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# Rastreamento no Amazon EKS
O rastreamento é um componente essencial da observabilidade de aplicativos no Amazon EKS. O rastreamento fornece visibilidade detalhada dos fluxos de solicitações e das interações de serviços, coletando, processando e visualizando o caminho das solicitações à medida que elas percorrem vários microsserviços implantados em clusters EKS. Esse recurso ajuda você a entender o comportamento do sistema, identificar gargalos e solucionar problemas de forma eficaz em seu ambiente Amazon EKS. O rastreamento eficaz elimina a complexidade da depuração de sistemas distribuídos, fornecendo end-to-end visibilidade dos fluxos de solicitações. Isso possibilita rastrear transações entre os limites do serviço e identificar problemas de desempenho ou falhas nas cargas de trabalho do Amazon EKS.
A implementação geral do rastreamento no Amazon EKS permite que você entenda o comportamento do sistema, otimize o desempenho e mantenha a confiabilidade de seus aplicativos em contêineres. Em última análise, os recursos de rastreamento melhoram a visibilidade operacional e a capacidade de manutenção do sistema nos ambientes Amazon EKS.
AWS X-Ray desempenha um papel importante no rastreamento de dados sobre seu aplicativo. O rastreamento envolve o monitoramento de vários aspectos das interações do serviço, incluindo os seguintes:
+ **Os caminhos de solicitação e as dependências** fornecem informações cruciais sobre o comportamento do seu sistema distribuído. Eles acompanham a jornada completa das solicitações à medida que elas percorrem diferentes microsserviços e componentes. O mapeamento das dependências do serviço ajuda você a entender os padrões de comunicação e identificar caminhos críticos na arquitetura do seu aplicativo. Para obter detalhes sobre a implementação, consulte [Usando o mapa AWS X-Ray de rastreamento do serviço](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html) na documentação do X-Ray.
+ **Latências e gargalos do serviço** são métricas essenciais para manter o desempenho ideal do sistema. Ao medir e analisar os tempos de resposta entre os serviços, você pode identificar problemas de desempenho de forma eficaz. Esses dados permitem identificar serviços ou operações específicos que estão causando atrasos na cadeia de solicitações e possibilitar esforços de otimização direcionados. Para saber mais sobre a análise de latência, consulte [Interagindo com o console do Analytics na documentação do](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) X-Ray.
+ **Os padrões de propagação de erros** ajudam você a entender a confiabilidade do sistema e a tolerância a falhas. Ao entender como as falhas se espalham pelo sistema rastreando os caminhos de erro nos serviços, você pode arquitetar melhor seus aplicativos. Essa visibilidade ajuda a identificar a causa raiz dos erros e seu impacto nos serviços dependentes, o que leva a sistemas mais resilientes. Para obter detalhes de implementação, consulte [Traces](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-concepts.html#xray-concepts-traces) na documentação do X-Ray.
+ **A utilização de recursos em todos os serviços** fornece informações sobre a eficiência do sistema e a otimização de custos. Você pode monitorar padrões de uso de CPU, memória e rede que estão correlacionados com dados de rastreamento para entender as demandas de recursos. Esses dados ajudam você a analisar as tendências de consumo de recursos para otimizar o desempenho e o custo do serviço em seu cluster EKS. Para configuração de monitoramento, consulte [Monitore o desempenho do seu cluster e visualize os registros](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/eks-observe.html) na documentação do Amazon EKS.
+ Os **fluxos de transações do usuário final** são essenciais para entender e melhorar a experiência do usuário. Ao rastrear as interações completas do usuário, dos serviços de front-end a back-end, você pode garantir o desempenho ideal do aplicativo. Você pode medir e otimizar os tempos de end-to-end resposta para jornadas críticas do usuário, o que afeta diretamente a satisfação do cliente. Para implementar o monitoramento do usuário final, use o [AWS X-Ray SDK](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk.html) para sua linguagem de programação.
