Infrastruktuuri seire: põhjalik ülevaade kaasaegsetest mõõdikute kogumise süsteemidest

Meie hüperühendatud, digitaalses maailmas ei ole IT-infrastruktuuri jõudlus ja usaldusväärsus enam pelgalt tehnilised küsimused – need on äritegevuse alustalad. Alates pilvepõhistest rakendustest kuni pärandpõhiste kohapealsete serveriteni nõuab keerukas süsteemide võrgustik, mis tänapäevaseid ettevõtteid toidab, pidevat valvsust. Siin muutub infrastruktuuri seire ja eriti mõõdikute kogumine operatiivse tipptaseme nurgakiviks. Ilma selleta lendate pimesi.

See põhjalik juhend on mõeldud DevOps-inseneridele, saidi usaldusväärsuse inseneridele (SRE-dele), süsteemiarhitektidele ja IT-juhtidele üle maailma. Süveneme mõõdikute kogumise süsteemide maailma, liikudes aluskontseptsioonidest edasijõudnud arhitektuurimustrite ja parimate tavadeni. Meie eesmärk on anda teile teadmised, et ehitada või valida seirelahendus, mis on skaleeritav, usaldusväärne ja pakub teostatavaid teadmisi, olenemata teie meeskonna või infrastruktuuri asukohast.

Miks mõõdikud on olulised: vaadeldavuse ja usaldusväärsuse alus

Enne kogumissüsteemide mehaanikasse sukeldumist on oluline mõista, miks mõõdikud nii tähtsad on. Vaadeldavuse kontekstis – mida sageli kirjeldatakse selle "kolme samba" ehk mõõdikute, logide ja jälgede kaudu – on mõõdikud peamine kvantitatiivne andmeallikas. Need on aja jooksul kogutud arvulised mõõtmised, mis kirjeldavad süsteemi tervist ja jõudlust.

Mõelge protsessori kasutusele, mälukasutusele, võrgu latentsusele või HTTP 500 veateadete arvule sekundis. Need kõik on mõõdikud. Nende jõud peitub nende tõhususes; need on hästi kokkusurutavad, kergesti töödeldavad ja matemaatiliselt käsitletavad, mis teeb neist ideaalse valiku pikaajaliseks säilitamiseks, trendianalüüsiks ja hoiatuste saatmiseks.

Ennetav probleemide tuvastamine

Mõõdikute kogumise kõige otsesem kasu on võime tuvastada probleeme enne, kui need eskaleeruvad kasutajatele nähtavateks katkestusteks. Seades üles intelligentsed hoiatused peamistele jõudlusnäitajatele (KPI), saavad meeskonnad teateid anomaalsest käitumisest – näiteks järsk tõus päringu latentsuses või ketta täitumine – ja sekkuda enne kriitilise vea tekkimist.

Teadlik võimsuse planeerimine

Kuidas teada, millal oma teenuseid skaleerida? Oletamine on kallis ja riskantne. Mõõdikud pakuvad andmepõhist vastust. Analüüsides ajaloolisi trende ressursside tarbimises (protsessor, RAM, salvestusruum) ja rakenduste koormuses, saate täpselt prognoosida tulevasi vajadusi, tagades, et eraldate just piisavalt võimsust nõudluse rahuldamiseks, ilma et kulutaksite liigselt jõude seisvatele ressurssidele.

Jõudluse optimeerimine

Mõõdikud on võti jõudluse parandamiseks. Kas teie rakendus on aeglane? Mõõdikud aitavad teil kitsaskoha tuvastada. Korreleerides rakendustaseme mõõdikuid (nt tehingu aeg) süsteemitaseme mõõdikutega (nt I/O ooteaeg, võrgu küllastumine), saate tuvastada ebatõhusa koodi, valesti konfigureeritud teenused või alavarustatud riistvara.

Ärianalüütika ja KPI-d

Kaasaegne seire ületab tehnilise seisundi piirid. Mõõdikud võivad ja peaksid olema seotud äritulemustega. Kogudes mõõdikuid nagu `kasutajate_registreerimisi_kokku` või `tulu_tehingu_kohta`, saavad insenerimeeskonnad otse näidata süsteemi jõudluse mõju ettevõtte tulemusele. See kooskõla aitab töid prioritiseerida ja infrastruktuuri investeeringuid põhjendada.

