ಮೂಲಭೂತ ಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ, ಪುಶ್/ಪುಲ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್, ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಹಾಗೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು.
ಮೂಲಭೂತ ಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಆಧುನಿಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ನಮ್ಮ ಹೈಪರ್-ಸಂಪರ್ಕಿತ, ಡಿಜಿಟಲ್-ಮೊದಲ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಐಟಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳಾಗಿಲ್ಲ - ಅವು ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯಾಪಾರ ಕಡ್ಡಾಯಗಳಾಗಿವೆ. ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆನ್-ಪ್ರೆಮೈಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳವರೆಗೆ, ಆಧುನಿಕ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಜಾಲವು ನಿರಂತರ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹವು, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯ ಆಧಾರಸ್ತಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಇಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಕುರುಡಾಗಿ ಹಾರುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು DevOps ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು, ಸೈಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು (SREs), ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು IT ನಾಯಕರ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಪ್ರಯಾಣಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳತ್ತ ಸಾಗುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಎಲ್ಲೇ ಇದ್ದರೂ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ: ಅವಲೋಕನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅಡಿಪಾಯ
ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಏಕೆ ಇಷ್ಟು ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಅವಲೋಕನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ — ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳ "ಮೂರು ಸ್ತಂಭಗಳು" ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ — ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಅವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮಾಪನಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
CPU ಬಳಕೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ HTTP 500 ದೋಷ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್. ಅವುಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ಅವುಗಳ ದಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿದೆ; ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕುಚಿತವಾಗಿವೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲವು, ಅವುಗಳನ್ನು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಟ್ರೆಂಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಾಗಿ ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಕ್ರಿಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಪತ್ತೆ
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ತಕ್ಷಣದ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಡಚಣೆಗಳಾಗಿ ಉಲ್ಬಣಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೂಚಕಗಳ (KPIs) ಮೇಲೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿನಂತಿಯ ವಿಳಂಬದಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್ ಏರಿಕೆ ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಕ್ ತುಂಬುವಂತಹ ಅಸಹಜ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಂಡಗಳಿಗೆ ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವೈಫಲ್ಯ ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಯೋಜನೆ
ನಿಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಅಳೆಯಬೇಕು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು? ಊಹೆ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ. ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ (CPU, RAM, ಸಂಗ್ರಹಣೆ) ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲೋಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು, ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡದೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀವು ಒದಗಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆಯೇ? ಬಾಟಲ್ನೆಕ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಉದಾ., ವಹಿವಾಟು ಸಮಯ) ಅನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್-ಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಉದಾ., I/O ಕಾಯುವ ಸಮಯ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್) ನೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಕಲ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅಸಮರ್ಥ ಕೋಡ್, ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿದ ಸೇವೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ-ಸಜ್ಜುಗೊಂಡ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು KPIs
ಆಧುನಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸಬೇಕು. ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ \`user_signups_total\` ಅಥವಾ \`revenue_per_transaction\` ನಂತಹ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಕಂಪನಿಯ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಹಾರದ ಮೇಲೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. ಈ ಜೋಡಣೆಯು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭದ್ರತಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಮೊದಲ ಚಿಹ್ನೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಹೊರಹೋಗುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್, ವಿವರಿಸಲಾಗದ ಏರಿಕೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ CPU ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳ, ಅಥವಾ ವಿಫಲವಾದ ಲಾಗಿನ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಅಸಹಜ ಸಂಖ್ಯೆ - ಇವೆಲ್ಲವೂ ದೃಢವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಅಸಂಗತತೆಗಳಾಗಿವೆ, ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಧುನಿಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಂದೇ ಉಪಕರಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಆಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.
- ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು (ಗುರಿಗಳು): ಇವು ನೀವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಘಟಕಗಳು. ಅವು ಭೌತಿಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳವರೆಗೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು.
- ಸಂಗ್ರಹ ಏಜೆಂಟ್ (ಸಂಗ್ರಾಹಕ): ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅದರ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ತುಣುಕು.
- ಸಾಗಾಣಿಕೆ ಪದರ (ಪೈಪ್‌ಲೈನ್): ಏಜೆಂಟ್‌ನಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಬಳಸುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪ.
- ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ಸಂಗ್ರಹಣೆ): ಸಮಯ-ಮುದ್ರಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾಬೇಸ್.
- ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂಜಿನ್: ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸುವ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆ.
- ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಪದರ: ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಘಟಕಗಳು.
1. ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು (ಗುರಿಗಳು)
ಮೌಲ್ಯಯುತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಯಾವುದಾದರೂ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ಭೌತಿಕ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು: CPU, ಮೆಮೊರಿ, ಡಿಸ್ಕ್ I/O, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು.
- ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್‌ಗಳು: ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ (ಉದಾ., ಡಾಕರ್) ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಆರೋಗ್ಯ (ಉದಾ., ಕ್ಯೂಬರ್ನೆಟಿಸ್ API ಸರ್ವರ್, ನೋಡ್ ಸ್ಥಿತಿ).
- ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು: AWS (ಉದಾ., RDS ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, S3 ಬಕೆಟ್ ವಿನಂತಿಗಳು), Azure (ಉದಾ., VM ಸ್ಥಿತಿ) ಮತ್ತು Google Cloud Platform (ಉದಾ., Pub/Sub ಕ್ಯೂ ಡೆಪ್ತ್) ನಂತಹ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಸೇವೆಗಳು.
- ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಧನಗಳು: ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್, ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಕುರಿತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ರೂಟರ್‌ಗಳು, ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫೈರ್‌ವಾಲ್‌ಗಳು.
- ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಕಸ್ಟಮ್, ವ್ಯಾಪಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಉದಾ., ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರ ಸೆಷನ್‌ಗಳು, ಶಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಐಟಂಗಳು).
2. ಸಂಗ್ರಹ ಏಜೆಂಟ್ (ಸಂಗ್ರಾಹಕ)
ಡೇಟಾ ಮೂಲದಿಂದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ಹೊಂದಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು:
- ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟರ್‌ಗಳು/ಇಂಟೆಗ್ರೇಷನ್‌ಗಳು: ಮೂರನೇ-ಪಕ್ಷದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ (ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂ ನಂತಹ) ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಸಣ್ಣ, ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು. ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟರ್‌ಗಳ ವಿಶಾಲ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
- ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು: ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಮೂಲ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಹೊರಸೂಸಲು ಸೇರಿಸುವ ಕೋಡ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು. ಇದನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶಿತ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು: ಟೆಲಿಗ್ರಾಫ್, ಡೇಟಾಡಾಗ್ ಏಜೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಕಲೆಕ್ಟರ್‌ನಂತಹ ಬಹುಮುಖ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು, ಇವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ಲಗಿನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು.
3. ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ಸಂಗ್ರಹಣೆ)
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ - ಸಮಯದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮ. ನಿಯಮಿತ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಅನನ್ಯ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೈಟ್ ಸಂಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಯದ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (TSDB) ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ದಹನ ದರಗಳು: ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
- ದಕ್ಷ ಸಂಕುಚನ: ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸುಧಾರಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು.
- ವೇಗದ ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: "ಕಳೆದ 24 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ CPU ಬಳಕೆ ಎಷ್ಟು?" ನಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
- ಡೇಟಾ ಧಾರಣ ನೀತಿಗಳು: ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಡೌನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ (ಹಳೆಯ ಡೇಟಾದ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು) ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ.
ಜನಪ್ರಿಯ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ TSDB ಗಳು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್, ಇನ್‌ಫ್ಲಕ್ಸ್‌ಡಿಬಿ, ವಿಕ್ಟೋರಿಯಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು M3DB ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
4. ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಎಂಜಿನ್
ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವವರೆಗೆ ಅದು ಉಪಯುಕ್ತವಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಮಯ-ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ತನ್ನದೇ ಆದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಭಾಷೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- PromQL (ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆ): ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿರುವ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆ.
- InfluxQL ಮತ್ತು Flux (InfluxDB): InfluxDB SQL-ತರಹದ ಭಾಷೆ (InfluxQL) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಭಾಷೆ (Flux) ನೀಡುತ್ತದೆ.
