உள்கட்டமைப்பு கண்காணிப்பு: நவீன மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்புகளின் ஒரு ஆழமான பார்வை

நமது அதி-இணைக்கப்பட்ட, டிஜிட்டல்-முதன்மை உலகில், தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பின் செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மை இனி தொழில்நுட்பக் கவலைகள் மட்டுமல்ல—அவை அடிப்படை வணிகத் தேவைகளாகும். கிளவுட்-நேட்டிவ் பயன்பாடுகள் முதல் பாரம்பரிய ஆன்-பிரமிஸ் சர்வர்கள் வரை, நவீன நிறுவனங்களுக்கு ஆற்றலளிக்கும் சிக்கலான அமைப்புகளின் வலைப்பின்னலுக்கு நிலையான கண்காணிப்பு தேவைப்படுகிறது. இங்குதான் உள்கட்டமைப்பு கண்காணிப்பு, குறிப்பாக மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு, செயல்பாட்டுச் சிறப்பின் அடித்தளமாகிறது. அது இல்லாமல், நீங்கள் கண்மூடித்தனமாகப் பறக்கிறீர்கள்.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி டெவ்ஆப்ஸ் பொறியாளர்கள், சைட் ரிலையபிலிட்டி இன்ஜினியர்கள் (SREs), சிஸ்டம் ஆர்க்கிடெக்ட்கள் மற்றும் ஐடி தலைவர்களின் உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்புகளின் உலகிற்குள் ஆழமாகப் பயணிப்போம், அடிப்படைக் கருத்துக்களிலிருந்து மேம்பட்ட கட்டடக்கலை வடிவங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளுக்குச் செல்வோம். உங்கள் குழு அல்லது உங்கள் உள்கட்டமைப்பு எங்கு அமைந்திருந்தாலும், அளவிடக்கூடிய, நம்பகமான மற்றும் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்கும் ஒரு கண்காணிப்பு தீர்வை உருவாக்க அல்லது தேர்ந்தெடுக்கத் தேவையான அறிவை உங்களுக்கு வழங்குவதே எங்கள் குறிக்கோள்.

மெட்ரிக்ஸ் ஏன் முக்கியம்: கவனிக்கத்தக்க தன்மை மற்றும் நம்பகத்தன்மையின் அடித்தளம்

சேகரிப்பு அமைப்புகளின் இயக்கவியலில் மூழ்குவதற்கு முன், ஏன் மெட்ரிக்ஸ் மிகவும் முக்கியம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். கவனிக்கத்தக்க தன்மையின் சூழலில்—அதன் "மூன்று தூண்களான" மெட்ரிக்ஸ், பதிவுகள் மற்றும் தடயங்கள் மூலம் அடிக்கடி விவரிக்கப்படுகிறது—மெட்ரிக்ஸ் முதன்மையான அளவு தரவு மூலமாகும். அவை ஒரு அமைப்பின் ஆரோக்கியத்தையும் செயல்திறனையும் விவரிக்கும், காலப்போக்கில் கைப்பற்றப்பட்ட எண் அளவீடுகள் ஆகும்.

CPU பயன்பாடு, நினைவகப் பயன்பாடு, நெட்வொர்க் தாமதம் அல்லது ஒரு வினாடிக்கு HTTP 500 பிழை பதில்களின் எண்ணிக்கை ஆகியவற்றைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இவை அனைத்தும் மெட்ரிக்ஸ். அவற்றின் சக்தி அவற்றின் செயல்திறனில் உள்ளது; அவை மிகவும் சுருக்கக்கூடியவை, செயலாக்க எளிதானவை மற்றும் கணித ரீதியாக கையாளக்கூடியவை, நீண்ட கால சேமிப்பு, போக்கு பகுப்பாய்வு மற்றும் எச்சரிக்கைக்கு ஏற்றவையாக அமைகின்றன.

முன்கூட்டியே சிக்கலைக் கண்டறிதல்

மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பின் உடனடி நன்மை என்னவென்றால், சிக்கல்கள் பயனர்களைப் பாதிக்கும் செயலிழப்புகளாக மாறுவதற்கு முன்பு அவற்றைக் கண்டறியும் திறன் ஆகும். முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகளில் (KPIs) அறிவார்ந்த எச்சரிக்கைகளை அமைப்பதன் மூலம், கோரிக்கை தாமதத்தில் திடீர் அதிகரிப்பு அல்லது வட்டு நிரம்புதல் போன்ற அசாதாரண நடத்தைகள் குறித்து குழுக்களுக்குத் தெரிவிக்கப்படலாம், மேலும் ஒரு முக்கியமான தோல்வி ஏற்படுவதற்கு முன்பு தலையிடலாம்.

தகவலறிந்த திறன் திட்டமிடல்

உங்கள் சேவைகளை எப்போது அளவிட வேண்டும் என்று உங்களுக்கு எப்படித் தெரியும்? யூகம் விலை உயர்ந்தது மற்றும் ஆபத்தானது. மெட்ரிக்ஸ் தரவு சார்ந்த பதிலைக் கொடுக்கிறது. வள நுகர்வு (CPU, RAM, சேமிப்பகம்) மற்றும் பயன்பாட்டுச் சுமை ஆகியவற்றில் வரலாற்றுப் போக்குகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், எதிர்காலத் தேவைகளை நீங்கள் துல்லியமாகக் கணிக்க முடியும், செயலற்ற வளங்களில் அதிகச் செலவு செய்யாமல் தேவையைக் கையாள போதுமான திறனை நீங்கள் வழங்குவதை உறுதிசெய்யலாம்.

செயல்திறன் மேம்படுத்தல்

செயல்திறன் ஆதாயங்களைத் திறப்பதற்கான திறவுகோல் மெட்ரிக்ஸ் ஆகும். உங்கள் பயன்பாடு மெதுவாக உள்ளதா? மெட்ரிக்ஸ் இடையூறுகளைக் கண்டறிய உதவும். பயன்பாட்டு நிலை மெட்ரிக்ஸ்களை (எ.கா., பரிவர்த்தனை நேரம்) கணினி நிலை மெட்ரிக்ஸ்களுடன் (எ.கா., I/O காத்திருப்பு நேரம், நெட்வொர்க் செறிவூட்டல்) தொடர்புபடுத்துவதன் மூலம், திறமையற்ற குறியீடு, தவறாக உள்ளமைக்கப்பட்ட சேவைகள் அல்லது குறைவாக ஒதுக்கப்பட்ட வன்பொருளை நீங்கள் அடையாளம் காணலாம்.

