# REL06-BP07 Monitoraggio del tracciamento end-to-end delle richieste attraverso il sistema
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Tieni traccia delle richieste durante l'elaborazione dei componenti del servizio in modo che i team del prodotto possano analizzare i problemi, semplificarne il debug e migliorare le prestazioni.

 **Risultato desiderato:** i carichi di lavoro con tracciabilità completa su tutti i componenti sono caratterizzati da processi di debug più semplici, con conseguente miglioramento del [tempo medio di risoluzione](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/availability-and-beyond-improving-resilience/reducing-mttr.html) (MTTR) degli errori e della latenza, grazie a una più semplice individuazione della causa principale. La tracciabilità end-to-end riduce il tempo necessario per individuare i componenti interessati e approfondire in dettaglio le cause principali degli errori o della latenza. 

 **Anti-pattern comuni:** 
+  Il tracciamento viene utilizzato per alcuni componenti ma non per tutti. Ad esempio, senza il tracciamento AWS Lambda, i team potrebbero non avere una chiara comprensione della latenza causata dagli avviamenti a freddo in un periodo di picco del carico di lavoro. 
+  I canary Synthetics o le metriche RUM (Real-User Monitoring) non sono configurati con il tracciamento. Senza canary o metriche RUM, la telemetria delle interazioni dei clienti viene omessa dall'analisi dei tracciamenti e ciò rende incompleto il profilo delle prestazioni. 
+  I carichi di lavoro ibridi includono strumenti di tracciamento cloud-native (nativi del cloud) e di terze parti, ma non sono state prese misure specifiche per selezionare e integrare completamente un'unica soluzione di tracciamento. In base alla soluzione di tracciamento scelta, gli SDK di tracciamento cloud-native (nativi del cloud) devono essere utilizzati per instrumentare i componenti non cloud-native (nativi del cloud) oppure è necessario configurare strumenti di terze parti per acquisire i dati telemetrici delle tracce nativi del cloud. 

 **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** quando vengono avvisati della presenza di problemi, i team di sviluppo possono visualizzare un quadro completo delle interazioni tra i componenti del sistema, inclusa la correlazione componente per componente con creazione di log, prestazioni e guasti. Poiché il tracciamento semplifica l'identificazione visiva delle cause principali, viene dedicato meno tempo all'individuazione di tali cause. I team che hanno una visione dettagliata delle interazioni tra i componenti prendono decisioni migliori e più rapide durante la fase di risoluzione dei problemi. Le decisioni, ad esempio quando invocare il failover del disaster recovery (DR) o dove implementare in modo più efficace le strategie di riparazione automatica, possono essere migliorate analizzando le tracce dei sistemi; ciò ottimizza in ultima analisi la soddisfazione dei clienti nei confronti dei servizi. 

 **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio 

## Guida all’implementazione
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 I team che gestiscono le applicazioni distribuite possono utilizzare strumenti di tracciamento per definire un identificatore di correlazione, raccogliere le tracce delle richieste e creare mappe di servizio dei componenti connessi. Tutti i componenti dell'applicazione devono essere inclusi nelle tracce delle richieste, inclusi client di servizio, gateway middleware (software intermediario) e router di eventi, componenti di elaborazione e archiviazione, tra cui gli archivi e i database dei valori chiave. Includi canary Synthetics o metriche RUM (Real-User Monitoring) nella configurazione del tracciamento end-to-end per misurare le interazioni e la latenza dei client remoti in modo da poter valutare con precisione le prestazioni dei tuoi sistemi rispetto agli accordi sul livello di servizio (SLA) e agli obiettivi corrispondenti. 

 Puoi utilizzare [AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) e i servizi di strumentazione del [monitoraggio delle applicazioni Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Application-Monitoring-Sections.html) per una visione completa delle richieste mentre vengono inviate alla tua applicazione. X-Ray raccoglie la telemetria delle applicazioni e consente di visualizzarla e filtrarla tra payload, funzioni, tracce, servizi, API. La telemetria può essere attivata per componenti di sistema senza codice o a uso limitato di codice. Il monitoraggio delle applicazioni CloudWatch comprende Servicelens per l'integrazione delle tracce con parametri, log e allarmi. La funzionalità Monitoraggio delle applicazioni CloudWatch include anche elementi Synthetics per monitorare gli endpoint e le API, oltre alle metriche RUM (Real-User Monitoring) per dotare di strumenti i client delle applicazioni Web. 

