Altyapı İzleme: Modern Ölçüm Toplama Sistemlerine Derinlemesine Bir Bakış

Birbirine bağlı, dijital öncelikli dünyamızda, BT altyapısının performansı ve güvenilirliği artık sadece teknik bir endişe değil; temel bir iş zorunluluğudur. Bulut tabanlı uygulamalardan eski yerinde kurulu sunuculara kadar, modern işletmelere güç veren karmaşık sistem ağı sürekli bir dikkat gerektirir. İşte altyapı izlemenin ve özellikle ölçüm toplamanın operasyonel mükemmelliğin temel taşı haline geldiği yer burasıdır. Onsuz, kör uçuyorsunuz.

Bu kapsamlı rehber, DevOps mühendisleri, Site Reliability Engineers (SRE'ler), sistem mimarları ve BT liderlerinden oluşan küresel bir kitle için tasarlanmıştır. Ölçüm toplama sistemleri dünyasına derinlemesine yolculuk yapacağız, temel kavramlardan gelişmiş mimari desenlere ve en iyi uygulamalara geçeceğiz. Amacımız, ekibinizin veya altyapınızın nerede olduğuna bakılmaksızın, ölçeklenebilir, güvenilir ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayan bir izleme çözümü oluşturmak veya seçmek için sizi bilgiyle donatmaktır.

Neden Ölçümler Önemlidir: Gözlemlenebilirliğin ve Güvenilirliğin Temeli

Toplama sistemlerinin mekaniğine dalmadan önce, ölçümlerin neden bu kadar önemli olduğunu anlamak çok önemlidir. Genellikle "üç sütunu" olan ölçümler, günlükler ve izler ile tanımlanan gözlemlenebilirlik bağlamında, ölçümler birincil nicel veri kaynağıdır. Bunlar, bir sistemin sağlığını ve performansını açıklayan, zaman içinde yakalanan sayısal ölçümlerdir.

CPU kullanımı, bellek kullanımı, ağ gecikmesi veya saniyedeki HTTP 500 hatası yanıtı sayısı gibi düşünün. Bunların hepsi metriklerdir. Güçleri, verimliliklerinde yatar; son derece sıkıştırılabilir, işlemesi kolaydır ve matematiksel olarak işlenebilir, bu da onları uzun süreli depolama, trend analizi ve uyarı için ideal hale getirir.

Proaktif Problem Tespiti

Ölçüm toplamanın en doğrudan faydası, sorunları kullanıcıya yönelik kesintilere dönüşmeden önce tespit etme yeteneğidir. Temel performans göstergeleri (KPI'ler) üzerinde akıllı uyarılar kurarak, ekipler anormal davranışlar (istek gecikmesinde ani bir artış veya bir diskin dolması gibi) konusunda bilgilendirilebilir ve kritik bir arıza meydana gelmeden önce müdahale edebilir.

Bilgilendirilmiş Kapasite Planlaması

Hizmetlerinizi ne zaman ölçeklendireceğinizi nasıl anlarsınız? Tahmin etmek pahalı ve risklidir. Ölçümler, veri odaklı cevabı sağlar. Kaynak tüketimindeki (CPU, RAM, depolama) ve uygulama yükündeki geçmiş eğilimleri analiz ederek, gelecekteki ihtiyaçları doğru bir şekilde tahmin edebilir, talebi karşılamak için yeterli kapasite sağlayabilir ve kullanılmayan kaynaklar için aşırı harcama yapmaktan kaçınabilirsiniz.

Performans Optimizasyonu

Ölçümler, performans kazanımlarını açmanın anahtarıdır. Uygulamanız yavaş mı? Ölçümler, darboğazı belirlemenize yardımcı olabilir. Uygulama düzeyi ölçümlerini (örneğin, işlem süresi) sistem düzeyi ölçümleriyle (örneğin, G/Ç bekleme süresi, ağ doygunluğu) ilişkilendirerek, verimsiz kodu, yanlış yapılandırılmış hizmetleri veya yetersiz sağlanan donanımı belirleyebilirsiniz.