வணிக நுண்ணறிவு மற்றும் KPIs

நவீன கண்காணிப்பு தொழில்நுட்ப ஆரோக்கியத்தை மீறுகிறது. மெட்ரிக்ஸ் வணிக விளைவுகளுடன் இணைக்கப்படலாம் மற்றும் இணைக்கப்பட வேண்டும். `user_signups_total` அல்லது `revenue_per_transaction` போன்ற மெட்ரிக்ஸ்களை சேகரிப்பதன் மூலம், பொறியியல் குழுக்கள் கணினி செயல்திறனின் தாக்கத்தை நிறுவனத்தின் அடிமட்ட லாபத்தில் நேரடியாக நிரூபிக்க முடியும். இந்த சீரமைப்பு வேலைக்கு முன்னுரிமை அளிக்கவும் உள்கட்டமைப்பு முதலீடுகளை நியாயப்படுத்தவும் உதவுகிறது.

பாதுகாப்பு மற்றும் முரண்பாடு கண்டறிதல்

கணினி மெட்ரிக்ஸில் அசாதாரண வடிவங்கள் பெரும்பாலும் பாதுகாப்பு மீறலின் முதல் அறிகுறியாக இருக்கலாம். வெளிச்செல்லும் நெட்வொர்க் போக்குவரத்தில் திடீர், விவரிக்கப்படாத அதிகரிப்பு, தரவுத்தள சேவையகத்தில் CPU பயன்பாட்டின் எழுச்சி, அல்லது அசாதாரணமான எண்ணிக்கையிலான தோல்வியுற்ற உள்நுழைவு முயற்சிகள் அனைத்தும் ஒரு வலுவான மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்பு கண்டறியக்கூடிய முரண்பாடுகள் ஆகும், இது பாதுகாப்பு குழுக்களுக்கு ஆரம்ப எச்சரிக்கையை வழங்குகிறது.

ஒரு நவீன மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்பின் கட்டமைப்பு

ஒரு மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்பு என்பது ஒரு தனி கருவி அல்ல, ஆனால் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட கூறுகளின் ஒரு பைப்லைன் ஆகும், ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட பங்கைக் கொண்டுள்ளன. உங்கள் தேவைகளுக்குப் பொருந்தக்கூடிய ஒரு தீர்வை வடிவமைக்க இந்த கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.

1. தரவு மூலங்கள் (இலக்குகள்): இவை நீங்கள் கண்காணிக்க விரும்பும் நிறுவனங்கள். அவை பௌதீக வன்பொருள் முதல் கணநேர கிளவுட் செயல்பாடுகள் வரை எதுவாகவும் இருக்கலாம்.
2. சேகரிப்பு ஏஜென்ட் (சேகரிப்பான்): மெட்ரிக்ஸ்களை சேகரிக்க தரவு மூலத்தில் அல்லது அதனுடன் இயங்கும் ஒரு மென்பொருள் துண்டு.
3. போக்குவரத்து அடுக்கு (பைப்லைன்): ஏஜென்ட்டிலிருந்து சேமிப்பகப் பின்தளத்திற்கு மெட்ரிக்ஸ்களை நகர்த்தப் பயன்படுத்தப்படும் நெட்வொர்க் நெறிமுறை மற்றும் தரவு வடிவம்.
4. டைம்-சீரிஸ் தரவுத்தளம் (சேமிப்பகம்): நேர-முத்திரையிடப்பட்ட தரவைச் சேமிப்பதற்கும் வினவுவதற்கும் உகந்ததாக உருவாக்கப்பட்ட ஒரு சிறப்புத் தரவுத்தளம்.
5. வினவல் மற்றும் பகுப்பாய்வு இயந்திரம்: சேமிக்கப்பட்ட மெட்ரிக்ஸ்களை மீட்டெடுக்க, ஒருங்கிணைக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுத்தப்படும் மொழி மற்றும் அமைப்பு.
6. காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் எச்சரிக்கை அடுக்கு: மூலத் தரவை டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் அறிவிப்புகளாக மாற்றும் பயனர் எதிர்கொள்ளும் கூறுகள்.

1. தரவு மூலங்கள் (இலக்குகள்)

மதிப்புமிக்க செயல்திறன் தரவை உருவாக்கும் எதுவும் ஒரு சாத்தியமான இலக்கு. இதில் அடங்கும்:

• பௌதீக மற்றும் மெய்நிகர் சேவையகங்கள்: CPU, நினைவகம், வட்டு I/O, நெட்வொர்க் புள்ளிவிவரங்கள்.
• கன்டெய்னர்கள் மற்றும் ஆர்க்கெஸ்ட்ரேட்டர்கள்: கன்டெய்னர்களின் வளப் பயன்பாடு (எ.கா., Docker) மற்றும் ஆர்க்கெஸ்ட்ரேஷன் தளத்தின் ஆரோக்கியம் (எ.கா., Kubernetes API சர்வர், நோட் நிலை).
• கிளவுட் சேவைகள்: AWS (எ.கா., RDS தரவுத்தள மெட்ரிக்ஸ், S3 பக்கெட் கோரிக்கைகள்), Azure (எ.கா., VM நிலை), மற்றும் Google Cloud Platform (எ.கா., Pub/Sub வரிசை ஆழம்) போன்ற வழங்குநர்களிடமிருந்து நிர்வகிக்கப்படும் சேவைகள்.
• நெட்வொர்க் சாதனங்கள்: அலைவரிசை, பாக்கெட் இழப்பு மற்றும் தாமதம் குறித்து அறிக்கை செய்யும் ரவுட்டர்கள், சுவிட்சுகள் மற்றும் ஃபயர்வால்கள்.
• பயன்பாடுகள்: பயன்பாட்டுக் குறியீட்டில் நேரடியாகப் பொறிக்கப்பட்ட தனிப்பயன், வணிக-குறிப்பிட்ட மெட்ரிக்ஸ் (எ.கா., செயலில் உள்ள பயனர் அமர்வுகள், ஷாப்பிங் கார்ட்டில் உள்ள பொருட்கள்).