Turvalisus ja anomaaliate tuvastamine

Ebatavalised mustrid süsteemi mõõdikutes võivad sageli olla esimeseks märgiks turvarikkumisest. Järsk, seletamatu tõus väljaminevas võrguliikluses, protsessori kasutuse hüpe andmebaasiserveris või ebanormaalne arv ebaõnnestunud sisselogimiskatseid on kõik anomaaliad, mida tugev mõõdikute kogumise süsteem suudab tuvastada, andes turvameeskondadele varajase hoiatuse.

Kaasaegse mõõdikute kogumise süsteemi anatoomia

Mõõdikute kogumise süsteem ei ole üksainus tööriist, vaid omavahel seotud komponentide konveier, millest igaühel on oma kindel roll. Selle arhitektuuri mõistmine on võtmetähtsusega teie vajadustele vastava lahenduse kujundamisel.

1. Andmeallikad (sihtmärgid): Need on olemid, mida soovite jälgida. Need võivad olla mis tahes alates füüsilisest riistvarast kuni lühiajaliste pilvefunktsioonideni.
2. Kogumisagent (kollektor): Tarkvara, mis töötab andmeallikal või selle kõrval mõõdikute kogumiseks.
3. Transpordikiht (konveier): Võrguprotokoll ja andmevorming, mida kasutatakse mõõdikute liigutamiseks agendist salvestuse taustsüsteemi.
4. Aegreadmete andmebaas (salvestus): Spetsialiseeritud andmebaas, mis on optimeeritud ajatempliga andmete salvestamiseks ja päringute tegemiseks.
5. Päringu- ja analüüsimootor: Keel ja süsteem, mida kasutatakse salvestatud mõõdikute hankimiseks, koondamiseks ja analüüsimiseks.
6. Visualiseerimis- ja hoiatuste kiht: Kasutajale suunatud komponendid, mis muudavad toorandmed armatuurlaudadeks ja teavitusteks.

1. Andmeallikad (sihtmärgid)

Kõik, mis genereerib väärtuslikke jõudlusandmeid, on potentsiaalne sihtmärk. See hõlmab:

• Füüsilised ja virtuaalsed serverid: Protsessor, mälu, ketta I/O, võrgustatistika.
• Konteinerid ja orkestraatorid: Konteinerite ressursikasutus (nt Docker) ja orkestratsiooniplatvormi tervis (nt Kubernetes API server, sõlmede olek).
• Pilveteenused: Hallatavad teenused pakkujatelt nagu AWS (nt RDS andmebaasi mõõdikud, S3 ämbri päringud), Azure (nt VM olek) ja Google Cloud Platform (nt Pub/Sub järjekorra sügavus).
• Võrguseadmed: Ruuterid, kommutaatorid ja tulemüürid, mis raporteerivad ribalaiusest, pakettide kaost ja latentsusest.
• Rakendused: Kohandatud, ärispetsiifilised mõõdikud, mis on instrumenteeritud otse rakenduse koodi (nt aktiivsed kasutajasessioonid, tooted ostukorvis).

2. Kogumisagent (kollektor)

Agent vastutab mõõdikute kogumise eest andmeallikast. Agendid võivad tegutseda erinevatel viisidel:

• Eksportijad/Integratsioonid: Väikesed spetsialiseeritud programmid, mis eraldavad mõõdikuid kolmanda osapoole süsteemist (nagu andmebaas või sõnumijärjekord) ja eksponeerivad need vormingus, mida seiresüsteem mõistab. Suurepärane näide on Prometheuse eksportijate lai ökosüsteem.
• Manustatud teegid: Kooditeegid, mida arendajad lisavad oma rakendustesse, et väljastada mõõdikuid otse lähtekoodist. Seda tuntakse instrumenteerimisena.
• Üldotstarbelised agendid: Mitmekülgsed agendid nagu Telegraf, Datadog Agent või OpenTelemetry Collector, mis suudavad koguda laia valikut süsteemi mõõdikuid ja aktsepteerida andmeid teistest allikatest pistikprogrammide kaudu.

