AWS X-Ray introduit l'échantillonnage adaptatif pour une détection automatique et optimisée des erreurs
AWS X-Ray, un service qui aide les développeurs à analyser et à déboguer des applications distribuées en fournissant des fonctionnalités de suivi des demandes, propose désormais un échantillonnage adaptatif pour résoudre un défi courant pour les équipes DevOps, les ingénieurs en fiabilité des sites (SRE) et les développeurs d'applications. Ces clients sont souvent confrontés à un compromis difficile : définir des taux d'échantillonnage trop faibles risque de ne pas détecter des traces critiques lors d'incidents, tandis qu'un réglage trop élevé augmente inutilement les coûts d'observabilité pendant les opérations normales.
Aujourd'hui, grâce à l'échantillonnage adaptatif, vous pouvez ajuster automatiquement les fréquences d'échantillonnage dans les limites définies par l'utilisateur afin de vous assurer de capturer les traces les plus importantes au moment précis où vous en avez besoin. Cela permet aux équipes de développement de réduire le temps moyen de résolution (MTTR) en cas d'incident en fournissant des données de trace complètes pour l'analyse des causes racines, tout en maintenant des taux d'échantillonnage rentables pendant les opérations normales. L'échantillonnage adaptatif prend en charge deux approches, Sampling Boost et Anomaly Span Capture. Ils peuvent être appliqués indépendamment ou combinés ensemble. Les clients peuvent utiliser Sampling Boost pour augmenter temporairement les taux d'échantillonnage lorsque des anomalies sont détectées afin de capturer des traces complètes et Anomaly Span Capture pour garantir que les intervalles liés aux anomalies sont toujours capturés, même lorsque la trace complète n'est pas échantillonnée.
L'échantillonnage adaptatif est actuellement disponible dans toutes les régions commerciales où AWS X-Ray est proposé. Pour en savoir plus, consultez la documentation relative à X-Ray et la page de tarification de CloudWatch pour plus de détails sur la tarification de X-Ray.