AWS X-Ray による分散トレースと構造化ログ

AWS へのアプリケーションデプロイ

Dunieski Otano

Amazon Web Services Solutions Architect

誰も特定できなかった遅いリクエスト

• 1件のリクエストに4秒かかる
• 各サービスのログは単独では正常に見える
• 全体の経路を把握できない

分散トレースが解決する問題

• 1件のリクエストが多数のサービスを経由する
• ログだけではエンドツーエンドの経路を把握できない
• トレースがリクエスト全体をつなぎ合わせる
• どこに時間がかかったかを正確に確認できる

セグメント、サブセグメント、サービスマップ

• セグメント：1つのサービスが行う処理
• サブセグメント：DBコールなど、セグメント内の単位
• サービスマップ：全セグメントの視覚的なグラフ
• 各ノードにレイテンシとエラーが表示される

アノテーションとメタデータの違い

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アノテーション

• インデックス付きのキーと値でフィルタリング可能
• 顧客ティアなど、検索に使う情報に適している

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メタデータ

• 追加の詳細情報でインデックスなし
• 文脈として付与できるが、検索はできない

トレースIDによるログの関連付け

• 各トレースには一意のトレースIDがある
• トレースIDを構造化ログに含める
• 遅いトレースから対応するログ行に直接ジャンプできる
• ログとトレースが一体となって調査を支援する

サービスマップでボトルネックを特定する

• ログではなくサービスマップから調査を始める
• レイテンシが最も高いノードを見つける
• そのノードのトレースタイムラインを掘り下げる
• 最も長いセグメントがボトルネックの候補

リクエスト全体にわたるトレース

• API Gateway・Lambda・下流への呼び出しがすべてトレースされる
• 各サービスが同じトレースにセグメントを追加する
• 1つのトレースIDがログとセグメントをつなぐ
• すべてのリクエストをエンドツーエンドで可視化できる

練習しましょう！

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