2. சேகரிப்பு ஏஜென்ட் (சேகரிப்பான்)

தரவு மூலத்திலிருந்து மெட்ரிக்ஸ்களை சேகரிப்பதற்கு ஏஜென்ட் பொறுப்பாகும். ஏஜென்ட்கள் வெவ்வேறு வழிகளில் செயல்படலாம்:

• எக்ஸ்போர்ட்டர்கள்/ஒருங்கிணைப்புகள்: மூன்றாம் தரப்பு அமைப்பிலிருந்து (ஒரு தரவுத்தளம் அல்லது செய்தி வரிசை போன்றவை) மெட்ரிக்ஸ்களைப் பிரித்தெடுத்து, கண்காணிப்பு அமைப்பு புரிந்துகொள்ளக்கூடிய வடிவத்தில் அவற்றை வெளிப்படுத்தும் சிறிய, சிறப்பு நிரல்கள். புரோமிதியஸ் எக்ஸ்போர்ட்டர்களின் பரந்த சுற்றுச்சூழல் ஒரு முக்கிய எடுத்துக்காட்டு.
• உட்பொதிக்கப்பட்ட நூலகங்கள்: மூலக் குறியீட்டிலிருந்து நேரடியாக மெட்ரிக்ஸ்களை வெளியிட டெவலப்பர்கள் தங்கள் பயன்பாடுகளில் சேர்க்கும் குறியீட்டு நூலகங்கள். இது இன்ஸ்ட்ருமென்டேஷன் என்று அழைக்கப்படுகிறது.
• பொது-நோக்க ஏஜென்ட்கள்: Telegraf, Datadog Agent அல்லது OpenTelemetry Collector போன்ற பல்துறை ஏஜென்ட்கள், பரந்த அளவிலான கணினி மெட்ரிக்ஸ்களைச் சேகரிக்கலாம் மற்றும் செருகுநிரல்கள் வழியாக மற்ற மூலங்களிலிருந்து தரவை ஏற்கலாம்.

3. டைம்-சீரிஸ் தரவுத்தளம் (சேமிப்பகம்)

மெட்ரிக்ஸ் என்பது ஒரு வகையான டைம்-சீரிஸ் தரவு ஆகும்—கால வரிசையில் குறியிடப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளின் வரிசை. வழக்கமான உறவுநிலை தரவுத்தளங்கள் கண்காணிப்பு அமைப்புகளின் தனித்துவமான பணிச்சுமைக்காக வடிவமைக்கப்படவில்லை, இது மிக அதிக எழுதும் அளவுகள் மற்றும் பொதுவாக நேர வரம்புகளில் தரவை ஒருங்கிணைக்கும் வினவல்களை உள்ளடக்கியது. ஒரு டைம்-சீரிஸ் தரவுத்தளம் (TSDB) இந்த பணிக்காகவே உருவாக்கப்பட்டது, இது வழங்குகிறது:

• அதிக உள்வாங்கல் விகிதங்கள்: ஒரு வினாடிக்கு மில்லியன் கணக்கான தரவுப் புள்ளிகளைக் கையாளும் திறன்.
• திறமையான சுருக்கம்: மீண்டும் மீண்டும் வரும் டைம்-சீரிஸ் தரவுகளின் சேமிப்பகத் தடத்தைக் குறைக்க மேம்பட்ட வழிமுறைகள்.
• வேகமான நேரம் சார்ந்த வினவல்கள்: "கடந்த 24 மணிநேரத்தில் சராசரி CPU பயன்பாடு என்ன?" போன்ற வினவல்களுக்கு உகந்ததாக உள்ளது.
• தரவு தக்கவைப்புக் கொள்கைகள்: சேமிப்பகச் செலவுகளை நிர்வகிக்க தானியங்கி டவுன்சாம்பிளிங் (பழைய தரவின் நுணுக்கத்தைக் குறைத்தல்) மற்றும் நீக்குதல்.

பிரபலமான ஓப்பன்-சோர்ஸ் TSDBகளில் புரோமிதியஸ், இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி, விக்டோரியா மெட்ரிக்ஸ் மற்றும் M3DB ஆகியவை அடங்கும்.

4. வினவல் மற்றும் பகுப்பாய்வு இயந்திரம்

மூலத் தரவு வினவப்படும் வரை பயனுள்ளதாக இருக்காது. ஒவ்வொரு கண்காணிப்பு அமைப்பும் டைம்-சீரிஸ் பகுப்பாய்விற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட அதன் சொந்த வினவல் மொழியைக் கொண்டுள்ளது. இந்த மொழிகள் உங்கள் தரவைத் தேர்ந்தெடுக்க, வடிகட்ட, ஒருங்கிணைக்க மற்றும் கணிதச் செயல்பாடுகளைச் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கின்றன. எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• PromQL (புரோமிதியஸ் வினவல் மொழி): புரோமிதியஸ் சுற்றுச்சூழலின் ஒரு வரையறுக்கும் அம்சமான ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் வெளிப்பாடான செயல்பாட்டு வினவல் மொழி.
• InfluxQL மற்றும் Flux (InfluxDB): InfluxDB ஒரு SQL போன்ற மொழியையும் (InfluxQL) மற்றும் ஒரு சக்திவாய்ந்த தரவு ஸ்கிரிப்டிங் மொழியையும் (Flux) வழங்குகிறது.
• SQL-போன்ற வகைகள்: TimescaleDB போன்ற சில நவீன TSDBகள் நிலையான SQL இன் நீட்டிப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

5. காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் எச்சரிக்கை அடுக்கு

இறுதிக் கூறுகள் மனிதர்கள் தொடர்பு கொள்ளும் கூறுகளாகும்:

• காட்சிப்படுத்தல்: வினவல் முடிவுகளை வரைபடங்கள், வெப்பவரைபடங்கள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகளாக மாற்றும் கருவிகள். Grafana என்பது காட்சிப்படுத்தலுக்கான நடைமுறை ஓப்பன்-சோர்ஸ் தரநிலையாகும், இது கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு பிரபலமான TSDB உடனும் ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. பல அமைப்புகள் அவற்றின் சொந்த உள்ளமைக்கப்பட்ட பயனர் இடைமுகங்களையும் கொண்டுள்ளன (எ.கா., InfluxDB க்கான Chronograf).
• எச்சரிக்கை: வழக்கமான இடைவெளியில் வினவல்களை இயக்கும், முன்வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளுக்கு எதிராக முடிவுகளை மதிப்பிடும் மற்றும் நிபந்தனைகள் பூர்த்தி செய்யப்பட்டால் அறிவிப்புகளை அனுப்பும் ஒரு அமைப்பு. புரோமிதியஸின் Alertmanager ஒரு சக்திவாய்ந்த எடுத்துக்காட்டு, இது நகல் நீக்கம், குழுவாக்கம் மற்றும் மின்னஞ்சல், ஸ்லாக் அல்லது பேஜர் ட்யூட்டி போன்ற சேவைகளுக்கு எச்சரிக்கைகளை அனுப்புவதைக் கையாளுகிறது.