3. Aegreadmete andmebaas (salvestus)

Mõõdikud on aegreadmete andmete vorm – andmepunktide jada, mis on indekseeritud aja järjekorras. Tavalised relatsioonilised andmebaasid ei ole loodud seiresüsteemide unikaalse töökoormuse jaoks, mis hõlmab eriti suuri kirjutamismahte ja päringuid, mis tavaliselt koondavad andmeid ajavahemike lõikes. Aegreadmete andmebaas (TSDB) on selleks ülesandeks spetsiaalselt loodud, pakkudes:

• Kõrged sisestusmäärad: Võimeline käitlema miljoneid andmepunkte sekundis.
• Tõhus tihendamine: Täiustatud algoritmid korduvate aegreadmete andmete salvestusruumi jalajälje vähendamiseks.
• Kiired ajapõhised päringud: Optimeeritud päringutele nagu "milline oli keskmine protsessori kasutus viimase 24 tunni jooksul?"
• Andmete säilitamise poliitikad: Automaatne allaproovimine (vana andmete detailsuse vähendamine) ja kustutamine salvestuskulude haldamiseks.

Populaarsed avatud lähtekoodiga TSDB-d hõlmavad Prometheust, InfluxDB-d, VictoriaMetricsit ja M3DB-d.

4. Päringu- ja analüüsimootor

Toorandmed ei ole kasulikud enne, kui neile saab päringuid teha. Igal seiresüsteemil on oma päringukeel, mis on loodud aegridade analüüsiks. Need keeled võimaldavad teil oma andmeid valida, filtreerida, koondada ja nendega matemaatilisi tehteid sooritada. Näideteks on:

• PromQL (Prometheus Query Language): Võimas ja väljendusrikas funktsionaalne päringukeel, mis on Prometheuse ökosüsteemi määrav omadus.
• InfluxQL ja Flux (InfluxDB): InfluxDB pakub SQL-i sarnast keelt (InfluxQL) ja võimsamat andmete skriptimiskeelt (Flux).
• SQL-i sarnased variandid: Mõned kaasaegsed TSDB-d nagu TimescaleDB kasutavad standardse SQL-i laiendusi.

5. Visualiseerimis- ja hoiatuste kiht

Viimased komponendid on need, millega inimesed suhtlevad:

• Visualiseerimine: Tööriistad, mis muudavad päringutulemused graafikuteks, soojuskaartideks ja armatuurlaudadeks. Grafana on de facto avatud lähtekoodiga standard visualiseerimiseks, integreerudes peaaegu iga populaarse TSDB-ga. Paljudel süsteemidel on ka oma sisseehitatud kasutajaliidesed (nt Chronograf InfluxDB jaoks).
• Hoiatused: Süsteem, mis käivitab päringuid regulaarsete intervallidega, hindab tulemusi eelnevalt määratletud reeglite alusel ja saadab teateid, kui tingimused on täidetud. Prometheuse Alertmanager on võimas näide, mis tegeleb hoiatuste dubleerimise, grupeerimise ja suunamisega teenustesse nagu e-post, Slack või PagerDuty.

Mõõdikute kogumise strateegia arhitektuur: Push vs. Pull

Üks kõige fundamentaalsemaid arhitektuurilisi otsuseid, mille teete, on see, kas kasutada mõõdikute kogumiseks "tõuke" (push) või "tõmbe" (pull) mudelit. Mõlemal on selged eelised ja need sobivad erinevateks kasutusjuhtudeks.

Tõmbemudel: lihtsus ja kontroll

Tõmbemudelis vastutab andmete kogumise algatamise eest keskne seireserver. See võtab perioodiliselt ühendust oma konfigureeritud sihtmärkidega (nt rakenduste instantsid, eksportijad) ja "kraabib" (scrapes) praegused mõõdikute väärtused HTTP-lõpp-punktist.

Kuidas see töötab: 1. Sihtmärgid eksponeerivad oma mõõdikuid kindlal HTTP-lõpp-punktil (nt `/metrics`). 2. Kesksel seireserveril (nagu Prometheus) on nende sihtmärkide nimekiri. 3. Konfigureeritud intervalliga (nt iga 15 sekundi järel) saadab server HTTP GET päringu iga sihtmärgi lõpp-punkti. 4. Sihtmärk vastab oma praeguste mõõdikutega ja server salvestab need.

