レイヤーを分けて AWS Lambda 関数をインストルメンテーションする

Splunk OpenTelemetry Lambda レイヤーは、多くのプログラミング言語用の AWS Lambda 関数を自動的にインストルメンテーションします。次の手順に従って、操作を開始します。

お使いのランタイムまたは言語専用のレイヤーを使用して、AWS Lambda 関数を Splunk Observability Cloud 用に自動的にインストルメンテーションできます。個別のレイヤーを使用して関数をインストルメンテーションすると、オーバーヘッドを大幅に削減できます。

以下の手順に従って、Java、Python、または Node.js 関数用の Splunk OpenTelemetry Lambda レイヤーをインストールしてください。オールインワンのデフォルトの展開手順については、「AWS Lambda 関数を Splunk Observability Cloud にインストルメンテーションする」を参照してください。

互換性と必要条件をチェック

Splunk OpenTelemetry Lambdaレイヤーは、AWS Lambdaの以下のランタイムをサポートしています：

  • Java 8.al2、11、17、21

  • Python 3.9以上

  • Node.js 14以上

  • Go 1.21

AWS Lambdaレイヤーは、標準的なx86_64システムで90MBのオンディスクを必要とします。

詳細については、AWSのドキュメントサイトでLambdaのランタイムやその他のシステム要件を検索してください。

サイジングとスケーリングに関する考慮事項

パフォーマンスオーバーヘッドをさらに削減する必要がある場合は、レイヤーではなく別の EC2 インスタンスで Collector を使用することを検討します。「EC2 の Collector ゲートウェイを使用して AWS Lambda 関数をインストルメンテーションする」を参照してください。

言語用のAWS Lambdaレイヤーをインストールする

以下の手順に従って、Splunk OpenTelemetry Lambda レイヤーを使用して関数をインストルメンテーションします：

  1. AWS Lambdaコンソールで、インストルメンテーションしたい関数を選択します。

  2. Layers セクションで Add a layer を選択し、次に Specify an ARN を選択します。

  3. AWS Lambda 関数のリージョンの Amazon Resource Name (ARN) を、アーキテクチャーに合ったリストからコピーします：

    Java x86_64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-java.md

    Java ARM64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-java-arm.md

    Node.js x86_64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-js.md

    Node.js ARM64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-js-arm.md

    Python x86_64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-python.md

    注: サーバーレスフレームワークを使った Python 関数については、「サーバーレスフレームワークのサポート」を参照してください。
    Python ARM64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-python-arm.md

    注: サーバーレスフレームワークを使った Python 関数については、「サーバーレスフレームワークのサポート」を参照してください。

  4. 選択したARNを Specify an ARN フィールドに貼り付け、Add を選択します。

  5. Splunk レイヤーが Layers テーブルに表示されていることを確認します。

  6. Collector レイヤーをインストールするには、上記の手順を繰り返します。ローカルの Collector を使用しない場合は、データ転送モードの Collector のアドレスを指定する必要があります。「EC2 で Collector ゲートウェイをセットアップする」を参照してください。

    Standard x86_64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-collector.md

    Graviton2 ARM64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-apm-collector-arm.md

  7. (オプション) 前の手順を繰り返して、Splunk Infrastructure Monitoring 用の AWS Lambda メトリクス拡張レイヤーをインストールします。

    Standard x86_64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-lambda-metrics.md

    Graviton2 ARM64

    https://raw.githubusercontent.com/signalfx/lambda-layer-versions/main/splunk-apm/splunk-lambda-metrics-arm.md

注: AWS Lambda レイヤーの更新は、AWS CLI やその他の自動化ツールを使って自動化できます。

Splunk OpenTelemetry Lambda レイヤーを設定する

以下の手順に従って、Splunk OpenTelemetry Lambda レイヤーに必要な設定を追加します：

  1. AWS Lambdaコンソールで、インストルメンテーションしている関数を開きます。

  2. Configuration に移動し、次に Environment variables に移動します。

  3. Edit を選択します。

  4. Add environment variable を選択して、以下の各環境変数を追加します：

    環境変数

    説明

    SPLUNK_REALM

    Splunk レルムを見つけるには、「Note about realms」を参照してください。

    SPLUNK_ACCESS_TOKEN

    エクスポータがデータを Splunk Observability Cloud に直接送信するための Splunk 認証トークン。「Authentication token」を参照してください。EC2 の Splunk OTel Collector にデータを送信するには、「EC2 で Collector ゲートウェイをセットアップする」を参照してください。

    AWS_LAMBDA_EXEC_WRAPPER

    プログラミング言語に応じて、環境変数の値を設定します：

    Java
    # Select the most appropriate value

# Wraps regular handlers that implement RequestHandler
/opt/otel-handler

# Same as otel-handler, but proxied through API Gateway,
# with HTTP context propagation activated
/opt/otel-proxy-handler

# Wraps streaming handlers that implement RequestStreamHandler
/opt/otel-stream-handler
    注: AWS SDK v2 インストルメンテーションのみがデフォルトでアクティブ化されます。他のライブラリをインストルメントするには、OpenTelemetry Java SDK から対応するライブラリのインストルメンテーションをインクルードするようにコードを修正してください。
    Python
    /opt/otel-instrument
    Node.js
    /opt/nodejs-otel-handler

    OTEL_SERVICE_NAME

    サービス名

    (オプション） OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES

    この環境変数を deployment.environment=<name-of-your-environment> に設定することで、関数のデプロイ環境の名前を定義します。

  5. Save を選択し、環境変数が表に表示されていることを確認します。

メトリクスインジェストのモードを構成するには、「メトリクスの設定」を参照してください。

注: デフォルトでは、レイヤーは Collector レイヤーを使用する localhost 上の Collector インスタンスにテレメトリを送信します。ローカルの Collector を使用しない場合は、データ転送モードの Collector のアドレスを指定する必要があります。「EC2 で Collector ゲートウェイをセットアップする」を参照してください。

スパンを Splunk Observability Cloud に直接送信する

デフォルトでは、Splunk OpenTelemetry Lambdaレイヤーは、AWS Lambdaと一緒に動作しているCollectorインスタンスにテレメトリを送信します。

Splunk OpenTelemetry Lambdaレイヤーを使用してインストルメンテーションされたAWS Lambda関数からSplunk Observability Cloudに直接スパンを送信するには、次の環境変数を追加します：

  • http/protobuf の値を持つ OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_PROTOCOL

  • https://ingest.<realm>.signalfx.com/v2/trace/otlp の値を持つ OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT は、<realm> を組織のレルム名で置き換えます。

Splunk Observability Cloud にデータが表示されることを確認する

AWS Lambda 関数が実行されるたびに、トレースデータとメトリクスデータが Splunk Observability Cloud に表示されます。データが表示されない場合、「Splunk OpenTelemetry Lambda レイヤーのトラブルシューティング」を参照してください。