உங்கள் மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு உத்தியை வடிவமைத்தல்: புஷ் மற்றும் புல்

நீங்கள் எடுக்கும் மிக அடிப்படையான கட்டடக்கலை முடிவுகளில் ஒன்று, மெட்ரிக்ஸ்களை சேகரிக்க "புஷ்" அல்லது "புல்" மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதா என்பதுதான். ஒவ்வொன்றும் தனித்துவமான நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளன மற்றும் வெவ்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்குப் பொருத்தமானவை.

புல் மாடல்: எளிமை மற்றும் கட்டுப்பாடு

ஒரு புல் மாடலில், தரவு சேகரிப்பைத் தொடங்குவதற்கு மைய கண்காணிப்பு சேவையகம் பொறுப்பாகும். இது அவ்வப்போது அதன் உள்ளமைக்கப்பட்ட இலக்குகளை (எ.கா., பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள், எக்ஸ்போர்ட்டர்கள்) அணுகி, ஒரு HTTP எண்ட்பாயிண்டிலிருந்து தற்போதைய மெட்ரிக் மதிப்புகளை "ஸ்க்ரேப்" செய்கிறது.

இது எப்படி வேலை செய்கிறது: 1. இலக்குகள் தங்கள் மெட்ரிக்ஸ்களை ஒரு குறிப்பிட்ட HTTP எண்ட்பாயிண்டில் (எ.கா., `/metrics`) வெளிப்படுத்துகின்றன. 2. மைய கண்காணிப்பு சேவையகம் (புரோமிதியஸ் போன்றவை) இந்த இலக்குகளின் பட்டியலைக் கொண்டுள்ளது. 3. உள்ளமைக்கப்பட்ட இடைவெளியில் (எ.கா., ஒவ்வொரு 15 வினாடிக்கும்), சேவையகம் ஒவ்வொரு இலக்கின் எண்ட்பாயிண்டிற்கும் ஒரு HTTP GET கோரிக்கையை அனுப்புகிறது. 4. இலக்கு அதன் தற்போதைய மெட்ரிக்ஸ்களுடன் பதிலளிக்கிறது, மற்றும் சேவையகம் அவற்றைச் சேமிக்கிறது.

நன்மைகள்:

• மையப்படுத்தப்பட்ட உள்ளமைவு: மைய சேவையகத்தின் உள்ளமைவைப் பார்ப்பதன் மூலம் என்ன கண்காணிக்கப்படுகிறது என்பதை நீங்கள் துல்லியமாகக் காணலாம்.
• சேவை கண்டறிதல்: புல் அமைப்புகள் சேவை கண்டறிதல் வழிமுறைகளுடன் (குபெர்னெட்ஸ் அல்லது கன்சல் போன்றவை) அழகாக ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன, புதிய இலக்குகள் தோன்றும் போது தானாகவே அவற்றைக் கண்டுபிடித்து ஸ்க்ரேப் செய்கின்றன.
• இலக்கு சுகாதார கண்காணிப்பு: ஒரு இலக்கு செயலிழந்துவிட்டாலோ அல்லது ஸ்க்ரேப் கோரிக்கைக்கு மெதுவாகப் பதிலளித்தாலோ, கண்காணிப்பு அமைப்பு உடனடியாகத் தெரிந்துவிடும். `up` மெட்ரிக் ஒரு நிலையான அம்சமாகும்.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: கண்காணிப்பு சேவையகம் அனைத்து இணைப்புகளையும் தொடங்குகிறது, இது ஃபயர்வால் சூழல்களில் நிர்வகிக்க எளிதாக இருக்கும்.

குறைகள்:

• நெட்வொர்க் அணுகல்: கண்காணிப்பு சேவையகம் அனைத்து இலக்குகளையும் நெட்வொர்க் வழியாக அடைய முடிய வேண்டும். இது சிக்கலான, மல்டி-கிளவுட் அல்லது NAT-கனமான சூழல்களில் சவாலாக இருக்கலாம்.
• கணநேர பணிச்சுமைகள்: மிகக் குறுகிய கால வேலைகளை (ஒரு சர்வர்லெஸ் செயல்பாடு அல்லது ஒரு பேட்ச் செயல்முறை போன்றவை) நம்பகத்தன்மையுடன் ஸ்க்ரேப் செய்வது கடினமாக இருக்கலாம், அவை அடுத்த ஸ்க்ரேப் இடைவெளிக்கு போதுமான காலம் இல்லாமல் இருக்கலாம்.

முக்கிய பங்குதாரர்: புரோமிதியஸ் புல்-அடிப்படையிலான அமைப்பின் மிக முக்கியமான எடுத்துக்காட்டு.

புஷ் மாடல்: நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் அளவு

ஒரு புஷ் மாடலில், மெட்ரிக்ஸ்களை அனுப்புவதற்கான பொறுப்பு கண்காணிக்கப்படும் கணினிகளில் இயங்கும் ஏஜென்ட்களிடம் உள்ளது. இந்த ஏஜென்ட்கள் உள்நாட்டில் மெட்ரிக்ஸ்களைச் சேகரித்து, அவ்வப்போது அவற்றை ஒரு மைய உள்வாங்கல் எண்ட்பாயிண்டிற்கு "புஷ்" செய்கின்றன.

இது எப்படி வேலை செய்கிறது: 1. இலக்கு அமைப்பில் உள்ள ஒரு ஏஜென்ட் மெட்ரிக்ஸ்களை சேகரிக்கிறது. 2. உள்ளமைக்கப்பட்ட இடைவெளியில், ஏஜென்ட் மெட்ரிக்ஸ்களை பேக்கேஜ் செய்து, அவற்றை HTTP POST அல்லது UDP பாக்கெட் வழியாக கண்காணிப்பு சேவையகத்தில் உள்ள ஒரு அறியப்பட்ட எண்ட்பாயிண்டிற்கு அனுப்புகிறது. 3. மைய சேவையகம் இந்த எண்ட்பாயிண்டில் கேட்கிறது, தரவைப் பெறுகிறது, மற்றும் அதை சேமிப்பகத்தில் எழுதுகிறது.

