DVAトラブルシューティングと最適化
複数のマイクロサービスで構成されたサーバーレスアプリケーションにおいて、リクエストの追跡や各サービス間（API Gateway -> Lambda -> DynamoDB）の処理遅延ボトルネックを特定したいと考えています。AWS X-Rayを正しく導入してデータを収集・送信するための構成として正しいものはどれですか。
AアプリケーションコードにAWS X-Ray SDKを組み込んでセグメント情報を記録し、X-Ray Daemonを介してデータをX-Rayサービスへ送信する。
✓ 正解
アプリケーションコードにX-Ray SDKを組込み、X-Ray Daemon（UDP）経由でトレースデータを非同期送信するのが標準的な手順です。
BAmazon CloudWatch Agentを導入し、アプリケーションの標準出力ログをX-Rayフォーマットに自動変換して直接転送する。
CloudWatch Agentはシステムメトリクスやログの収集用であり、アプリ内のX-Rayトレースセグメントデータを生成・転送するものではありません。
CAPI GatewayとLambdaのマネージドコンソールでトレースを有効化し、コード側の変更やSDKの導入を行わずに全てのトレースデータを収集する。
コンソールでの有効化（アクティブトレース）に加えて、アプリ内部のサブセグメントや詳細なダウンストリーム追跡にはX-Ray SDKの導入が必要です。
DAWS AppConfigを使用してX-Rayのデータ収集フラグを有効化し、DynamoDB Streams経由でトレースデータを蓄積する。
AWS AppConfigやDynamoDB StreamsはX-Rayトレースデータの生成や転送を行うためのサービスコンポーネントではありません。
解説
AWS X-Rayを使用して詳細なエンドツーエンドのトレースやパフォーマンス分析を行うには、アプリケーションコード内に「AWS X-Ray SDK」を組み込んでトレースデータ（セグメント/サブセグメント）を生成し、それを「X-Ray Daemon」プロセス経由で非同期にX-Rayサービスへ送信する必要があります（LambdaではマネージドのDaemonが自動で処理します）。マネージドサービス側の有効化だけではアプリ内部の詳細（特定のDB呼び出しや外部API呼び出しの計測）までは収集できません。
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