Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Rastreo en Amazon EKS El rastreo es un componente fundamental de la observabilidad de las aplicaciones en Amazon EKS. El rastreo proporciona una visibilidad detallada de los flujos de solicitudes y las interacciones de los servicios mediante la recopilación, el procesamiento y la visualización de la ruta de las solicitudes a medida que viajan a través de varios microservicios que se implementan en los clústeres de EKS. Esta capacidad le ayuda a comprender el comportamiento del sistema, identificar los cuellos de botella y solucionar problemas de forma eficaz en su entorno de Amazon EKS. El seguimiento eficaz elimina la complejidad de depurar los sistemas distribuidos al proporcionar visibilidad de los flujos de solicitudes. end-to-end Permite realizar un seguimiento de las transacciones a través de los límites del servicio e identificar problemas o errores de rendimiento en las cargas de trabajo de Amazon EKS. La implementación general del rastreo en Amazon EKS le permite comprender el comportamiento del sistema, optimizar el rendimiento y mantener la confiabilidad de sus aplicaciones en contenedores. En última instancia, las capacidades de rastreo mejoran la visibilidad operativa y la capacidad de mantenimiento del sistema en los entornos de Amazon EKS. AWS X-Ray desempeña un papel importante en el seguimiento de los datos sobre su aplicación. El rastreo implica monitorear varios aspectos de las interacciones del servicio, incluidos los siguientes: + Las **rutas y dependencias de las solicitudes** proporcionan información crucial sobre el comportamiento de su sistema distribuido. Hacen un seguimiento del recorrido completo de las solicitudes a medida que atraviesan diferentes microservicios y componentes. El mapeo de las dependencias de los servicios le ayuda a comprender los patrones de comunicación e identificar las rutas críticas en la arquitectura de su aplicación. Para obtener detalles sobre la implementación, consulte [Uso del mapa AWS X-Ray de rastreo del servicio](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html) en la documentación de X-Ray. + **Las latencias y los cuellos de botella del servicio** son métricas esenciales para mantener un rendimiento óptimo del sistema. Al medir y analizar los tiempos de respuesta entre los servicios, puede identificar los problemas de rendimiento de forma eficaz. Estos datos le permiten identificar los servicios u operaciones específicos que están provocando retrasos en la cadena de solicitudes y realizar esfuerzos de optimización específicos. Para obtener más información sobre el análisis de latencia, consulte [Interactuar con la consola de Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) en la documentación de X-Ray. + **Los patrones de propagación de errores** le ayudan a comprender la confiabilidad del sistema y la tolerancia a los errores. Al comprender cómo las fallas se propagan en cascada por el sistema mediante el seguimiento de las rutas de error entre los servicios, podrá diseñar mejor sus aplicaciones. Esta visibilidad le ayuda a identificar la causa raíz de los errores y su impacto en los servicios dependientes, lo que se traduce en sistemas más resilientes. Para obtener detalles sobre la implementación, consulte la documentación de [Traces](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-concepts.html#xray-concepts-traces) in the X-Ray. + **La utilización de los recursos en todos los servicios** proporciona información sobre la eficiencia del sistema y la optimización de los costes. Puede supervisar los patrones de uso de la CPU, la memoria y la red que están correlacionados con los datos de rastreo para comprender la demanda de recursos. Estos datos le ayudan a analizar las tendencias de consumo de recursos para optimizar el rendimiento y los costes del servicio en todo su clúster de EKS. Para ver la configuración de la supervisión, [consulte Supervisar el rendimiento del clúster y ver los registros](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/eks-observe.html) en la documentación de Amazon EKS. + Los **flujos de transacciones de los usuarios finales** son fundamentales para comprender y mejorar la experiencia del usuario. Al realizar un seguimiento completo de las interacciones de los usuarios, desde los servicios de interfaz hasta los de fondo, puede garantizar un rendimiento óptimo de las aplicaciones. Puede medir y optimizar los tiempos de end-to-end respuesta para los recorridos críticos de los usuarios, lo que repercute directamente en la satisfacción del cliente. Para implementar la supervisión de los usuarios finales, utilice el [AWS X-Ray SDK](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk.html) como lenguaje de programación. + **Las interacciones entre las pasarelas de API** constituyen la primera línea del rendimiento y la seguridad de su aplicación. Puede supervisar los patrones de solicitud y el rendimiento en los puntos de entrada de la API para garantizar una prestación de servicios óptima. Esta visibilidad le ayuda a realizar un seguimiento de los efectos de la autenticación, la autorización y la limitación de la velocidad en los flujos de solicitudes, a fin de mantener los requisitos de seguridad y rendimiento. Obtenga más información sobre el rastreo de API