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Recherche et analyse de plages

Transaction Search met à votre disposition un éditeur visuel pour rechercher et analyser tous les spans ingérés à l'aide d'attributs. Vous pouvez utiliser l'éditeur visuel pour réduire la durée des transactions et créer des visualisations interactives afin de résoudre les problèmes liés à vos applications distribuées. Vous pouvez également utiliser le langage de requête CloudWatch Logs Insights pour analyser vos intervalles. Cette rubrique décrit comment accéder à l'éditeur visuel et comment l'utiliser.

L'éditeur visuel

La procédure suivante décrit comment accéder à l'éditeur visuel.

Utilisez les attributs d'intervalle, tels que le nom du service, la durée de l'intervalle et le statut du délai pour réduire rapidement la durée des transactions. Vous pouvez accéder à ces filtres et à bien d'autres encore sur le côté droit de l'éditeur visuel sous Sélectionner les filtres.

Cet éditeur visuel suggère une liste d'attributs dans le span. Ces attributs incluent les attributs ajoutés via l'instrumentation automatique et les attributs personnalisés ajoutés via l'instrumentation personnalisée.

Sélectionnez une clé d'intervalle et entrez une valeur pour affiner les résultats d'intervalle. Vous pouvez filtrer les intervalles à l'aide de diverses opérations, telles que « Égale », « N'est pas égal », etc.

Formats de requête

Vous pouvez exécuter des requêtes dans l'éditeur visuel en utilisant différents formats. Cette section décrit chacun de ces formats.

Liste

Affichez les intervalles ou les événements d'intervalle sous forme de liste, qui affiche des informations sur chaque intervalle. Utilisez ce type d'analyse pour analyser des tranches individuelles, comprendre des transactions spécifiques ou identifier des modèles uniques dans les événements de transaction. Les autres cas d'utilisation sont les suivants :

Les captures d'écran suivantes montrent comment résoudre un ticket d'assistance client avec ce type d'analyse.

Exemple de scénario

Dans l'éditeur visuel, filtrez toutes les tranches de transactions liées à un problème client particulier. Avant d'exécuter votre requête, sélectionnez Liste dans le menu déroulant Visualiser sous.

Les résultats affichent une liste de périodes dans lesquelles vous pouvez choisir un identifiant de suivi pour connaître le end-to-end parcours de la transaction et déterminer la cause première du problème.

Chronologique

Affichez les périodes ou échelonnez les événements au fil du temps. Utilisez ce type d'analyse pour examiner les tendances et les pics d'activité transactionnelle. Les autres cas d'utilisation sont les suivants :

Les captures d'écran suivantes montrent comment visualiser les tendances de latence p99 pour une API avec ce type d'analyse.

Exemple de scénario

Dans l'éditeur visuel, filtrez le service et l'API que vous souhaitez analyser.

Avant d'exécuter votre requête, sélectionnez Série chronologique dans le menu déroulant Visualiser sous. Choisissez P99 pour les statistiques de durée dans la liste déroulante Afficher l'intervalle sous forme.

Les résultats montrent une tendance de latence pour le service, l'axe X du graphique étant le temps et l'axe Y étant la durée p99.

Vous pouvez choisir un point sur le graphique pour afficher les intervalles corrélés et les événements d'intervalle.

Analyse de groupe

Agrégez ou étendez les événements en fonction d'attributs spécifiques, tels que les codes de compte IDs et de statut, pour afficher des mesures statistiques. Utilisez ce type d'analyse pour analyser les étendues des clusters, comparer différents groupes et découvrir les tendances au niveau macroéconomique. Les autres cas d'utilisation sont les suivants :

Les captures d'écran suivantes montrent comment vous pouvez visualiser les principaux clients concernés par une panne de service grâce à ce type d'analyse.

Exemple de scénario

Dans l'éditeur visuel, vous filtrez le service qui rencontre des problèmes.

Avant d'exécuter votre requête, choisissez Group Analysis dans le menu déroulant Visualiser sous. Regroupez les résultats de votre requête par account.id et limitez le nombre de résultats à 10.

Les résultats indiquent les 10 clients ayant rencontré le plus grand nombre d'erreurs.

CloudWatch Informations sur les journaux

Vous pouvez utiliser CloudWatch Logs Insights pour analyser vos intervalles.

Exemple de requête

La requête suivante montre les cinq requêtes de base de données les plus lentes.

STATS pct(durationNano, 99) as `p99` by attributes.db.statement
| SORT p99 ASC
| LIMIT 5
| DISPLAY p99,attributes.db.statement
   

Exemple de requête

La requête suivante indique quels sont les cinq principaux services qui génèrent des erreurs.

FILTER `attributes.http.response.status_code` >= 500
| STATS count(*) as `count` by attributes.aws.local.service as service
| SORT count ASC
| LIMIT 5
| DISPLAY count,service