+ **As interações do gateway de API** formam a linha de frente do desempenho e da segurança do seu aplicativo. Você pode monitorar os padrões e o desempenho das solicitações nos pontos de entrada da API para garantir a entrega ideal do serviço. Essa visibilidade ajuda você a monitorar os impactos de autenticação, autorização e limitação de taxa nos fluxos de solicitações, para manter os requisitos de segurança e desempenho. Saiba mais sobre o rastreamento de API na documentação do [Amazon API Gateway with X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/apigateway-xray.html).
O rastreamento eficaz no Amazon EKS vai além da coleta de extensões e traços. Ela exige uma estratégia bem estruturada que equilibre as necessidades de observabilidade com o desempenho do sistema. Essa estratégia deve se concentrar em:
+ **Implementando taxas de amostragem apropriadas**: configure regras de amostragem com base em padrões de tráfego e prioridades de negócios para otimizar os custos e, ao mesmo tempo, manter a visibilidade das transações críticas. Para saber mais, consulte [Configurando regras de amostragem](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html) na documentação do X-Ray.
+ **Definindo caminhos e serviços críticos a serem rastreados**: identifique e priorize os serviços essenciais e as jornadas do usuário que exigem rastreamento detalhado para garantir o monitoramento ideal do desempenho. Para obter mais informações, consulte [Enviar dados métricos e de rastreamento com o operador ADOT](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/opentelemetry.html) na documentação do Amazon EKS.
+ **Estabelecendo políticas adequadas de retenção de dados**: configure regras de gerenciamento do ciclo de vida dos dados para equilibrar as necessidades de observabilidade com os custos de armazenamento e os requisitos de conformidade. Para ver as políticas CloudWatch de retenção, consulte [Trabalho com grupos e fluxos](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html) de CloudWatch registros na documentação de registros.
+ **Configurando ferramentas eficazes de visualização e análise: implante e configure ferramentas** de visualização, como o console AWS X-Ray Analytics ou o Amazon Managed Grafana, para analisar dados de rastreamento de forma eficaz. Para obter mais informações, consulte [Interagindo com o console do Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) na documentação do X-Ray.
**Topics**
+ [Ferramentas](tracing-tools.md)
+ [Práticas recomendadas](tracing-best-practices.md)
# Ferramentas de rastreamento para Amazon EKS
O Amazon EKS oferece suporte a várias opções AWS e de terceiros para implementar o rastreamento distribuído.
## Serviços da AWS
+ [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html): Plataforma avançada de rastreamento distribuído
O X-Ray é totalmente gerenciado AWS service (Serviço da AWS) que fornece recursos end-to-end de rastreamento. Ele instrumenta Serviços da AWS e fornece automaticamente mapas e análises de serviços detalhados para seus aplicativos que são executados no Amazon EKS. O X-Ray é integrado a outros Serviços da AWS, incluindo a Amazon CloudWatch, e oferece correlação automática de rastreamentos com AWS service (Serviço da AWS) chamadas.
+ [AWS Distro para OpenTelemetry: estrutura](https://aws-otel.github.io/) unificada de observabilidade
O Distro for OpenTelemetry é uma distribuição segura, pronta para produção e com AWS suporte para aplicativos nativos da nuvem. OpenTelemetry Ele oferece recursos de instrumentação independentes do fornecedor, mantendo a AWS service (Serviço da AWS) integração nativa, o que o torna ideal para ambientes de nuvem híbrida. O Distro for OpenTelemetry suporta vários back-ends de observabilidade e fornece integração perfeita com serviços de monitoramento. AWS
## Soluções de código aberto
+ [OpenTelemetry](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-OpenTelemetry-Sections.html): Estrutura de observabilidade de código aberto
OpenTelemetry fornece uma estrutura de observabilidade padronizada com bibliotecas de instrumentação abrangentes que oferecem suporte a várias linguagens de programação. Suas opções flexíveis de back-end e sua abordagem independente do fornecedor o tornam ideal para cargas de trabalho que exigem consistência em diferentes ambientes. O amplo ecossistema da estrutura garante ampla compatibilidade com várias soluções de monitoramento.
