Mākoņlietotņu pārraudzība: padziļināts ieskats novērojamībā

Mūsdienu dinamiskajā mākoņpakalpojumu vidē jūsu lietotņu veselības un veiktspējas nodrošināšana ir vissvarīgākā. Tradicionālās pārraudzības metodes bieži vien ir nepietiekamas, saskaroties ar moderno, sadalīto sistēmu sarežģītību un mērogu. Šeit talkā nāk novērojamība, piedāvājot holistiskāku un proaktīvāku pieeju jūsu mākoņlietotņu izpratnei un pārvaldībai.

Kas ir novērojamība?

Novērojamība sniedzas tālāk par vienkāršu zināšanu, ka kaut kas nav kārtībā; tā dod jums iespēju saprast, kāpēc tas nav kārtībā, un, kas ir vēl svarīgāk, prognozēt un novērst problēmas, pirms tās ietekmē jūsu lietotājus. Tā ir spēja uzdot jautājumus, par kuru nepieciešamību jūs pat nenojautāt, un saņemt atbildes, pamatojoties uz jūsu sistēmas sniegtajiem datiem.

Padomājiet par to šādi: tradicionālā pārraudzība ir kā zināšana, ka jūsu automašīnas paneļa brīdinājuma gaismas ir iedegušās, signalizējot par problēmu. Novērojamība ir kā piekļuve visiem automašīnas sensoriem, dzinēja diagnostikai un veiktspējas datiem, kas ļauj jums saprast problēmas pamatcēloni, prognozēt nākotnes problēmas (piemēram, zemu spiedienu riepās, pirms tā kļūst par plīsušu riepu) un optimizēt veiktspēju.

Trīs novērojamības pīlāri

Novērojamība ir balstīta uz trīs galvenajiem pīlāriem:

• Žurnālfaili: Strukturēti vai nestrukturēti teksta ieraksti par notikumiem, kas notiek jūsu lietotnē. Žurnālfaili nodrošina detalizētu audita pierakstu un ir būtiski atkļūdošanai un problēmu novēršanai. Piemēri ietver lietotņu žurnālfailus, sistēmas žurnālfailus un drošības žurnālfailus.
• Metrika: Skaitliski sistēmas uzvedības attēlojumi, kas mērīti laika gaitā. Metrika sniedz ieskatu veiktspējā, resursu izmantošanā un kopējā sistēmas veselībā. Piemēri ietver CPU lietojumu, atmiņas patēriņu, pieprasījumu latentumu un kļūdu līmeni.
• Trasējumi: Attēlo pieprasījuma ceļu no sākuma līdz beigām, kad tas šķērso jūsu sadalīto sistēmu. Trasējumi ir būtiski, lai izprastu pieprasījumu plūsmu, identificētu vājās vietas un diagnosticētu veiktspējas problēmas vairākos pakalpojumos. Sadalītā trasēšana ļauj sekot pieprasījumam no lietotāja pārlūkprogrammas caur dažādiem mikropakalpojumiem un datu bāzēm, sniedzot pilnīgu priekšstatu par tā dzīves ciklu.

Kāpēc novērojamība ir izšķiroša mākoņlietotnēm?

Mākoņlietotnes, īpaši tās, kas veidotas uz mikropakalpojumu arhitektūras bāzes, rada unikālus pārraudzības izaicinājumus. Lūk, kāpēc novērojamība ir tik svarīga:

