# OPS08-BP03 Analisi delle tracce del carico di lavoro
L'analisi dei dati di tracciamento è fondamentale per ottenere una visione completa del percorso operativo di un'applicazione. Visualizzando e comprendendo le interazioni tra i vari componenti, è possibile ottimizzare le prestazioni, identificare i colli di bottiglia e migliorare l'esperienza utente.
**Risultato desiderato:** Ottieni una chiara visibilità sulle operazioni distribuite della tua applicazione, che si traduce in una risoluzione più rapida dei problemi e in un'esperienza utente migliorata.
**Anti-pattern comuni:**
+ I dati di tracciamento vengono trascurati e ci si affida esclusivamente a log e metriche.
+ I dati di tracciamento non sono correlati ai log associati.
+ Vengono ignorate le metriche derivate dalle tracce, come la latenza e i tassi di errore.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:**
+ Miglioramento della risoluzione dei problemi e riduzione del tempo medio di risoluzione (MTTR).
+ Informazioni dettagliate sulle dipendenze e sul loro impatto.
+ Identificazione e correzione rapide dei problemi di prestazione.
+ Vengono sfruttate le metriche derivate dalle tracce per un processo decisionale informato.
+ Esperienze utente migliorate attraverso interazioni con i componenti ottimizzate.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
[AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) offre una suite completa per l'analisi dei dati di tracciamento, fornendo una visione olistica delle interazioni con i servizi, monitorando le attività degli utenti e rilevando i problemi di prestazioni. Funzionalità come ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics e Amazon DevOps Guru permettono di ottenere informazioni fruibili più approfondite derivate dai dati di tracciamento.
### Passaggi dell'implementazione
I seguenti passaggi offrono un approccio strutturato per implementare efficacemente l'analisi dei dati di tracciamento utilizzando i servizi AWS:
1. **Integra AWS X-Ray:** Assicurati che X-Ray sia integrato con le tue applicazioni per acquisire dati di tracciamento.
1. **Analizza le metriche X-Ray:** analizza le metriche derivate dalle tracce di X-Ray, quali latenza, tassi di richiesta, percentuali di errore e distribuzioni dei tempi di risposta utilizzando [la mappa dei servizi](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) per monitorare l'integrità delle applicazioni.
1. **Usa ServiceLens:** sfrutta la [mappa di ServiceLens](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) per una maggiore osservabilità dei tuoi servizi e applicazioni. Ciò consente la visualizzazione integrata di tracce, metriche, log, allarmi e altre informazioni correlate all'integrità.
1. **Abilita X-Ray Insights:**
1. Attiva [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) per il rilevamento automatico delle anomalie nelle tracce.
1. Esamina le informazioni dettagliate per individuare i modelli e determinare le cause ultime, come l'aumento dei tassi di errore o delle latenze.
1. Consulta la cronologia delle informazioni dettagliate per un'analisi cronologica dei problemi rilevati.
1. **Usa X-Ray Analytics:** [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) consente di esplorare a fondo i dati di tracciamento, individuare modelli ed estrarre informazioni dettagliate.
1. **Usa i gruppi inX-Ray:** crea gruppi X-Ray per filtrare le tracce in base a criteri come l'elevata latenza, per un'analisi più mirata.
1. **Incorpora Amazon DevOps Guru:** Integra [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) per trarre vantaggio dai modelli di machine learning che individuano le anomalie operative nelle tracce.
1. **Usa CloudWatch Synthetics:** utilizza [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) per creare canary per il monitoraggio continuo degli endpoint e dei flussi di lavoro. Questi canary possono integrarsi con X-Ray per fornire dati di tracciamento per un'analisi approfondita delle applicazioni testate.
1. **Usa Real User Monitoring (RUM):** con [AWS X-Ray e CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html)è possibile analizzare ed eseguire il debug del percorso della richiesta a partire dagli utenti finali dell'applicazione tramite servizi AWS gestiti a valle. Ciò ti aiuta a identificare le tendenze e gli errori di latenza che hanno un impatto sugli utenti.
1. **Esegui correlazioni con i log:** esegui correlazioni [tra i dati di tracciamento e i relativi log](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) all'interno della vista tracce di X-Ray per una prospettiva granulare sul comportamento delle applicazioni. Ciò consente di visualizzare gli eventi di log associati direttamente alle transazioni tracciate.
**Livello di impegno per il piano di implementazione:** medio.
## Risorse
**Best practice correlate:**
+ [OPS08-BP01 Analisi delle metriche del carico di lavoro](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 Analizza i log relativi ai carichi di lavoro](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
**Documenti correlati:**
+ [ 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)
**Video correlati:**
+ [ Analyze and Debug Applications Using Amazon CloudWatch Synthetics and AWS X-Ray](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [ Use AWS X-Ray Insights ](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)
**Esempi correlati:**
+ [ One Observability Workshop ](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)
+ [ CloudWatch Synthetics Canary Templates ](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)