Frontend Distributed Tracing: Request-stromen in Microservices visualiseren

In de complexe applicatiearchitecturen van vandaag, met name die welke gebruikmaken van microservices, is het begrijpen van de stroom van requests over verschillende services en componenten van het grootste belang. Frontend Distributed Tracing biedt een krachtige oplossing om deze request-stromen te visualiseren, prestatieknelpunten te identificeren en uiteindelijk de betrouwbaarheid en gebruikerservaring van uw applicaties te verbeteren. Deze uitgebreide gids gaat dieper in op de concepten, voordelen en praktische implementatie van frontend distributed tracing.

Wat is Distributed Tracing?

Distributed tracing is een methode om requests te volgen terwijl ze zich door een gedistribueerd systeem verplaatsen. In tegenstelling tot traditionele logging, die zich richt op individuele componenten, biedt distributed tracing een holistisch beeld van de reis van een request. Dit stelt u in staat de afhankelijkheden tussen services te begrijpen, trage operaties te identificeren en de hoofdoorzaak van fouten die meerdere componenten omspannen, te achterhalen. Zie het als een volledige end-to-end routekaart voor elke request door uw systeem.

Kernconcepten in Distributed Tracing

• Trace: Vertegenwoordigt een volledige request die door het systeem stroomt. Bijvoorbeeld, een gebruiker die een webpagina laadt, activeert een reeks requests naar verschillende microservices, die samen één trace vormen.
• Span: Vertegenwoordigt een werkeenheid binnen een trace, meestal een request naar een specifieke service of component. Elke span bevat metadata zoals de naam van de operatie, tijdstempels, tags en logs.
• Contextpropagatie: Het mechanisme waarmee tracing-informatie (trace-ID, span-ID) wordt doorgegeven tussen services. Dit zorgt ervoor dat spans die tot dezelfde trace behoren, correct aan elkaar gekoppeld worden.
• Instrumentatie: Het proces van het toevoegen van code aan uw applicatie om spans te genereren en context te propageren. Dit kan handmatig worden gedaan of met behulp van bibliotheken en frameworks.

Waarom is Frontend Distributed Tracing Belangrijk?

Hoewel backend distributed tracing alom gevestigd is, biedt het uitbreiden van tracing naar de frontend aanzienlijke voordelen, met name in microservice-architecturen waar de frontend vaak de interacties met meerdere backend-services orkestreert.

Voordelen van Frontend Distributed Tracing

• End-to-End Zichtbaarheid: Krijg een volledig beeld van de request-stroom, van de browser van de gebruiker tot de backend-services, wat inzicht geeft in de gehele gebruikerservaring.
• Identificatie van Prestatieknelpunten: Lokaliseer trage operaties en identificeer de hoofdoorzaak van prestatieproblemen die in de frontend of backend ontstaan. Bijvoorbeeld, een trage API-aanroep geactiveerd door een klik op een knop in de frontend.
• Verbeterde Debugging: Vereenvoudig het debuggen door frontend-gebeurtenissen te correleren met backend-logs en -traces, wat een snellere analyse van de hoofdoorzaak mogelijk maakt. Stel je een scenario voor waarin een gebruiker een fout meldt. Met frontend tracing kunt u hun acties in de browser correleren met de corresponderende backend-requests, wat het debuggen veel eenvoudiger maakt.
• Verbeterde Gebruikerservaring: Door prestatieknelpunten te identificeren en op te lossen, kunt u de responsiviteit en de algehele ervaring van uw applicatie verbeteren.
• Proactieve Monitoring: Stel waarschuwingen in op basis van trace-gegevens om afwijkingen te detecteren en potentiële problemen proactief aan te pakken voordat ze gebruikers beïnvloeden.
• In kaart brengen van Microservice-afhankelijkheden: Visualiseer de afhankelijkheden tussen uw microservices, wat u helpt de impact van wijzigingen in individuele services te begrijpen.