• Sarežģītība: Sadalītās sistēmas ir pēc būtības sarežģītas, ar daudzām savstarpēji saistītām sastāvdaļām. Novērojamība palīdz jums izprast mijiedarbību starp šīm sastāvdaļām un identificēt atkarības, kas var nebūt uzreiz pamanāmas.
• Mērogs: Mākoņlietotnes var strauji mērogoties, apgrūtinot manuālu katra sistēmas aspekta pārraudzību. Novērojamība nodrošina automatizētus ieskatus un brīdinājumus, ļaujot jums koncentrēties uz vissvarīgākajām problēmām.
• Dinamiskas vides: Mākoņvides pastāvīgi mainās, tiek iedarbinātas un apturētas jaunas instances, un pakalpojumi tiek bieži atjaunināti. Novērojamība sniedz reāllaika ieskatu šajās izmaiņās, ļaujot jums ātri pielāgoties un minimizēt traucējumus.
• Mikropakalpojumu arhitektūra: Mikropakalpojumos viens lietotāja pieprasījums var aptvert vairākus pakalpojumus, apgrūtinot problēmas avota noteikšanu. Sadalītā trasēšana, kas ir galvenā novērojamības sastāvdaļa, palīdz jums sekot pieprasījumam cauri visiem pakalpojumiem un identificēt vājās vietas vai kļūdas konkrētos pakalpojumos.
• Ātrāka problēmu novēršana: Nodrošinot visaptverošu skatu uz jūsu sistēmu, novērojamība ievērojami samazina laiku, kas nepieciešams problēmu diagnosticēšanai un atrisināšanai. Tas nozīmē samazinātu dīkstāvi, uzlabotu lietotāju pieredzi un zemākas darbības izmaksas.
• Proaktīva problēmu risināšana: Novērojamība ļauj jums identificēt potenciālās problēmas, pirms tās ietekmē jūsu lietotājus. Pārraugot galvenos rādītājus un žurnālfailus, jūs varat atklāt anomālijas un veikt koriģējošas darbības, pirms tās pāraug nopietnos incidentos.

Novērojamības ieviešana: praktisks ceļvedis

Novērojamības ieviešanai nepieciešama stratēģiska pieeja un pareizie rīki. Šeit ir soli pa solim ceļvedis:

1. Definējiet savus mērķus

Sāciet, definējot, ko vēlaties sasniegt ar novērojamību. Kādi ir galvenie rādītāji, kas jums jāseko? Kādas ir visbiežāk sastopamās problēmas, kuras vēlaties atrisināt? Kādi ir jūsu pakalpojumu līmeņa mērķi (SLO)? Atbildes uz šiem jautājumiem palīdzēs jums koncentrēt savus centienus un izvēlēties pareizos rīkus.

2. Izvēlieties pareizos rīkus

Novērojamības ieviešanai ir pieejami dažādi rīki, gan atvērtā koda, gan komerciāli. Dažas populāras opcijas ietver:

• Žurnālēšana: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk, Sumo Logic, Datadog Logs
• Metrika: Prometheus, Grafana, Datadog Metrics, New Relic, CloudWatch (AWS), Azure Monitor, Google Cloud Monitoring
• Trasēšana: Jaeger, Zipkin, Datadog APM, New Relic APM, Google Cloud Trace, AWS X-Ray, OpenTelemetry
• OpenTelemetry: Neitrāla piegādātāja atvērtā koda novērojamības ietvars telemetrijas datu (žurnālfailu, metrikas un trasējumu) instrumentēšanai, ģenerēšanai, vākšanai un eksportēšanai. Tā mērķis ir standartizēt, kā novērojamības dati tiek vākti un apstrādāti, atvieglojot dažādu rīku un platformu integrāciju.

Izvēloties rīkus, ņemiet vērā šādus faktorus:

• Mērogojamība: Vai rīks spēj apstrādāt jūsu pašreizējos un nākotnes datu apjomus?
• Integrācija: Vai rīks integrējas ar jūsu esošo infrastruktūru un lietotnēm?
• Izmaksas: Kādas ir kopējās īpašumtiesību izmaksas, ieskaitot licencēšanu, infrastruktūru un uzturēšanu?
• Lietošanas ērtums: Cik viegli ir iestatīt, konfigurēt un lietot rīku?
• Kopienas atbalsts: Vai rīkam ir spēcīgs kopienas atbalsts? Tas ir īpaši svarīgi atvērtā koda rīkiem.

3. Instrumentējiet savas lietotnes

Instrumentēšana ietver koda pievienošanu jūsu lietotnēm, lai vāktu un emitētu telemetrijas datus (žurnālfailus, metriku un trasējumus). To var izdarīt manuāli vai izmantojot automatizētus instrumentēšanas rīkus. OpenTelemetry vienkāršo šo procesu, nodrošinot standartizētu API instrumentēšanai.