Plussid:

• Tsentraliseeritud konfiguratsioon: Saate täpselt näha, mida jälgitakse, vaadates keskse serveri konfiguratsiooni.
• Teenuste avastamine: Tõmbesüsteemid integreeruvad suurepäraselt teenuste avastamise mehhanismidega (nagu Kubernetes või Consul), leides ja kraapides automaatselt uusi sihtmärke, kui need ilmuvad.
• Sihtmärgi seisundi jälgimine: Kui sihtmärk on maas või reageerib kraapimispäringule aeglaselt, teab seiresüsteem seda kohe. `up` mõõdik on standardfunktsioon.
• Lihtsustatud turvalisus: Seireserver algatab kõik ühendused, mida võib olla lihtsam hallata tulemüüriga keskkondades.

Miinused:

• Võrgu juurdepääsetavus: Seireserver peab suutma jõuda kõigi sihtmärkideni üle võrgu. See võib olla keeruline keerukates, mitme pilve või NAT-rikastes keskkondades.
• Lühiajalised töökoormused: Võib olla raske usaldusväärselt kraapida väga lühiajalisi töid (nagu serverivaba funktsioon või partii-protsess), mis ei pruugi eksisteerida piisavalt kaua järgmise kraapimisintervallini.

Võtmemängija: Prometheus on kõige silmapaistvam näide tõmbepõhisest süsteemist.

Tõukemudel: paindlikkus ja mastaapsus

Tõukemudelis lasub mõõdikute saatmise vastutus jälgitavates süsteemides töötavatel agentidel. Need agendid koguvad mõõdikuid lokaalselt ja "tõukavad" (push) neid perioodiliselt tsentraalsesse sisestuslõpp-punkti.

Kuidas see töötab: 1. Agent sihtsüsteemis kogub mõõdikuid. 2. Konfigureeritud intervalliga pakendab agent mõõdikud ja saadab need HTTP POST-i või UDP-paketi kaudu teadaolevasse lõpp-punkti seireserveris. 3. Keskne server kuulab seda lõpp-punkti, võtab andmed vastu ja kirjutab need salvestusruumi.

Plussid:

• Võrgu paindlikkus: Agentidel on vaja ainult väljaminevat juurdepääsu keskse serveri lõpp-punktile, mis on ideaalne süsteemidele, mis asuvad piiravate tulemüüride või NAT-i taga.
• Lühiajaliste ja serverivabade süsteemide sõbralik: Ideaalne lühiajaliste tööde jaoks. Partii-töö saab oma lõplikud mõõdikud edastada vahetult enne lõpetamist. Serverivaba funktsioon saab mõõdikuid edastada pärast lõpetamist.
• Lihtsustatud agendi loogika: Agendi ülesanne on lihtne: kogu ja saada. See ei pea veebiserverit käitama.

Miinused:

• Sisestuse kitsaskohad: Tsentraalne sisestuslõpp-punkt võib muutuda kitsaskohaks, kui liiga palju agente saadab andmeid samaaegselt. Seda tuntakse "äikesekarja" (thundering herd) probleemina.
• Konfiguratsiooni hajutatus: Konfiguratsioon on detsentraliseeritud kõigi agentide vahel, mis muudab haldamise ja auditeerimise, mida jälgitakse, keerulisemaks.
• Sihtmärgi seisundi ebaselgus: Kui agent lõpetab andmete saatmise, kas see on sellepärast, et süsteem on maas või et agent on ebaõnnestunud? Raskem on eristada tervet, vaikset süsteemi ja surnud süsteemi.

Võtmemängijad: InfluxDB virn (Telegrafiga agendina), Datadog ja algne StatsD mudel on klassikalised näited tõukepõhistest süsteemidest.

Hübriidlähenemine: mõlema maailma parimad küljed

Praktikas kasutavad paljud organisatsioonid hübriidlähenemist. Näiteks võite kasutada tõmbepõhist süsteemi nagu Prometheus oma peamiseks seiresüsteemiks, kuid kasutada tööriista nagu Prometheus Pushgateway, et toetada neid väheseid partii-töid, mida ei saa kraapida. Pushgateway toimib vahendajana, aktsepteerides tõugatud mõõdikuid ja eksponeerides neid seejärel Prometheuse jaoks tõmbamiseks.

Globaalne ülevaade juhtivatest mõõdikute kogumise süsteemidest

Seiremaastik on lai. Siin on ülevaade mõnedest kõige mõjukamatest ja laialdasemalt kasutatavatest süsteemidest, alates avatud lähtekoodiga hiiglastest kuni hallatavate SaaS-platvormideni.