İş Zekası ve KPI'lar

Modern izleme, teknik sağlığın ötesine geçer. Ölçümler iş sonuçlarına bağlanabilir ve bağlanmalıdır. `user_signups_total` veya `revenue_per_transaction` gibi ölçümler toplayarak, mühendislik ekipleri sistem performansının şirketin sonuca etkisini doğrudan gösterebilir. Bu uyum, işi önceliklendirmeye ve altyapı yatırımlarını haklı çıkarmaya yardımcı olur.

Güvenlik ve Anomali Tespiti

Sistem ölçümlerindeki alışılmadık desenler genellikle bir güvenlik ihlalinin ilk işareti olabilir. Giden ağ trafiğinde ani, açıklanamayan bir artış, bir veritabanı sunucusunda CPU kullanımında artış veya anormal sayıda başarısız oturum açma denemesi, sağlam bir ölçüm toplama sisteminin tespit edebileceği, güvenlik ekipleri için erken bir uyarı sağlayan tüm anormalliklerdir.

Modern Bir Ölçüm Toplama Sisteminin Anatomisi

Bir ölçüm toplama sistemi tek bir araç değil, her biri belirli bir role sahip birbirine bağlı bileşenlerden oluşan bir boru hattıdır. Bu mimariyi anlamak, ihtiyaçlarınıza uygun bir çözüm tasarlamanın anahtarıdır.

1. Veri Kaynakları (Hedefler): İzlemek istediğiniz varlıklar bunlardır. Fiziksel donanımdan geçici bulut işlevlerine kadar her şey olabilirler.
2. Toplama Aracısı (Toplayıcı): Ölçümleri toplamak için veri kaynağında veya yanında çalışan bir yazılım parçası.
3. Taşıma Katmanı (Boru Hattı): Ölçümleri acenteden depolama arka ucuna taşımak için kullanılan ağ protokolü ve veri formatı.
4. Zaman Serisi Veritabanı (Depolama): Zaman damgalı verileri depolamak ve sorgulamak için optimize edilmiş özel bir veritabanı.
5. Sorgu ve Analiz Motoru: Depolanan ölçümleri almak, toplamak ve analiz etmek için kullanılan dil ve sistem.
6. Görselleştirme ve Uyarı Katmanı: Ham verileri panolara ve bildirimlere dönüştüren kullanıcıya dönük bileşenler.

1. Veri Kaynakları (Hedefler)

Değerli performans verileri üreten her şey potansiyel bir hedeftir. Buna şunlar dahildir:

• Fiziksel ve Sanal Sunucular: CPU, bellek, disk G/Ç, ağ istatistikleri.
• Kapsayıcılar ve Orkestratörler: Kapsayıcıların kaynak kullanımı (örneğin, Docker) ve düzenleme platformunun sağlığı (örneğin, Kubernetes API sunucusu, düğüm durumu).
• Bulut Hizmetleri: AWS (örneğin, RDS veritabanı ölçümleri, S3 klasörü istekleri), Azure (örneğin, VM durumu) ve Google Cloud Platform (örneğin, Pub/Sub kuyruk derinliği) gibi sağlayıcılardan yönetilen hizmetler.
• Ağ Cihazları: Bant genişliği, paket kaybı ve gecikme süresi hakkında rapor veren yönlendiriciler, anahtarlar ve güvenlik duvarları.
• Uygulamalar: Doğrudan uygulama koduna entegre edilmiş özel, işle ilgili ölçümler (örneğin, etkin kullanıcı oturumları, bir alışveriş sepetindeki öğeler).

2. Toplama Aracısı (Toplayıcı)

Aracı, veri kaynağından ölçümleri toplamakla sorumludur. Acenteler farklı şekillerde çalışabilir:

• Dışa Aktarıcılar/Entegrasyonlar: Bir üçüncü taraf sistemden (bir veritabanı veya bir ileti kuyruğu gibi) ölçümleri çıkaran ve izleme sisteminin anlayabileceği bir biçimde sunan küçük, özel programlar. Bunun en güzel örneği, Prometheus Exporters'ın geniş ekosistemidir.
• Gömülü Kütüphaneler: Geliştiricilerin doğrudan kaynak koddan ölçümleri yaymak için uygulamalarına dahil ettikleri kod kitaplıkları. Bu, enstrümantasyon olarak bilinir.
• Genel Amaçlı Acenteler: Çok çeşitli sistem ölçümlerini toplayabilen ve diğer kaynaklardan eklentiler aracılığıyla veri kabul edebilen Telegraf, Datadog Aracısı veya OpenTelemetry Toplayıcı gibi çok yönlü aracılar.

