التتبع الموزع: تحليل تدفق الطلبات للتطبيقات الحديثة

في بيئات التطبيقات المعقدة والموزعة اليوم، يعد فهم تدفق الطلبات عبر خدمات متعددة أمرًا بالغ الأهمية لضمان الأداء والموثوقية وتصحيح الأخطاء بكفاءة. يوفر التتبع الموزع الرؤى اللازمة من خلال تتبع الطلبات أثناء عبورها للخدمات المختلفة، مما يمكّن المطورين وفرق العمليات من تحديد اختناقات الأداء، وتحديد التبعيات، وحل المشكلات بسرعة. يتعمق هذا الدليل في مفهوم التتبع الموزع وفوائده واستراتيجيات تنفيذه وحالات استخدامه العملية.

ما هو التتبع الموزع؟

التتبع الموزع هو أسلوب يستخدم لمراقبة وتحديد خصائص الطلبات أثناء انتقالها عبر نظام موزع. إنه يوفر رؤية شاملة لدورة حياة الطلب، موضحًا المسار الذي يسلكه من نقطة الدخول الأولية إلى الاستجابة النهائية. يتيح لك ذلك تحديد الخدمات المشاركة في معالجة طلب معين، وزمن الاستجابة الذي تساهم به كل خدمة، وأي أخطاء تحدث على طول الطريق.

غالبًا ما تفشل أدوات المراقبة التقليدية في البيئات الموزعة لأنها تركز على الخدمات الفردية بمعزل عن غيرها. يسد التتبع الموزع هذه الفجوة من خلال توفير رؤية موحدة للنظام بأكمله، مما يتيح لك ربط الأحداث عبر خدمات متعددة وفهم العلاقات بينها.

المفاهيم الأساسية

• النطاق (Span): يمثل النطاق وحدة عمل واحدة داخل التتبع. وعادة ما يتوافق مع عملية أو استدعاء دالة معينة داخل الخدمة. تحتوي النطاقات على بيانات وصفية مثل الطوابع الزمنية للبدء والانتهاء، واسم العملية، واسم الخدمة، والعلامات (tags).
• التتبع (Trace): يمثل التتبع المسار الكامل للطلب أثناء عبوره لنظام موزع. وهو يتألف من شجرة من النطاقات، حيث يمثل النطاق الجذري نقطة الدخول الأولية للطلب.
• معرّف التتبع (Trace ID): معرّف فريد يتم تعيينه للتتبع، مما يسمح لك بربط جميع النطاقات التي تنتمي إلى نفس الطلب.
• معرّف النطاق (Span ID): معرّف فريد يتم تعيينه لنطاق داخل التتبع.
• معرّف الأصل (Parent ID): معرّف النطاق للنطاق الأصل، مما يثبت العلاقة السببية بين النطاقات في التتبع.
• نشر السياق (Context Propagation): الآلية التي يتم من خلالها تمرير معرّفات التتبع ومعرّفات النطاقات وبيانات التتبع الوصفية الأخرى بين الخدمات أثناء انتشار الطلب عبر النظام. يتضمن هذا عادةً إدخال سياق التتبع في ترويسات HTTP أو بروتوكولات المراسلة الأخرى.

فوائد التتبع الموزع

يوفر تنفيذ التتبع الموزع العديد من الفوائد الرئيسية للمؤسسات التي تشغل أنظمة موزعة معقدة:

• تحسين مراقبة الأداء: تحديد اختناقات الأداء ومشكلات زمن الاستجابة عبر الخدمات، مما يتيح تحليل السبب الجذري والتحسين بشكل أسرع.
• تعزيز تصحيح الأخطاء: اكتساب فهم شامل لتدفقات الطلبات، مما يسهل تشخيص وحل الأخطاء التي تمتد عبر خدمات متعددة.
• تقليل متوسط وقت الحل (MTTR): تحديد مصدر المشكلات بسرعة، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويحسن موثوقية النظام بشكل عام.
• فهم أفضل للتبعيات: تصور العلاقات بين الخدمات، والكشف عن التبعيات المخفية ونقاط الفشل المحتملة.
• تحسين تخصيص الموارد: تحديد الخدمات غير المستغلة أو المحملة بشكل زائد، مما يتيح تخصيص الموارد وتخطيط السعة بشكل أكثر كفاءة.
• تحسين قابلية المراقبة: اكتساب فهم أعمق لسلوك النظام، مما يتيح لك تحديد المشكلات المحتملة ومعالجتها بشكل استباقي قبل أن تؤثر على المستخدمين.

تنفيذ التتبع الموزع

يتضمن تنفيذ التتبع الموزع عدة خطوات، بما في ذلك اختيار واجهة خلفية للتتبع، وتضمين الأدوات في الكود الخاص بك، وتكوين نشر السياق.

