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# Tracciamento in Amazon EKS
Il tracciamento è un componente fondamentale dell'osservabilità delle applicazioni in Amazon EKS. Il tracciamento fornisce una visibilità dettagliata dei flussi di richieste e delle interazioni di servizio raccogliendo, elaborando e visualizzando il percorso delle richieste mentre viaggiano attraverso vari microservizi distribuiti sui cluster EKS. Questa funzionalità ti aiuta a comprendere il comportamento del sistema, identificare i colli di bottiglia e risolvere i problemi in modo efficace nel tuo ambiente Amazon EKS. Un tracciamento efficace elimina la complessità del debug dei sistemi distribuiti fornendo visibilità sui flussi di richieste. end-to-end Consente di tenere traccia delle transazioni oltre i confini del servizio e identificare problemi o guasti di prestazioni all'interno dei carichi di lavoro di Amazon EKS.
L'implementazione complessiva del tracciamento in Amazon EKS consente di comprendere il comportamento del sistema, ottimizzare le prestazioni e mantenere l'affidabilità delle applicazioni containerizzate. In definitiva, le funzionalità di tracciamento migliorano la visibilità operativa e la manutenibilità del sistema negli ambienti Amazon EKS.
AWS X-Ray svolge un ruolo significativo nel tracciare i dati relativi alla tua applicazione. Il tracciamento implica il monitoraggio di vari aspetti delle interazioni del servizio, tra cui:
+ **I percorsi e le dipendenze delle richieste** forniscono informazioni cruciali sul comportamento del sistema distribuito. Tracciano l'intero percorso delle richieste mentre attraversano diversi microservizi e componenti. La mappatura delle dipendenze dei servizi consente di comprendere i modelli di comunicazione e identificare i percorsi critici nell'architettura dell'applicazione. Per i dettagli sull'implementazione, vedere [Utilizzo della mappa AWS X-Ray di tracciamento del servizio](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html) nella documentazione di X-Ray.
+ **Le latenze e i colli di bottiglia del servizio** sono metriche essenziali per mantenere prestazioni ottimali del sistema. Misurando e analizzando i tempi di risposta tra i servizi, è possibile identificare efficacemente i problemi di prestazioni. Questi dati consentono di individuare servizi o operazioni specifici che causano ritardi nella catena di richieste e di consentire sforzi di ottimizzazione mirati. Per ulteriori informazioni sull'analisi della latenza, consulta [Interagire con la console Analytics nella documentazione](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) X-Ray.
+ **I modelli di propagazione degli errori** aiutano a comprendere l'affidabilità del sistema e la tolleranza agli errori. Comprendendo in che modo gli errori si ripercuotono a cascata nel sistema e tracciando i percorsi di errore tra i servizi, è possibile progettare meglio le applicazioni. Questa visibilità consente di identificare la causa principale degli errori e il loro impatto sui servizi dipendenti, il che porta a sistemi più resilienti. Per i dettagli sull'implementazione, vedere [Traces](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-concepts.html#xray-concepts-traces) nella documentazione di X-Ray.
+ **L'utilizzo delle risorse tra i servizi** fornisce informazioni sull'efficienza del sistema e sull'ottimizzazione dei costi. È possibile monitorare i modelli di utilizzo della CPU, della memoria e della rete correlati ai dati di traccia per comprendere le richieste di risorse. Questi dati consentono di analizzare le tendenze del consumo di risorse per ottimizzare le prestazioni e i costi dei servizi in tutto il cluster EKS. Per la configurazione del monitoraggio, consulta [Monitoraggio delle prestazioni del cluster e visualizzazione dei log](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/eks-observe.html) nella documentazione di Amazon EKS.
+ I **flussi di transazioni degli utenti finali** sono fondamentali per comprendere e migliorare l'esperienza dell'utente. Monitorando le interazioni complete degli utenti dai servizi di frontend a quelli di backend, è possibile garantire prestazioni ottimali delle applicazioni. È possibile misurare e ottimizzare i tempi di end-to-end risposta per i percorsi critici degli utenti, con un impatto diretto sulla soddisfazione del cliente. Per implementare il monitoraggio degli utenti finali, utilizzate l'[AWS X-Ray SDK per il vostro linguaggio](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk.html) di programmazione.
