Mākoņu monitorings: Visaptverošs novērojamības platformu ceļvedis

Mūsdienu dinamiskajās un sarežģītajās mākoņu vidēs efektīvs monitorings vairs nav tikai vēlama opcija; tā ir nepieciešamība. Tradicionālās monitoringa pieejas bieži vien nespēj nodrošināt detalizētu ieskatu, kas nepieciešams, lai izprastu mākoņa lietojumprogrammu un infrastruktūras veiktspēju, drošību un izmaksu efektivitāti. Šeit savu lomu spēlē novērojamības platformas. Šajā ceļvedī tiks pētīts mākoņu monitoringa jēdziens, iedziļināsimies novērojamības platformu iespējās un sniegsim praktiskus ieteikumus visaptverošas mākoņa redzamības sasniegšanai.

Kas ir mākoņu monitorings?

Mākoņu monitorings ietver nepārtrauktu datu vākšanu, analīzi un vizualizāciju, kas saistīti ar mākoņbāzētu resursu un lietojumprogrammu veiktspēju, pieejamību un drošību. Tas ietver plašu darbību klāstu, tostarp:

• Metriku vākšana: Skaitlisku datu punktu vākšana, kas atspoguļo dažādu sistēmas komponentu stāvokli (piemēram, CPU noslodze, atmiņas lietojums, tīkla latentums).
• Žurnālu apkopošana: Žurnālu datu centralizēšana un apstrāde no dažādiem avotiem, lai identificētu modeļus un anomālijas.
• Pieprasījumu trasēšana: Pieprasījumu plūsmas izsekošana, kad tie šķērso sadalītas sistēmas, lai noteiktu veiktspējas sastrēgumus un kļūdas.
• Brīdināšana un paziņojumi: Brīdinājumu konfigurēšana, pamatojoties uz iepriekš definētiem sliekšņiem, lai informētu attiecīgās komandas par iespējamām problēmām.
• Vizualizācija un pārskati: Informācijas paneļu un pārskatu izveide, lai nodrošinātu skaidru un kodolīgu sistēmas stāvokļa pārskatu.

Mākoņu monitorings ir būtisks, lai nodrošinātu mākoņbāzētu lietojumprogrammu un infrastruktūras uzticamību, veiktspēju un drošību. Tas ļauj organizācijām proaktīvi identificēt un risināt problēmas, pirms tās ietekmē lietotājus, optimizēt resursu izmantošanu un uzturēt atbilstību nozares noteikumiem.

Kāpēc tradicionālais monitorings mākonī neizdodas

Tradicionālie monitoringa rīki, kas bieži paredzēti statiskām, lokālām vidēm, nespēj sekot līdzi mākoņa infrastruktūras dinamiskajai un īslaicīgajai dabai. Daži no galvenajiem ierobežojumiem ietver:

• Redzamības trūkums sadalītās sistēmās: Mākoņa lietojumprogrammas bieži sastāv no mikropakalpojumiem un citiem sadalītiem komponentiem, kurus ir grūti pārraudzīt, izmantojot tradicionālos rīkus.
• Nespēja apstrādāt dinamisku mērogošanu: Tradicionālie monitoringa rīki var nebūt spējīgi automātiski pielāgoties izmaiņām mākoņa vides lielumā un topoloģijā.
• Ierobežota datu korelācija: Tradicionālie monitoringa rīki bieži uzskata metrikas, žurnālus un trasējumus par atsevišķiem datu avotiem, apgrūtinot notikumu korelāciju un pamatcēloņu identificēšanu.
• Augsta virsizmaksa: Tradicionālie monitoringa rīki var patērēt ievērojamus resursus, ietekmējot mākoņa lietojumprogrammu veiktspēju.

Šie ierobežojumi uzsver nepieciešamību pēc visaptverošākas un elastīgākas pieejas mākoņu monitoringam – tādas, kas ir īpaši izstrādāta mūsdienu mākoņu vides izaicinājumiem.