நன்மைகள்:

• நெட்வொர்க் நெகிழ்வுத்தன்மை: ஏஜென்ட்களுக்கு மைய சேவையகத்தின் எண்ட்பாயிண்டிற்கு வெளிச்செல்லும் அணுகல் மட்டுமே தேவை, இது கட்டுப்பாடான ஃபயர்வால்கள் அல்லது NAT க்குப் பின்னால் உள்ள கணினிகளுக்கு ஏற்றது.
• கணநேர மற்றும் சர்வர்லெஸ் நட்பு: குறுகிய கால வேலைகளுக்கு ஏற்றது. ஒரு பேட்ச் வேலை முடிவடையும் தருவாயில் அதன் இறுதி மெட்ரிக்ஸ்களை புஷ் செய்ய முடியும். ஒரு சர்வர்லெஸ் செயல்பாடு முடிந்ததும் மெட்ரிக்ஸ்களை புஷ் செய்யலாம்.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட ஏஜென்ட் தர்க்கம்: ஏஜென்டின் வேலை எளிமையானது: சேகரித்து அனுப்புவது. அது ஒரு வலை சேவையகத்தை இயக்க தேவையில்லை.

குறைகள்:

• உள்வாங்கல் இடையூறுகள்: ஒரே நேரத்தில் பல ஏஜென்ட்கள் தரவை புஷ் செய்தால், மைய உள்வாங்கல் எண்ட்பாயிண்ட் ஒரு இடையூறாக மாறக்கூடும். இது "இடி முழக்க மந்தை" சிக்கல் என்று அழைக்கப்படுகிறது.
• உள்ளமைவு பரவல்: உள்ளமைவு அனைத்து ஏஜென்ட்களிலும் பரவலாக்கப்பட்டுள்ளது, இது என்ன கண்காணிக்கப்படுகிறது என்பதை நிர்வகிப்பதையும் தணிக்கை செய்வதையும் கடினமாக்குகிறது.
• இலக்கு சுகாதார தெளிவின்மை: ஒரு ஏஜென்ட் தரவு அனுப்புவதை நிறுத்தினால், அது கணினி செயலிழந்ததாலா அல்லது ஏஜென்ட் தோல்வியுற்றதாலா? ஆரோக்கியமான, அமைதியான கணினிக்கும் இறந்த கணினிக்கும் இடையில் வேறுபடுத்துவது கடினம்.

முக்கிய பங்குதாரர்கள்: இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி ஸ்டேக் (டெலிகிராஃப் ஏஜென்டாக), டேட்டாடாக், மற்றும் அசல் ஸ்டேட்ஸ் டி மாடல் ஆகியவை புஷ்-அடிப்படையிலான அமைப்புகளின் உன்னதமான எடுத்துக்காட்டுகள்.

கலப்பின அணுகுமுறை: இரு உலகங்களிலும் சிறந்தது

நடைமுறையில், பல நிறுவனங்கள் ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் புரோமிதியஸ் போன்ற ஒரு புல்-அடிப்படையிலான அமைப்பை உங்கள் முதன்மை கண்காணிப்பாளராகப் பயன்படுத்தலாம், ஆனால் ஸ்க்ரேப் செய்ய முடியாத சில பேட்ச் வேலைகளுக்கு இடமளிக்க புரோமிதியஸ் புஷ்கேட்வே போன்ற ஒரு கருவியைப் பயன்படுத்தலாம். புஷ்கேட்வே ஒரு இடைத்தரகராகச் செயல்படுகிறது, புஷ் செய்யப்பட்ட மெட்ரிக்ஸ்களை ஏற்று, பின்னர் புரோமிதியஸ் புல் செய்ய அவற்றை வெளிப்படுத்துகிறது.

முன்னணி மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்புகளின் ஒரு உலகளாவிய சுற்றுப்பயணம்

கண்காணிப்பு நிலப்பரப்பு பரந்தது. ஓப்பன்-சோர்ஸ் ஜாம்பவான்கள் முதல் நிர்வகிக்கப்படும் SaaS தளங்கள் வரை மிகவும் செல்வாக்குமிக்க மற்றும் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட சில அமைப்புகளைப் பார்ப்போம்.

ஓப்பன்-சோர்ஸ் பவர்ஹவுஸ்: புரோமிதியஸ் சுற்றுச்சூழல்

முதலில் SoundCloud இல் உருவாக்கப்பட்டு, இப்போது கிளவுட் நேட்டிவ் கம்ப்யூட்டிங் ஃபவுண்டேஷனின் (CNCF) ஒரு பட்டமளிக்கப்பட்ட திட்டமான புரோமிதியஸ், குபெர்னெட்ஸ் மற்றும் கிளவுட்-நேட்டிவ் உலகில் கண்காணிப்புக்கான நடைமுறை தரநிலையாக மாறியுள்ளது. இது புல்-அடிப்படையிலான மாதிரி மற்றும் அதன் சக்திவாய்ந்த வினவல் மொழியான PromQL ஐச் சுற்றி உருவாக்கப்பட்ட ஒரு முழுமையான சுற்றுச்சூழல் ஆகும்.

• பலங்கள்:
  • PromQL: டைம்-சீரிஸ் பகுப்பாய்விற்கு நம்பமுடியாத அளவிற்கு சக்திவாய்ந்த மற்றும் வெளிப்பாடான மொழி.
  • சேவை கண்டறிதல்: குபெர்னெட்ஸ், கன்சல் மற்றும் பிற தளங்களுடன் இயல்பான ஒருங்கிணைப்பு சேவைகளின் மாறும் கண்காணிப்பை அனுமதிக்கிறது.
  • பரந்த எக்ஸ்போர்ட்டர் சுற்றுச்சூழல்: ஒரு பெரிய சமூகம்-ஆதரிக்கும் எக்ஸ்போர்ட்டர்களின் நூலகம் கிட்டத்தட்ட எந்த மென்பொருள் அல்லது வன்பொருளையும் கண்காணிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
  • திறமையான மற்றும் நம்பகமானது: மற்ற அனைத்தும் தோல்வியடையும் போது எழுந்து நிற்கும் ஒரே அமைப்பாக புரோமிதியஸ் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
• கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:
  • உள்ளூர் சேமிப்பு மாதிரி: ஒரு ஒற்றை புரோமிதியஸ் சேவையகம் அதன் உள்ளூர் வட்டில் தரவைச் சேமிக்கிறது. நீண்ட கால சேமிப்பு, உயர் கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் பல கிளஸ்டர்களில் உலகளாவிய பார்வைக்கு, நீங்கள் அதை தானோஸ், கார்டெக்ஸ் அல்லது விக்டோரியா மெட்ரிக்ஸ் போன்ற திட்டங்களுடன் பெருக்க வேண்டும்.

