Hajautettu jäljitys: Pyyntövirran analysointi moderneille sovelluksille

Nykypäivän monimutkaisissa ja hajautetuissa sovellusarkkitehtuureissa pyyntöjen kulun ymmärtäminen useiden palveluiden välillä on ratkaisevan tärkeää suorituskyvyn, luotettavuuden ja tehokkaan virheenjäljityksen varmistamiseksi. Hajautettu jäljitys tarjoaa tarvittavat näkemykset seuraamalla pyyntöjä niiden kulkiessa eri palveluiden läpi, mikä antaa kehittäjille ja operatiivisille tiimeille mahdollisuuden paikantaa suorituskyvyn pullonkauloja, tunnistaa riippuvuuksia ja ratkaista ongelmia nopeasti. Tämä opas syventyy hajautetun jäljityksen käsitteeseen, sen hyötyihin, toteutusstrategioihin ja käytännön käyttötapauksiin.

Mitä on hajautettu jäljitys?

Hajautettu jäljitys on tekniikka, jota käytetään pyyntöjen valvontaan ja profilointiin niiden edetessä hajautetun järjestelmän läpi. Se tarjoaa kokonaisvaltaisen kuvan pyynnön elinkaaresta, näyttäen polun, jonka se kulkee alkuperäisestä aloituspisteestä lopulliseen vastaukseen. Tämän avulla voit tunnistaa, mitkä palvelut osallistuvat tietyn pyynnön käsittelyyn, kunkin palvelun aiheuttaman viiveen ja kaikki matkan varrella ilmenevät virheet.

Perinteiset valvontatyökalut jäävät usein vajaiksi hajautetuissa ympäristöissä, koska ne keskittyvät yksittäisiin palveluihin erikseen. Hajautettu jäljitys täyttää tämän aukon tarjoamalla yhtenäisen näkymän koko järjestelmästä, mikä mahdollistaa tapahtumien korreloinnin useiden palveluiden välillä ja niiden välisten suhteiden ymmärtämisen.

Keskeiset käsitteet

• Span: Span edustaa yksittäistä työ-yksikköä jäljityksessä. Se vastaa tyypillisesti tiettyä operaatiota tai funktiokutsua palvelun sisällä. Spanit sisältävät metatietoa, kuten alku- ja loppuaikaleimat, operaation nimen, palvelun nimen ja tägejä.
• Trace: Jäljitys (trace) edustaa pyynnön koko polkua sen kulkiessa hajautetun järjestelmän läpi. Se koostuu spanien puurakenteesta, jossa juuri-span edustaa pyynnön alkuperäistä aloituspistettä.
• Trace ID: Yksilöllinen tunniste, joka annetaan jäljitykselle ja joka mahdollistaa kaikkien samaan pyyntöön kuuluvien spanien korreloinnin.
• Span ID: Yksilöllinen tunniste, joka annetaan spanille jäljityksen sisällä.
• Parent ID: Vanhemman spanin tunniste (Span ID), joka luo kausaalisen suhteen jäljityksen spanien välille.
• Context Propagation: Mekanismi, jolla jäljitystunnisteet, span-tunnisteet ja muu jäljitysmetadata välitetään palveluiden välillä pyynnön edetessä järjestelmän läpi. Tämä tarkoittaa tyypillisesti jäljityskontekstin lisäämistä HTTP-otsakkeisiin tai muihin viestiprotokolliin.

