# OPS08-BP03 分析工作負載追蹤
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 對於獲得應用程式操作之旅全面性的總覽來說，分析追蹤資料是相當重要的一環。透過視覺化和了解各種不同元件之間的互動，就能微調效能、找出瓶頸，並且增強使用者體驗。 

 **預期成果：** 清楚掌握應用程式的分散式操作，就能更快解決問題並增強使用者體驗。 

 **常見的反模式：** 
+  忽略追蹤資料，只依賴日誌和指標。 
+  未將追蹤資料與相關的日誌建立關聯。 
+  忽略從追蹤產生的指標，如延遲和故障率。 

 **建立此最佳實務的優勢：** 
+  改善疑難排解並縮短平均解決時間 (MTTR)。 
+  獲得深入相依性及其影響的洞見。 
+  快速找出並糾正效能問題。 
+  利用追蹤產生的指標做出明智的決策。 
+  透過最佳化元件互動改善使用者體驗。 

 **未建立此最佳實務時的曝險等級：** 中 

## 實作指引
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 [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) 提供了全方位的追蹤資料分析套件，能讓您深入了解服務互動的各個層面、監控使用者活動，以及偵測效能問題。像是 ServiceLens、X-Ray Insights、X-Ray Analytics 及 Amazon DevOps Guru 等功能可從追蹤資料產生更深入且可付諸行動的洞見。 

### 實作步驟
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 下列步驟提供了結構化的方法，以使用 AWS 服務有效實作追蹤資料分析： 

1.  **整合 AWS X-Ray：** 確保 X-Ray 與您的應用程式整合以擷取追蹤資料。 

1.  **分析 X-Ray 指標：** 深入研究從 X-Ray 追蹤產生的指標，例如延遲、請求率、故障率和回應時間分佈情形，方法是使用 [服務圖](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) 來監控應用程式運作狀況。 

1.  **使用 ServiceLens：** 利用 [ServiceLens Map](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) 加強服務和應用程式的可觀測性。如此就能將追蹤、指標、日誌、警報和其他運作狀況資訊整合在一起檢視。 

1.  **啟用 X-Ray Insights：** 

   1.  開啟 [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) 以便自動偵測追蹤內的異常情況。 

   1.  檢查洞見以找出明確的模式並確定根本原因，例如故障率或延遲增加。 

   1.  請參考 Insights 時間軸，依時間順序查看所偵測到問題的分析。 

1.  **使用 X-Ray Analytics：** [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) 可讓您徹底探索追蹤資料、找出明確的模式，以及擷取洞見。 

1.  **使用 X-Ray 中的群組：** 在 X-Ray 中建立群組，即可根據如高延遲等條件篩選追蹤，以進行更針對性的分析。 

1.  **納入 Amazon DevOps Guru：** 參與 [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) 以便利用機器學習模型的優勢，從追蹤中找出明確的操作異常狀況。 

1.  **使用 CloudWatch Synthetics：** 使用 [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) 建立 Canary 來持續監控您的端點和工作流程。這些 Canary 可與 X-Ray 整合，以提供追蹤資料，用來對要測試的應用程式進行深入分析。 

1.  **使用實際使用者監控 (RUM)：** 透過 [AWS X-Ray 和 CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html)，您可以分析請求路徑並進行偵測，從應用程式的最終使用者開始，一路到下游 AWS 受管服務。這樣做有助於找出影響使用者的延遲趨勢和錯誤。 

1.  **與日誌建立關聯：** 將 [追蹤資料與](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) X-Ray 追蹤檢視內的相關日誌建立關聯，以透過更深入的觀點來了解應用程式行為。如此可讓您檢視與追蹤的交易直接相關的日誌事件。 

 **實作計劃的工作量：** 中。 

## 資源
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 **相關的最佳實務：** 
+  [OPS08-BP01 分析工作負載指標](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) 
+  [OPS08-BP02 分析工作負載日誌](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) 

 **相關文件：** 
+ [ 使用 ServiceLens 監控應用程式運作狀況 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [ 使用 X-Ray Analytics 探索追蹤資料 ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)
+ [ 使用 X-Ray Insights 偵測追蹤中的異常狀況 ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html)
+ [ 使用 CloudWatch Synthetics 持續監控 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)

 **相關影片：** 
+ [ 使用 Amazon CloudWatch Synthetics 和 AWS X-Ray 分析應用程式並進行偵錯 ](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [ 使用 AWS X-Ray Insights ](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)

 **相關範例：** 
+ [ One Observability 研討會 ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ 使用 AWS Lambda 實作 X-Ray ](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html)
+ [ CloudWatch Synthetics Canary 範本 ](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)