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Configuration de l'échantillonnage adaptatif

L'absence de traces critiques lors de pics d'anomalies peut compliquer l'analyse des causes profondes. Cependant, le maintien de taux d'échantillonnage élevés coûte cher. L'échantillonnage adaptatif X-Ray fournit une visibilité complète des anomalies et contrôle les coûts pendant les opérations normales. Avec l'échantillonnage adaptatif, vous définissez une fréquence d'échantillonnage maximale, et X-Ray s'ajuste automatiquement dans cette limite. X-Ray calcule le boost minimum nécessaire pour capturer les traces d'erreur. Si votre taux de référence capture suffisamment de données, aucune augmentation ne se produit. Vous ne payez pour un échantillonnage supplémentaire qu'en cas de besoin.

Avantages de l'utilisation de l'échantillonnage adaptatif :

Plateformes SDKs et plateformes prises en charge

SDK pris en charge — L'échantillonnage adaptatif nécessite la dernière version du SDK ADOT.

Langage pris en charge : Java (version v2.11.5 ou supérieure)

Votre application doit être instrumentée avec le SDK ADOT pris en charge et exécutée conjointement avec l'Amazon CloudWatch Agent ou le Collector. OpenTelemetry

Par exemple, Amazon EC2, Amazon ECS et Amazon EKS sont des plateformes courantes sur lesquelles AWS Application Signals fournit des conseils pour activer le SDK ADOT et Amazon CloudWatch Agent.

Choisissez votre approche d'échantillonnage adaptatif

L'échantillonnage adaptatif prend en charge deux approches, Sampling Boost et Anomaly Span Capture. Ils peuvent être appliqués indépendamment ou combinés ensemble.

Amélioration de l'échantillonnage

L'amplification adaptative de l'échantillonnage est basée sur des règles d'échantillonnage et fonctionne avec le modèle d'échantillonnage basé sur la tête X-Ray existant. L'échantillonnage basé sur la tête signifie que les décisions d'échantillonnage sont prises au niveau du service racine et que l'indicateur d'échantillonnage est transmis en aval à tous les services de la chaîne d'appels.

Signalement d'anomalies

Chaque service applicatif de la chaîne d'appels peut émettre des statistiques sur les anomalies via le SDK requis :

Améliorez le calendrier et la portée

Améliorez la visibilité

Lorsqu'une règle d'échantillonnage est configurée avec un boost d'échantillonnage adaptatif, X-Ray émet automatiquement des métriques automatiques qui vous permettent de surveiller l'activité du boost.

Chaque règle SamplingRateBoost activée publiera son taux d'échantillonnage effectif, y compris le taux de référence et toute augmentation temporaire. Cela vous permet de :

Vous pouvez consulter ces statistiques dans Amazon CloudWatch Metrics, sous l'espace de noms AWS/X-Ray. La valeur métrique est un nombre à virgule flottante compris entre 0 et 1, représentant le taux d'échantillonnage effectif.

Configurer l'amplification de l'échantillonnage à l'aide des règles d'échantillonnage X-Ray

Vous pouvez activer l'échantillonnage adaptatif directement dans vos règles d'échantillonnage X-Ray existantes en ajoutant un nouveau SamplingRateBoost champ. Pour plus d'informations, consultez la section Personnalisation des règles d'échantillonnage. Cela fournit un moyen centralisé d'activer l'échantillonnage adaptatif sans modifier le code de l'application ni appliquer le déploiement de l'application. Lorsque vous activez l'échantillonnage adaptatif, X-Ray augmente automatiquement l'échantillonnage en cas d'anomalies telles que les pics d'erreur ou les valeurs aberrantes de latence, tout en maintenant les taux d'échantillonnage dans les limites de votre maximum configuré. SamplingRateBoostpeut être appliqué à n'importe quelle règle d'échantillonnage personnalisée, à l'exception de la règle Default d'échantillonnage.

Le SamplingRateBoost champ définit la limite supérieure et le comportement de l'échantillonnage basé sur les anomalies.

"SamplingRateBoost": {
  "MaxRate": 0.25,
  "CooldownWindowMinutes": 10
}
      

MaxRateDéfinit le taux d'échantillonnage maximal que X-Ray appliquera lorsqu'il détectera des anomalies. La plage de valeurs est 0.0 de1.0. Par exemple, "MaxRate": 0.25 permet à l'échantillonnage d'augmenter jusqu'à 25 % des demandes pendant une fenêtre d'anomalie. X-Ray détermine le taux approprié entre votre valeur de référence et le maximum, en fonction de l'activité anormale.

Il CooldownWindowMinutes définit la fenêtre temporelle (en minutes) dans laquelle une seule augmentation de la fréquence d'échantillonnage peut être déclenchée. Après un boost, aucun autre boost n'est autorisé jusqu'à la fenêtre suivante. Le type de valeur est entier (minutes).