+ **Le interazioni con i gateway API** costituiscono la prima linea per quanto riguarda le prestazioni e la sicurezza dell'applicazione. È possibile monitorare i modelli di richiesta e le prestazioni nei punti di ingresso delle API per garantire un'erogazione ottimale del servizio. Questa visibilità consente di tenere traccia degli impatti di autenticazione, autorizzazione e limitazione della velocità sui flussi di richieste, per mantenere i requisiti di sicurezza e prestazioni. Scopri di più sul tracciamento delle API nella documentazione di [Amazon API Gateway with X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/apigateway-xray.html).
Un tracciamento efficace in Amazon EKS va oltre la semplice raccolta di intervalli e tracce. Richiede una strategia ben strutturata che bilanci le esigenze di osservabilità con le prestazioni del sistema. Questa strategia dovrebbe concentrarsi su:
+ **Implementazione di frequenze di campionamento appropriate**: configura le regole di campionamento in base ai modelli di traffico e alle priorità aziendali per ottimizzare i costi mantenendo al contempo la visibilità delle transazioni critiche. Per ulteriori informazioni, vedere [Configurazione delle regole di campionamento nella documentazione](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html) X-Ray.
+ **Definizione di percorsi e servizi critici da tracciare**: identifica e dai priorità ai servizi essenziali e ai percorsi utente che richiedono una tracciatura dettagliata per garantire un monitoraggio ottimale delle prestazioni. Per ulteriori informazioni, consulta [Inviare dati metrici e di tracciamento con ADOT Operator nella documentazione](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/opentelemetry.html) di Amazon EKS.
+ **Stabilire politiche di conservazione dei dati adeguate**: imposta regole di gestione del ciclo di vita dei dati per bilanciare le esigenze di osservabilità con i costi di archiviazione e i requisiti di conformità. Per visualizzare le politiche di CloudWatch conservazione, consulta [Lavorare con gruppi di log e flussi di log](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html) nella documentazione dei log. CloudWatch
+ **Configurazione di strumenti di visualizzazione e analisi efficaci: distribuisci e configura strumenti** di visualizzazione come la console AWS X-Ray Analytics o Amazon Managed Grafana per analizzare i dati di traccia in modo efficace. Per ulteriori informazioni, consulta [Interagire con la console Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) nella documentazione X-Ray.
**Topics**
+ [Strumenti](tracing-tools.md)
+ [Best practice](tracing-best-practices.md)
# Strumenti di tracciamento per Amazon EKS
Amazon EKS supporta diverse opzioni AWS di terze parti per l'implementazione del tracciamento distribuito.
## Servizi AWS
+ [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html): piattaforma di tracciamento distribuito avanzata
X-Ray è un sistema completamente gestito Servizio AWS che fornisce funzionalità di end-to-end tracciamento. Strumenta Servizi AWS e fornisce automaticamente mappe e analisi dettagliate dei servizi per le applicazioni eseguite su Amazon EKS. X-Ray è integrato con altri Servizi AWS, incluso Amazon CloudWatch, e offre la correlazione automatica delle tracce con le chiamate. Servizio AWS
+ [AWS Distro per OpenTelemetry](https://aws-otel.github.io/): framework di osservabilità unificato
Distro for OpenTelemetry è una distribuzione sicura, pronta per la produzione e AWS supportata per applicazioni native del cloud. OpenTelemetry Offre funzionalità di strumentazione indipendenti dal fornitore pur mantenendo l' Servizio AWS integrazione nativa, il che la rende ideale per gli ambienti cloud ibridi. Distro for OpenTelemetry supporta più backend di osservabilità e offre una perfetta integrazione con i servizi di monitoraggio. AWS
## Soluzioni open source
+ [OpenTelemetry](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-OpenTelemetry-Sections.html): Framework di osservabilità open source
OpenTelemetry fornisce un framework di osservabilità standardizzato con librerie di strumentazione complete che supportano più linguaggi di programmazione. Le sue opzioni di backend flessibili e l'approccio indipendente dal fornitore lo rendono ideale per carichi di lavoro che richiedono coerenza tra diversi ambienti. L'ampio ecosistema del framework garantisce un'ampia compatibilità con varie soluzioni di monitoraggio.