3. Zaman Serisi Veritabanı (Depolama)

Ölçümler, zaman sırasına göre indekslenmiş bir dizi veri noktasından oluşan bir zaman serisi verisi biçimidir. Düzenli ilişkisel veritabanları, son derece yüksek yazma hacimleri ve tipik olarak zaman aralıkları üzerinde veri toplanmasını içeren izleme sistemlerinin benzersiz iş yükü için tasarlanmamıştır. Bir Zaman Serisi Veritabanı (TSDB), bu görev için özel olarak oluşturulmuş, şunları sunar:

• Yüksek Alım Oranları: Saniyede milyonlarca veri noktasını işleyebilme kapasitesi.
• Verimli Sıkıştırma: Tekrarlayan zaman serisi verilerinin depolama alanını azaltmak için gelişmiş algoritmalar.
• Hızlı Zaman Tabanlı Sorgular: "Son 24 saatteki ortalama CPU kullanımı neydi?" gibi sorgular için optimize edilmiştir.
• Veri Saklama Politikaları: Depolama maliyetlerini yönetmek için otomatik aşağı örnekleme (eski verilerin ayrıntı düzeyini azaltma) ve silme.

Popüler açık kaynaklı TSDB'ler arasında Prometheus, InfluxDB, VictoriaMetrics ve M3DB bulunur.

4. Sorgu ve Analiz Motoru

Ham veriler sorgulanana kadar işe yaramaz. Her izleme sisteminin zaman serisi analizi için tasarlanmış kendi sorgu dili vardır. Bu diller, verileriniz üzerinde seçim yapmanıza, filtre uygulamanıza, toplamanıza ve matematiksel işlemler gerçekleştirmenize olanak tanır. Örnekler şunlardır:

• PromQL (Prometheus Sorgu Dili): Prometheus ekosisteminin tanımlayıcı bir özelliği olan güçlü ve etkileyici bir işlevsel sorgu dili.
• InfluxQL ve Flux (InfluxDB): InfluxDB, SQL benzeri bir dil (InfluxQL) ve daha güçlü bir veri betik dili (Flux) sunar.
• SQL benzeri varyantlar: TimescaleDB gibi bazı modern TSDB'ler, standart SQL'in uzantılarını kullanır.

5. Görselleştirme ve Uyarı Katmanı

Son bileşenler, insanların etkileşimde bulunduğu bileşenlerdir:

• Görselleştirme: Sorgu sonuçlarını grafiklere, ısı haritalarına ve panolara dönüştüren araçlar. Grafana, neredeyse her popüler TSDB ile entegre olan, görselleştirme için fiili açık kaynak standardıdır. Birçok sistemin ayrıca kendi yerleşik kullanıcı arayüzleri vardır (örneğin, InfluxDB için Chronograf).
• Uyarı: Belirli aralıklarla sorgular çalıştıran, sonuçları önceden tanımlanmış kurallara göre değerlendiren ve koşullar karşılandığında bildirimler gönderen bir sistem. Prometheus'un Alertmanager'ı, uyarıların e-posta, Slack veya PagerDuty gibi hizmetlere yinelenmesini, gruplandırılmasını ve yönlendirilmesini yöneten güçlü bir örnektir.

Ölçüm Toplama Stratejinizi Mimari Olarak Tasarlamak: Push ve Pull

Yapacağınız en temel mimari kararlardan biri, ölçümleri toplamak için bir "push" veya "pull" modeli kullanıp kullanmayacağınızdır. Her birinin farklı avantajları vardır ve farklı kullanım durumlarına uygundur.

Pull Modeli: Basitlik ve Kontrol

Bir çekme modelinde, merkezi izleme sunucusu verilerin toplanmasını başlatmaktan sorumludur. Periyodik olarak yapılandırılan hedeflerine (örneğin, uygulama örnekleri, dışa aktarıcılar) ulaşır ve geçerli metrik değerlerini bir HTTP uç noktasından "kazır".

Nasıl Çalışır: 1. Hedefler, ölçümlerini belirli bir HTTP uç noktasında (örneğin, `/metrics`) sunar. 2. Merkezi izleme sunucusunun (Prometheus gibi) bu hedeflerin bir listesi vardır. 3. Yapılandırılmış bir aralıkta (örneğin, her 15 saniyede bir), sunucu her hedefin uç noktasına bir HTTP GET isteği gönderir. 4. Hedef, geçerli ölçümleriyle yanıt verir ve sunucu bunları depolar.

