AWS的性能检测服务X-Ray（APM）

发展之势：
随便最几年微服务和Serverless（Lambda）的盛行，把原来一套系统能够按业务，人员或业务架构拆分得更加详细，让开发人员更专一于本身负责微服务或Serverless模块，同时利用DevOps管理流程，这样能够提高业务的快速迭代。虽然微服务或Serverless确实是能够提高业务的持续服务和可靠性，可是业务复杂度，管理难度和管理成本随之提高，如何作好业务故障排查，特别是性能和稳定是不少企业开发及运维团队所关心的，AWS为此提供一项易用且可视化的服务X-Ray，借助 AWS X-Ray，开发人员可以轻松分析其生产行为及具备端到端跟踪功能的分布式应用程序。您能够使用 X-Ray 肯定性能瓶颈、边缘状况错误以及其余难于检测的问题。X-Ray 支持各类类型或大小的开发或生产应用程序，从简单的异步事件调用和三层 Web 应用程序到使用微服务架构构建的复杂的分布式应用程序。这让开发人员可以快速找到并解决其应用程序中出现的问题，并改善最终用户对其应用程序的体验。

功能介绍：
X-Ray是能够很好的与AWS近几年特别流行的技术（ECS/Lambda等）集成，尤为是将来有可能成为主流技术的Lambda，它能够提供数据跟踪，数据轨迹采集与性能分析等可视化技术服务。如下咱们来介绍如今及将来都比较经常使用的API化的应用，API化采用基础技术就是Lambda，而优化Lambda和业务代码的工具服务是X-Ray，咱们经过一个例子来讲明X-Ray如何帮助开发与运维团队提高业务体验。

1）X-Ray对Python for Lambda的请求分析
AWS Lambda 上的 Python – 对 Lambda 函数配置启用 X-Ray 以分析传入请求。添加X-Ray SDK for Python以分析 AWS 开发工具包、HTTP 和 SQL 客户端。

有多个 AWS 服务提供 X-Ray 集成。集成服务提供不一样级别的集成，能够包括采样和向传入请求添加标头、运行 X-Ray 守护程序以及自动将跟踪数据发送到 X-Ray。
 主动分析 – 采样和分析传入请求。

 被动分析 – 分析已经由其余服务采样的请求。

 请求跟踪 – 对全部传入请求添加一个跟踪标头，并将其向下游传播。

 工具 – 运行 X-Ray 守护程序以从 X-Ray 开发工具包接收分段。

业务例子配置：
1）API化的业务架构图：

 使用 AWS X-Ray 检测无服务架构工做流程中的响应瓶颈，将其运行时间提升了70%。
 使用 X-Ray 的日志聚合器和可视化视图发现执行时间较长的 lambda ，使用 X-Ray 的明细功能，检查该 lambda 的 CloudWatch 日志。

2）配置X-Ray
在 AWS Lambda 函数上配置 X-Ray 集成

1. 打开 AWS Lambda 控制台
   

2. 选择您的函数
   

3. 选择 Configuration，在调试和错误处理下，选择启用活动跟踪
   

4. 切换到 X-Ray 的可视化仪表盘
   

5. 条件筛选
   

6. 问题定位
   
   从上图能够看出： lambda 自身的业务功能较复杂调用频率太高；lambda 读取数据库的延时太高。

7. 重写 lambda 并优化数据库后，使用 X-Ray 服务映射来跟踪并验证更新是否获得指望的性能提高
   
   从以上例子能够看出，X-Ray是一个很不错的服务，能够帮助开发及运维团队节约大量的业务排障时间，快速提高业务体验。

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