Iepazīstinām ar novērojamības platformām

Novērojamības platformas pārstāv paradigmas maiņu mūsu pieejā mākoņu vides monitoringam. Tās sniedzas tālāk par tradicionālo monitoringu, nodrošinot holistisku sistēmas uzvedības skatījumu, kas ļauj komandām saprast, kāpēc problēmas rodas, nevis tikai, ka tās rodas.

Novērojamību bieži apraksta kā spēju uzdot patvaļīgus jautājumus par sistēmu, bez nepieciešamības iepriekš definēt, ko monitorēt. Tas kontrastē ar tradicionālo monitoringu, kur jūs definējat konkrētas metrikas un brīdinājumus iepriekš.

Galvenās novērojamības platformu īpašības ietver:

• Visaptveroša datu vākšana: Novērojamības platformas vāc datus no plaša avotu klāsta, ieskaitot metrikas, žurnālus, trasējumus un notikumus.
• Padziļināta analītika: Novērojamības platformas izmanto progresīvas analītikas metodes, piemēram, mašīnmācīšanos un statistisko modelēšanu, lai identificētu modeļus, anomālijas un tendences.
• Kontekstualizācija: Novērojamības platformas nodrošina kontekstu ap notikumiem un incidentiem, atvieglojot problēmu ietekmes izpratni.
• Automatizācija: Novērojamības platformas automatizē daudzus ar monitoringu saistītus uzdevumus, piemēram, brīdinājumu konfigurēšanu un incidentu reaģēšanu.
• Mērogojamība: Novērojamības platformas ir izstrādātas, lai spētu mērogoties un apstrādāt lielu un sarežģītu mākoņu vides prasības.

Trīs novērojamības pīlāri

Novērojamību bieži apraksta kā tādu, kam ir trīs galvenie pīlāri:

Metrikas

Metrikas ir skaitliski mērījumi, kas atspoguļo sistēmas stāvokli laika gaitā. Galveno mākoņu monitoringa metriku piemēri ietver:

• CPU noslodze: CPU laika procentuālā daļa, ko izmanto virtuālā mašīna vai konteiners.
• Atmiņas lietojums: Atmiņas apjoms, ko izmanto virtuālā mašīna vai konteiners.
• Tīkla latentums: Laiks, kas nepieciešams datu pārraidei starp diviem punktiem tīklā.
• Pieprasījumu biežums: Pieprasījumu skaits, ko lietojumprogramma apstrādā laika vienībā.
• Kļūdu līmenis: Pieprasījumu procentuālā daļa, kas rezultējas ar kļūdām.
• Diska I/O: Ātrums, ar kādu dati tiek nolasīti no diska un rakstīti tajā.

Metrikas parasti tiek vāktas regulāros intervālos un apkopotas laika gaitā, lai nodrošinātu augsta līmeņa pārskatu par sistēmas veiktspēju. Rīki kā Prometheus ir populāri metriku vākšanai un uzglabāšanai laika rindu datubāzēs.

Žurnāli

Žurnāli ir teksta ieraksti par notikumiem, kas notiek sistēmā. Tie sniedz vērtīgu informāciju par lietojumprogrammas uzvedību, kļūdām un drošības notikumiem. Galveno žurnālu notikumu piemēri ietver:

• Lietojumprogrammu kļūdas: Izņēmumi un kļūdu ziņojumi, ko ģenerē lietojumprogrammas.
• Drošības notikumi: Autentifikācijas mēģinājumi, autorizācijas kļūmes un citi ar drošību saistīti notikumi.
• Sistēmas notikumi: Operētājsistēmas notikumi, piemēram, procesu sākšana un apturēšana.
• Audita žurnāli: Lietotāju darbību un sistēmas izmaiņu ieraksti.

Žurnālus var izmantot, lai novērstu problēmas, identificētu drošības draudus un auditētu sistēmas darbību. Centralizēti žurnālu pārvaldības risinājumi, piemēram, ELK steks (Elasticsearch, Logstash, Kibana) un Splunk, ir būtiski, lai vāktu, apstrādātu un analizētu žurnālus no sadalītām sistēmām.