Artıları:

• Merkezi Yapılandırma: Merkezi sunucunun yapılandırmasına bakarak tam olarak neyin izlendiğini görebilirsiniz.
• Hizmet Keşfi: Çekme sistemleri (Kubernetes veya Consul gibi) hizmet keşif mekanizmalarıyla harika bir şekilde entegre olur, yeni hedefleri göründükleri anda otomatik olarak bulur ve kazır.
• Hedef Sağlık İzleme: Bir hedef kapalıysa veya bir kazıma isteğine yanıt vermesi yavaşsa, izleme sistemi bunu hemen bilir. `up` metriği standart bir özelliktir.
• Basitleştirilmiş Güvenlik: İzleme sunucusu tüm bağlantıları başlatır, bu da güvenlik duvarlı ortamlarda yönetmeyi kolaylaştırabilir.

Eksileri:

• Ağ Erişilebilirliği: İzleme sunucusunun ağ üzerinden tüm hedeflere ulaşabilmesi gerekir. Bu, karmaşık, çoklu bulut veya NAT yoğun ortamlarda zorlayıcı olabilir.
• Geçici İş Yükleri: Sonraki kazıma aralığı için yeterince uzun süre var olmayabilecek (bir sunucusuz işlev veya toplu iş gibi) çok kısa ömürlü işleri güvenilir bir şekilde kazımak zor olabilir.

Ana Oyuncu: Prometheus, çekme tabanlı bir sistemin en belirgin örneğidir.

Push Modeli: Esneklik ve Ölçek

Bir push modelinde, ölçümleri gönderme sorumluluğu, izlenen sistemlerde çalışan aracılara aittir. Bu aracılar, ölçümleri yerel olarak toplar ve periyodik olarak bunları merkezi bir alım uç noktasına "iter".

Nasıl Çalışır: 1. Hedef sistemdeki bir aracı ölçümleri toplar. 2. Yapılandırılmış bir aralıkta, aracı ölçümleri paketler ve izleme sunucusundaki bilinen bir uç noktaya bir HTTP POST veya UDP paketi aracılığıyla gönderir. 3. Merkezi sunucu bu uç noktayı dinler, verileri alır ve depolama alanına yazar.

Artıları:

• Ağ Esnekliği: Acentelerin yalnızca merkezi sunucunun uç noktasına giden erişime ihtiyacı vardır, bu da kısıtlayıcı güvenlik duvarları veya NAT arkasındaki sistemler için idealdir.
• Geçici ve Sunucusuz Dostu: Kısa ömürlü işler için mükemmeldir. Bir toplu iş, son ölçümlerini sona ermeden hemen önce itebilir. Bir sunucusuz işlev, tamamlandığında ölçümleri itebilir.
• Basitleştirilmiş Aracı Mantığı: Aracının işi basittir: topla ve gönder. Bir web sunucusu çalıştırması gerekmez.

Eksileri:

• Alım Darboğazları: Çok fazla aracı aynı anda veri ittiğinde merkezi alım uç noktası bir darboğaz haline gelebilir. Bu, "gök gürültüsü sürüsü" sorunu olarak bilinir.
• Yapılandırma Yayılması: Yapılandırma, tüm aracılar arasında merkezileştirilmediğinden, neyin izlendiğini yönetmek ve denetlemek zorlaşır.
• Hedef Sağlığının Belirsizliği: Bir aracı veri göndermeyi durdurursa, bunun nedeni sistemin kapalı olması mı yoksa aracının başarısız olması mı? Sağlıklı, sessiz bir sistem ile ölü bir sistemi birbirinden ayırmak daha zordur.

Ana Oyuncular: InfluxDB yığını (Telegraf aracı olarak), Datadog ve orijinal StatsD modeli, push tabanlı sistemlerin klasik örnekleridir.