Avatud lähtekoodiga jõujaam: Prometheuse ökosüsteem

Algselt SoundCloud'is arendatud ja nüüd Cloud Native Computing Foundationi (CNCF) lõpetanud projekt Prometheus on saanud de facto standardiks seireks Kubernetes'i ja pilvepõhises maailmas. See on täielik ökosüsteem, mis on ehitatud tõmbepõhise mudeli ja selle võimsa päringukeele PromQL ümber.

• Tugevused:
  • PromQL: Uskumatult võimas ja väljendusrikas keel aegridade analüüsiks.
  • Teenuste avastamine: Omane integratsioon Kubernetes'i, Consuli ja teiste platvormidega võimaldab teenuste dünaamilist seiret.
  • Lai eksportijate ökosüsteem: Massiivne kogukonna toetatud eksportijate teek võimaldab teil jälgida peaaegu igat tarkvara või riistvara.
  • Tõhus ja usaldusväärne: Prometheus on loodud olema see üks süsteem, mis jääb püsti, kui kõik muu ebaõnnestub.
• Kaalutlused:
  • Lokaalne salvestusmudel: Üksik Prometheuse server salvestab andmeid oma lokaalsele kettale. Pikaajaliseks säilitamiseks, kõrge kättesaadavuse ja globaalse vaate saamiseks mitme klastri vahel peate seda täiendama projektidega nagu Thanos, Cortex või VictoriaMetrics.

Suure jõudlusega spetsialist: InfluxDB (TICK) virn

InfluxDB on spetsiaalselt loodud aegreadmete andmebaas, mis on tuntud oma suure jõudlusega sisestuse ja paindliku andmemudeli poolest. Seda kasutatakse sageli osana TICK Stack'ist, mis on avatud lähtekoodiga platvorm aegridade andmete kogumiseks, salvestamiseks, graafikute tegemiseks ja hoiatuste saatmiseks.

• Põhikomponendid:
  • Telegraf: Pistikprogrammidel põhinev, üldotstarbeline kogumisagent (tõukepõhine).
  • InfluxDB: Suure jõudlusega TSDB.
  • Chronograf: Kasutajaliides visualiseerimiseks ja administreerimiseks.
  • Kapacitor: Andmetöötlus- ja hoiatuste mootor.
• Tugevused:
  • Jõudlus: Suurepärane kirjutamise ja päringute jõudlus, eriti kõrge kardinaalsusega andmete puhul.
  • Paindlikkus: Tõukemudel ja mitmekülgne Telegraf agent muudavad selle sobivaks mitmesuguste kasutusjuhtude jaoks peale infrastruktuuri, nagu asjade internet (IoT) ja reaalajas analüütika.
  • Flux keel: Uuem Flux päringukeel on võimas, funktsionaalne keel keerukaks andmete teisendamiseks ja analüüsiks.
• Kaalutlused:
  • Klastrite moodustamine: Avatud lähtekoodiga versioonis on klastrite moodustamise ja kõrge kättesaadavuse funktsioonid ajalooliselt olnud osa kommertslikust ettevõtte pakkumisest, kuigi see on muutumas.

Tärkav standard: OpenTelemetry (OTel)

OpenTelemetry on vaieldamatult vaadeldavusandmete kogumise tulevik. Teise CNCF projektina on selle eesmärk standardiseerida, kuidas me genereerime, kogume ja ekspordime telemeetriaandmeid (mõõdikud, logid ja jäljed). See ei ole taustsüsteem nagu Prometheus või InfluxDB; pigem on see tarnijaneutraalne komplekt API-sid, SDK-sid ja tööriistu instrumenteerimiseks ja andmete kogumiseks.

• Miks see on oluline:
  • Tarnijaneutraalne: Instrumenteerige oma kood üks kord OpenTelemetry'ga ja saate saata oma andmed mis tahes ühilduvasse taustsüsteemi (Prometheus, Datadog, Jaeger jne), muutes lihtsalt OpenTelemetry Kollektori konfiguratsiooni.
  • Ühtne kogumine: OpenTelemetry Kollektor suudab vastu võtta, töödelda ja eksportida mõõdikuid, logisid ja jälgi, pakkudes ühte agenti kõigi vaadeldavussignaalide haldamiseks.
  • Tulevikukindlus: OpenTelemetry kasutuselevõtt aitab vältida tarnija luku-efekti ja tagab, et teie instrumenteerimisstrateegia on kooskõlas tööstusharu standardiga.

