AWS X-Ray permet aux développeurs de tracer des applications distribuées qui ont été créées grâce à des produits AWS. Cette intégration fournit des traces pour les fonctions Lambda dans la page de détails des fonctions sans serveur. Pour en savoir plus sur les fonctions sans serveur, consultez la documentation dédiée.
Pour commencer, activez l’intégration AWS et assurez-vous que le document de stratégie de votre rôle AWS/Datadog comporte les autorisations suivantes :
xray:BatchGetTraces,
xray:GetTraceSummaries
L’autorisation GetTraceSummaries permet d’obtenir la liste des traces récentes, tandis que BatchGetTraces renvoie la totalité des traces.
Ensuite, activez l’intégration X-Ray dans Datadog.
Si vous utilisez une clé principale client pour chiffrer les traces, ajoutez la méthode kms:Decrypt à la stratégie au sein de laquelle la ressource correspond à la clé principale client utilisée pour X-Ray.
Remarque : l’activation de l’intégration AWS X-Ray augmente le nombre de spans analysées utilisées. Cela peut avoir une incidence sur votre facturation.
Pour tirer le meilleur parti de l’intégration AWS X-Ray, vous devez l’activer pour vos fonctions Lambda et vos instances d’API Gateway, mais aussi installer les bibliothèques de tracing dans vos fonctions Lambda.
Le plug-in Serverless Framework de Datadog active automatiquement X-Ray pour vos fonctions Lambda et vos instances d’API Gateway. Le plug-in se charge également d’ajouter la couche Lambda Datadog à toutes vos fonctions Node et Python.
Pour apprendre à utiliser le plug-in Serverless Framework, lisez cet article de blog et consultez la documentation (en anglais).
Enfin, installez et importez la bibliothèque client X-Ray dans votre fonction Lambda.
Remarque : la couche Lambda Datadog et les bibliothèques client intègrent le X-Ray SDK en tant que dépendance. Vous n’avez donc pas besoin de l’installer dans vos projets.
Enfin, installez et importez la bibliothèque client X-Ray dans votre fonction Lambda.
La bibliothèque client X-Ray vous permet d’analyser vos requêtes HTTP envoyées aux API ainsi que les appels des services DynamoDB, S3, MySQL et PostgreSQL (auto-hébergé, Amazon RDS et Amazon Aurora), SQS et SNS.
Installez la bibliothèque, importez-la dans vos projets Lambda, puis patchez les services que vous souhaitez instrumenter.
Installer la bibliothèque de tracing X-Ray :
npm install aws-xray-sdk
# pour les utilisateurs de Yarn
yarn add aws-xray-sdk
Pour instrumenter le SDK AWS :
var AWSXRay = require('aws-xray-sdk-core');
var AWS = AWSXRay.captureAWS(require('aws-sdk'));
Pour instrumenter tous les appels HTTP en aval :
var AWSXRay = require('aws-xray-sdk');
AWSXRay.captureHTTPsGlobal(require('http'));
var http = require('http');
Pour instrumenter les requêtes PostgreSQL :
var AWSXRay = require('aws-xray-sdk');
var pg = AWSXRay.capturePostgres(require('pg'));
var client = new pg.Client();
Pour instrumenter les requêtes MySQL :
var AWSXRay = require('aws-xray-sdk');
var mysql = AWSXRay.captureMySQL(require('mysql'));
//...
var connection = mysql.createConnection(config);
Pour en savoir plus sur la configuration, la création de sous-segments et l’enregistrement d’annotations, consultez la documentation X-Ray pour Node.js.
Installer la bibliothèque de tracing X-Ray :
pip install aws-xray-sdk
Pour patcher toutes les bibliothèques par défaut, ajoutez ce qui suit au fichier contenant vos gestionnaires de fonctions Lambda :
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all
patch_all()
Notez que le tracing de aiohttp nécessite une instrumentation spécifique.
Pour en savoir plus sur la configuration, la création de sous-segments et l’enregistrement d’annotations, consultez la documentation X-Ray pour Python.
Pour tout autre runtime, consultez la documentation sur X-Ray SDK :
L’intégration AWS X-Ray récupère les données de trace d’AWS et ne recueille aucune métrique ni aucun log.