## Passaggi dell'implementazione
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+  Utilizza AWS X-Ray su tutti i servizi nativi supportati, come [Amazon S3, AWS Lambda e Gateway Amazon API](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services.html). Questi servizi AWS consentono a X-Ray di attivare opzioni di configurazione utilizzando il modello Infrastructure as code, AWS SDK o la Console di gestione AWS. 
+  Dota di strumenti le applicazioni [AWS Distro for Open Telemetry e X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-adot.html) o gli agenti di raccolta di terze parti. 
+ Consulta la [Guida per gli sviluppatori AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) per l'implementazione specifica del linguaggio di programmazione. Queste sezioni della documentazione descrivono come instrumentare le richieste HTTP, le query SQL e altri processi specifici del linguaggio di programmazione delle applicazioni.
+  Usa il tracciamento X-Ray per i [canary sintetici di Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) e [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html) al fine di analizzare il percorso delle richieste dal client dell'utente finale lungo l'infrastruttura AWS a valle. 
+  Configura le metriche e gli allarmi CloudWatch in base allo stato delle risorse e alla telemetria dei canary in modo che i team siano avvisati tempestivamente in merito ai problemi e possano, quindi, analizzare in dettaglio le tracce e le mappe dei servizi con ServiceLens. 
+  Abilita l'integrazione X-Ray per gli strumenti di tracciamento di terze parti come [Datadog](https://docs.datadoghq.com/tracing/guide/serverless_enable_aws_xray/), [New Relic](https://docs.newrelic.com/docs/infrastructure/amazon-integrations/aws-integrations-list/aws-x-ray-monitoring-integration/) o [Dynatrace](https://www.dynatrace.com/support/help/setup-and-configuration/setup-on-cloud-platforms/amazon-web-services/amazon-web-services-integrations/aws-service-metrics) in caso di utilizzo di strumenti di terze parti per la tua soluzione di tracciamento principale. 

## Risorse
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 **Best practice correlate:** 
+  [REL06-BP01 Monitoraggio di tutti i componenti per il carico di lavoro (generazione)](rel_monitor_aws_resources_monitor_resources.md) 
+  [REL11-BP01 Monitoraggio di tutti i componenti del carico di lavoro per la rilevazione dei guasti](rel_withstand_component_failures_monitoring_health.md) 

 **Documenti correlati:** 
+  [Cos’è AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) 
+ [ Amazon CloudWatch: monitoraggio delle applicazioni](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Application-Monitoring-Sections.html)
+  [Debugging with Amazon CloudWatch Synthetics and AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/) 
+  [The Amazon Builders' Library: strumentazione di sistemi distribuiti per visibilità operativa](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/) 
+ [ Integrating AWS X-Ray with other AWS services ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services.html)
+ [AWS Distro for OpenTelemetry and AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-adot.html)
+ [ Amazon CloudWatch: utilizzo del monitoraggio sintetico ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [ Amazon CloudWatch: utilizzo di CloudWatch RUM ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [ Set up Amazon CloudWatch synthetics canary and Amazon CloudWatch alarm ](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/devops-monitoring-dashboard-on-aws/set-up-amazon-cloudwatch-synthetics-canary-and-amazon-cloudwatch-alarm.html)
+ [ Availability and Beyond: Understanding and Improving the Resilience of Distributed Systems on AWS](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/availability-and-beyond-improving-resilience/reducing-mttr.html)

 **Esempi correlati:** 
+ [ One Observability Workshop ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US)

 **Video correlati:** 
+ [AWS re:Invent 2022 - How to monitor applications across multiple accounts ](https://www.youtube.com/watch?v=kFGOkywu-rw)
+ [ How to Monitor your AWS Applications ](https://www.youtube.com/watch?v=UxWU9mrSbmA)

 **Strumenti correlati:** 
+ [AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/xray/)
+ [ Amazon CloudWatch ](https://aws.amazon.com/pm/cloudwatch/)
+ [ Amazon Route 53 ](https://aws.amazon.com/route53/)