Instrumentation du code Python dans AWS Lambda

Lambda s'intègre AWS X-Ray à pour vous aider à tracer, à déboguer et à optimiser les applications Lambda. Vous pouvez l'utiliser X-Ray pour suivre une demande lorsqu'elle parcourt les ressources de votre application, ce qui peut inclure des fonctions Lambda et d'autres AWS services.

Pour envoyer des données de suivi à X-Ray, vous pouvez utiliser l'une des trois bibliothèques SDK suivantes :

Chacun des SDK propose des moyens d'envoyer vos données de télémétrie au service. X-Ray Vous pouvez ensuite consulter, filtrer et obtenir des informations sur les indicateurs de performance de votre application afin d'identifier les problèmes et les opportunités d'optimisation. X-Ray

Utilisation de Powertools pour AWS Lambda (Python) et AWS SAM pour le traçage

Suivez les étapes ci-dessous pour télécharger, créer et déployer un exemple d'application Hello World Python avec des modules Powertools for AWS Lambda (Python) intégrés à l'aide du AWS SAM. Cette application met en œuvre un backend API de base et utilise Powertools pour émettre des journaux, des métriques et des traces. Elle se compose d’un point de terminaison Amazon API Gateway et d’une fonction Lambda. Lorsque vous envoyez une requête GET au point de terminaison API Gateway, la fonction Lambda invoque, envoie des journaux et des métriques au format métrique intégré à CloudWatch et envoie des traces à. AWS X-Ray La fonction renvoie un message hello world.

X-Ray ne retrace pas toutes les demandes jusqu'à votre application. X-Ray applique un algorithme d'échantillonnage pour garantir l'efficacité du traçage, tout en fournissant un échantillon représentatif de toutes les demandes. Le taux d’échantillonnage est 1 demande par seconde et 5 % de demandes supplémentaires. Vous ne pouvez pas configurer la fréquence X-Ray d'échantillonnage pour vos fonctions.

Utilisation de Powertools pour AWS Lambda (Python) et le AWS CDK pour le traçage

Suivez les étapes ci-dessous pour télécharger, créer et déployer un exemple d'application Hello World Python avec des modules Powertools for AWS Lambda (Python) intégrés à l'aide du AWS CDK. Cette application met en œuvre un backend API de base et utilise Powertools pour émettre des journaux, des métriques et des traces. Elle se compose d’un point de terminaison Amazon API Gateway et d’une fonction Lambda. Lorsque vous envoyez une requête GET au point de terminaison API Gateway, la fonction Lambda invoque, envoie des journaux et des métriques au format métrique intégré à CloudWatch et envoie des traces à. AWS X-Ray La fonction renvoie un message hello world.

Utilisation d’ADOT pour instrumenter vos fonctions python

ADOT fournit des couches Lambda entièrement gérées qui regroupent tout ce dont vous avez besoin pour collecter des données de télémétrie à l’aide du kit SDK OTel. En consommant cette couche, vous pouvez instrumenter vos fonctions Lambda sans avoir à modifier le code de fonction. Vous pouvez également configurer votre couche pour effectuer une initialisation personnalisée d’OTel. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration personnalisée pour ADOT Collector sur Lambda dans la documentation ADOT.

Pour les exécutions python, vous pouvez ajouter leAWS couche Lambda gérée pour ADOT Pythonpour instrumenter automatiquement vos fonctions. Cette couche fonctionne à la fois pour les architectures arm64 et x86_64. Pour obtenir des instructions détaillées sur la façon d'ajouter cette couche, consultez AWS Distro for OpenTelemetry Lambda Support for Python dans la documentation ADOT.

Utiliser le X-Ray SDK pour instrumenter vos fonctions Python

Pour enregistrer des détails sur les appels effectués par votre fonction Lambda à d’autres ressources de votre application, vous pouvez également utiliser le Kit SDK AWS X-Ray pour Python. Pour obtenir ce kit SDK, ajoutez le package aws-xray-sdk aux dépendances de votre application.

jsonpickle==1.3
aws-xray-sdk==2.4.3

Dans votre code de fonction, vous pouvez instrumenter les clients du AWS SDK en patchant la boto3 bibliothèque avec le aws_xray_sdk.core module.

import boto3
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
patch_all()

client = boto3.client('lambda')
client.get_account_settings()

def lambda_handler(event, context):
    logger.info('## ENVIRONMENT VARIABLES\r' + jsonpickle.encode(dict(**os.environ)))
  ...

Après avoir ajouté les dépendances appropriées et apporté les modifications de code nécessaires, activez le traçage dans la configuration de votre fonction via la console Lambda ou l'API.

Activation du suivi avec la console Lambda

Pour activer/désactiver le traçage actif sur votre fonction Lambda avec la console, procédez comme suit :

Activation du suivi avec l’API Lambda

Configurez le suivi sur votre fonction Lambda à l'aide du AWS SDK AWS CLI or, utilisez les opérations d'API suivantes :

L'exemple de AWS CLI commande suivant active le traçage actif sur une fonction nommée my-function.

aws lambda update-function-configuration --function-name my-function \
--tracing-config Mode=Active

Le mode de suivi fait partie de la configuration spécifique de la version lorsque vous publiez une version de votre fonction. Vous ne pouvez pas modifier le mode de suivi sur une version publiée.

