Monitoring AWS Lambda: Distributed Tracing with .NET and Powertools — PickAClass
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Monitoring AWS Lambda: Distributed Tracing with .NET and Powertools

Learn to implement end-to-end distributed tracing in your serverless applications using .NET and AWS Powertools to easily diagnose performance bottlenecks and errors.

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Über diesen Kurs

Debugging serverless architectures can feel like searching for a needle in a haystack when requests span multiple distributed services. Understanding how to track and trace execution paths is essential for maintaining healthy, high-performing serverless applications.\n\nIn this course, you will learn how to implement robust distributed tracing for AWS Lambda functions using .NET and AWS Powertools. You will gain the skills to isolate performance bottlenecks, track errors across service boundaries, and establish deep visibility into your serverless ecosystem.\n\nWhat you'll learn:\n- Understand core distributed tracing concepts and how they apply to serverless architectures\n- Configure AWS Powertools within .NET Lambda functions to automatically capture metadata and system metrics\n- Implement custom tracing segments and subsegments to isolate slow-running database calls or external API requests\n- Apply modern observability patterns like structured logging and correlation IDs to connect logs with traces\n- Analyze execution paths to quickly diagnose root causes of application errors and cold starts\n\nThis text-based course begins with the foundational principles of serverless monitoring and tracing terminology. You will then progress through practical, written code walkthroughs and architectural explanations to configure, deploy, and analyze traces in a .NET environment.\n\nThis course is designed for backend developers, cloud engineers, and system architects who are new to serverless observability. No prior experience with distributed tracing is required, though a basic familiarity with .NET and AWS Lambda is helpful.\n\nStart reading today to build reliable, observable serverless applications with confidence.

Was du erhältst

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Abschlusszertifikat

Jeder Kurs, den du auf PickAClass abschließt, stellt ein Zertifikat wie dieses aus — original, mit eigenem Code, per URL verifizierbar und detailliert zu dem, was tatsächlich gezeigt wurde.

P
PickAClass
Skill-Profil · verifizierbar
Dokument
Meisterschaftszertifikat
Hiermit wird bescheinigt, dass
Vorname Nachname
hat erfolgreich die Beherrschung nachgewiesen von
Monitoring AWS Lambda: Distributed Tracing with .NET and Powertools
Nachgewiesene Fähigkeiten
Analyse von Verhaltensmustern
Grundlegend
1.2 Std.
Entscheidungsarchitektur-Frameworks
Versiert
1.4 Std.
A/B-Test-Design
Versiert
1.7 Std.
Verhaltensorientiertes Copywriting
Fortgeschritten
1.9 Std.
P
PickAClass — Vorname Nachname
Monitoring AWS Lambda: Distributed Tracing with .NET and Powertools
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Leistungsdetails
Kursarbeit-Zusammenfassung
Abgeschlossene Lektionen 14 / 14
Übungsfragen 26 / 28
Eingereichte Aufgaben 4 (Ø 4,5 / 5)
Abschlussprojekt Bewertet — 4,6 / 5
Übung gesamt 6.2 Std.
Leistungs-Benchmark
Kohorten-Rang Top 12% von 1,625
Zeit bis Abschluss 11 Tage (Median: 22)
Meisterschaftswert 91 / 100
Übungsfragen-Score 94%
Skill-Verifizierung Verifizierter Skill-Pfad
Dieses Zertifikat verifizieren
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Ausgestellt nach den akademischen Standards von PickAClass. Die Skill-Level spiegeln die bewertete Leistung gegen die Kompetenz-Rubrik des Kurses wider. Dies ist ein originäres Zertifikat dieser Plattform.

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Häufige Fragen

Was brauche ich, um diesen Kurs zu belegen? +

Nur Telefon oder Computer mit Internet. Keine Installation, keine spezielle Hardware.

Wie kann ich bezahlen? +

Per Karte über Stripe. Wir speichern keine Kartendaten — Stripe übernimmt das sicher.

Kann ich eine Rückerstattung erhalten? +

Ja — volle Rückerstattung innerhalb von 14 Tagen, ohne Wenn und Aber.

Wie lange habe ich Zugang? +

Für immer. Nach dem Kauf kannst du jederzeit zum Kurs zurückkehren.

Erhalte ich ein Zertifikat? +

Ja. Nach Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das du in dein LinkedIn-Profil aufnehmen kannst.

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