Trasējumi

Trasējumi izseko pieprasījuma ceļu, tam šķērsojot sadalītu sistēmu. Tie sniedz ieskatu atsevišķu komponentu veiktspējā un savstarpējās atkarībās. Sadalītais trasējums ir īpaši svarīgs, lai izprastu mikropakalpojumu arhitektūras.

Trasējums sastāv no vairākiem posmiem (spans), no kuriem katrs pārstāv darba vienību, ko veic konkrēts komponents. Analizējot trasējumus, jūs varat identificēt veiktspējas sastrēgumus, diagnosticēt kļūdas un optimizēt sadalīto lietojumprogrammu kopējo veiktspēju.

Populāri sadalītā trasējuma rīki ir Jaeger, Zipkin un OpenTelemetry. OpenTelemetry kļūst par de facto standartu lietojumprogrammu instrumentēšanai trasēšanai.

Pareizās novērojamības platformas izvēle

Pareizās novērojamības platformas izvēle ir kritisks lēmums, kas var būtiski ietekmēt jūsu spēju monitorēt un pārvaldīt mākoņu vides. Ir pieejamas daudzas platformas, katrai ar savām stiprajām un vājajām pusēm. Šeit ir daži faktori, kas jāņem vērā, novērtējot novērojamības platformas:

• Datu vākšanas iespējas: Vai platforma atbalsta metriku, žurnālu un trasējumu vākšanu no visiem jūsu attiecīgajiem datu avotiem?
• Analītikas iespējas: Vai platforma nodrošina progresīvas analītikas funkcijas, piemēram, anomāliju noteikšanu, pamatcēloņu analīzi un prognozējošo analīzi?
• Integrācijas iespējas: Vai platforma integrējas ar jūsu esošajiem monitoringa rīkiem un darba plūsmām?
• Mērogojamība: Vai platforma spēj mērogoties, lai apmierinātu jūsu augošās mākoņa vides prasības?
• Izmaksas: Kādas ir platformas kopējās īpašumtiesību izmaksas, ieskaitot licenču maksas, infrastruktūras izmaksas un operacionālās virsizdevumus?
• Lietošanas ērtums: Cik viegli ir platformu iestatīt, konfigurēt un lietot?
• Drošība: Vai platforma atbilst jūsu drošības prasībām?
• Atbalsts: Kādu atbalsta līmeni nodrošina piegādātājs?

Dažas populāras novērojamības platformas ietver:

• Datadog: Visaptveroša monitoringa un analītikas platforma, kas nodrošina reāllaika redzamību mākoņa infrastruktūrā, lietojumprogrammās un pakalpojumos.
• New Relic: Vadošs lietojumprogrammu veiktspējas monitoringa (APM) risinājums, kas sniedz ieskatu lietojumprogrammu veiktspējā, lietotāju pieredzē un biznesa rezultātos.
• Dynatrace: Ar MI darbināma novērojamības platforma, kas nodrošina pilnīgu monitoringu un automatizāciju mākoņnatīvām vidēm.
• Splunk: Datu analītikas platforma, ko var izmantot datu vākšanai, analīzei un vizualizācijai no plaša avotu klāsta.
• Elastic (ELK Stack): Populārs atvērtā koda steks žurnālu pārvaldībai un analītikai, kas sastāv no Elasticsearch, Logstash un Kibana.
• Prometheus un Grafana: Populārs atvērtā koda monitoringa un brīdināšanas rīku komplekts, kas plaši tiek izmantots Kubernetes vidēs.

Novērtējot šīs platformas, ņemiet vērā savas specifiskās vajadzības un prasības. Piemēram, ja jūs galvenokārt koncentrējaties uz žurnālu pārvaldību, ELK steks varētu būt laba izvēle. Ja jums nepieciešams visaptverošs APM risinājums, New Relic vai Dynatrace varētu būt piemērotāks. Datadog piedāvā plašu monitoringa iespēju klāstu vienā platformā.