Exemple de règle avec échantillonnage adaptatif

{
  "RuleName": "MyAdaptiveRule",
  "Priority": 1,
  "ReservoirSize": 1,
  "FixedRate": 0.05,
  "ServiceName": "*",
  "ServiceType": "*",
  "Host": "*",
  "HTTPMethod": "*",
  "URLPath": "*",
  "SamplingRateBoost": {
    "MaxRate": 0.25,
    "CooldownWindowMinutes": 10
  }
}
      

Dans cet exemple, l'échantillonnage de référence est de 5 % (FixedRate: 0.05). Lors d'anomalies, X-Ray peut augmenter l'échantillonnage jusqu'à 25 % (MaxRate: 0.25). Boostez uniquement une fois toutes les 10 minutes.

Configuration des conditions d'anomalie

Lorsqu'aucune configuration de condition d'anomalie n'est fournie, le SDK ADOT utilise les codes d'erreur HTTP 5xx comme condition d'anomalie par défaut pour déclencher l'augmentation de l'échantillonnage.

Vous pouvez également affiner les conditions d'anomalie localement dans le SDK ADOT pris en charge à l'aide de variables d'environnement. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration du SDK local.

L'anomalie s'étend sur toute la durée de capture

La capture de la plage d'anomalies garantit que les plages critiques représentant des anomalies sont toujours enregistrées, même si la trace complète n'est pas échantillonnée. Cette fonctionnalité complète l'amélioration de l'échantillonnage en se concentrant sur la capture de l'anomalie elle-même, plutôt que sur l'augmentation de l'échantillonnage pour les futures traces.

Lorsque le SDK ADOT détecte une anomalie, il émet cette plage immédiatement, quelle que soit la décision d'échantillonnage. Étant donné que le SDK émet uniquement des intervalles liés à l'anomalie, ces traces sont des traces partielles et non des transactions complètes. end-to-end

Une fois que le SDK ADOT détecte une plage d'anomalies, il tente d'émettre autant de plages que possible à partir de la même trace. Toutes les plages émises sous cette fonctionnalité sont étiquetées avec l'attribut,aws.trace.flag.sampled = 0. Cela vous permet de distinguer facilement les traces partielles (capture des anomalies) des traces complètes (échantillonnage normal) lors de la recherche et de l'analyse des transactions.

Nous vous recommandons d'intégrer Transaction Search pour consulter et interroger des traces partielles. L'exemple suivant montre une page Service dans la console Application Signals. ServiceC est configuré avec la capture de l'intervalle d'anomalie et fait partie d'une chaîne d'appels où l'augmentation de l'échantillonnage s'applique. Cette configuration génère des traces complètes et partielles. Vous pouvez utiliser aws.trace.flag.sampled cet attribut pour distinguer les types de traces.

La capture des plages d'anomalies ne peut être activée ou personnalisée que via le. Configuration du SDK local

Configuration du SDK local

Vous pouvez configurer les fonctionnalités d'échantillonnage adaptatif dans le SDK ADOT en fournissant une configuration YAML via une variable d'environnement. La configuration locale permet un contrôle précis des conditions d'anomalie et des seuils.

Cela est nécessaire pour la capture de la plage d'anomalies et facultatif pour personnaliser les conditions d'amplification de l'échantillonnage. Voici un exemple de configuration :

version: 1.0
anomalyConditions:
  - errorCodeRegex: "^5\\d\\d$"
    usage: both
  - operations:
      - "/api"
    errorCodeRegex: "^429|5\\d\\d$"
    highLatencyMs: 300
    usage: sampling-boost
  - highLatencyMs: 1000
    usage: anomaly-span-capture

anomalyCaptureLimit:
  anomalyTracesPerSecond: 1
      

Les définitions des champs sont indiquées ci-dessous :

Appliquer la configuration locale au SDK ADOT

Vous pouvez appliquer la configuration locale au SDK ADOT en définissant la variable d'environnement. AWS_XRAY_ADAPTIVE_SAMPLING_CONFIG La valeur doit être un document YAML valide (en ligne ou imbriqué).

Par exemple, Amazon EC2 et Amazon ECS, définissez directement la variable d'environnement :

AWS_XRAY_ADAPTIVE_SAMPLING_CONFIG="{version: 1.0, anomalyConditions: [{errorCodeRegex: \"^500$\", usage: \"sampling-boost\"}, {errorCodeRegex: \"^501$\", usage: \"anomaly-trace-capture\"}], anomalyCaptureLimit: {anomalyTracesPerSecond: 10}}"
      

Pour Amazon EKS, définissez la variable d'environnement dans la spécification du pod en tant que YAML imbriqué :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: adot-sample
spec:
  containers:
    - name: adot-app
      image: my-app:latest
      env:
        - name: AWS_XRAY_ADAPTIVE_SAMPLING_CONFIG
          value: |
            version: 1.0
            anomalyConditions:
              - errorCodeRegex: "^500$"
                usage: sampling-boost
              - errorCodeRegex: "^501$"
                usage: anomaly-trace-capture
            anomalyCaptureLimit:
              anomalyTracesPerSecond: 10