Hajautetun jäljityksen hyödyt

Hajautetun jäljityksen käyttöönotto tarjoaa useita keskeisiä etuja organisaatioille, jotka ylläpitävät monimutkaisia hajautettuja järjestelmiä:

• Parempi suorituskyvyn valvonta: Tunnista suorituskyvyn pullonkaulat ja viiveongelmat palveluiden välillä, mikä mahdollistaa nopeamman juurisyyanalyysin ja optimoinnin.
• Tehostettu virheenjäljitys: Saavuta kattava ymmärrys pyyntövirroista, mikä helpottaa useiden palveluiden yli ulottuvien virheiden diagnosointia ja ratkaisemista.
• Lyhentynyt keskimääräinen ratkaisuaika (MTTR): Paikanna ongelmien lähde nopeasti, minimoiden käyttökatkot ja parantaen järjestelmän yleistä luotettavuutta.
• Parempi ymmärrys riippuvuuksista: Visualisoi palveluiden väliset suhteet, paljastaen piilotetut riippuvuudet ja mahdolliset vikapisteet.
• Optimoitu resurssien kohdentaminen: Tunnista vajaakäytöllä olevat tai ylikuormitetut palvelut, mikä mahdollistaa tehokkaamman resurssien kohdentamisen ja kapasiteettisuunnittelun.
• Parannettu havaittavuus: Saavuta syvempi ymmärrys järjestelmän käyttäytymisestä, mikä mahdollistaa mahdollisten ongelmien proaktiivisen tunnistamisen ja ratkaisemisen ennen kuin ne vaikuttavat käyttäjiin.

Hajautetun jäljityksen käyttöönotto

Hajautetun jäljityksen käyttöönotto sisältää useita vaiheita, kuten jäljityksen taustajärjestelmän valinnan, koodin instrumentoinnin ja kontekstin propagoininnin määrittämisen.

1. Jäljityksen taustajärjestelmän (backend) valinta

Saatavilla on useita avoimen lähdekoodin ja kaupallisia jäljityksen taustajärjestelmiä, joilla kullakin on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Joitakin suosittuja vaihtoehtoja ovat:

• Jaeger: Avoimen lähdekoodin jäljitysjärjestelmä, jonka Uber alun perin kehitti. Se sopii hyvin mikropalveluarkkitehtuureihin ja tarjoaa käyttäjäystävällisen verkkokäyttöliittymän jäljitysten visualisointiin.
• Zipkin: Avoimen lähdekoodin jäljitysjärjestelmä, jonka Twitter alun perin kehitti. Se on tunnettu skaalautuvuudestaan ja tuestaan erilaisille tallennustaustajärjestelmille.
• OpenTelemetry: Avoimen lähdekoodin havaittavuuskehys, joka tarjoaa toimittajariippumattoman API:n koodin instrumentointiin ja telemetriatiedon keräämiseen. Se tukee useita jäljityksen taustajärjestelmiä, kuten Jaegeria, Zipkiniä ja muita. OpenTelemetrystä on tulossa alan standardi.
• Kaupalliset ratkaisut: Datadog, New Relic, Dynatrace ja muut kaupalliset valvontaalustat tarjoavat myös hajautetun jäljityksen ominaisuuksia. Nämä ratkaisut tarjoavat usein lisäominaisuuksia, kuten lokien keräämisen, metriikoiden valvonnan ja hälytykset.

Kun valitset jäljityksen taustajärjestelmää, ota huomioon tekijöitä kuten skaalautuvuus, suorituskyky, helppokäyttöisyys, integrointi olemassa olevaan infrastruktuuriin ja kustannukset.

2. Koodin instrumentointi

Koodin instrumentointi tarkoittaa koodin lisäämistä spanien luomiseksi ja jäljityskontekstin propagoimiseksi. Tämä voidaan tehdä manuaalisesti jäljityskirjaston avulla tai automaattisesti instrumentointiagentin avulla. Automaattinen instrumentointi on tulossa yhä suositummaksi, koska se vaatii vähemmän koodimuutoksia ja on helpompi ylläpitää.