Novērojamības stratēģijas ieviešana

Efektīvas novērojamības stratēģijas ieviešana prasa labi definētu plānu, kas saskan ar jūsu biznesa mērķiem un tehniskajām prasībām. Šeit ir daži galvenie soļi, kas jāapsver:

1. Definējiet savus mērķus: Ko jūs mēģināt sasniegt ar novērojamību? Vai jūs mēģināt uzlabot lietojumprogrammu veiktspēju, samazināt dīkstāvi, uzlabot drošību vai optimizēt izmaksas?
2. Identificējiet galvenās metrikas: Kādas metrikas ir vissvarīgākās, lai mērītu jūsu lietojumprogrammu un infrastruktūras panākumus?
3. Instrumentējiet savas lietojumprogrammas: Pievienojiet instrumentāciju savām lietojumprogrammām, lai vāktu metrikas, žurnālus un trasējumus. Izmantojiet standarta bibliotēkas, piemēram, OpenTelemetry.
4. Izvēlieties novērojamības platformu: Izvēlieties novērojamības platformu, kas atbilst jūsu vajadzībām un prasībām.
5. Konfigurējiet brīdinājumus: Iestatiet brīdinājumus, lai informētu jūs par iespējamām problēmām.
6. Izveidojiet informācijas paneļus: Izveidojiet informācijas paneļus, lai vizualizētu galvenās metrikas un tendences.
7. Automatizējiet incidentu reaģēšanu: Automatizējiet incidentu reaģēšanas procesu.
8. Nepārtraukti uzlabojiet: Nepārtraukti pārraugiet savu novērojamības stratēģiju un veiciet pielāgojumus pēc nepieciešamības.

Labākās prakses mākoņu monitoringam

Lai maksimāli palielinātu mākoņu monitoringa efektivitāti, apsveriet šādas labākās prakses:

• Monitorējiet visu: Nemonitorējiet tikai vissvarīgākos sistēmas komponentus. Monitorējiet visu, kas potenciāli varētu ietekmēt veiktspēju vai pieejamību.
• Izmantojiet standartizētas metrikas: Izmantojiet standartizētas metrikas, lai nodrošinātu konsekvenci un salīdzināmību starp dažādām sistēmām.
• Iestatiet jēgpilnus sliekšņus: Iestatiet brīdinājumu sliekšņus, kas ir piemēroti jūsu videi. Izvairieties no pārāk zemu sliekšņu iestatīšanas, jo tas var izraisīt brīdinājumu nogurumu.
• Automatizējiet brīdināšanu un labošanu: Automatizējiet brīdināšanas un problēmu novēršanas procesu, lai samazinātu laiku, kas nepieciešams problēmu risināšanai.
• Izmantojiet centralizētu žurnālu sistēmu: Centralizējiet savus žurnālus, lai atvieglotu to meklēšanu un analīzi.
• Ieviesiet sadalīto trasējumu: Ieviesiet sadalīto trasējumu, lai izsekotu pieprasījumus, kad tie šķērso sadalītas sistēmas.
• Izmantojiet mašīnmācīšanos: Izmantojiet mašīnmācīšanos, lai identificētu modeļus un anomālijas, ko būtu grūti atklāt manuāli.
• Sadarbojieties starp komandām: Veiciniet sadarbību starp izstrādes, operāciju un drošības komandām, lai nodrošinātu, ka visi ir saskaņoti attiecībā uz monitoringa mērķiem un prioritātēm.
• Nepārtraukti atkārtojiet un uzlabojiet: Nepārtraukti atkārtojiet savu monitoringa stratēģiju un veiciet pielāgojumus pēc nepieciešamības, pamatojoties uz savu pieredzi un jūsu biznesa mainīgajām vajadzībām.

Mākoņu monitoringa nākotne

Mākoņu monitorings ir strauji attīstoša joma, ko virza pieaugošā mākoņu vides sarežģītība un pieaugošais pieprasījums pēc reāllaika ieskatiem. Dažas no galvenajām tendencēm, kas veido mākoņu monitoringa nākotni, ietver:

