DVAトラブルシューティングと最適化
AWS X-RayでLambda関数のトレースを実装している開発者がいます。顧客の注文処理において、特定の`orderId`に関連する遅いトレース（2秒超）をX-Rayコンソールのフィルター式で絞り込めるようにしたいです。以下のうち、X-Rayコンソールでフィルタリング可能な形で`orderId`をトレースに付加する正しい実装はどれですか？
Asubsegment.put_annotation('orderId', order_id) を使用してアノテーションとして追加する
✓ 正解
X-Rayのアノテーションはキーと値がインデックス化され、annotation.orderId="123"のようなフィルター式で検索できます。特定のビジネス属性でトレースを絞り込む用途に最適な正しい実装です。
Bsubsegment.put_metadata('orderId', order_id) を使用してメタデータとして追加する
メタデータはトレースに付加情報として保存されますがインデックス化されず、フィルター式での検索対象になりません。詳細情報の記録には使えますが絞り込みには利用できません。
Cxray_recorder.begin_subsegment(order_id) で注文IDと同名のサブセグメントを作成する
サブセグメント名を動的なorderIdにしてもフィルター式での属性検索はできず、セグメント数が無秩序に増えて可観測性を損ないます。属性付与にはアノテーションを使う実装が適切です。
DLambda関数の環境変数に ORDER_ID を設定してX-Rayが自動的に取得するようにする
Lambdaの環境変数はX-Rayトレースに自動的には取り込まれず、フィルター式の対象にもなりません。トレースへの属性付与にはput_annotationを使用する必要があります。
解説
正解：subsegment.put_annotation('orderId', order_id) を使用してアノテーションとして追加する。
X-Rayのアノテーション（Annotations）はキーと値のペアとしてインデックス化され、フィルター式（例: annotation.orderId = "123"）での検索が可能です。一方、メタデータ（Metadata）はトレースに保存されますがインデックス化されないため、フィルター式では使用できません。特定のビジネス属性でトレースを絞り込む場合は必ずアノテーションを使用します。
選択肢Bのメタデータはインデックス化されないためフィルター式では使用できません。
選択肢CのサブセグメントをorderIdと同名で作成するのは正しい実装ではありません。
選択肢DのLambda環境変数はX-Rayが自動的に取得しません。
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