Hallatavad SaaS-lahendused: Datadog, New Relic ja Dynatrace

Organisatsioonidele, kes eelistavad oma seireinfrastruktuuri haldamise delegeerida, pakuvad tarkvara kui teenus (SaaS) platvormid ahvatlevat alternatiivi. Need platvormid pakuvad ühtset, kõik-ühes lahendust, mis tavaliselt hõlmab mõõdikuid, logisid, APM-i (rakenduse jõudluse seire) ja palju muud.

• Plussid:
  • Kasutuslihtsus: Kiire seadistamine minimaalse operatiivse lisakoormusega. Tarnija tegeleb skaleerimise, usaldusväärsuse ja hooldusega.
  • Integreeritud kogemus: Sujuv mõõdikute korreleerimine logide ja rakenduste jälgedega ühes kasutajaliideses.
  • Täiustatud funktsioonid: Sageli sisaldavad võimsaid funktsioone kohe karbist välja, nagu tehisintellektil põhinev anomaaliate tuvastamine ja automatiseeritud algpõhjuste analüüs.
  • Ettevõtte tugi: Pühendunud tugimeeskonnad on saadaval, et aidata rakendamise ja veaotsinguga.
• Miinused:
  • Kulu: Võib muutuda väga kalliks, eriti suuremahuliselt. Hinnakujundus põhineb sageli hostide arvul, andmemahul või kohandatud mõõdikutel.
  • Tarnija luku-efekt: SaaS-pakkujast eemaldumine võib olla märkimisväärne ettevõtmine, kui tuginete tugevalt nende omandiõigusega agentidele ja funktsioonidele.
  • Vähem kontrolli: Teil on vähem kontrolli andmekonveieri üle ja võite olla piiratud platvormi võimekuse ja andmevormingutega.

Globaalsed parimad tavad mõõdikute kogumiseks ja haldamiseks

Olenemata valitud tööriistadest tagab parimate tavade järgimine, et teie seiresüsteem jääb skaleeritavaks, hallatavaks ja väärtuslikuks teie organisatsiooni kasvades.

Standardiseerige oma nimekonventsioonid

Järjepidev nimetamisskeem on kriitilise tähtsusega, eriti globaalsete meeskondade jaoks. See muudab mõõdikute leidmise, mõistmise ja päringute tegemise lihtsaks. Levinud konventsioon, mis on inspireeritud Prometheusest, on:

alamsüsteem_mõõdik_ühik_tüüp

• alamsüsteem: Komponent, millele mõõdik kuulub (nt `http`, `api`, `andmebaas`).
• mõõdik: Kirjeldus sellest, mida mõõdetakse (nt `päringud`, `latentsus`).
• ühik: Mõõtühiku põhiühik mitmuses (nt `sekundid`, `baidid`, `päringud`).
• tüüp: Mõõdiku tüüp, loendurite puhul on see sageli `_kokku` (nt `http_päringud_kokku`).

Näide: `api_http_päringud_kokku` on selge ja ühemõtteline.

Suhtuge kardinaalsusesse ettevaatlikult

Kardinaalsus viitab unikaalsete aegridade arvule, mille toodab mõõdiku nimi ja selle siltide (võti-väärtus paarid) komplekt. Näiteks mõõdik `http_päringud_kokku{meetod="GET", tee="/api/kasutajad", staatus="200"}` esindab ühte aegrida.

Kõrge kardinaalsus – põhjustatud paljude võimalike väärtustega siltidest (nagu kasutaja ID-d, konteineri ID-d või päringu ajatemplid) – on enamikus TSDB-des peamine jõudlus- ja kuluküsimuste põhjus. See suurendab dramaatiliselt salvestusruumi, mälu ja protsessori nõudeid.

Parim tava: Olge siltidega kaalutletud. Kasutage neid madala kuni keskmise kardinaalsusega mõõtmete jaoks, mis on kasulikud koondamiseks (nt lõpp-punkt, olekukood, piirkond). ÄRGE KUNAGI kasutage piiramatute väärtustega välju nagu kasutaja ID-d või sessiooni ID-d mõõdikute siltidena.