en la documentación de [Amazon API Gateway with X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/apigateway-xray.html). El rastreo efectivo en Amazon EKS va más allá de recopilar tramos y trazas. Requiere una estrategia bien estructurada que equilibre las necesidades de observabilidad con el rendimiento del sistema. Esta estrategia debe centrarse en: + **Implementación de las tasas de muestreo adecuadas**: configure las reglas de muestreo en función de los patrones de tráfico y las prioridades comerciales para optimizar los costos y, al mismo tiempo, mantener la visibilidad de las transacciones críticas. Para obtener más información, consulte [Configuración de las reglas de muestreo](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html) en la documentación de X-Ray. + **Definir las rutas y los servicios críticos que se deben rastrear**: identifique y priorice los servicios esenciales y los recorridos de los usuarios que requieren un seguimiento detallado para garantizar una supervisión óptima del rendimiento. Para obtener más información, consulte [Enviar datos métricos y de rastreo con ADOT Operator](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/opentelemetry.html) en la documentación de Amazon EKS. + **Establecer políticas de retención de datos adecuadas**: configure reglas de administración del ciclo de vida de los datos para equilibrar las necesidades de observabilidad con los costos de almacenamiento y los requisitos de conformidad. Para ver las políticas CloudWatch de retención, consulte [Trabajar con grupos de registros y flujos de registros](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html) en la documentación de CloudWatch registros. + **Configuración de herramientas de visualización y análisis eficaces**: Implemente y configure herramientas de visualización como la consola de AWS X-Ray Analytics o Amazon Managed Grafana para analizar los datos de rastreo de forma eficaz. Para obtener más información, consulte [Interactuar con la consola de Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) en la documentación de X-Ray. **Topics** + [Herramientas](tracing-tools.md) + [Prácticas recomendadas](tracing-best-practices.md) # Herramientas de rastreo para Amazon EKS Amazon EKS admite varias opciones AWS y opciones de terceros para implementar el rastreo distribuido. ## Servicios de AWS + [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html): Plataforma avanzada de rastreo distribuido X-Ray es un sistema totalmente gestionado Servicio de AWS que proporciona capacidades end-to-end de rastreo. Instrumenta Servicios de AWS y proporciona automáticamente análisis y mapas de servicios detallados para las aplicaciones que se ejecutan en Amazon EKS. X-Ray está integrado con otros Servicios de AWS, incluido Amazon CloudWatch, y ofrece una correlación automática de las trazas con Servicio de AWS las llamadas.  + [AWS Distribución para OpenTelemetry: Marco de](https://aws-otel.github.io/) observabilidad unificado Distro for OpenTelemetry es una distribución segura, lista para la producción y AWS compatible de aplicaciones nativas de la nube. OpenTelemetry Ofrece capacidades de instrumentación independientes del proveedor y, al mismo tiempo, mantiene una Servicio de AWS integración nativa, lo que la hace ideal para entornos de nube híbrida. Distro for OpenTelemetry admite múltiples backends de observabilidad y proporciona una integración perfecta con los servicios de monitoreo. AWS   ## Soluciones de código abierto + [OpenTelemetry](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-OpenTelemetry-Sections.html): Marco de observabilidad de código abierto  OpenTelemetry proporciona un marco de observabilidad estandarizado con bibliotecas de instrumentación completas que admiten varios lenguajes de programación. Sus opciones de backend flexibles y su enfoque independiente del proveedor lo hacen ideal para cargas de trabajo que requieren coherencia en diferentes entornos. El amplio ecosistema del marco garantiza una amplia compatibilidad con diversas soluciones de monitoreo.  + [Jaeger](https://www.jaegertracing.io/): plataforma de rastreo distribuido de código abierto Jaeger ofrece capacidades de rastreo integrales con propagación de contexto distribuida en tiempo real. Proporciona un análisis de la causa raíz y una optimización del rendimiento mediante una visualización detallada de la dependencia del servicio. La arquitectura de Jaeger está diseñada para ofrecer una alta escalabilidad y admite varios backends de almacenamiento, lo que la hace adecuada para despliegues de Amazon EKS a gran escala. [Consulte la configuración de Jaeger para EKS](https://www.jaegertracing.io/docs/latest/operator/)  + [Grafana Tempo: rastreo](https://grafana.com/docs/tempo/latest/) distribuido Tempo es una solución de Grafana Labs que proporciona almacenamiento de trazas a gran escala y una integración perfecta con las métricas de Prometheus. Su rentable modelo de retención de trazas y su integración nativa con Grafana lo hacen adecuado para las organizaciones que ya utilizan Grafana para la visualización. La arquitectura de Tempo está diseñada específicamente para entornos nativos de la nube, como Amazon EKS. # Prácticas recomendadas para el rastreo en Amazon EKS 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.