+ [Jaeger: plataforma](https://www.jaegertracing.io/) de rastreamento distribuído de código aberto
A Jaeger oferece recursos abrangentes de rastreamento com propagação de contexto distribuído em tempo real. Ele fornece análise da causa raiz e otimização do desempenho por meio da visualização detalhada da dependência do serviço. A arquitetura da Jaeger foi projetada para alta escalabilidade e oferece suporte a vários back-ends de armazenamento, o que a torna adequada para implantações em grande escala do Amazon EKS. Veja a configuração do [Jaeger para](https://www.jaegertracing.io/docs/latest/operator/) EKS
+ [Grafana Tempo](https://grafana.com/docs/tempo/latest/): Rastreamento distribuído
O Tempo é uma solução da Grafana Labs que fornece armazenamento de rastreamento em alta escala e integração perfeita com as métricas do Prometheus. Seu modelo econômico de retenção de traços e a integração nativa com o Grafana o tornam adequado para organizações que já usam o Grafana para visualização. A arquitetura do Tempo foi projetada especificamente para ambientes nativos da nuvem, como o Amazon EKS.
# Melhores práticas para rastreamento no Amazon EKS
Esta seção fornece uma lista abrangente das melhores práticas e técnicas para criar um sistema de rastreamento eficaz que aprimora a observabilidade e a solução de problemas de seus aplicativos baseados em Kubernetes no Amazon EKS.
+ **Amostragem estratégica**: configure diferentes taxas de amostragem com base nos padrões de tráfego do seu aplicativo e na importância dos serviços que você está usando. Implemente taxas de amostragem mais altas para caminhos críticos e, ao mesmo tempo, reduza a amostragem para rotas menos críticas e de alto volume para otimizar custos. Para obter orientação, consulte [Configuração de regras de amostragem](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-sampling.html) na AWS X-Ray documentação.
+ **Configuração da instrumentação**: use ferramentas automáticas de instrumentação, como o X-Ray SDK ou o AWS Distro para OpenTelemetry coletores, a fim de minimizar o esforço de instrumentação manual. Mantenha convenções de nomenclatura consistentes e propagação de contexto entre os serviços para uma melhor correlação de rastreamento. Para obter mais informações, consulte a documentação do [Distro for OpenTelemetry Collector](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector).
+ **Gerenciamento de dados**: implemente períodos de retenção e estratégias de compactação adequados para equilibrar os custos de armazenamento com suas necessidades de observabilidade. Estabeleça controles claros de privacidade de dados e procedimentos de backup para proteger dados confidenciais de rastreamento. Para obter mais informações, consulte [Alterar a retenção de dados do registro em CloudWatch Registros](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SttingLogRetention) na documentação de CloudWatch Registros.
+ **Otimização do desempenho**: monitore e otimize a sobrecarga de rastreamento para minimizar o impacto no desempenho do aplicativo. Use buffer eficiente e processamento assíncrono para reduzir o impacto da latência. Para obter mais informações, consulte [Configurando o AWS X-Ray daemon na documentação](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-daemon-configuration.html) do X-Ray.
+ **Controles de segurança**: implemente controles de acesso e medidas de proteção de dados adequados usando funções e políticas do IAM. Auditorias regulares de segurança e análises de conformidade ajudam a garantir que os dados de rastreamento permaneçam seguros. Para obter mais informações, consulte [Segurança AWS X-Ray na](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/security.html) documentação do X-Ray.
+ **Monitoramento e alertas**: configure um monitoramento abrangente da integridade da coleta de rastreamento e configure alertas para problemas de coleta. Acompanhe as taxas de amostragem e as métricas de desempenho do sistema para garantir uma operação ideal. Para obter mais informações, consulte [Container Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html) na CloudWatch documentação.
+ **Alta disponibilidade**: implante coletores redundantes em todas as zonas de disponibilidade e configure mecanismos de failover adequados. Testes regulares da configuração de alta disponibilidade garantem uma coleta confiável de traços. Para obter mais informações, consulte [Usando o AWS Distro OpenTelemetry como coletor na documentação do Amazon Managed Service for](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-ingest-with-adot.html) Prometheus.
Seguindo essas melhores práticas, você pode criar um sistema de rastreamento robusto, eficiente e eficaz para seu ambiente Amazon EKS. Isso ajudará a garantir observabilidade abrangente, solução de problemas eficiente e desempenho ideal de seus aplicativos baseados em Kubernetes.