# OPS08-BP03 Analisar rastreamentos de workload
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 Analisar dados de rastreamento é crucial para obter uma visão abrangente da jornada operacional de uma aplicação. Ao visualizar e compreender as interações entre vários componentes, a performance pode ser ajustada, os gargalos identificados e as experiências do usuário aprimoradas. 

 **Resultado desejado:** obtenha uma visibilidade clara das operações distribuídas da sua aplicação, permitindo uma resolução mais rápida de problemas e uma experiência de usuário aprimorada. 

 **Práticas comuns que devem ser evitadas:** 
+  Ignorar dados de rastreamento, confiando apenas em logs e métricas. 
+  Não correlacionar dados de rastreamento com logs associados. 
+  Ignorar as métricas derivadas de rastreamentos, como latência e taxas de falhas. 

 **Benefícios de implementar esta prática recomendada:** 
+  Aprimoramento da solução de problemas e redução do tempo médio de resolução (MTTR). 
+  Obtenção de insights sobre dependências e seu impacto. 
+  Identificação e correção rápidas de problemas de performance. 
+  Uso de métricas derivadas de rastreamento para uma tomada de decisão informada. 
+  Experiências de usuário aprimoradas por meio de interações otimizadas de componentes. 

 **Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio 

## Orientação para implementação
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 O [AWS X-Ray](https://www.docs.aws.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) oferece um pacote abrangente para análise de dados de rastreamento, fornecendo uma visão holística das interações de serviços, monitorando as atividades do usuário e detectando problemas de performance. Recursos como ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics Analytics e Amazon DevOps Guru aprimoram o detalhamento dos insights acionáveis derivados de dados de rastreamento. 

### Etapas de implementação
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 As seguintes etapas oferecem uma abordagem estruturada para implementar com eficácia a análise de dados de rastreamento usando serviços da AWS: 

1.  **Integre o AWS X-Ray**: certifique-se de que o X-Ray esteja integrado às suas aplicações para capturar dados de rastreamento. 

1.  **Analise as métricas do X-Ray**: mergulhe nas métricas derivadas dos rastreamentos do X-Ray, como latência, taxas de solicitação, taxas de falhas e distribuições de tempo de resposta, usando o [mapa de serviços](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view) para monitorar a integridade da aplicação. 

1.  **Use o ServiceLens**: aproveite o [mapa do ServiceLens](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html) para melhorar a observabilidade de seus serviços e aplicações. Isso permite a visualização integrada de rastreamentos, métricas, logs, alarmes e outras informações de integridade. 

1.  **Habilite o X-Ray Insights**: 

   1.  Ative o [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) para detecção automática de anomalias em rastreamentos. 

   1.  Examine os insights para identificar padrões e determinar as causas-raiz, como maiores taxas de falhas ou latências. 

   1.  Consulte o cronograma de insights para realizar uma análise cronológica dos problemas detectados. 

1.  **Use o X-Ray Analytics**: o [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) permite que você explore minuciosamente os dados de rastreamento, identifique padrões e extraia insights. 

1.  **Use grupos no X-Ray**: crie grupos no X-Ray para filtrar rastreamentos com base em critérios como alta latência, permitindo uma análise mais direcionada. 

1.  **Incorpore o Amazon DevOps Guru**: envolva o [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) para se beneficiar dos modelos de machine learning que identificam anomalias operacionais nos rastreamentos. 

1.  **Use o CloudWatch Synthetics**: use o [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) para criar canários para monitorar continuamente seus endpoints e fluxos de trabalho. Esses canários podem se integrar ao X-Ray para fornecer dados de rastreamento para uma análise detalhada das aplicações que estão sendo testadas. 

1.  **Use o monitoramento de usuários reais (RUM)**: Com o [AWS X-Ray e o CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html), é possível analisar e depurar o caminho da solicitação a partir dos usuários finais da aplicação até os serviços subsequentes gerenciados pela AWS. Isso ajuda a identificar tendências e erros de latência que afetam os usuários finais. 

1.  **Correlacione com logs**: correlacione [dados de rastreamento com registros relacionados](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs) na visualização de rastreamento do X-Ray para obter uma perspectiva granular do comportamento da aplicação. Isso permite que você visualize eventos de log diretamente associados às transações rastreadas. 

1.  **Implemente a [observabilidade entre contas do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html):** monitore e solucione problemas de aplicações que abrangem várias contas em uma região. 

 **Nível de esforço do plano de implementação:** Médio 

## Recursos
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 **Práticas recomendadas relacionadas:** 
+  [OPS08-BP01 Analisar métricas da workload](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) 
+  [OPS08-BP02 Analisar logs de workloads](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) 

 **Documentos relacionados:** 
+  [Usar o ServiceLens para monitorar a integridade da aplicação](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html) 
+  [Explorar dados de rastreamento com o X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) 
+  [Detectar anomalias em rastreamentos com o X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html) 
+  [Monitorar continuamente com o CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) 

 **Vídeos relacionados:** 
+  [Analisar e depurar aplicações usando Amazon CloudWatch Synthetics e o AWS X-Ray](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4) 
+  [Usar o AWS X-Ray Insights](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw) 

 **Exemplos relacionados:** 
+  [Workshop One Observability](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro) 
+  [Implementar o X-Ray com AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html) 
+  [Modelos canário do CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)