Hibrit Yaklaşım: Her İki Dünyanın En İyisi

Pratikte, birçok kuruluş hibrit bir yaklaşım kullanır. Örneğin, birincil monitörünüz olarak Prometheus gibi bir çekme tabanlı sistem kullanabilir, ancak kazınamayan birkaç toplu işi barındırmak için Prometheus Pushgateway gibi bir araç kullanabilirsiniz. Pushgateway, itilen ölçümleri kabul eden ve ardından Prometheus'un çekmesi için bunları sunan bir aracı görevi görür.

Önde Gelen Ölçüm Toplama Sistemlerinin Küresel Turu

İzleme ortamı çok geniştir. İşte açık kaynak devlerinden yönetilen SaaS platformlarına kadar, en etkili ve yaygın olarak benimsenen sistemlerden bazılarına bir bakış.

Açık Kaynak Güç Merkezi: Prometheus Ekosistemi

Orijinal olarak SoundCloud'da geliştirilen ve şimdi Cloud Native Computing Foundation'ın (CNCF) mezun bir projesi olan Prometheus, Kubernetes ve bulut tabanlı dünyada izleme için fiili standart haline geldi. Çekme tabanlı model ve güçlü sorgu dili PromQL üzerine inşa edilmiş eksiksiz bir ekosistemdir.

• Güçlü Yönleri:
  • PromQL: Zaman serisi analizi için inanılmaz derecede güçlü ve etkileyici bir dil.
  • Hizmet Keşfi: Kubernetes, Consul ve diğer platformlarla yerel entegrasyon, hizmetlerin dinamik olarak izlenmesine olanak tanır.
  • Geniş Dışa Aktarıcı Ekosistemi: Büyük bir topluluk destekli dışa aktarıcı kitaplığı, neredeyse her türlü yazılım veya donanımı izlemenize olanak tanır.
  • Verimli ve Güvenilir: Prometheus, her şey başarısız olduğunda ayakta kalan tek sistem olacak şekilde tasarlanmıştır.
• Dikkat Edilmesi Gerekenler:
  • Yerel Depolama Modeli: Tek bir Prometheus sunucusu, verileri yerel diskine kaydeder. Uzun süreli depolama, yüksek kullanılabilirlik ve birden çok küme genelinde küresel bir görünüm için, Thanos, Cortex veya VictoriaMetrics gibi projelerle bunu artırmanız gerekir.

Yüksek Performans Uzmanı: InfluxDB (TICK) Yığını

InfluxDB, yüksek performanslı alımı ve esnek veri modeli ile bilinen, amaca yönelik oluşturulmuş bir zaman serisi veritabanıdır. Genellikle zaman serisi verileri toplamak, depolamak, grafikleştirmek ve uyarmak için açık kaynaklı bir platform olan TICK Yığınının bir parçası olarak kullanılır.

• Temel Bileşenler:
  • Telegraf: Eklenti odaklı, genel amaçlı bir toplama aracısı (push tabanlı).
  • InfluxDB: Yüksek performanslı TSDB.
  • Chronograf: Görselleştirme ve yönetim için kullanıcı arayüzü.
  • Kapacitor: Veri işleme ve uyarı motoru.
• Güçlü Yönleri:
  • Performans: Özellikle yüksek kardinalite verileri için mükemmel yazma ve sorgu performansı.
  • Esneklik: Push modeli ve çok yönlü Telegraf aracı, altyapının ötesinde IoT ve gerçek zamanlı analiz gibi çok çeşitli kullanım durumları için uygun hale getirir.
  • Flux Dili: Daha yeni Flux sorgu dili, karmaşık veri dönüşümü ve analizi için güçlü, işlevsel bir dildir.
• Dikkat Edilmesi Gerekenler:
  • Kümeleme: Açık kaynaklı sürümde, kümeleme ve yüksek kullanılabilirlik özellikleri tarihsel olarak ticari kurumsal teklifin bir parçası olmuştur, ancak bu gelişmektedir.

Gelişen Standart: OpenTelemetry (OTel)

OpenTelemetry, tartışmasız gözlemlenebilirlik verisi toplamanın geleceğidir. Başka bir CNCF projesi olarak, amacı telemetri verilerini (ölçümler, günlükler ve izler) nasıl oluşturduğumuzu, topladığımızı ve dışa aktardığımızı standartlaştırmaktır. Prometheus veya InfluxDB gibi bir arka uç sistemi değildir; daha ziyade, enstrümantasyon ve veri toplama için satıcıdan bağımsız bir dizi API, SDK ve araçtır.

