Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # AWS X-Ray Musteranwendung **Anmerkung** SDK/Daemon X-Ray-Wartungshinweis — Am 25. Februar 2026 wechselt das AWS X-Ray SDKs/Daemon in den Wartungsmodus, in dem die Versionen von X-Ray SDK und Daemon auf Sicherheitsprobleme beschränkt AWS werden. Weitere Informationen zum Zeitplan für den Support finden Sie unter. [Zeitplan für die Support von X-Ray SDK und Daemon](xray-sdk-daemon-timeline.md) Wir empfehlen die Migration zu OpenTelemetry. Weitere Informationen zur Migration zu OpenTelemetry finden Sie unter [Migration von X-Ray-Instrumentierung zu OpenTelemetry Instrumentierung](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-migration.html). Die AWS [eb-java-scorekeep](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray)X-Ray-Beispiel-App, verfügbar auf GitHub, zeigt die Verwendung des AWS X-Ray-SDK zur Instrumentierung eingehender HTTP-Aufrufe, DynamoDB-SDK-Clients und HTTP-Clients. Die Beispiel-App wird verwendet, CloudFormation um DynamoDB-Tabellen zu erstellen, Java-Code auf einer Instanz zu kompilieren und den X-Ray-Daemon ohne zusätzliche Konfiguration auszuführen. Sehen Sie sich das [Scorekeep-Tutorial](scorekeep-tutorial.md) an, um mit der Installation und Verwendung einer instrumentierten Beispielanwendung zu beginnen. Verwenden Sie dazu das oder das. AWS-Managementkonsole AWS CLI ![\[Scorekeep verwendet das AWS X-Ray-SDK zur Instrumentierung eingehender HTTP-Aufrufe, DynamoDB-SDK-Clients und HTTP-Clients\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/xray/latest/devguide/images/scorekeep-flow.png) Das Beispiel umfasst eine Front-End-Web-App, die API, die sie aufruft, und die DynamoDB-Tabellen, die sie zum Speichern von Daten verwendet. Die grundlegende Instrumentierung mit [Filtern](xray-sdk-java-filters.md), [Plugins](xray-sdk-java-configuration.md) und [instrumentierten AWS SDK-Clients](xray-sdk-java-awssdkclients.md) wird im Zweig des Projekts gezeigt. `xray-gettingstarted` Dies ist die Verzweigung, die Sie im [Tutorial "Erste Schritte"](scorekeep-tutorial.md) bereitstellen. Da diese Verzweigung nur die Grundlagen beinhaltet, können Sie einen diff-Vorgang mit der `master`-Verzweigung durchführen, um schnell die Grundlagen zu erfassen. ![\[Service map showing client interaction with Scorekeep container and related AWS-Services.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/xray/latest/devguide/images/scorekeep-gettingstarted-servicemap-before-ECS.png) Die Beispielanwendung veranschaulicht die grundlegende Instrumentierung in folgenden Dateien: + **HTTP-Anforderungsfilter** — [https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/src/main/java/scorekeep/WebConfig.java](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/src/main/java/scorekeep/WebConfig.java) + **AWS Instrumentierung des SDK-Clients** — [https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/build.gradle](https://github.com/awslabs/eb-java-scorekeep/tree/xray/build.gradle) Der `xray` Zweig der Anwendung umfasst die Verwendung von [Anmerkungen [HTTPClient](xray-sdk-java-httpclients.md)](xray-sdk-java-segment.md), [SQL-Abfragen](xray-sdk-java-sqlclients.md), [benutzerdefinierten Untersegmenten](xray-sdk-java-subsegments.md), einer instrumentierten [AWS Lambda](xray-services-lambda.md)Funktion sowie instrumentiertem [Initialisierungscode und Skripten](scorekeep-startup.md). Um die Benutzeranmeldung und die AWS SDK für JavaScript Nutzung im Browser zu unterstützen, fügt die `xray-cognito` Filiale Amazon Cognito hinzu, um die Benutzerauthentifizierung und -autorisierung zu unterstützen. Mit den von Amazon Cognito abgerufenen Anmeldeinformationen sendet die Web-App auch Trace-Daten an X-Ray, um Anforderungsinformationen aus Kundensicht aufzuzeichnen. Der Browser-Client erscheint als eigener Knoten auf der Trace-Map und zeichnet zusätzliche Informationen auf, darunter die URL der Seite, die der Benutzer gerade betrachtet, und die Benutzer-ID. Schließlich fügt der `xray-worker` Branch eine instrumentierte Python-Lambda-Funktion hinzu, die unabhängig ausgeführt wird und Elemente aus einer Amazon SQS SQS-Warteschlange verarbeitet. Scorekeep fügt ein Element zur Warteschlange hinzu, wenn ein Spiel endet. Der Lambda-Worker, ausgelöst durch CloudWatch Ereignisse, ruft alle paar Minuten Elemente aus der Warteschlange ab und verarbeitet sie, um Spielaufzeichnungen zur Analyse in Amazon S3 zu speichern. **Topics** + [Erste Schritte mit der Scorekeep-Beispielanwendung](scorekeep-tutorial.md) + [Manuelles Instrumentieren von AWS SDK-Clients](scorekeep-sdkclients.md) + [Erstellen zusätzlicher Untersegmente](scorekeep-subsegments.md) + [Aufzeichnung von Anmerkungen, Metadaten und Benutzern IDs](scorekeep-annotations.md) + [Instrumentieren von ausgehenden HTTP-Aufrufen](scorekeep-httpclient.md) + [Instrumentieren von Aufrufen einer PostgreSQL-Datenbank](scorekeep-postgresql.md) + [Instrumentierungsfunktionen AWS Lambda](scorekeep-lambda.md) + [Instrumentieren von Startup-Code](scorekeep-startup.md) + [Instrumentieren von Skripten](scorekeep-scripts.md) + [Instrumentieren eines Web-App-Clients](scorekeep-client.md) + [Verwenden instrumentierter Clients in Auftragnehmer-Threads](scorekeep-workerthreads.md)