A cloud native alkalmazások fejlesztése során olyan számítási (pl. Function as a Service, Container as a Service, Infrastructure as a Service), adattárolási (pl. felhő alapú in-memory cache-ek, key-value store-ok) és menedzsment eszközöket (pl. Kubernetes) alkalmaznak, melyekkel az alkalmazás már a "születésétől" képes kihasználni ezen szolgáltatások által nyújtott előnyöket a skálázhatóság és az árazás terén. Az alkalmazáshoz beérkező kérések nyomkövetése és az egyes komponensek belső működésére irányuló mérések jelentősen képesek hozzájárulni a hibakereséshez, a teljesítmény és az üzemeltetési költség optimalizálásához. Cloud native esetben az alkalmazás komponenseitől beérkező numerikus (metrika), szöveges (log) és lefutási (trace) adatok kezelése és feldolgozása rendkívül összetett feladat. Esetenként akár több száz párhuzamosan futó komponens is alkothat egy alkalmazást, melyek különféle programozási nyelveken íródott kódokat futtatva, különböző platformok felett és változatos szolgáltatási környezetben jelentős mennyiségű információt képesek közölni a saját belső működésükről. Ezen lehetőségeket kiaknázva megkönnyíthetjük a teljesítmény optimalizálását, valamint az általános hibakeresés lépéseit. A nagy mennyiségű és sokféle adat begyűjtése, tárolása és visszakereshetővé tétele azonban jelentős terhet rónak a modern felhőalapú alkalmazásokat monitorozó, nyomkövető eszközökre. A feladat során a cél ilyen, már létező eszközök képességeinek vizsgálata és értékelése. Az elsődleges cél az AWS, mint vezető nyilvános felhőszolgáltató, X-Ray és Lambda Extensions nevű eszközeinek vagy a nyílt forráskódú OpenTelemetry platform képességeinek feltérképezése. A megismert eszköztár lehetőségeit egy egyszerű, saját, cloud native koncepció mentén felépített alkalmazás révén be is kell mutatni.