١. اختيار الواجهة الخلفية للتتبع (Tracing Backend)

تتوفر العديد من الواجهات الخلفية للتتبع مفتوحة المصدر والتجارية، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها. تشمل بعض الخيارات الشائعة ما يلي:

• Jaeger: نظام تتبع مفتوح المصدر تم تطويره في الأصل بواسطة Uber. وهو مناسب تمامًا لمعماريات الخدمات المصغرة ويوفر واجهة مستخدم ويب سهلة الاستخدام لتصور التتبعات.
• Zipkin: نظام تتبع مفتوح المصدر تم تطويره في الأصل بواسطة Twitter. وهو معروف بقابليته للتوسع ودعمه لمختلف الواجهات الخلفية للتخزين.
• OpenTelemetry: إطار عمل مفتوح المصدر لقابلية المراقبة يوفر واجهة برمجة تطبيقات محايدة تجاه الموردين (vendor-neutral) لتضمين الأدوات في الكود الخاص بك وجمع بيانات القياس عن بعد. يدعم العديد من الواجهات الخلفية للتتبع، بما في ذلك Jaeger و Zipkin وغيرها. أصبح OpenTelemetry المعيار الصناعي.
• الحلول التجارية: تقدم Datadog و New Relic و Dynatrace وغيرها من منصات المراقبة التجارية أيضًا إمكانيات التتبع الموزع. غالبًا ما توفر هذه الحلول ميزات إضافية مثل تجميع السجلات ومراقبة المقاييس والتنبيه.

عند اختيار واجهة خلفية للتتبع، ضع في اعتبارك عوامل مثل قابلية التوسع والأداء وسهولة الاستخدام والتكامل مع البنية التحتية الحالية والتكلفة.

٢. تضمين الأدوات في الكود (Instrumenting)

تضمين الأدوات في الكود الخاص بك يتضمن إضافة كود لإنشاء النطاقات ونشر سياق التتبع. يمكن القيام بذلك يدويًا باستخدام مكتبة تتبع أو تلقائيًا باستخدام وكيل تضمين الأدوات. أصبح التضمين التلقائي شائعًا بشكل متزايد لأنه يتطلب تغييرات أقل في الكود وأسهل في الصيانة.

التضمين اليدوي: يتضمن هذا استخدام مكتبة تتبع لإنشاء نطاقات في بداية ونهاية كل عملية تريد تتبعها. تحتاج أيضًا إلى نشر سياق التتبع يدويًا بين الخدمات. إليك مثال أساسي باستخدام OpenTelemetry في Python:

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter

# Configure the tracer provider
tracer_provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(ConsoleSpanExporter())
tracer_provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# Get the tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Create a span
with tracer.start_as_current_span("my_operation") as span:
 span.set_attribute("key", "value")
 # Perform the operation
 print("Performing my operation")

التضمين التلقائي: توفر العديد من مكتبات التتبع وكلاء يمكنهم تضمين الأدوات في الكود الخاص بك تلقائيًا دون الحاجة إلى أي تغييرات يدوية في الكود. تستخدم هذه الوكلاء عادةً معالجة البايت كود أو تقنيات أخرى لإدخال كود التتبع في تطبيقك في وقت التشغيل. هذه طريقة أكثر كفاءة وأقل تدخلاً لتنفيذ التتبع.

٣. تكوين نشر السياق

نشر السياق هو الآلية التي يتم من خلالها تمرير بيانات التتبع الوصفية بين الخدمات. النهج الأكثر شيوعًا هو إدخال سياق التتبع في ترويسات HTTP أو بروتوكولات المراسلة الأخرى. تعتمد الترويسات المحددة المستخدمة لنشر السياق على الواجهة الخلفية للتتبع التي تستخدمها. يحدد OpenTelemetry ترويسات قياسية (مثل `traceparent` و `tracestate`) لتعزيز قابلية التشغيل البيني بين أنظمة التتبع المختلفة.

على سبيل المثال، عند استخدام Jaeger، قد تقوم بإدخال ترويسة `uber-trace-id` في طلبات HTTP. ستقوم الخدمة المستقبلة بعد ذلك باستخراج معرّف التتبع ومعرّف النطاق من الترويسة وإنشاء نطاق فرعي. يمكن أن يؤدي استخدام شبكة خدمات مثل Istio أو Linkerd أيضًا إلى التعامل مع نشر السياق تلقائيًا.

