridad AWS X-Ray en](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/security.html) la documentación de X-Ray.
+ **Supervisión y alertas**: configure una supervisión integral del estado de la recopilación de trazas y configure las alertas en caso de problemas relacionados con la recopilación. Realice un seguimiento de las tasas de muestreo y las métricas de rendimiento del sistema para garantizar un funcionamiento óptimo. Para obtener más información, consulte [Container Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html) en la CloudWatch documentación.
+ **Alta disponibilidad**: implemente recopiladores redundantes en todas las zonas de disponibilidad y configure los mecanismos de conmutación por error adecuados. Las pruebas periódicas de la configuración de alta disponibilidad garantizan una recopilación de trazas fiable. Para obtener más información, consulte [Uso de AWS Distro OpenTelemetry como recopilador](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-ingest-with-adot.html) en la documentación de Amazon Managed Service for Prometheus.

Si sigue estas prácticas recomendadas, puede crear un sistema de rastreo sólido, eficiente y efectivo para su entorno de Amazon EKS. Esto ayudará a garantizar una observabilidad completa, una solución de problemas eficiente y un rendimiento óptimo de sus aplicaciones basadas en Kubernetes.