உயர் செயல்திறன் நிபுணர்: இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி (TICK) ஸ்டேக்

இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி என்பது அதன் உயர்-செயல்திறன் உள்வாங்கல் மற்றும் நெகிழ்வான தரவு மாதிரிக்கு அறியப்பட்ட ஒரு நோக்கத்திற்காக உருவாக்கப்பட்ட டைம்-சீரிஸ் தரவுத்தளமாகும். இது பெரும்பாலும் TICK ஸ்டேக்கின் ஒரு பகுதியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது டைம்-சீரிஸ் தரவைச் சேகரிக்க, சேமிக்க, வரைபடமாக்க மற்றும் எச்சரிக்கை செய்ய ஒரு ஓப்பன்-சோர்ஸ் தளமாகும்.

• முக்கிய கூறுகள்:
  • டெலிகிராஃப்: ஒரு செருகுநிரல்-இயக்கப்படும், பொது-நோக்க சேகரிப்பு ஏஜென்ட் (புஷ்-அடிப்படையிலானது).
  • இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி: உயர்-செயல்திறன் TSDB.
  • குரோனோகிராஃப்: காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான பயனர் இடைமுகம்.
  • கபாசிட்டர்: தரவு செயலாக்கம் மற்றும் எச்சரிக்கை இயந்திரம்.
• பலங்கள்:
  • செயல்திறன்: சிறந்த எழுதும் மற்றும் வினவல் செயல்திறன், குறிப்பாக உயர்-கார்டினாலிட்டி தரவுகளுக்கு.
  • நெகிழ்வுத்தன்மை: புஷ் மாடல் மற்றும் பல்துறை டெலிகிராஃப் ஏஜென்ட் இதை உள்கட்டமைப்பைத் தாண்டி IoT மற்றும் நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு போன்ற பல்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு ஏற்றதாக ஆக்குகிறது.
  • ஃப்ளக்ஸ் மொழி: புதிய ஃப்ளக்ஸ் வினவல் மொழி சிக்கலான தரவு மாற்றம் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த, செயல்பாட்டு மொழியாகும்.
• கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:
  • கிளஸ்டரிங்: ஓப்பன்-சோர்ஸ் பதிப்பில், கிளஸ்டரிங் மற்றும் உயர்-கிடைக்கும் தன்மை அம்சங்கள் வரலாற்று ரீதியாக வணிக நிறுவன சலுகையின் ஒரு பகுதியாக இருந்தன, இருப்பினும் இது மாறி வருகிறது.

வளர்ந்து வரும் தரநிலை: ஓபன்டெலிமெட்ரி (OTel)

ஓபன்டெலிமெட்ரி என்பது கவனிக்கத்தக்க தன்மை தரவு சேகரிப்பின் எதிர்காலம் என்று வாதிடலாம். மற்றொரு CNCF திட்டமாக, அதன் குறிக்கோள் நாம் டெலிமெட்ரி தரவை (மெட்ரிக்ஸ், பதிவுகள் மற்றும் தடயங்கள்) எவ்வாறு உருவாக்குகிறோம், சேகரிக்கிறோம் மற்றும் ஏற்றுமதி செய்கிறோம் என்பதைத் தரப்படுத்துவதாகும். இது புரோமிதியஸ் அல்லது இன்ஃப்ளக்ஸ்டிபி போன்ற ஒரு பின்தள அமைப்பு அல்ல; மாறாக, இது இன்ஸ்ட்ருமென்டேஷன் மற்றும் தரவு சேகரிப்பிற்கான விற்பனையாளர்-நடுநிலை APIகள், SDKகள் மற்றும் கருவிகளின் தொகுப்பாகும்.

• இது ஏன் முக்கியம்:
  • விற்பனையாளர்-நடுநிலை: உங்கள் குறியீட்டை ஓபன்டெலிமெட்ரி மூலம் ஒருமுறை இன்ஸ்ட்ருமென்ட் செய்யுங்கள், மேலும் ஓபன்டெலிமெட்ரி சேகரிப்பாளரின் உள்ளமைவை மாற்றுவதன் மூலம் உங்கள் தரவை எந்த இணக்கமான பின்தளத்திற்கும் (புரோமிதியஸ், டேட்டாடாக், ஜேகர், போன்றவை) அனுப்பலாம்.
  • ஒருங்கிணைந்த சேகரிப்பு: ஓபன்டெலிமெட்ரி சேகரிப்பாளர் மெட்ரிக்ஸ், பதிவுகள் மற்றும் தடயங்களைப் பெறலாம், செயலாக்கலாம் மற்றும் ஏற்றுமதி செய்யலாம், அனைத்து கவனிக்கத்தக்க தன்மை சமிக்ஞைகளுக்கும் நிர்வகிக்க ஒரு ஒற்றை ஏஜென்டை வழங்குகிறது.
  • எதிர்கால-ஆதாரம்: ஓபன்டெலிமெட்ரியை ஏற்றுக்கொள்வது விற்பனையாளர் பூட்டுதலைத் தவிர்க்க உதவுகிறது மற்றும் உங்கள் இன்ஸ்ட்ருமென்டேஷன் உத்தி தொழில்துறை தரநிலையுடன் சீரமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

நிர்வகிக்கப்படும் SaaS தீர்வுகள்: டேட்டாடாக், நியூ ரெலிக், மற்றும் டைனாட்ரேஸ்

தங்கள் கண்காணிப்பு உள்கட்டமைப்பின் நிர்வாகத்தை ஆஃப்லோட் செய்ய விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு, ஒரு சேவையாக மென்பொருள் (SaaS) தளங்கள் ஒரு ஈர்க்கக்கூடிய மாற்றை வழங்குகின்றன. இந்த தளங்கள் பொதுவாக மெட்ரிக்ஸ், பதிவுகள், APM (பயன்பாட்டு செயல்திறன் கண்காணிப்பு) மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு ஒருங்கிணைந்த, ஆல்-இன்-ஒன் தீர்வை வழங்குகின்றன.