• Ar MI darbināma novērojamība: Mākslīgā intelekta (MI) un mašīnmācīšanās (ML) izmantošana, lai automatizētu monitoringa uzdevumus, identificētu anomālijas un prognozētu nākotnes veiktspējas problēmas. Ar MI darbināmas novērojamības platformas var analizēt milzīgus datu apjomus, lai atklātu slēptus modeļus un sniegtu praktiskus ieteikumus.
• Bezservera monitorings: Bezservera skaitļošanas pieaugums rada nepieciešamību pēc specializētiem monitoringa rīkiem, kas var izsekot funkciju un citu bezservera komponentu veiktspēju.
• Drošības monitorings: Drošības monitoringa integrācija novērojamības platformās kļūst arvien svarīgāka, jo organizācijas cenšas aizsargāt savas mākoņu vides no kiberdraudiem.
• Izmaksu optimizācija: Novērojamības platformas tiek izmantotas, lai identificētu iespējas optimizēt mākoņa izmaksas, identificējot nepietiekami izmantotus resursus un likvidējot izšķērdēšanu. Izmaksu redzamība kļūst par galveno funkciju.
• Atvērtā koda pieņemšana: Atvērtā koda monitoringa rīku, piemēram, Prometheus un Grafana, pieņemšana turpina pieaugt, ko veicina to elastība, mērogojamība un izmaksu efektivitāte.
• Pilna steka (full-stack) novērojamība: Pāreja uz pilna steka novērojamību, kas aptver visu lietojumprogrammu steku, no infrastruktūras līdz lietotāja pieredzei.

Starptautiskie apsvērumi

Ieviešot mākoņu monitoringa risinājumus starptautiskai auditorijai, ir svarīgi ņemt vērā vairākus apsvērumus:

• Datu rezidence: Nodrošiniet atbilstību datu rezidences noteikumiem, piemēram, VDAR (GDPR), uzglabājot monitoringa datus reģionos, kas atbilst vietējiem likumiem.
• Laika joslas: Konfigurējiet monitoringa informācijas paneļus un brīdinājumus, lai dati tiktu attēloti jūsu globālo komandu attiecīgajās laika joslās.
• Valodu atbalsts: Izvēlieties monitoringa rīkus, kas atbalsta vairākas valodas gan lietotāja saskarnei, gan apkopotajiem datiem.
• Tīkla latentums: Monitorējiet tīkla latentumu starp dažādiem reģioniem, lai identificētu iespējamos veiktspējas sastrēgumus. Apsveriet iespēju izmantot satura piegādes tīklus (CDN), lai uzlabotu veiktspēju lietotājiem dažādās ģeogrāfiskās vietās.
• Valūtas apsvērumi: Monitorējot mākoņa izmaksas, ņemiet vērā valūtas svārstības un nodrošiniet, ka izmaksu dati tiek attēloti attiecīgajā valūtā.

Piemēram, uzņēmumam ar lietotājiem Eiropā, Ziemeļamerikā un Āzijā ir jānodrošina, ka viņu monitoringa risinājums spēj apstrādāt dažādas laika joslas un datu rezidences prasības. Viņi varētu izvēlēties uzglabāt Eiropas lietotāju datus Eiropas datu centrā, lai atbilstu VDAR. Viņiem arī jānodrošina, ka viņu informācijas paneļi var attēlot datus katra reģiona vietējā laika joslā.

Noslēgums

Mākoņu monitorings ir mūsdienu mākoņu pārvaldības kritiska sastāvdaļa. Novērojamības platformas nodrošina visaptverošu redzamību un ieskatu, kas nepieciešams, lai nodrošinātu mākoņa lietojumprogrammu un infrastruktūras uzticamību, veiktspēju, drošību un izmaksu efektivitāti. Ieviešot labi definētu novērojamības stratēģiju un ievērojot labākās prakses, organizācijas var pilnībā atraisīt savu mākoņa investīciju potenciālu un veicināt biznesa panākumus.

Pāreja uz mākoņnatīvām arhitektūrām un mikropakalpojumiem prasa pāreju no tradicionālā monitoringa uz modernu novērojamību. Pieņemiet metriku, žurnālu un trasējumu spēku un izvēlieties novērojamības platformu, kas atbilst jūsu vajadzībām. Mākoņu monitoringa nākotne ir klāt, un tās galvenais mērķis ir gūt dziļu izpratni par savām sistēmām.