# OPS08-BP03 Analizar los rastreos de la carga de trabajo
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 El análisis de los datos de rastreo es crucial para lograr una visión integral del recorrido operativo de una aplicación. Al visualizar y comprender las interacciones entre varios componentes, se puede ajustar el rendimiento, identificar los cuellos de botella y mejorar las experiencias de los usuarios. 

 **Resultado deseado:** logre una visibilidad clara de las operaciones distribuidas de su aplicación, lo que permite una resolución de problemas más rápida y una mejor experiencia del usuario. 

 **Patrones comunes de uso no recomendados:** 
+  Pasar por alto los datos de rastreo y confiar únicamente en los registros y las métricas. 
+  No se correlacionan los datos de rastreo con los registros asociados. 
+  Hacer caso omiso de las métricas derivadas de los rastreos, como la latencia y las tasas de errores. 

 **Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** 
+  Mejore la solución de problemas y reduzca el tiempo medio de resolución (MTTR). 
+  Obtenga información sobre las dependencias y su impacto. 
+  Identifique y rectifique rápidamente los problemas de rendimiento. 
+  Utilice las métricas derivadas de los rastreos para tomar decisiones informadas. 
+  Mejore la experiencia del usuario mediante interacciones de componentes optimizadas. 

 **Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio 

## Guía para la implementación
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 [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) ofrece un conjunto completo para el análisis de datos de rastreo, que proporciona una visión integral de las interacciones del servicio, supervisa las actividades de los usuarios y detecta problemas de rendimiento. Características como ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics y Amazon DevOps Guru mejoran la profundidad de la información procesable derivada de los datos de rastreo. 

### Pasos para la implementación
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 Los siguientes pasos ofrecen un enfoque estructurado para implementar de manera eficaz el análisis de datos de rastreo mediante servicios de AWS: 

1.  **Integre AWS X-Ray:** asegúrese de que X-Ray esté integrado con sus aplicaciones para obtener datos de rastreo. 

1.  **Analice métricas de X-Ray:** profundice en las métricas derivadas de los rastreos de X-Ray, como la latencia, las tasas de solicitudes, las tasas de errores y las distribuciones del tiempo de respuesta mediante el [mapa de servicios](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) para supervisar el estado de las aplicaciones. 

1.  **Utilice ServiceLens:** utilice el [mapa de ServiceLens](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) para mejorar la observabilidad de sus servicios y aplicaciones. Esto permite la visualización integrada de rastreos, métricas, registros, alarmas y otra información de estado. 

1.  **Habilite X-Ray Insights:** 

   1.  Active [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) para que detecte automáticamente las anomalías en los rastreos. 

   1.  Examine la información para identificar patrones y determinar las causas raíz, como el aumento de tasas de errores o latencias. 

   1.  Consulte el cronograma de información para obtener un análisis cronológico de los problemas detectados. 

1.  **Utilice X-Ray Analytics:** [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) le permite explorar a fondo los datos de rastreo, identificar patrones y extraer información. 

1.  **Use grupos en X-Ray:** cree grupos en X-Ray para filtrar los rastreos en función de criterios como la alta latencia, lo que permite un análisis más específico. 

1.  **Incorpore Amazon DevOps Guru:** utilice [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) para beneficiarse de los modelos de machine learning que identifican anomalías operativas en los rastreos. 

1.  **Utilice CloudWatch Synthetics:** Utilice [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) para crear valores controlados para supervisar continuamente sus puntos de conexión y flujos de trabajo. Estos valores controlados pueden integrarse con X-Ray para proporcionar datos de rastreo para un análisis en profundidad de las aplicaciones que se están probando. 

1.  **Utilice la supervisión de usuarios reales (RUM):** Con [AWS X-Ray y CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html), puede analizar y depurar la ruta de solicitud desde los usuarios finales de la aplicación hasta los servicios downstream administrados por AWS. Esto le ayuda a identificar las tendencias de latencia y los errores que afectan a sus usuarios. 

1.  **Establezca una correlación con los registros:** correlacione [los datos de rastreo con los registros relacionados](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) dentro de la vista de rastreos de X-Ray para obtener una perspectiva detallada del comportamiento de la aplicación. Esto le permite ver los eventos de registro directamente asociados con las transacciones rastreadas. 

 **Nivel de esfuerzo para el plan de implementación:** Medio. 

## Recursos
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 **Prácticas recomendadas relacionadas:** 
+  [OPS08-BP01 Analizar las métricas de la carga de trabajo](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) 
+  [OPS08-BP02 Analizar los registros de la carga de trabajo](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) 

 **Documentos relacionados:** 
+ [ Using ServiceLens to Monitor Application Health ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [ Exploring Trace Data with X-Ray Analytics ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)
+ [ Detecting Anomalies in Traces with X-Ray Insights ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html)
+ [ Continuous Monitoring with CloudWatch Synthetics ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)

 **Vídeos relacionados:** 
+ [ Analyze and Debug Applications Using Amazon CloudWatch Synthetics and AWS X-Ray](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [ Utilice AWS X-Ray Insights ](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)

 **Ejemplos relacionados:** 
+ [ Taller sobre observabilidad ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Implementing X-Ray with AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html)
+ [ Plantillas de CloudWatch Synthetics Canary ](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)