٤. تخزين البيانات وتحليلها

بعد جمع بيانات التتبع، يجب تخزينها وتحليلها. توفر الواجهات الخلفية للتتبع عادةً مكون تخزين للاحتفاظ ببيانات التتبع وواجهة استعلام لاسترداد وتحليل التتبعات. يمكن لـ Jaeger، على سبيل المثال، تخزين البيانات في Cassandra أو Elasticsearch أو الذاكرة. يدعم Zipkin Elasticsearch و MySQL وخيارات تخزين أخرى. يوفر OpenTelemetry مُصدِّرين يمكنهم إرسال البيانات إلى مختلف الواجهات الخلفية.

غالبًا ما توفر أدوات التحليل ميزات مثل:

• تصور التتبعات: عرض التتبعات كمخطط شلالي، يوضح مدة كل نطاق والعلاقات بينها.
• رسوم بيانية لتبعيات الخدمات: تصور التبعيات بين الخدمات بناءً على بيانات التتبع.
• تحليل السبب الجذري: تحديد السبب الجذري لاختناقات الأداء أو الأخطاء عن طريق تحليل بيانات التتبع.
• التنبيه: تكوين التنبيهات بناءً على بيانات التتبع، مثل عتبات زمن الاستجابة أو معدلات الأخطاء.

حالات الاستخدام العملية

يمكن تطبيق التتبع الموزع على مجموعة واسعة من حالات الاستخدام في معماريات التطبيقات الحديثة:

• معمارية الخدمات المصغرة: في بيئات الخدمات المصغرة، غالبًا ما تعبر الطلبات خدمات متعددة. يساعدك التتبع الموزع على فهم تدفق الطلبات بين الخدمات وتحديد اختناقات الأداء. على سبيل المثال، قد يستخدم تطبيق التجارة الإلكترونية التتبع الموزع لتتبع الطلبات أثناء تدفقها عبر خدمة الطلبات وخدمة الدفع وخدمة الشحن.
• التطبيقات السحابية الأصلية: غالبًا ما يتم نشر التطبيقات السحابية الأصلية عبر حاويات وأجهزة افتراضية متعددة. يساعدك التتبع الموزع على مراقبة أداء هذه التطبيقات وتحديد المشكلات المتعلقة بالشبكات أو تخصيص الموارد.
• الدوال عديمة الخادم (Serverless): الدوال عديمة الخادم قصيرة العمر وغالبًا ما تكون عديمة الحالة. يمكن أن يساعدك التتبع الموزع في تتبع تنفيذ هذه الدوال وتحديد مشكلات الأداء أو الأخطاء. تخيل تطبيقًا لمعالجة الصور عديم الخادم؛ سيكشف التتبع عن الاختناقات في مراحل المعالجة المختلفة.
• تطبيقات الجوال: يمكن استخدام التتبع الموزع لمراقبة أداء تطبيقات الجوال وتحديد المشكلات المتعلقة باتصال الشبكة أو الخدمات الخلفية. يمكن ربط البيانات من أجهزة الجوال بالتتبعات الخلفية، مما يعطي صورة كاملة.
• التطبيقات القديمة: حتى في التطبيقات المتجانسة (monolithic)، يمكن أن يكون التتبع الموزع ذا قيمة لفهم مسارات الكود المعقدة وتحديد اختناقات الأداء. يمكن تمكين التتبع بشكل انتقائي للمعاملات الهامة.

سيناريو مثال: تطبيق التجارة الإلكترونية

لنفترض وجود تطبيق للتجارة الإلكترونية مبني باستخدام معمارية الخدمات المصغرة. يتكون التطبيق من عدة خدمات، بما في ذلك:

• خدمة الواجهة الأمامية: تتعامل مع طلبات المستخدم وتعرض واجهة المستخدم.
• خدمة المنتج: تدير كتالوج المنتجات وتسترجع معلومات المنتج.
• خدمة الطلبات: تنشئ وتدير طلبات العملاء.
• خدمة الدفع: تعالج المدفوعات وتتعامل مع المعاملات.
• خدمة الشحن: ترتب لشحن الطلبات.

عندما يقوم مستخدم بتقديم طلب، تقوم خدمة الواجهة الأمامية باستدعاء خدمة الطلبات، والتي بدورها تستدعي خدمة المنتج وخدمة الدفع وخدمة الشحن. بدون التتبع الموزع، قد يكون من الصعب فهم تدفق الطلبات وتحديد اختناقات الأداء في هذا النظام المعقد.

باستخدام التتبع الموزع، يمكنك تتبع الطلب أثناء مروره عبر كل خدمة وتصور زمن الاستجابة الذي تساهم به كل خدمة. يتيح لك ذلك تحديد الخدمة التي تسبب الاختناق واتخاذ الإجراءات التصحيحية. على سبيل المثال، قد تكتشف أن خدمة الدفع بطيئة بسبب استعلام قاعدة بيانات يستغرق وقتًا طويلاً. يمكنك بعد ذلك تحسين الاستعلام أو إضافة التخزين المؤقت لتحسين الأداء.