Galvenie instrumentēšanas apsvērumi:

• Izvēlieties pareizo detalizācijas līmeni: Vāciet pietiekami daudz datu, lai izprastu sistēmas uzvedību, bet izvairieties no pārmērīgu datu ģenerēšanas, kas var ietekmēt veiktspēju.
• Izmantojiet konsekventus nosaukumu piešķiršanas noteikumus: Tas atvieglos datu analīzi un korelāciju no dažādiem avotiem.
• Pievienojiet kontekstuālu informāciju: Iekļaujiet attiecīgus metadatus savos žurnālfailos, metrikā un trasējumos, lai nodrošinātu kontekstu un palīdzētu problēmu novēršanā. Piemēram, iekļaujiet lietotāju ID, pieprasījumu ID un transakciju ID.
• Izvairieties no sensitīviem datiem: Uzmanieties, lai nereģistrētu vai neizsekotu sensitīvu informāciju, piemēram, paroles vai kredītkaršu numurus.

4. Vāciet un apstrādājiet telemetrijas datus

Kad esat instrumentējis savas lietotnes, jums ir jāvāc un jāapstrādā telemetrijas dati. Tas parasti ietver aģentu vai kolektoru izmantošanu, lai vāktu datus no dažādiem avotiem un nosūtītu tos uz centrālo repozitoriju uzglabāšanai un analīzei.

Galvenie datu vākšanas un apstrādes apsvērumi:

• Izvēlieties pareizo datu transporta protokolu: Izvēloties protokolu (piemēram, HTTP, gRPC, TCP), ņemiet vērā tādus faktorus kā veiktspēja, uzticamība un drošība.
• Ieviesiet datu agregāciju un izlasi: Lai samazinātu datu apjomus un uzlabotu veiktspēju, apsveriet metrikas agregēšanu un trasējumu izlasi.
• Bagātiniet datus ar metadatiem: Pievienojiet papildu metadatus saviem telemetrijas datiem, lai nodrošinātu kontekstu un palīdzētu analīzē. Piemēram, pievienojiet ģeogrāfisko atrašanās vietu, vidi vai lietotnes versiju.
• Nodrošiniet datu drošību: Aizsargājiet savus telemetrijas datus no neatļautas piekļuves un modificēšanas. Šifrējiet datus gan pārsūtīšanas laikā, gan miera stāvoklī.

5. Analizējiet un vizualizējiet savus datus

Pēdējais solis ir analizēt un vizualizēt telemetrijas datus. Tas ietver informācijas paneļu, brīdinājumu un citu rīku izmantošanu, lai pārraudzītu sistēmas veselību, identificētu problēmas un gūtu ieskatu lietotņu veiktspējā. Tādi rīki kā Grafana ir lieliski piemēroti pielāgotu informācijas paneļu un vizualizāciju izveidei.

Galvenie datu analīzes un vizualizācijas apsvērumi:

• Izveidojiet jēgpilnus informācijas paneļus: Izstrādājiet informācijas paneļus, kas sniedz skaidru un kodolīgu pārskatu par jūsu sistēmas veselību un veiktspēju. Koncentrējieties uz galvenajiem rādītājiem, kas ir vissvarīgākie jūsu biznesam.
• Iestatiet brīdinājumus: Konfigurējiet brīdinājumus, lai tie jūs informētu, kad galvenie rādītāji pārsniedz iepriekš noteiktus sliekšņus. Tas ļauj jums proaktīvi risināt problēmas, pirms tās ietekmē jūsu lietotājus.
• Izmantojiet korelācijas analīzi: Korelējiet datus no dažādiem avotiem, lai identificētu attiecības un modeļus. Tas var palīdzēt jums noteikt problēmu pamatcēloni un optimizēt veiktspēju.
• Ieviesiet pamatcēloņu analīzi: Izmantojiet novērojamības datus, lai identificētu problēmu pamatcēloni un novērstu to atkārtošanos. Tādi rīki kā sadalītā trasēšana var būt nenovērtējami pamatcēloņu analīzei.

Novērojamības piemēri darbībā

Šeit ir daži piemēri, kā novērojamību var izmantot, lai uzlabotu mākoņlietotņu veiktspēju un uzticamību:

• Lēna datu bāzes vaicājuma identificēšana: Izmantojot sadalīto trasēšanu, jūs varat precīzi noteikt lēnu datu bāzes vaicājumu, kas rada veiktspējas problēmas jūsu lietotnē. Pēc tam varat optimizēt vaicājumu vai pievienot indeksus, lai uzlabotu veiktspēju. Piemērs: Finanšu tirdzniecības platforma Londonā saskaras ar lēnu darījumu apstrādi noslogotākajās stundās. Novērojamība atklāj, ka specifisks vaicājums pret viņu PostgreSQL datu bāzi ir vājā vieta. Pēc vaicājuma optimizēšanas darījumu apstrādes ātrums uzlabojas par 30%.
• Atmiņas noplūdes atklāšana: Pārraugot atmiņas lietojuma metriku, jūs varat atklāt atmiņas noplūdi savā lietotnē. Pēc tam varat izmantot profilēšanas rīkus, lai identificētu noplūdes avotu un to novērstu. Piemērs: E-komercijas vietne Singapūrā vairāku dienu garumā pamana pieaugošu servera latentumu. Pārraudzība atklāj pakāpenisku atmiņas patēriņa pieaugumu vienā no viņu mikropakalpojumiem. Izmantojot atmiņas profilētāju, viņi identificē atmiņas noplūdi kodā un atrisina problēmu, pirms tā izraisa pakalpojuma pārtraukumu.
• 500. kļūdas problēmu novēršana: Pārbaudot žurnālfailus un trasējumus, jūs varat ātri identificēt 500. kļūdas pamatcēloni. Tā var būt kļūda jūsu kodā, konfigurācijas kļūda vai problēma ar trešās puses pakalpojumu. Piemērs: Sociālo mediju platforma, kas darbojas visā pasaulē, piedzīvo periodiskas 500. kļūdas. Analizējot žurnālfailus un trasējumus, viņi atklāj, ka jauna viena no viņu API versija izraisa kļūdas nesaderības dēļ ar vecāko versiju. Atgriežot API iepriekšējā versijā, problēma tiek nekavējoties atrisināta.
• Infrastruktūras problēmu prognozēšana: Analizējot tādus rādītājus kā diska I/O un tīkla latentums, var atklāt gaidāmās infrastruktūras problēmas. Tas ļauj veikt proaktīvu iejaukšanos, piemēram, palielināt resursus, lai novērstu dīkstāvi. Piemērs: Video straumēšanas pakalpojums Brazīlijā izmanto metriku, lai pārraudzītu sava CDN veselību. Viņi pamana tīkla latentuma pieaugumu vienā reģionā. Paredzot potenciālas buferizācijas problēmas skatītājiem, viņi preventīvi pārvirza datplūsmu uz veselīgāku CDN mezglu.

Novērojamības nākotne

Novērojamības joma nepārtraukti attīstās. Dažas galvenās tendences, kurām jāpievērš uzmanība, ir:

• Mākslīgā intelekta vadīta novērojamība: Mašīnmācīšanās izmantošana, lai automātiski atklātu anomālijas, prognozētu problēmas un sniegtu ieteikumus to risināšanai.
• Pilna spektra novērojamība: Novērojamības paplašināšana, lai aptvertu visu tehnoloģiju kopumu, sākot no infrastruktūras līdz lietotnes kodam un lietotāja pieredzei.
• Drošības novērojamība: Drošības datu integrēšana novērojamības platformās, lai nodrošinātu visaptverošāku skatu uz sistēmas veselību un drošības stāvokli.
• eBPF: Uzlabotais Bērklija pakešu filtrs (eBPF) ir jaudīga tehnoloģija, kas ļauj palaist izolētas programmas Linux kodolā, nemainot kodola pirmkodu. Tas paver jaunas iespējas novērojamībai, ļaujot vākt datus no kodola ar minimālu slodzi.

Noslēgums

Novērojamība ir būtiska, lai pārvaldītu moderno mākoņlietotņu sarežģītību un mērogu. Ieviešot spēcīgu novērojamības stratēģiju, jūs varat uzlabot veiktspēju, samazināt dīkstāvi un gūt dziļāku izpratni par savām sistēmām. Tā kā mākoņvides turpina attīstīties, novērojamība kļūs vēl kritiskāka jūsu lietotņu uzticamības un panākumu nodrošināšanai. Novērojamības pieņemšana nav tikai tehniska nepieciešamība, bet gan stratēģiska priekšrocība konkurences pilnajā mākoņpakalpojumu vidē.

Sāciet savu novērojamības ceļojumu jau šodien, definējot savus mērķus, izvēloties pareizos rīkus un instrumentējot savas lietotnes. Iegūtās atziņas būs nenovērtējamas, lai nodrošinātu jūsu mākoņlietotņu veselību un veiktspēju nākamajiem gadiem.