+ [Jaeger: piattaforma](https://www.jaegertracing.io/) di tracciamento distribuita open source
Jaeger offre funzionalità di tracciamento complete con propagazione del contesto distribuita in tempo reale. Fornisce l'analisi delle cause principali e l'ottimizzazione delle prestazioni attraverso una visualizzazione dettagliata della dipendenza dal servizio. L'architettura di Jaeger è progettata per un'elevata scalabilità e supporta vari backend di storage, il che la rende adatta per implementazioni Amazon EKS su larga scala. Visualizza [la](https://www.jaegertracing.io/docs/latest/operator/) configurazione di Jaeger for EKS
+ [Grafana Tempo: tracciamento](https://grafana.com/docs/tempo/latest/) distribuito
Tempo è una soluzione Grafana Labs che fornisce l'archiviazione delle tracce su larga scala e una perfetta integrazione con le metriche di Prometheus. Il suo modello di conservazione delle tracce conveniente e l'integrazione nativa con Grafana lo rendono adatto alle organizzazioni che già utilizzano Grafana per la visualizzazione. L'architettura di Tempo è progettata specificamente per ambienti cloud nativi come Amazon EKS.
# Le migliori pratiche per il tracciamento in Amazon EKS
Questa sezione fornisce un elenco completo di best practice e tecniche per creare un sistema di tracciamento efficace che migliori l'osservabilità e la risoluzione dei problemi per le applicazioni basate su Kubernetes in Amazon EKS.
+ **Campionamento strategico**: configura diverse frequenze di campionamento in base ai modelli di traffico dell'applicazione e all'importanza dei servizi che utilizzi. Implementa frequenze di campionamento più elevate per i percorsi critici, riducendo al contempo il campionamento per percorsi ad alto volume e meno critici per ottimizzare i costi. Per informazioni, consulta [Configurazione delle regole di campionamento nella documentazione](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html). AWS X-Ray
+ **Configurazione della strumentazione**: utilizza strumenti di strumentazione automatici come X-Ray SDK o AWS Distro for Collector per OpenTelemetry ridurre al minimo lo sforzo di strumentazione manuale. Mantieni convenzioni di denominazione coerenti e una propagazione del contesto tra i servizi per una migliore correlazione delle tracce. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di [Distro](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector) for collector. OpenTelemetry
+ **Gestione dei dati**: implementa periodi di conservazione e strategie di compressione appropriati per bilanciare i costi di archiviazione con le esigenze di osservabilità. Stabilisci controlli chiari sulla privacy dei dati e procedure di backup per proteggere i dati di traccia sensibili. Per ulteriori informazioni, consulta [Change log data retention in CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SttingLogRetention) nella documentazione CloudWatch Logs.
+ **Ottimizzazione delle prestazioni**: monitora e ottimizza il sovraccarico di tracciamento per ridurre al minimo l'impatto sulle prestazioni delle applicazioni. Utilizza un buffering efficiente e l'elaborazione asincrona per ridurre l'impatto sulla latenza. Per ulteriori informazioni, vedere [Configurazione del AWS X-Ray demone nella](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-daemon-configuration.html) documentazione X-Ray.
+ **Controlli di sicurezza: implementa controlli** di accesso e misure di protezione dei dati adeguati utilizzando i ruoli e le politiche IAM. I controlli di sicurezza e le revisioni di conformità regolari aiutano a garantire che i dati di traccia rimangano sicuri. Per ulteriori informazioni, vedere [Sicurezza AWS X-Ray nella](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/security.html) documentazione X-Ray.
+ **Monitoraggio e avvisi**: imposta un monitoraggio completo dello stato della raccolta di tracce e configura gli avvisi per i problemi di raccolta. Tieni traccia delle frequenze di campionamento e delle metriche delle prestazioni del sistema per garantire un funzionamento ottimale. Per ulteriori informazioni, consulta [Container Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html) nella CloudWatch documentazione.
+ **Alta disponibilità**: implementa raccoglitori ridondanti nelle zone di disponibilità e configura meccanismi di failover adeguati. I test regolari della configurazione ad alta disponibilità garantiscono una raccolta affidabile delle tracce. Per ulteriori informazioni, consulta [Using AWS Distro for OpenTelemetry as a collector](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-ingest-with-adot.html) nella documentazione di Amazon Managed Service for Prometheus.
Seguendo queste best practice, puoi creare un sistema di tracciamento solido, efficiente ed efficace per il tuo ambiente Amazon EKS. Ciò contribuirà a garantire un'osservabilità completa, una risoluzione dei problemi efficiente e prestazioni ottimali delle applicazioni basate su Kubernetes.