Implementatie van Frontend Distributed Tracing

Het implementeren van frontend distributed tracing omvat verschillende stappen, waaronder het kiezen van een tracing backend, het instrumenteren van uw frontend-code en het configureren van contextpropagatie. Hier is een praktische gids om u op weg te helpen:

1. Kies een Tracing Backend

Er zijn verschillende uitstekende tracing backends beschikbaar, zowel open-source als commercieel. Enkele populaire keuzes zijn:

• Jaeger: Een open-source, CNCF-gegradueerd distributed tracing-systeem geïnspireerd door Dapper en OpenZipkin.
• Zipkin: Een ander populair open-source distributed tracing-systeem.
• Datadog: Een uitgebreid monitoring- en beveiligingsplatform dat ook distributed tracing-mogelijkheden biedt.
• New Relic: Een application performance monitoring (APM) platform met robuuste distributed tracing-functies.
• Lightstep: Een speciaal gebouwd distributed tracing-platform ontworpen voor complexe systemen met een hoog volume.

Houd rekening met factoren zoals schaalbaarheid, kosten, gebruiksgemak en integratie met uw bestaande infrastructuur bij het kiezen van een tracing backend. Veel cloudproviders bieden ook beheerde tracing-services aan, die de implementatie en het beheer kunnen vereenvoudigen.

2. Instrumenteer uw Frontend Code

Instrumentatie omvat het toevoegen van code aan uw frontend-applicatie om spans te genereren en context te propageren. De specifieke details van de instrumentatie zijn afhankelijk van het framework dat u gebruikt (bijv. React, Angular, Vue.js) en de tracing backend die u hebt gekozen.

OpenTelemetry gebruiken

OpenTelemetry is een open-source observability-framework dat een gestandaardiseerde manier biedt om telemetriegegevens te verzamelen en te exporteren, inclusief traces, metrics en logs. Het is een leverancier-neutrale aanpak waarmee u kunt wisselen tussen verschillende tracing backends zonder uw instrumentatiecode aan te passen.

Hier is een basisvoorbeeld van hoe u een React-applicatie kunt instrumenteren met OpenTelemetry:

            
import { trace, context, propagation } from '@opentelemetry/api';
import { WebTracerProvider } from '@opentelemetry/sdk-trace-web';
import { SimpleSpanProcessor } from '@opentelemetry/sdk-trace-base';
import { CollectorTraceExporter } from '@opentelemetry/exporter-collector';
import { registerInstrumentations } from '@opentelemetry/instrumentation';
import { XMLHttpRequestInstrumentation } from '@opentelemetry/instrumentation-xml-http-request';
import { FetchInstrumentation } from '@opentelemetry/instrumentation-fetch';

// Configureer de tracer provider
const provider = new WebTracerProvider({
 resource: {
  attributes: {
   'service.name': 'frontend-app',
  },
 },
});

// Configureer de exporter om traces naar uw tracing backend te sturen
const exporter = new CollectorTraceExporter({
 url: 'http://localhost:4318/v1/traces', // Vervang door uw collector-eindpunt
});

// Voeg een span processor toe aan de provider
provider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(exporter));

// Registreer instrumentaties
registerInstrumentations({
 instrumentations: [
  new XMLHttpRequestInstrumentation(),
  new FetchInstrumentation(),
 ],
});

// Initialiseer de provider
provider.register();

// Functie om een span te creëren
function createSpan(operationName, callback) {
 const tracer = trace.getTracer('frontend-tracer');
 const span = tracer.startSpan(operationName);
 const ctx = trace.setSpan(context.active(), span);

 return propagation.contextManager.with(ctx, () => {
  try {
   return callback();
  } finally {
   span.end();
  }
 });
}

// Voorbeeldgebruik
const fetchData = async () => {
 return createSpan('fetchData', async () => {
  const response = await fetch('/api/data');
  const data = await response.json();
  return data;
 });
};

fetchData().then(data => {
 console.log('Data:', data);
});

            

              
                Copy
              
            
          

Dit voorbeeld demonstreert de basisstappen voor het opzetten van OpenTelemetry in een React-applicatie. Het omvat:

• Het configureren van een tracer provider met een servicenaam.
• Het opzetten van een exporter om traces naar een collector te sturen (in dit geval een lokale instantie).
• Het registreren van instrumentaties voor XMLHttpRequest en Fetch API om automatisch spans te genereren voor netwerkverzoeken.
• Een `createSpan` functie die een blok code in een span verpakt, zodat u specifieke operaties handmatig kunt instrumenteren.

