16、利用AI服务提升效率及应用于现有平台

利用AI服务提升效率及应用于现有平台

1. 有效利用AI即服务

在使用AI服务时，可视化工具（包括地图和跟踪）能展示捕获到的任何错误。地图视图会显示每个节点的错误百分比，选择地图中的任意节点，可查看请求率、延迟和错误数量。例如，清单服务中deleteEntry函数的服务地图显示其错误率为50%。

选择服务地图中任意选定节点的“查看连接”选项，可过滤视图，仅显示连接的服务。通过使用CloudWatch日志中的相关请求ID，可进一步调查错误事件。还可以选择“查看跟踪”或“查看日志”进行更深入的诊断，“查看日志”会将我们带到该请求和时间的CloudWatch日志洞察界面。

1.1 带注释和自定义指标的高级跟踪

虽然无法涵盖X-Ray和ServiceLens的所有用例，但有几个功能值得一提，它们在大规模解决实际生产场景问题时特别有用：
- 注释 ：注释是可以使用X-Ray SDK分配给跟踪段的索引键值对。X-Ray会对这些注释进行索引，因此可以在X-Ray控制台中对其进行过滤。此外，还可以向跟踪段添加自定义元数据，这些元数据不会被索引，但可以在控制台中查看。
- 分组创建 ：X-Ray分析控制台和AWS SDK支持通过过滤表达式定义组。过滤表达式可以包含使用X-Ray SDK在代码中创建的自定义注释。
- 自定义指标 ：当定义了组后，X-Ray会创建自定义指标并将其发布到CloudWatch指标中，这些指标包括延迟、错误和限流率。

建议花些时间通过AWS管理控制台试验X-Ray的功能，这将有助于为自己的