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随着企业核心业务全面向云原生和无服务器架构迁移#xff0c;AWS Lambda 因其免运维、自动扩缩容和按调用计费的优势#xff0c;已成为支撑高并发、事件驱动型业务的首选计算平台。然而#xff0c;Serverless 的“黑盒化”特征也带来了新的可观测性挑战#xff1a;
…背景随着企业核心业务全面向云原生和无服务器架构迁移AWS Lambda 因其免运维、自动扩缩容和按调用计费的优势已成为支撑高并发、事件驱动型业务的首选计算平台。然而Serverless 的“黑盒化”特征也带来了新的可观测性挑战分布式链路断裂Lambda 函数往往作为事件触发链中的关键一环与 API Gateway、S3、SQS、DynamoDB 等服务交叉调用传统 APM 难以串联完整调用链。冷启动与性能瓶颈难定位函数初始化耗时、依赖库加载、网络延迟等性能指标缺乏细粒度追踪影响用户体验与成本控制。多环境、多账号下的观测一致性缺失Dev、QA、Prod 环境函数数量众多若没有统一的链路标准和标签规范问题定位效率低跨团队协作成本高。为保障线上稳定性、优化函数性能、实现 Serverless 场景下的可观测闭环亟需基于 Python 运行时构建一套标准化方案提供从原理、代码示例到生产级部署的完整落地方案助力企业在 Serverless 架构下实现“问题可追踪、性能可量化、成本可优化”的目标。AWS 提供了两种链路协议支持用于 Lambda 函数的链路追踪OpenTelemetry、X-Ray。当前最佳实践主要是采用 OpenTelemetry 协议来实现链路可观测。观测云观测云是一款专为 IT 工程师打造的全链路可观测产品它集成了基础设施监控、应用程序性能监控和日志管理为整个技术栈提供实时可观察性。支持通过一键集成 OpenTelemetry 标准 SDK/Collector把分布式链路、指标、日志三信号统一采集并云端托管在 OTel 的厂商中立格式之上提供即开即用的仪表、告警与 AI 异常检测让用户免运维后端即可把云原生应用的可观测数据“拿来即用”实现从链路到业务场景的端到端可视化。实践AWS Lambda 使用 Python 语言编写函数并调用应用服务应用服务为 java 语言。同时需要将可观测数据上报至观测云。准备 Lambda Layer需要新增以下两个 LayerOpentelemetry Layer用于链路插桩DataKit Layer: 用于接收 Opentelemetry 的可观测数据Opentelemetry Layer使用 OpenTelemetry 自动插桩方式可以零侵入 Python 代码实现链路追踪这里 OpenTelemetry 可以作为 layer 附着到 Lambda 函数内部。AWS 宁夏节点需要手动构建 OpenTelemetry layer其他节点可直接使用对应的 ARN这里主要介绍手动构建方式1、下载源码git clone https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-lambda.git2、构建构建前主要安装相关 AWS 工具可以参考仓库 README 文件假设以及装好了相关工具执行下面操作进行构建liuruiliurui:~/code/opentelemetry-lambda$ cd python/src liuruiliurui:~/code/opentelemetry-lambda/python/src$ ./run.sh -r cn-northwest-1构建部分日志如下running... Invoked with: -r cn-northwest-1 sam building... run.sh: Starting sam build. Starting Build inside a container Building layer OTelLayer For container layer build, first compatible runtime is chosen as build target for container. Fetching public.ecr.aws/sam/build-python3.9:latest-x86_64 Docker container image...... Mounting /home/liurui/code/opentelemetry-lambda/python/src/otel as /tmp/samcli/source:ro,delegated, inside runtime container Successfully created/updated stack - otel-stack in cn-northwest-1 OTel Lambda layer ARN: arn:aws-cn:lambda:cn-northwest-1:888888888:layer:otel-layer:2构建成功后自动上传在 AWS Layer 上 otel-layer复制当前 ARN后续操作会用到。DataKit LayerDataKit Layer 是观测云研发的 AWS Lambda Layer用于采集、上报链路、指标、日志等数据。可以接收 OpenTelemetry 链路信息 。登录 AWS Lambda 控制台创建名为 datakit-x86_64 layer可自行调整选择于 Python 应用相符的架构当前主要是 AMD 架构根据架构选择下面的压缩包进行上传保存即可AMD架构https://static.guance.com/datakit/datakit_aws_extension-linux-amd64.zipARM架构https://static.guance.com/datakit/datakit_aws_extension-linux-arm64.zipLambda 函数创建 Lambda 函数创建 Lambda 函数运行时选择 Python架构选择 x86_64。新增示例代码在lambda_function.py新增以下内容import json import urllib.request import urllib.error import time # 上游接口 UPSTREAM_URL http://java服务接口:8090/user def lambda_handler(event, context): 带日志的接口转发示例 # 1. 取 Lambda RequestId方便全链路追踪 request_id context.aws_request_id print(json.dumps({ level: INFO, requestId: request_id, message: Lambda invoke start, event: event })) try: # 2. 解析入参 params event.get(queryStringParameters) or {} todo_id params.get(id, 1) print(json.dumps({ level: INFO, requestId: request_id, message: Parsed todo_id, todo_id: todo_id })) # 3. 调用上游 upstream UPSTREAM_URL print(json.dumps({ level: INFO, requestId: request_id, message: Upstream request start, url: upstream })) start time.time() req urllib.request.Request(upstream, methodGET) with urllib.request.urlopen(req, timeout5) as resp: upstream_body resp.read().decode(utf-8) upstream_json json.loads(upstream_body) latency round((time.time() - start) * 1000, 2) print(json.dumps({ level: INFO, requestId: request_id, message: Upstream request finish, statusCode: resp.status, latency_ms: latency })) # 4. 返回 response_body { message: Hello from Lambda!, upstream: upstream_json } print(json.dumps({ level: INFO, requestId: request_id, message: Lambda invoke success, response: response_body })) return { statusCode: 200, headers: {Content-Type: application/json}, body: json.dumps(response_body) } # 5. 异常分支日志 except urllib.error.HTTPError as e: print(json.dumps({ level: ERROR, requestId: request_id, message: Upstream HTTPError, statusCode: e.code, reason: e.reason })) return { statusCode: e.code, body: json.dumps({error: fUpstream HTTPError: {e.reason}}) } except urllib.error.URLError as e: print(json.dumps({ level: ERROR, requestId: request_id, message: Upstream URLError, reason: str(e.reason) })) return { statusCode: 502, body: json.dumps({error: fUpstream URLError: {e.reason}}) } except Exception as e: print(json.dumps({ level: ERROR, requestId: request_id, message: Unknown exception, error: str(e) })) return { statusCode: 500, body: json.dumps({error: str(e)}) }添加完成后点击 Deploy 进行部署。添加 Layer点击 Layger 进行添加选择 指定一个 ARN 进行添加ARN 为上面准备工作产生的 Layer ARN 地址。确保已经添加了以下两个 Layer。添加环境变量在对应的函数配置里面进行添加。# otel lambda handler AWS_LAMBDA_EXEC_WRAPPER /opt/python/otel-handler # 观测云网关地址 ENV_DATAWAY http://open****?tokenxxxxxxx # otel 上报地址无需调整 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT http://localhost:9529/otel测试点击测试按钮进行测试。观测云链路效果