Lambda関数のデプロイとトレースデータの生成

トレースデータを収集したい関数やサービスに手動計装を適用する方法がわかったので、Lambda関数を再度デプロイして、producer-lambda エンドポイントに対するトラフィックを生成していきましょう。

`manual` ディレクトリで Terraform を初期化する

新しいディレクトリにいるので、ここでもう一度Terraformを初期化する必要があります。

manual ディレクトリにいることを確認します
```
pwd
```
- 予想される出力は ~/o11y-lambda-workshop/manual です
manual ディレクトリにいない場合は、次のコマンドを実行します
```
cd ~/o11y-lambda-workshop/manual
```
次のコマンドを実行して、このディレクトリでTerraformを初期化します
```
terraform init
```

Lambda 関数とその他の AWS リソースをデプロイする

それでは、これらのリソースを再度デプロイしましょう！

問題がないことを確認するために、terraform plan コマンドを実行します。
```
terraform plan
```

続いて、terraform apply コマンドを使用して main.tf ファイルからLambda関数とその他のサポートリソースをデプロイします

terraform apply

Enter a value: プロンプトが表示されたら yes と応答します

これにより、以下のような出力が得られます

Outputs:

base_url = "https://______.amazonaws.com/serverless_stage/producer"
consumer_function_name = "_____-consumer"
consumer_log_group_arn = "arn:aws:logs:us-east-1:############:log-group:/aws/lambda/______-consumer"
consumer_log_group_name = "/aws/lambda/______-consumer"
environment = "______-lambda-shop"
lambda_bucket_name = "lambda-shop-______-______"
producer_function_name = "______-producer"
producer_log_group_arn = "arn:aws:logs:us-east-1:############:log-group:/aws/lambda/______-producer"
producer_log_group_name = "/aws/lambda/______-producer"

見ての通り、base_urlの最初の部分とログループARN以外は、このワークショップの自動計装部分をこの同じ時点まで実行したときと出力は概ね同じはずです。

`producer-lambda` エンドポイント (base_url) にトラフィックを送信する

もう一度、name と superpower をメッセージとしてエンドポイントに送信します。これはトレースコンテキストとともに、Kinesisストリーム内のレコードに追加されます。

manual ディレクトリにいることを確認します
```
pwd
```
- 予想される出力は ~/o11y-lambda-workshop/manual です
manual ディレクトリにいない場合は、次のコマンドを実行します
```
cd ~/o11y-lambda-workshop/manual
```
send_message.py スクリプトをバックグラウンドプロセスとして実行します
```
nohup ./send_message.py --name CHANGEME --superpower CHANGEME &
```
次に、response.logsファイルの内容を確認して、producer-lambdaエンドポイントへの呼び出しが成功しているか確認します
```
cat response.logs
```
- メッセージが成功していれば、画面に表示される行の中に次の出力が表示されるはずです
```
{"message": "Message placed in the Event Stream: hostname-eventStream"}
```
- 失敗した場合は、次のように表示されます
```
{"message": "Internal server error"}
```

重要

これが発生した場合は、ワークショップ進行役の一人に支援を求めてください。

Lambda 関数のログの確認

ログがどのようになっているか見てみましょう。

producer.logs ファイルを確認します
```
cat producer.logs
```
そして consumer.logs ファイルを確認します
```
cat consumer.logs
```

ログを注意深く調べてください。

ワークショップの質問

違いに気づきましたか？

`consumer-lambda` ログからのトレース ID のコピー

今回は、consumer-lambdaのロググループが、我々が伝播した tracecontext とともに、メッセージを record としてログに記録しているのが確認できます。

トレースIDをコピーするには

Kinesis Message ログの1つを見てみましょう。その中には data ディクショナリがあります
ネストされた tracecontext ディクショナリを見るために、data をより詳しく見てください
tracecontext ディクショナリ内には、traceparent というキーと値のペアがあります
traceparent キーと値のペアには、私たちが探しているトレースIDが含まれています
- - で区切られた4つの値のグループがあります。トレースIDは2番目の文字グループです
トレース ID をコピーして保存してください。 このワークショップの後のステップで必要になります