Manuaalinen instrumentointi: Tämä tarkoittaa jäljityskirjaston käyttöä spanien luomiseksi jokaisen jäljitettävän operaation alkuun ja loppuun. Sinun on myös manuaalisesti propagoitava jäljityskonteksti palveluiden välillä. Tässä on perusesimerkki OpenTelemetryn käytöstä Pythonissa:

            
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")

            

              
                Copy
              
            
          

Automaattinen instrumentointi: Monet jäljityskirjastot tarjoavat agentteja, jotka voivat automaattisesti instrumentoida koodisi ilman manuaalisia koodimuutoksia. Nämä agentit käyttävät tyypillisesti tavukoodin manipulointia tai muita tekniikoita jäljityskoodin lisäämiseksi sovellukseesi ajon aikana. Tämä on paljon tehokkaampi ja vähemmän häiritsevä tapa toteuttaa jäljitys.

3. Kontekstin propagoininnin määritys

Kontekstin propagointi on mekanismi, jolla jäljitysmetadata välitetään palveluiden välillä. Yleisin tapa on lisätä jäljityskonteksti HTTP-otsakkeisiin tai muihin viestiprotokolliin. Kontekstin propagointiin käytetyt otsakkeet riippuvat käyttämästäsi jäljityksen taustajärjestelmästä. OpenTelemetry määrittelee standardiotsakkeet (esim. `traceparent`, `tracestate`) edistääkseen yhteensopivuutta eri jäljitysjärjestelmien välillä.

Esimerkiksi Jaegeria käytettäessä saatat lisätä `uber-trace-id`-otsakkeen HTTP-pyyntöihin. Vastaanottava palvelu purkaa sitten jäljitystunnisteen ja span-tunnisteen otsakkeesta ja luo lapsi-spanin. Palveluverkon, kuten Istion tai Linkerdin, käyttö voi myös hoitaa kontekstin propagoimisen automaattisesti.

4. Tiedon tallennus ja analysointi

Jäljitystiedon keräämisen jälkeen se on tallennettava ja analysoitava. Jäljityksen taustajärjestelmät tarjoavat tyypillisesti tallennuskomponentin jäljitystiedon säilyttämiseen ja kyselyrajapinnan jäljitysten noutamiseen ja analysointiin. Jaeger voi esimerkiksi tallentaa tietoa Cassandraan, Elasticsearchiin tai muistiin. Zipkin tukee Elasticsearchia, MySQL:ää ja muita tallennusvaihtoehtoja. OpenTelemetry tarjoaa viejiä (exporters), jotka voivat lähettää tietoa eri taustajärjestelmiin.

Analysointityökalut tarjoavat usein ominaisuuksia, kuten:

• Jäljityksen visualisointi: Jäljitysten näyttäminen vesiputouskaaviona, joka näyttää kunkin spanin keston ja niiden väliset suhteet.
• Palveluriippuvuusgraafit: Palveluiden välisten riippuvuuksien visualisointi jäljitystietojen perusteella.
• Juurisyyanalyysi: Suorituskyvyn pullonkaulojen tai virheiden juurisyyn tunnistaminen analysoimalla jäljitystietoja.
• Hälytykset: Hälytysten määrittäminen jäljitystietojen perusteella, kuten viivekynnykset tai virhetasot.

Käytännön käyttötapaukset

Hajautettua jäljitystä voidaan soveltaa laajaan valikoimaan käyttötapauksia nykyaikaisissa sovellusarkkitehtuureissa:

• Mikropalveluarkkitehtuuri: Mikropalveluympäristöissä pyynnöt kulkevat usein useiden palveluiden läpi. Hajautettu jäljitys auttaa ymmärtämään pyyntöjen kulkua palveluiden välillä ja tunnistamaan suorituskyvyn pullonkauloja. Esimerkiksi verkkokauppasovellus voi käyttää hajautettua jäljitystä seuratakseen pyyntöjä niiden kulkiessa tilauspalvelun, maksupalvelun ja toimituspalvelun läpi.
• Pilvinatiivit sovellukset: Pilvinatiivit sovellukset on usein sijoitettu useisiin kontteihin ja virtuaalikoneisiin. Hajautettu jäljitys auttaa valvomaan näiden sovellusten suorituskykyä ja tunnistamaan verkkoon tai resurssien kohdentamiseen liittyviä ongelmia.
• Serverless-funktiot: Serverless-funktiot ovat lyhytikäisiä ja usein tilattomia. Hajautettu jäljitys voi auttaa seuraamaan näiden funktioiden suoritusta ja tunnistamaan suorituskykyongelmia tai virheitä. Kuvittele serverless-kuvankäsittelysovellus; jäljitys paljastaisi pullonkaulat eri käsittelyvaiheissa.
• Mobiilisovellukset: Hajautettua jäljitystä voidaan käyttää mobiilisovellusten suorituskyvyn valvontaan ja verkkoyhteyteen tai taustapalveluihin liittyvien ongelmien tunnistamiseen. Mobiililaitteista saatava data voidaan korreloida taustajärjestelmän jäljitysten kanssa, mikä antaa täydellisen kuvan.
• Vanhat (legacy) sovellukset: Jopa monoliittisissa sovelluksissa hajautettu jäljitys voi olla arvokasta monimutkaisten koodipolkujen ymmärtämisessä ja suorituskyvyn pullonkaulojen tunnistamisessa. Jäljitys voidaan ottaa käyttöön valikoidusti kriittisille transaktioille.

Esimerkkiskenaario: Verkkokauppasovellus

Tarkastellaan verkkokauppasovellusta, joka on rakennettu mikropalveluarkkitehtuurilla. Sovellus koostuu useista palveluista, mukaan lukien:

• Frontend-palvelu: Käsittelee käyttäjäpyyntöjä ja renderöi käyttöliittymän.
• Tuotepalvelu: Hallinnoi tuotekatalogia ja hakee tuotetietoja.
• Tilauspalvelu: Luo ja hallinnoi asiakkaiden tilauksia.
• Maksupalvelu: Käsittelee maksuja ja hoitaa transaktioita.
• Toimituspalvelu: Järjestää tilausten toimituksen.

Kun käyttäjä tekee tilauksen, frontend-palvelu kutsuu tilauspalvelua, joka puolestaan kutsuu tuotepalvelua, maksupalvelua ja toimituspalvelua. Ilman hajautettua jäljitystä voi olla vaikeaa ymmärtää pyyntöjen kulkua ja tunnistaa suorituskyvyn pullonkauloja tässä monimutkaisessa järjestelmässä.

Hajautetun jäljityksen avulla voit seurata pyyntöä sen kulkiessa kunkin palvelun läpi ja visualisoida kunkin palvelun aiheuttaman viiveen. Tämä antaa sinun tunnistaa, mikä palvelu aiheuttaa pullonkaulan, ja ryhtyä korjaaviin toimenpiteisiin. Voit esimerkiksi huomata, että maksupalvelu on hidas liian kauan kestävän tietokantakyselyn vuoksi. Voit sitten optimoida kyselyn tai lisätä välimuistia suorituskyvyn parantamiseksi.

Hajautetun jäljityksen parhaat käytännöt

Saadaksesi parhaan hyödyn hajautetusta jäljityksestä, noudata näitä parhaita käytäntöjä:

• Aloita kriittisimmistä palveluista: Keskity instrumentoimaan ne palvelut, jotka ovat liiketoimintasi kannalta kriittisimpiä tai joiden tiedetään olevan ongelmallisia.
• Käytä johdonmukaisia nimeämiskäytäntöjä: Käytä johdonmukaisia nimeämiskäytäntöjä spaneille ja tägeille helpottaaksesi jäljitystietojen analysointia.
• Lisää merkityksellisiä tägejä: Lisää tägejä spaneihin antaaksesi lisäkontekstia suoritettavasta operaatiosta. Voit esimerkiksi lisätä tägejä HTTP-metodille, URL-osoitteelle tai käyttäjätunnukselle.
• Ota näytteitä jäljityksistä: Suuren volyymin ympäristöissä saatat joutua ottamaan näytteitä jäljityksistä kerättävän datan määrän vähentämiseksi. Varmista, että otat näytteitä tavalla, joka ei vääristä tuloksiasi. Käytössä on strategioita kuten alku- tai loppupohjainen näytteenotto (head-based/tail-based sampling); loppupohjainen näytteenotto tarjoaa tarkempaa dataa virheanalyysiin.
• Valvo jäljitysinfrastruktuuriasi: Valvo jäljityksen taustajärjestelmän suorituskykyä ja varmista, ettei siitä tule pullonkaulaa.
• Automatisoi instrumentointi: Käytä automaattisia instrumentointiagentteja aina kun mahdollista vähentääksesi koodin instrumentointiin vaadittavaa vaivaa.
• Integroi muihin havaittavuustyökaluihin: Integroi hajautettu jäljitys muihin havaittavuustyökaluihin, kuten lokien keräämiseen ja metriikoiden valvontaan, saadaksesi täydellisemmän kuvan järjestelmästäsi.
• Kouluta tiimisi: Varmista, että tiimisi ymmärtää hajautetun jäljityksen hyödyt ja osaa käyttää työkaluja tehokkaasti.

Hajautetun jäljityksen tulevaisuus

Hajautettu jäljitys kehittyy nopeasti, ja uusia työkaluja ja tekniikoita syntyy jatkuvasti. Joitakin keskeisiä trendejä hajautetussa jäljityksessä ovat:

• OpenTelemetry: OpenTelemetrystä on tulossa alan standardi hajautetulle jäljitykselle, tarjoten toimittajariippumattoman API:n koodin instrumentointiin ja telemetriatiedon keräämiseen. Sen laaja käyttöönotto yksinkertaistaa integrointia eri järjestelmien välillä.
• eBPF: Extended Berkeley Packet Filter (eBPF) on teknologia, joka mahdollistaa hiekkalaatikoidun ohjelmien suorittamisen Linux-ytimessä. eBPF:ää voidaan käyttää sovellusten automaattiseen instrumentointiin ja jäljitystiedon keräämiseen ilman koodimuutoksia.
• Tekoälypohjainen analyysi: Koneoppimisalgoritmeja käytetään analysoimaan jäljitystietoja ja tunnistamaan automaattisesti poikkeamia, ennustamaan suorituskykyongelmia ja suosittelemaan optimointeja.
• Palveluverkko-integraatio: Palveluverkot, kuten Istio ja Linkerd, tarjoavat sisäänrakennetun tuen hajautetulle jäljitykselle, mikä helpottaa mikropalvelusovellusten instrumentointia ja valvontaa.

Yhteenveto

Hajautettu jäljitys on olennainen työkalu monimutkaisten hajautettujen järjestelmien ymmärtämiseen ja hallintaan. Tarjoamalla kokonaisvaltaisen näkymän pyyntövirroista se mahdollistaa suorituskyvyn pullonkaulojen tunnistamisen, virheiden jäljittämisen ja resurssien kohdentamisen optimoinnin. Kun sovellusarkkitehtuurit muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi, hajautetusta jäljityksestä tulee entistäkin kriittisempi nykyaikaisten sovellusten suorituskyvyn, luotettavuuden ja havaittavuuden varmistamisessa.

Ymmärtämällä ydinkäsitteet, noudattamalla parhaita käytäntöjä ja valitsemalla oikeat työkalut, organisaatiot voivat hyödyntää hajautettua jäljitystä saadakseen arvokkaita näkemyksiä järjestelmistään ja tarjotakseen parempia käyttäjäkokemuksia. OpenTelemetry johtaa standardointia, tehden hajautetusta jäljityksestä helpommin saavutettavan kuin koskaan ennen. Ota hajautettu jäljitys käyttöön vapauttaaksesi modernien sovellustesi koko potentiaalin.