• நன்மைகள்:
  • பயன்படுத்த எளிதானது: குறைந்தபட்ச செயல்பாட்டுச் சுமையுடன் விரைவான அமைப்பு. விற்பனையாளர் அளவிடுதல், நம்பகத்தன்மை மற்றும் பராமரிப்பைக் கையாளுகிறார்.
  • ஒருங்கிணைந்த அனுபவம்: ஒரு ஒற்றை பயனர் இடைமுகத்தில் மெட்ரிக்ஸ்களை பதிவுகள் மற்றும் பயன்பாட்டுத் தடங்களுடன் தடையின்றி தொடர்புபடுத்துங்கள்.
  • மேம்பட்ட அம்சங்கள்: பெரும்பாலும் AI-இயங்கும் முரண்பாடு கண்டறிதல் மற்றும் தானியங்கு மூல காரண பகுப்பாய்வு போன்ற சக்திவாய்ந்த அம்சங்களை அவுட்-ஆஃப்-தி-பாக்ஸ் অন্তর্ভুক্তிக்கின்றன.
  • நிறுவன ஆதரவு: செயல்படுத்தல் மற்றும் சரிசெய்தலுக்கு உதவ பிரத்யேக ஆதரவுக் குழுக்கள் உள்ளன.
• குறைகள்:
  • செலவு: குறிப்பாக அளவில், மிகவும் விலை உயர்ந்ததாக மாறும். விலை நிர்ணயம் பெரும்பாலும் ஹோஸ்ட்களின் எண்ணிக்கை, தரவு அளவு அல்லது தனிப்பயன் மெட்ரிக்ஸ்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது.
  • விற்பனையாளர் பூட்டுதல்: நீங்கள் அவர்களின் தனியுரிம ஏஜென்ட்கள் மற்றும் அம்சங்களை பெரிதும் நம்பியிருந்தால், ஒரு SaaS வழங்குநரிடமிருந்து இடம்பெயர்வது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முயற்சியாக இருக்கும்.
  • குறைந்த கட்டுப்பாடு: தரவு பைப்லைன் மீது உங்களுக்குக் குறைந்த கட்டுப்பாடு உள்ளது மற்றும் தளத்தின் திறன்கள் மற்றும் தரவு வடிவங்களால் நீங்கள் வரையறுக்கப்படலாம்.

மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான உலகளாவிய சிறந்த நடைமுறைகள்

நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் கருவிகளைப் பொருட்படுத்தாமல், ஒரு தொகுதி சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவது உங்கள் கண்காணிப்பு அமைப்பு உங்கள் நிறுவனம் வளரும்போது அளவிடக்கூடியதாகவும், நிர்வகிக்கக்கூடியதாகவும், மதிப்புமிக்கதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்யும்.

உங்கள் பெயரிடல் மரபுகளைத் தரப்படுத்துங்கள்

ஒரு நிலையான பெயரிடல் திட்டம் முக்கியமானது, குறிப்பாக உலகளாவிய குழுக்களுக்கு. இது மெட்ரிக்ஸ்களைக் கண்டுபிடிப்பது, புரிந்துகொள்வது மற்றும் வினவுவதை எளிதாக்குகிறது. புரோமிதியஸால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு பொதுவான மரபு:

துணை அமைப்பு_மெட்ரிக்_அலகு_வகை

• துணை அமைப்பு: மெட்ரிக் சொந்தமான கூறு (எ.கா., `http`, `api`, `database`).
• மெட்ரிக்: என்ன அளவிடப்படுகிறது என்பதற்கான விளக்கம் (எ.கா., `requests`, `latency`).
• அலகு: அளவீட்டின் அடிப்படை அலகு, பன்மை வடிவத்தில் (எ.கா., `seconds`, `bytes`, `requests`).
• வகை: மெட்ரிக் வகை, கவுண்டர்களுக்கு இது பெரும்பாலும் `_total` (எ.கா., `http_requests_total`).

எடுத்துக்காட்டு: `api_http_requests_total` தெளிவானது மற்றும் சந்தேகத்திற்கு இடமில்லாதது.

கார்டினாலிட்டியை எச்சரிக்கையுடன் தழுவுங்கள்

கார்டினாலிட்டி என்பது ஒரு மெட்ரிக் பெயர் மற்றும் அதன் லேபிள்களின் (விசை-மதிப்பு ஜோடிகள்) தொகுப்பால் உற்பத்தி செய்யப்படும் தனித்துவமான டைம்-சீரிஸ்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, `http_requests_total{method="GET", path="/api/users", status="200"}` என்ற மெட்ரிக் ஒரு டைம்-சீரிஸைக் குறிக்கிறது.

உயர் கார்டினாலிட்டி—பல சாத்தியமான மதிப்புகளைக் கொண்ட லேபிள்களால் (பயனர் ஐடிகள், கன்டெய்னர் ஐடிகள் அல்லது கோரிக்கை நேரமுத்திரைகள் போன்றவை) ஏற்படுகிறது—இது பெரும்பாலான TSDBகளில் செயல்திறன் மற்றும் செலவு சிக்கல்களுக்கு முதன்மைக் காரணமாகும். இது சேமிப்பகம், நினைவகம் மற்றும் CPU தேவைகளை வியத்தகு रूपத்தில் அதிகரிக்கிறது.

சிறந்த நடைமுறை: லேபிள்களுடன் வேண்டுமென்றே இருங்கள். ஒருங்கிணைப்பிற்குப் பயனுள்ள குறைந்த-நடுத்தர கார்டினாலிட்டி பரிமாணங்களுக்கு அவற்றைப் பயன்படுத்தவும் (எ.கா., எண்ட்பாயிண்ட், நிலைக் குறியீடு, பகுதி). பயனர் ஐடிகள் அல்லது அமர்வு ஐடிகள் போன்ற எல்லையற்ற மதிப்புகளை ஒருபோதும் மெட்ரிக் லேபிள்களாகப் பயன்படுத்த வேண்டாம்.

தெளிவான தக்கவைப்புக் கொள்கைகளை வரையறுக்கவும்

உயர்-தெளிவுத் தரவை என்றென்றும் சேமிப்பது தடைசெய்யும் அளவிற்கு விலை உயர்ந்தது. ஒரு அடுக்கு தக்கவைப்பு உத்தி அவசியம்:

• மூல, உயர்-தெளிவுத் தரவு: விரிவான, நிகழ்நேர சரிசெய்தலுக்காக ஒரு குறுகிய காலத்திற்கு (எ.கா., 7-30 நாட்கள்) வைத்திருங்கள்.
• டவுன்சாம்பிள் செய்யப்பட்ட, நடுத்தர-தெளிவுத் தரவு: மூலத் தரவை 5-நிமிட அல்லது 1-மணி நேர இடைவெளிகளில் ஒருங்கிணைத்து, போக்கு பகுப்பாய்விற்காக ஒரு நீண்ட காலத்திற்கு (எ.கா., 90-180 நாட்கள்) வைத்திருங்கள்.
• ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட, குறைந்த-தெளிவுத் தரவு: நீண்ட கால திறன் திட்டமிடலுக்காக ஒரு வருடம் அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட காலத்திற்கு மிகவும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட தரவை (எ.கா., தினசரி சுருக்கங்கள்) வைத்திருங்கள்.