Määratlege selged säilitamispoliitikad

Kõrge eraldusvõimega andmete igavene säilitamine on ülemäära kallis. Astmeline säilitamisstrateegia on hädavajalik:

• Toored, kõrge eraldusvõimega andmed: Hoidke lühikese aja jooksul (nt 7-30 päeva) üksikasjalikuks reaalajas veaotsinguks.
• Allaproovitud, keskmise eraldusvõimega andmed: Koondage toorandmed 5-minutilisteks või 1-tunnisteks intervallideks ja hoidke neid pikema perioodi jooksul (nt 90-180 päeva) trendianalüüsiks.
• Koondatud, madala eraldusvõimega andmed: Hoidke kõrgelt koondatud andmeid (nt päevased kokkuvõtted) aasta või kauem pikaajaliseks võimsuse planeerimiseks.

Rakendage "seire kui kood" põhimõtet

Teie seirekonfiguratsioon – armatuurlauad, hoiatused ja kogumisagendi seaded – on teie rakenduse infrastruktuuri kriitiline osa. Seda tuleks sellisena käsitleda. Salvestage need konfiguratsioonid versioonikontrollisüsteemis (nagu Git) ja hallake neid infrastruktuur-kui-kood tööriistadega (nagu Terraform, Ansible) või spetsialiseeritud operaatoritega (nagu Prometheus Operator Kubernetes'i jaoks).

See lähenemine pakub versioonimist, vastastikust hindamist ja automatiseeritud, korratavaid juurutusi, mis on hädavajalik seire haldamiseks mastaapselt mitme meeskonna ja keskkonna vahel.

Keskenduge teostatavatele hoiatustele

Hoiatuste eesmärk ei ole teavitada teid igast probleemist, vaid teavitada teid probleemidest, mis nõuavad inimsekkumist. Pidevad, madala väärtusega hoiatused viivad "hoiatuste väsimuseni", kus meeskonnad hakkavad teateid, sealhulgas kriitilisi, ignoreerima.

Parim tava: Andke hoiatusi sümptomite, mitte põhjuste kohta. Sümptom on kasutajale nähtav probleem (nt "veebisait on aeglane", "kasutajad näevad vigu"). Põhjus on aluseks olev probleem (nt "protsessori kasutus on 90%"). Kõrge protsessori kasutus ei ole probleem, kui see ei vii kõrge latentsuseni või vigadeni. Andmesideteenuse taseme eesmärkidele (SLO) hoiatuste andmisega keskendute sellele, mis on teie kasutajatele ja ärile tõeliselt oluline.

Mõõdikute tulevik: seirest kaugemale tõelise vaadeldavuseni

Mõõdikute kogumine ei tähenda enam ainult protsessori ja mälu armatuurlaudade loomist. See on palju laiema praktika – vaadeldavuse – kvantitatiivne alus. Kõige võimsamad teadmised tulevad mõõdikute korreleerimisest üksikasjalike logide ja hajutatud jälgedega, et mõista mitte ainult, mis on valesti, vaid miks see on valesti.

Oma infrastruktuuri seirestrateegia loomisel või täiustamisel pidage meeles neid põhilisi järeldusi:

• Mõõdikud on fundamentaalsed: Need on kõige tõhusam viis süsteemi tervise ja trendide mõistmiseks aja jooksul.
• Arhitektuur on oluline: Valige oma konkreetsetele kasutusjuhtudele ja võrgutopoloogiale sobiv kogumismudel (tõuge, tõmme või hübriid).
• Standardiseerige kõik: Alates nimekonventsioonidest kuni konfiguratsioonihalduseni on standardimine skaleeritavuse ja selguse võti.
• Vaadake tööriistadest kaugemale: Lõppeesmärk ei ole andmete kogumine, vaid teostatavate teadmiste saamine, mis parandavad süsteemi usaldusväärsust, jõudlust ja äritulemusi.

Teekond tugeva infrastruktuuri seireni on pidev. Alustades kindlast mõõdikute kogumise süsteemist, mis on ehitatud kindlatele arhitektuurilistele põhimõtetele ja globaalsetele parimatele tavadele, panete aluse vastupidavamale, jõudsamale ja vaadeldavamale tulevikule.