Handmatige Instrumentatie

Naast automatische instrumentatie moet u mogelijk bepaalde delen van uw code handmatig instrumenteren om specifieke gebeurtenissen of operaties vast te leggen die niet automatisch worden gevolgd. Dit omvat doorgaans het creëren van spans met behulp van de tracing API die wordt geleverd door uw tracing backend of OpenTelemetry.

U wilt bijvoorbeeld een span creëren voor een complexe berekening of een gebruikersinteractie die een reeks acties activeert.

3. Configureer Contextpropagatie

Contextpropagatie is cruciaal voor het aan elkaar koppelen van spans om een volledige trace te vormen. Dit omvat het doorgeven van tracing-informatie (trace-ID, span-ID) tussen services. Dit wordt doorgaans gedaan met behulp van HTTP-headers. OpenTelemetry biedt hulpprogramma's voor het automatisch injecteren en extraheren van context uit HTTP-requests.

Hier is een voorbeeld van hoe u context injecteert in een HTTP-request met behulp van OpenTelemetry:

            
import { propagation, context } from '@opentelemetry/api';

const injectContext = (headers = {}) => {
 propagation.inject(context.active(), headers, {
 set: (carrier, key, value) => {
  carrier[key] = value;
 },
 });
 return headers;
};

// Example usage
const fetchWithTracing = async (url, options = {}) => {
 const headers = injectContext(options.headers);
 const response = await fetch(url, { ...options, headers });
 return response;
};

fetchWithTracing('/api/data')
 .then(response => response.json())
 .then(data => console.log(data));

            

              
                Copy
              
            
          

Aan de backend-kant moet u de context uit het inkomende HTTP-request extraheren en deze doorgeven aan eventuele daaropvolgende requests naar andere services. Dit zorgt ervoor dat de volledige trace aan elkaar gekoppeld is, zelfs over meerdere services heen.

4. Visualiseer en Analyseer Traces

Zodra u uw frontend-code hebt geïnstrumenteerd en contextpropagatie hebt geconfigureerd, kunt u beginnen met het verzamelen van trace-gegevens. Uw tracing backend biedt een gebruikersinterface voor het visualiseren en analyseren van traces. Dit stelt u in staat om:

• De volledige request-stroom voor individuele requests te bekijken.
• Trage operaties en prestatieknelpunten te identificeren.
• De afhankelijkheden tussen services te analyseren.
• In te zoomen op individuele spans om metadata, logs en tags te bekijken.
• Traces te vergelijken om prestatieregressies te identificeren.

Door traces te visualiseren en te analyseren, kunt u waardevolle inzichten krijgen in de prestaties en het gedrag van uw applicatie. Deze informatie kan worden gebruikt om uw code te optimaliseren, de gebruikerservaring te verbeteren en potentiële problemen proactief aan te pakken.

Specifieke Overwegingen voor de Frontend

Frontend distributed tracing heeft enkele unieke overwegingen in vergelijking met backend tracing. Hier zijn een paar belangrijke punten om in gedachten te houden:

Single-Page Applicaties (SPA's)

SPA's omvatten vaak complexe interacties binnen de browser, waardoor het cruciaal is om gebruikersinteracties en asynchrone operaties te traceren. Zorg ervoor dat u uw code instrumenteert om deze gebeurtenissen vast te leggen en ze te koppelen aan de corresponderende backend-requests.

Browserprestaties

Het toevoegen van tracing-instrumentatie aan de frontend kan mogelijk de browserprestaties beïnvloeden. Minimaliseer de overhead door efficiënte tracing-bibliotheken te gebruiken en overmatige aanmaak van spans te vermijden. Overweeg sampling van traces om de hoeveelheid verzamelde data te verminderen.

Privacy van Gebruikers

Wees u bewust van de privacy van gebruikers bij het verzamelen van trace-gegevens. Vermijd het verzamelen van gevoelige informatie zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII). Implementeer technieken voor datamaskering en anonimisering om de privacy van gebruikers te beschermen.

Foutafhandeling

Vang fouten op die in de frontend optreden en koppel ze aan de corresponderende spans. Dit helpt u de hoofdoorzaak te identificeren van fouten die in de frontend ontstaan en zich voortplanten naar de backend.