"குறியீடாக கண்காணிப்பை" செயல்படுத்துங்கள்

உங்கள் கண்காணிப்பு உள்ளமைவு—டாஷ்போர்டுகள், எச்சரிக்கைகள் மற்றும் சேகரிப்பு ஏஜென்ட் அமைப்புகள்—உங்கள் பயன்பாட்டின் உள்கட்டமைப்பின் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும். அது அவ்வாறே கருதப்பட வேண்டும். இந்த உள்ளமைவுகளை ஒரு பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டு அமைப்பில் (கிட் போன்றவை) சேமித்து, உள்கட்டமைப்பு-குறியீடாக-கருவிகளை (டெராஃபார்ம், ஆன்சிபிள் போன்றவை) அல்லது சிறப்பு ஆபரேட்டர்களை (குபெர்னெட்ஸிற்கான புரோமிதியஸ் ஆபரேட்டர் போன்றவை) பயன்படுத்தி அவற்றை நிர்வகிக்கவும்.

இந்த அணுகுமுறை பதிப்பாக்கம், சக மதிப்பாய்வு மற்றும் தானியங்கு, மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய வரிசைப்படுத்தல்களை வழங்குகிறது, இது பல குழுக்கள் மற்றும் சூழல்களில் அளவில் கண்காணிப்பை நிர்வகிப்பதற்கு அவசியமானது.

செயல்படக்கூடிய எச்சரிக்கைகளில் கவனம் செலுத்துங்கள்

எச்சரிக்கையின் குறிக்கோள் ஒவ்வொரு சிக்கலையும் உங்களுக்குத் தெரிவிப்பது அல்ல, ஆனால் மனிதத் தலையீடு தேவைப்படும் சிக்கல்களைப் பற்றி உங்களுக்குத் தெரிவிப்பதாகும். நிலையான, குறைந்த-மதிப்பு எச்சரிக்கைகள் "எச்சரிக்கை சோர்வுக்கு" வழிவகுக்கின்றன, அங்கு குழுக்கள் முக்கியமானவை உட்பட அறிவிப்புகளைப் புறக்கணிக்கத் தொடங்குகின்றன.

சிறந்த நடைமுறை: அறிகுறிகளில் எச்சரிக்கை செய்யுங்கள், காரணங்களில் அல்ல. ஒரு அறிகுறி என்பது ஒரு பயனர்-எதிர்கொள்ளும் சிக்கல் (எ.கா., "இணையதளம் மெதுவாக உள்ளது," "பயனர்கள் பிழைகளைக் காண்கிறார்கள்"). ஒரு காரணம் என்பது ஒரு அடிப்படைப் பிரச்சினை (எ.கா., "CPU பயன்பாடு 90% இல் உள்ளது"). உயர் CPU ஒரு பிரச்சினை அல்ல, அது அதிக தாமதம் அல்லது பிழைகளுக்கு வழிவகுக்காவிட்டால். சேவை நிலை நோக்கங்களில் (SLOs) எச்சரிக்கை செய்வதன் மூலம், உங்கள் பயனர்களுக்கும் வணிகத்திற்கும் உண்மையிலேயே முக்கியமானவற்றில் நீங்கள் கவனம் செலுத்துகிறீர்கள்.

மெட்ரிக்ஸின் எதிர்காலம்: கண்காணிப்பைத் தாண்டி உண்மையான கவனிக்கத்தக்க தன்மைக்கு

மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு என்பது இனி CPU மற்றும் நினைவகத்தின் டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்குவது மட்டுமல்ல. இது ஒரு பரந்த நடைமுறையின் அளவு அடித்தளமாகும்: கவனிக்கத்தக்க தன்மை. என்ன தவறு என்பதை மட்டுமல்ல, ஏன் அது தவறு என்பதைப் புரிந்துகொள்ள மெட்ரிக்ஸ்களை விரிவான பதிவுகள் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட தடயங்களுடன் தொடர்புபடுத்துவதிலிருந்து மிகவும் சக்திவாய்ந்த நுண்ணறிவுகள் வருகின்றன.

உங்கள் உள்கட்டமைப்பு கண்காணிப்பு உத்தியை நீங்கள் உருவாக்கும்போது அல்லது செம்மைப்படுத்தும்போது, இந்த முக்கிய குறிப்புகளை நினைவில் கொள்ளுங்கள்:

• மெட்ரிக்ஸ் அடிப்படையானது: காலப்போக்கில் கணினி ஆரோக்கியத்தையும் போக்குகளையும் புரிந்துகொள்வதற்கான மிகவும் திறமையான வழி அவை.
• கட்டடக்கலை முக்கியமானது: உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் நெட்வொர்க் இடவியலுக்காக சரியான சேகரிப்பு மாதிரியை (புஷ், புல் அல்லது கலப்பினம்) தேர்வு செய்யவும்.
• எல்லாவற்றையும் தரப்படுத்துங்கள்: பெயரிடல் மரபுகள் முதல் உள்ளமைவு மேலாண்மை வரை, தரப்படுத்தல் என்பது அளவிடுதல் மற்றும் தெளிவுக்கான திறவுகோலாகும்.
• கருவிகளுக்கு அப்பால் பாருங்கள்: இறுதி இலக்கு தரவைச் சேகரிப்பது அல்ல, ஆனால் கணினி நம்பகத்தன்மை, செயல்திறன் மற்றும் வணிக விளைவுகளை மேம்படுத்தும் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதாகும்.

வலுவான உள்கட்டமைப்பு கண்காணிப்புக்கான பயணம் ஒரு தொடர்ச்சியான ஒன்றாகும். ஒலி கட்டடக்கலை கோட்பாடுகள் மற்றும் உலகளாவிய சிறந்த நடைமுறைகளில் கட்டப்பட்ட ஒரு திடமான மெட்ரிக்ஸ் சேகரிப்பு அமைப்புடன் தொடங்குவதன் மூலம், நீங்கள் மேலும் மீள்தன்மையுள்ள, செயல்திறன் மிக்க மற்றும் கவனிக்கத்தக்க எதிர்காலத்திற்கு அடித்தளம் அமைக்கிறீர்கள்.