- SQL-ತರಹದ ರೂಪಾಂತರಗಳು: ಟೈಮ್‌ಸ್ಕೇಲ್‌ಡಿಬಿ ಯಂತಹ ಕೆಲವು ಆಧುನಿಕ TSDB ಗಳು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ SQL ನ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
5. ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಪದರ
ಅಂತಿಮ ಘಟಕಗಳು ಮಾನವರು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಂತಹವುಗಳಾಗಿವೆ:
- ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಪ್ರಶ್ನೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು, ಹೀಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧನಗಳು. ಗ್ರಾಫಾನಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡಿ-ಫ್ಯಾಕ್ಟೋ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಜನಪ್ರಿಯ TSDB ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ UI ಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿವೆ (ಉದಾ., InfluxDB ಗಾಗಿ ಕ್ರೊನೋಗ್ರಾಫ್).
- ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ನಿಯಮಿತ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ, ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಗಳು ಪೂರೈಸಿದರೆ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್‌ನ ಅಲರ್ಟ್‌ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಇಮೇಲ್, ಸ್ಲಾಕ್ ಅಥವಾ ಪೇಜರ್‌ಡ್ಯೂಟಿಯಂತಹ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಡಿಡ್ಯೂಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಗುಂಪು ಮತ್ತು ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು: ಪುಶ್ ವರ್ಸಸ್ ಪುಲ್
ನೀವು ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು "ಪುಶ್" ಅಥವಾ "ಪುಲ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂಬುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪುಲ್ ಮಾದರಿ: ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ
ಪುಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಕೇಂದ್ರೀಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಜವಾಬ್ದಾರವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ತನ್ನ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಗುರಿಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿದರ್ಶನಗಳು, ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟರ್‌ಗಳು) ತಲುಪುತ್ತದೆ ಮತ್ತು HTTP ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು "ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್" ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: 1. ಗುರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ HTTP ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ (ಉದಾ., \`/metrics\`) ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. 2. ಕೇಂದ್ರೀಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ (ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್‌ನಂತೆ) ಈ ಗುರಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 3. ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ (ಉದಾ., ಪ್ರತಿ 15 ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ), ಸರ್ವರ್ ಪ್ರತಿ ಗುರಿಯ ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ HTTP GET ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. 4. ಗುರಿಯು ತನ್ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಧಕ:
- ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಂರಚನೆ: ಕೇಂದ್ರೀಯ ಸರ್ವರ್‌ನ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಏನನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು.
- ಸೇವೆ ಅನ್ವೇಷಣೆ: ಪುಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಸೇವಾ ಅನ್ವೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ (ಕ್ಯೂಬರ್ನೆಟಿಸ್ ಅಥವಾ ಕನ್ಸಲ್‌ನಂತಹ) ಸುಂದರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಹೊಸ ಗುರಿಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಗುರಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಗುರಿ ಕೆಳಗೆ ಇದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ವಿನಂತಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ನಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. \`up\` ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಸರಳೀಕೃತ ಭದ್ರತೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸರ್ವರ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಫೈರ್‌ವಾಲ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಬಹುದು.
ಬಾಧಕ:
- ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸರ್ವರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ಗುರಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು. ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ, ಬಹು-ಕ್ಲೌಡ್ ಅಥವಾ NAT-ಭಾರೀ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು.
- ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು: ಮುಂದಿನ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಕಾಲ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಅತಿ ಕಡಿಮೆ-ಅವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು (ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತೆ) ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರ: ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಪುಲ್-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಪುಶ್ ಮಾದರಿ: ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅಳೆಯುವಿಕೆ
ಪುಶ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕಳುಹಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಯ ದಹನ ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ "ಪುಶ್" ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: 1. ಗುರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿರುವ ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. 2. ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು HTTP POST ಅಥವಾ UDP ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಮೂಲಕ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ತಿಳಿದಿರುವ ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. 3. ಕೇಂದ್ರೀಯ ಸರ್ವರ್ ಈ ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೇಳುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಸಾಧಕ:
- ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನಮ್ಯತೆ: ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೇಂದ್ರೀಯ ಸರ್ವರ್‌ನ ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ ಹೊರಹೋಗುವ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದು ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಫೈರ್‌ವಾಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ NAT ನ ಹಿಂದಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ನೇಹಿ: ಕಡಿಮೆ-ಅವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ. ಬ್ಯಾಚ್ ಕಾರ್ಯವು ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ತನ್ನ ಅಂತಿಮ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪುಶ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಕಾರ್ಯವು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪುಶ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಸರಳೀಕೃತ ಏಜೆಂಟ್ ತರ್ಕ: ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಕೆಲಸ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸಿ. ಇದಕ್ಕೆ ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಬಾಧಕ:
- ದಹನ ಬಾಟಲ್ನೆಕ್‌ಗಳು: ಅನೇಕ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುಶ್ ಮಾಡಿದರೆ ಕೇಂದ್ರೀಯ ದಹನ ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಬಾಟಲ್ನೆಕ್ ಆಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು "ಗುಡುಗುವ ಹಿಂಡು" ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಂರಚನಾ ಹರಡುವಿಕೆ: ಎಲ್ಲಾ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂರಚನೆಯು ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏನನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಗುರಿ ಆರೋಗ್ಯದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ: ಏಜೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದರೆ, ಅದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಳಗೆ ಇರುವುದರಿಂದ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ ವಿಫಲವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಆಗಿದೆಯೇ? ಆರೋಗ್ಯಕರ, ಮೌನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಸತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡುವೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.
ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರರು: InfluxDB ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ (ಟೆಲಿಗ್ರಾಫ್ ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿ), ಡೇಟಾಡಾಗ್ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಸ್ಟ್ಯಾಟ್ಸ್‌ಡಿ ಮಾದರಿಗಳು ಪುಶ್-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನ: ಎರಡೂ ಪ್ರಪಂಚಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾನಿಟರ್ ಆಗಿ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್‌ನಂತಹ ಪುಲ್-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕೆಲವು ಬ್ಯಾಚ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಪುಶ್‌ಗೇಟ್‌ವೇನಂತಹ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪುಶ್‌ಗೇಟ್‌ವೇ ಮಧ್ಯವರ್ತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪುಶ್ ಮಾಡಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಪುಲ್ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವಾಸ
ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಭೂದೃಶ್ಯವು ವಿಶಾಲವಾಗಿದೆ. ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ದೈತ್ಯರಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ SaaS ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ನೋಡೋಣ.
ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಪವರ್‌ಹೌಸ್: ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
ಮೂಲತಃ ಸೌಂಡ್‌ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಈಗ ಕ್ಲೌಡ್ ನೇಟಿವ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ (CNCF) ನ ಪದವಿ ಪಡೆದ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ, ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಕ್ಯೂಬರ್ನೆಟಿಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಡಿ-ಫ್ಯಾಕ್ಟೋ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪುಲ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆ, PromQL ಸುತ್ತ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.
- ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು:
- PromQL: ಸಮಯ-ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತ ಭಾಷೆ.
- ಸೇವೆ ಅನ್ವೇಷಣೆ: ಕ್ಯೂಬರ್ನೆಟಿಸ್, ಕನ್ಸಲ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಸೇವೆಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ವಿಶಾಲವಾದ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟರ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟರ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯ-ಬೆಂಬಲಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯವು ಯಾವುದೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ತುಣುಕನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ: ಉಳಿದವೆಲ್ಲವೂ ವಿಫಲವಾದಾಗ ಉಳಿದಿರುವ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
- ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಮಾದರಿ: ಒಂದೇ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್ ತನ್ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಥಾನೋಸ್, ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ವಿಕ್ಟೋರಿಯಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ತಜ್ಞ: InfluxDB (TICK) ಸ್ಟ್ಯಾಕ್
InfluxDB ಒಂದು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಹನ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ TICK ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಗ್ರಾಫ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಸಲು ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದೆ.
- ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು:
- ಟೆಲಿಗ್ರಾಫ್: ಪ್ಲಗಿನ್-ಚಾಲಿತ, ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂಗ್ರಹ ಏಜೆಂಟ್ (ಪುಶ್-ಆಧಾರಿತ).
- InfluxDB: ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ TSDB.
- ಕ್ರೊನೋಗ್ರಾಫ್: ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್.
- ಕಪಾಸಿಟರ್: ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಎಂಜಿನ್.
- ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು:
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರೈಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಡೇಟಾಗೆ.
- ನಮ್ಯತೆ: ಪುಶ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಟೆಲಿಗ್ರಾಫ್ ಏಜೆಂಟ್ ಅದನ್ನು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿ IoT ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪಕ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಫ್ಲಕ್ಸ್ ಭಾಷೆ: ಹೊಸ ಫ್ಲಕ್ಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ.
- ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು: ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉದ್ಯಮದ ಕೊಡುಗೆಯ ಭಾಗವಾಗಿವೆ, ಆದರೂ ಇದು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ.
ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಮಾನದಂಡ: ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ (OTel)
ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ವೀಕ್ಷಣೀಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಭವಿಷ್ಯ ಎಂದು ವಾದಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು CNCF ಯೋಜನೆಯಾಗಿ, ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಡೇಟಾ (ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳು) ಅನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ರಫ್ತು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಅಥವಾ ಇನ್‌ಫ್ಲಕ್ಸ್‌ಡಿಬಿಯಂತಹ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಮಾರಾಟಗಾರ-ತಟಸ್ಥ API ಗಳು, SDK ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ.
- ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ:
- ಮಾರಾಟಗಾರ-ತಟಸ್ಥ: ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಇನ್‌ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಕಲೆಕ್ಟರ್‌ನ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗೆ (ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್, ಡೇಟಾಡಾಗ್, ಜೇಗರ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಕಳುಹಿಸಬಹುದು.
- ಏಕೀಕೃತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಕಲೆಕ್ಟರ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದು, ಎಲ್ಲಾ ವೀಕ್ಷಣೀಯ ಸಂಕೇತಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದೇ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಭವಿಷ್ಯ-ನಿರೋಧಕ: ಓಪನ್‌ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟೇಶನ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ SaaS ಪರಿಹಾರಗಳು: ಡೇಟಾಡಾಗ್, ನ್ಯೂ ರೆಲಿಕ್ ಮತ್ತು ಡೈನಾಟ್ರೇಸ್
ತಮ್ಮ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೊರಹಾಕಲು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್-ಆಸ್-ಎ-ಸರ್ವಿಸ್ (SaaS) ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಆಕರ್ಷಕ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಲಾಗ್‌ಗಳು, APM (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಏಕೀಕೃತ, ಆಲ್-ಇನ್-ಒನ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
- ಸಾಧಕ:
- ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ: ಕನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೇಗದ ಸೆಟಪ್. ಮಾರಾಟಗಾರರು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಸಂಯೋಜಿತ ಅನುಭವ: ಒಂದೇ UI ನಲ್ಲಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೂಲ ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಔಟ್-ಆಫ್-ದಿ-ಬಾಕ್ಸ್ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.
- ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಬೆಂಬಲ: ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮೀಸಲಾದ ಬೆಂಬಲ ತಂಡಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ.
- ಬಾಧಕ:
- ವೆಚ್ಚ: ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಬಹಳ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೋಸ್ಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತದೆ.
- ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್: ನೀವು SaaS ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿದ್ದರೆ, SaaS ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ವಲಸೆ ಹೋಗುವುದು ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಕಾರ್ಯವಾಗಬಹುದು.
- ಕಡಿಮೆ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಕಡಿಮೆ ನಿಯಂತ್ರಣವಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬಹುದು.
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳು ಏನೇ ಇರಲಿ, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಬೆಳೆದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರಿಸುವ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ
ಒಂದು ಸ್ಥಿರ ಹೆಸರಿಸುವ ಯೋಜನೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ತಂಡಗಳಿಗೆ. ಇದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್‌ನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಪ್ರದಾಯವೆಂದರೆ:
subsystem_metric_unit_type
- ಸಬ್‌ಸಿಸ್ಟಮ್: ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸೇರಿರುವ ಘಟಕ (ಉದಾ., \`http\`, \`api\`, \`database\`).
- ಮೆಟ್ರಿಕ್: ಅಳೆಯುತ್ತಿರುವದರ ವಿವರಣೆ (ಉದಾ., \`requests\`, \`latency\`).
- ಘಟಕ: ಮಾಪನದ ಮೂಲ ಘಟಕ, ಬಹುವಚನ ರೂಪದಲ್ಲಿ (ಉದಾ., \`seconds\`, \`bytes\`, \`requests\`).
- ಪ್ರಕಾರ: ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರ, ಕೌಂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ \`_total\` (ಉದಾ., \`http_requests_total\`).
ಉದಾಹರಣೆ: \`api_http_requests_total\` ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.
ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ
ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿಯು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಅದರ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ (ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಗಳು) ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಮಯ ಸರಣಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ \`http_requests_total{method=\"GET\", path=\"/api/users\", status=\"200\"}\` ಒಂದು ಸಮಯ ಸರಣಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ - ಅನೇಕ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಬಲ್‌ಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ (ಬಳಕೆದಾರರ ID ಗಳು, ಕಂಟೇನರ್ ID ಗಳು, ಅಥವಾ ವಿನಂತಿಯ ಸಮಯಮುದ್ರೆಗಳಂತೆ) - ಹೆಚ್ಚಿನ TSDB ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು CPU ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ: ಲೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿರಿ. ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಕಡಿಮೆ-ರಿಂದ-ಮಧ್ಯಮ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ ಆಯಾಮಗಳಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ (ಉದಾ., ಎಂಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್, ಸ್ಥಿತಿ ಕೋಡ್, ಪ್ರದೇಶ). ಬಳಕೆದಾರರ ID ಗಳು ಅಥವಾ ಸೆಷನ್ ID ಗಳಂತಹ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಯಾವತ್ತೂ ಬಳಸಬೇಡಿ.
ಸ್ಪಷ್ಟ ಧಾರಣ ನೀತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ
ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅತಿಯಾದ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಧಾರಣ ತಂತ್ರವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ:
- ಕಚ್ಚಾ, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾ: ವಿವರವಾದ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ದೋಷನಿವಾರಣೆಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಗೆ (ಉದಾ., 7-30 ದಿನಗಳು) ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಡೌನ್ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ಡ್, ಮಧ್ಯಮ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾ: ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು 5-ನಿಮಿಷ ಅಥವಾ 1-ಗಂಟೆಗಳ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಟ್ರೆಂಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಗೆ (ಉದಾ., 90-180 ದಿನಗಳು) ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ, ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾ: ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಉದಾ., ದೈನಂದಿನ ಸಾರಾಂಶಗಳು) ಒಂದು ವರ್ಷ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
"ಕೋಡ್ ಆಗಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್" ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಂರಚನೆ - ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹ ಏಜೆಂಟ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು - ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಈ ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ (ಗಿಟ್‌ನಂತೆ) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ-ಆಸ್-ಕೋಡ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (ಟೆರಾಫಾರ್ಮ್, ಅನ್ಸಿಬಲ್‌ನಂತೆ) ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು (ಕ್ಯೂಬರ್ನೆಟಿಸ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಆಪರೇಟರ್‌ನಂತೆ) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಆವೃತ್ತಿ ಮಾಡುವುದು, ಪೀರ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ
ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವ ಗುರಿ ಪ್ರತಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುವುದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು. ನಿರಂತರ, ಕಡಿಮೆ-ಮೌಲ್ಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು "ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಯಾಸ" ಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ತಂಡಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ.
ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ: ಕಾರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಬೇಡಿ, ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ. ರೋಗಲಕ್ಷಣವು ಬಳಕೆದಾರರ ಎದುರಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾ., "ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ," "ಬಳಕೆದಾರರು ದೋಷಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ"). ಕಾರಣವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾ., "CPU ಬಳಕೆ 90% ಆಗಿದೆ"). ಹೆಚ್ಚಿನ CPU ಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಳಂಬ ಅಥವಾ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗದ ಹೊರತು ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ. ಸೇವಾ ಮಟ್ಟದ ಉದ್ದೇಶಗಳ (SLOs) ಮೇಲೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾದುದರ ಮೇಲೆ ನೀವು ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ: ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ನಿಂದ ನಿಜವಾದ ಅವಲೋಕನದವರೆಗೆ
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ CPU ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿಯ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾದ ಅಭ್ಯಾಸದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ: ಅವಲೋಕನ. ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಒಳನೋಟಗಳು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿವರವಾದ ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಕಲ್ಪಿಸುವುದರಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ, ಕೇವಲ ಏನು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಆದರೆ ಏಕೆ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು.
ನಿಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವಾಗ, ಈ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ:
- ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
- ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸಂಗ್ರಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಪುಶ್, ಪುಲ್, ಅಥವಾ ಹೈಬ್ರಿಡ್) ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ: ಹೆಸರಿಸುವ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳಿಂದ ಸಂರಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯವರೆಗೆ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಅಳೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.
- ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ನೋಡಿ: ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು.
ದೃಢವಾದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪ್ರಯಾಣವು ನಿರಂತರವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಘನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಅವಲೋಕನೀಯ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.