Praktische Voorbeelden en Gebruiksscenario's

Laten we enkele praktische voorbeelden bekijken van hoe frontend distributed tracing kan worden gebruikt om problemen uit de praktijk op te lossen.

Voorbeeld 1: Trage Paginalaadtijd

Gebruikers melden dat uw website traag laadt. Met frontend distributed tracing kunt u de specifieke operaties identificeren die bijdragen aan de trage laadtijd. Dit kunnen trage API-aanroepen, inefficiënte JavaScript-code of grote afbeeldingen zijn die lang duren om te downloaden. Door deze operaties te optimaliseren, kunt u de paginalaadtijd aanzienlijk verbeteren en de gebruikerservaring verbeteren.

Voorbeeld 2: Foutpropagatie

Een gebruiker meldt een fout bij het verzenden van een formulier. Met frontend distributed tracing kunt u de request traceren van de browser naar de backend-services. Dit stelt u in staat het exacte punt te identificeren waar de fout is opgetreden en de context te begrijpen waarin deze plaatsvond. U kunt deze informatie vervolgens gebruiken om de fout te herstellen en te voorkomen dat het opnieuw gebeurt.

Voorbeeld 3: Probleem met Microservice-afhankelijkheid

Een wijziging in één microservice veroorzaakt onverwachte problemen in de frontend. Met frontend distributed tracing kunt u de afhankelijkheden tussen de microservices visualiseren en de impact van de wijziging begrijpen. Dit stelt u in staat snel de hoofdoorzaak van het probleem te identificeren en een oplossing te implementeren.

Best Practices voor Frontend Distributed Tracing

Om de voordelen van frontend distributed tracing te maximaliseren, volgt u deze best practices:

• Gebruik een gestandaardiseerd tracing-framework: Kies een framework zoals OpenTelemetry om consistentie en leverancier-neutraliteit te waarborgen.
• Instrumenteer uw code uitgebreid: Leg alle relevante gebeurtenissen en operaties vast om een volledig beeld van de request-stroom te bieden.
• Configureer contextpropagatie correct: Zorg ervoor dat tracing-informatie correct wordt doorgegeven tussen services.
• Visualiseer en analyseer traces regelmatig: Gebruik uw tracing backend om prestatieknelpunten te identificeren en potentiële problemen proactief aan te pakken.
• Monitor uw tracing-infrastructuur: Zorg ervoor dat uw tracing backend optimaal presteert en de prestaties van uw applicatie niet beïnvloedt.
• Leid uw team op: Train uw ontwikkelaars en operationele teams in het gebruik van frontend distributed tracing om uw applicatie te troubleshooten en te optimaliseren.

De Toekomst van Frontend Observability

Frontend observability is een veld in ontwikkeling, en we kunnen de komende jaren verdere vooruitgang verwachten. Enkele mogelijke toekomstige trends zijn:

• Verbeterde Browserinstrumentatie: Meer geavanceerde browser-API's en tools zullen het gemakkelijker maken om frontend-code te instrumenteren en telemetriegegevens te verzamelen.
• AI-gestuurde Trace-analyse: Kunstmatige intelligentie en machine learning zullen worden gebruikt om trace-gegevens automatisch te analyseren en afwijkingen en prestatieknelpunten te identificeren.
• Integratie met Real-User Monitoring (RUM): Frontend distributed tracing zal nauw worden geïntegreerd met RUM-tools om een holistisch beeld te geven van de gebruikerservaring en applicatieprestaties.
• Observability van Edge Computing: Naarmate meer applicaties naar de edge verhuizen, zullen we de observability moeten uitbreiden naar edge-apparaten en -netwerken.

Conclusie

Frontend Distributed Tracing is een krachtig hulpmiddel voor het visualiseren van microservice request-stromen, het identificeren van prestatieknelpunten en het verbeteren van de betrouwbaarheid en gebruikerservaring van uw applicaties. Door frontend tracing te implementeren, kunt u waardevolle inzichten krijgen in het gedrag van uw applicatie en potentiële problemen proactief aanpakken. Naarmate de complexiteit van frontend-applicaties blijft groeien, zal frontend observability steeds belangrijker worden voor het waarborgen van optimale prestaties en gebruikerstevredenheid. Omarm frontend distributed tracing en ontgrendel een nieuw niveau van inzicht in de innerlijke werking van uw applicatie.