Activer le traçage avec CloudFormation

Pour activer le traçage sur une AWS::Lambda::Function ressource dans un CloudFormation modèle, utilisez la TracingConfig propriété.

Resources:
  function:
    Type: AWS::Lambda::Function
    Properties:
      TracingConfig:
        Mode: Active
      ...

Pour une AWS::Serverless::Function ressource AWS Serverless Application Model (AWS SAM), utilisez la Tracing propriété.

Resources:
  function:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Tracing: Active
      ...

Interprétation et X-Ray traçabilité

Votre fonction a besoin d'une autorisation pour télécharger des données de suivi vers X-Ray. Lorsque vous activez le suivi actif dans la console Lambda, Lambda ajoute les autorisations requises au rôle d’exécution de votre fonction. Sinon, ajoutez la AWSXRayDaemonWriteAccess politique au rôle d'exécution.

Une fois que vous avez configuré le suivi actif, vous pouvez observer des demandes spécifiques via votre application. Le graphique des X-Ray services présente des informations sur votre application et tous ses composants. L’exemple suivant montre une application dotée de deux fonctions. La fonction principale traite les événements et renvoie parfois des erreurs. La deuxième fonction en haut de la page traite les erreurs qui apparaissent dans le groupe de journaux de la première et utilise le AWS SDK pour appeler X-Ray Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon CloudWatch Logs.

X-Ray ne retrace pas toutes les demandes jusqu'à votre application. X-Ray applique un algorithme d'échantillonnage pour garantir l'efficacité du traçage, tout en fournissant un échantillon représentatif de toutes les demandes. Le taux d’échantillonnage est 1 demande par seconde et 5 % de demandes supplémentaires. Vous ne pouvez pas configurer la fréquence X-Ray d'échantillonnage pour vos fonctions.

Dans X-Ray, une trace enregistre des informations relatives à une demande traitée par un ou plusieurs services. Lambda enregistre deux segments par suivi, ce qui a pour effet de créer deux nœuds sur le graphique du service. L’image suivante met en évidence ces deux nœuds :

Le premier nœud sur la gauche représente le service Lambda qui reçoit la demande d’invocation. Le deuxième nœud représente votre fonction Lambda spécifique. L’exemple suivant illustre une trace avec ces deux segments. Les deux sont nommés my-function, mais l’un a pour origine AWS::Lambda et l’autre a pour origine AWS::Lambda::Function. Si le segment AWS::Lambda affiche une erreur, cela signifie que le service Lambda a rencontré un problème. Si le segment AWS::Lambda::Function affiche une erreur, cela signifie que votre fonction a rencontré un problème.

Cet exemple développe le segment AWS::Lambda::Function pour afficher ses trois sous-segments.

Le segment de fonction à l’ancienne contient les sous-segments suivants :

Le segment de fonction de style moderne ne contient pas de sous-segment Invocation. À la place, les sous-segments du client sont directement rattachés au segment de fonction. Pour plus d’informations sur la structure des segments de fonction à l’ancienne et de style moderne, consultez Comprendre les X-Ray traces.

Vous pouvez également utiliser des clients HTTP, enregistrer des requêtes SQL et créer des sous-segments personnalisés avec des annotations et des métadonnées. Pour plus d’informations, consultez Kit SDK AWS X-Ray pour Python dans le AWS X-Ray Guide du développeur.

Stockage des dépendances d'exécution dans une couche (X-Ray SDK)

Si vous utilisez le X-Ray SDK pour instrumenter le code de fonction des clients du AWS SDK, votre package de déploiement peut devenir très volumineux. Pour éviter de télécharger des dépendances d'exécution à chaque fois que vous mettez à jour le code de votre fonction, regroupez le X-Ray SDK dans une couche Lambda.

L'exemple suivant montre une ressource AWS::Serverless::LayerVersion qui stocke le Kit SDK AWS X-Ray pour Python.

Resources:
  function:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: function/.
      Tracing: Active
      Layers:
        - !Ref libs
      ...
  libs:
    Type: AWS::Serverless::LayerVersion
    Properties:
      LayerName: blank-python-lib
      Description: Dependencies for the blank-python sample app.
      ContentUri: package/.
      CompatibleRuntimes:
        - python3.11

Avec cette configuration, vous ne mettez à jour les fichiers de couche de bibliothèque que si vous modifiez vos dépendances d’exécution. Étant donné que le package de déploiement de la fonction contient uniquement votre code, cela peut contribuer à réduire les temps de chargement.

La création d'une couche pour les dépendances nécessite des modifications de construction pour générer l'archive des couches avant le déploiement. Pour un exemple fonctionnel, consultez l’exemple d’application blank-python.