أفضل الممارسات للتتبع الموزع

للحصول على أقصى استفادة من التتبع الموزع، اتبع أفضل الممارسات التالية:

• ابدأ بالخدمات الأكثر أهمية: ركز على تضمين الأدوات في الخدمات الأكثر أهمية لعملك أو التي من المعروف أنها تسبب مشاكل.
• استخدم اصطلاحات تسمية متسقة: استخدم اصطلاحات تسمية متسقة للنطاقات والعلامات لتسهيل تحليل بيانات التتبع.
• أضف علامات ذات معنى: أضف علامات إلى النطاقات لتوفير سياق إضافي حول العملية التي يتم تنفيذها. على سبيل المثال، يمكنك إضافة علامات لطريقة HTTP أو عنوان URL أو معرّف المستخدم.
• أخذ عينات من التتبعات: في البيئات ذات الحجم الكبير، قد تحتاج إلى أخذ عينات من التتبعات لتقليل كمية البيانات التي يتم جمعها. تأكد من أنك تأخذ عينات من التتبعات بطريقة لا تحيز نتائجك. توجد استراتيجيات مثل أخذ العينات من الرأس (head-based) أو من الذيل (tail-based)؛ يوفر أخذ العينات من الذيل بيانات أكثر دقة لتحليل الأخطاء.
• راقب البنية التحتية للتتبع الخاصة بك: راقب أداء الواجهة الخلفية للتتبع وتأكد من أنها لا تصبح عنق زجاجة.
• أتمتة عملية تضمين الأدوات: استخدم وكلاء التضمين التلقائي كلما أمكن ذلك لتقليل الجهد المطلوب لتضمين الأدوات في الكود الخاص بك.
• التكامل مع أدوات قابلية المراقبة الأخرى: ادمج التتبع الموزع مع أدوات قابلية المراقبة الأخرى مثل تجميع السجلات ومراقبة المقاييس لتوفير رؤية أكثر اكتمالاً لنظامك.
• تثقيف فريقك: تأكد من أن فريقك يفهم فوائد التتبع الموزع وكيفية استخدام الأدوات بفعالية.

مستقبل التتبع الموزع

يتطور التتبع الموزع بسرعة، مع ظهور أدوات وتقنيات جديدة باستمرار. تشمل بعض الاتجاهات الرئيسية في التتبع الموزع ما يلي:

• OpenTelemetry: أصبح OpenTelemetry المعيار الصناعي للتتبع الموزع، حيث يوفر واجهة برمجة تطبيقات محايدة تجاه الموردين لتضمين الأدوات في الكود الخاص بك وجمع بيانات القياس عن بعد. يسهل اعتماده على نطاق واسع التكامل عبر الأنظمة المختلفة.
• eBPF: Extended Berkeley Packet Filter (eBPF) هي تقنية تتيح لك تشغيل برامج معزولة (sandboxed) في نواة لينكس. يمكن استخدام eBPF لتضمين الأدوات في التطبيقات تلقائيًا وجمع بيانات التتبع دون الحاجة إلى أي تغييرات في الكود.
• التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات التتبع وتحديد الحالات الشاذة تلقائيًا، والتنبؤ بمشكلات الأداء، والتوصية بالتحسينات.
• التكامل مع شبكة الخدمات: توفر شبكات الخدمات مثل Istio و Linkerd دعمًا مدمجًا للتتبع الموزع، مما يسهل تضمين الأدوات ومراقبة تطبيقات الخدمات المصغرة.

الخاتمة

يعد التتبع الموزع أداة أساسية لفهم وإدارة الأنظمة الموزعة المعقدة. من خلال توفير رؤية شاملة لتدفقات الطلبات، فإنه يمكّنك من تحديد اختناقات الأداء، وتصحيح الأخطاء، وتحسين تخصيص الموارد. مع ازدياد تعقيد معماريات التطبيقات، سيصبح التتبع الموزع أكثر أهمية لضمان أداء وموثوقية وقابلية مراقبة التطبيقات الحديثة.

من خلال فهم المفاهيم الأساسية، وتنفيذ أفضل الممارسات، واختيار الأدوات المناسبة، يمكن للمؤسسات الاستفادة من التتبع الموزع لاكتساب رؤى قيمة حول أنظمتها وتقديم تجارب مستخدم أفضل. يقود OpenTelemetry المسيرة نحو التوحيد القياسي، مما يجعل التتبع الموزع متاحًا أكثر من أي وقت مضى. احتضن التتبع الموزع لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لتطبيقاتك الحديثة.