• Neden Önemlidir:
  • Satıcıdan Bağımsız: Kodunuzu OpenTelemetry ile bir kez enstrüman edin ve verilerinizi, OpenTelemetry Toplayıcısının yapılandırmasını değiştirerek herhangi bir uyumlu arka uca (Prometheus, Datadog, Jaeger, vb.) gönderebilirsiniz.
  • Birleşik Toplama: OpenTelemetry Toplayıcı, ölçümleri, günlükleri ve izleri alabilir, işleyebilir ve dışa aktarabilir ve tüm gözlemlenebilirlik sinyalleri için yönetilecek tek bir aracı sağlar.
  • Geleceğe Hazırlık: OpenTelemetry'yi benimsemek, satıcıya bağımlılıktan kaçınmanıza yardımcı olur ve enstrümantasyon stratejinizin endüstri standardıyla uyumlu olmasını sağlar.

Yönetilen SaaS Çözümleri: Datadog, New Relic ve Dynatrace

İzleme altyapılarının yönetimini devretmeyi tercih eden kuruluşlar için, Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) platformları cazip bir alternatif sunar. Bu platformlar tipik olarak ölçümleri, günlükleri, APM (Uygulama Performans İzleme) ve daha fazlasını içeren birleşik, hepsi bir arada bir çözüm sağlar.

• Artıları:
  • Kullanım Kolaylığı: Minimum operasyonel yük ile hızlı kurulum. Satıcı, ölçeklemeyi, güvenilirliği ve bakımı ele alır.
  • Entegre Deneyim: Ölçümleri günlükler ve uygulama izleriyle tek bir kullanıcı arayüzünde sorunsuz bir şekilde ilişkilendirin.
  • Gelişmiş Özellikler: Genellikle, yapay zeka destekli anomali tespiti ve otomatik temel neden analizi gibi, kutudan çıkar çıkmaz güçlü özellikler içerir.
  • Kurumsal Destek: Uygulama ve sorun giderme konusunda yardımcı olmak için özel destek ekipleri mevcuttur.
• Eksileri:
  • Maliyet: Özellikle ölçekte çok pahalı hale gelebilir. Fiyatlandırma genellikle ana bilgisayar sayısına, veri hacmine veya özel ölçümlere bağlıdır.
  • Satıcıya Bağımlılık: Tescilli aracılarından ve özelliklerinden yoğun olarak yararlanırsanız, bir SaaS sağlayıcısından uzaklaşmak önemli bir girişim olabilir.
  • Daha Az Kontrol: Veri hattı üzerinde daha az kontrolünüz vardır ve platformun yetenekleri ve veri formatlarıyla sınırlı kalabilirsiniz.

Ölçüm Toplama ve Yönetimi İçin Genel En İyi Uygulamalar

Seçtiğiniz araçlardan bağımsız olarak, bir dizi en iyi uygulamaya bağlı kalmak, izleme sisteminizin kuruluşunuz büyüdükçe ölçeklenebilir, yönetilebilir ve değerli kalmasını sağlayacaktır.

Adlandırma Kurallarınızı Standartlaştırın

Tutarlı bir adlandırma düzeni, özellikle küresel ekipler için çok önemlidir. Ölçümleri bulmayı, anlamayı ve sorgulamayı kolaylaştırır. Prometheus'tan esinlenilen yaygın bir kural:

alt_sistem_metrik_birim_tipi

• alt_sistem: Ölçümün ait olduğu bileşen (örneğin, `http`, `api`, `veritabanı`).
• metrik: Ne ölçüldüğünün açıklaması (örneğin, `istekler`, `gecikme`).
• birim: Çoğul biçimdeki temel ölçüm birimi (örneğin, `saniyeler`, `baytlar`, `istekler`).
• tip: Metrik türü, sayaçlar için bu genellikle `_toplam`dır (örneğin, `http_istekler_toplam`).

Örnek: `api_http_requests_total` açık ve belirsizdir.

Dikkatle Kardinaliteyi Benimseyin

Kardinalite, bir ölçüm adı ve etiket kümesi (anahtar-değer çiftleri) tarafından üretilen benzersiz zaman serisi sayısını ifade eder. Örneğin, `http_requests_total{method="GET", path="/api/users", status="200"}` metriği bir zaman serisini temsil eder.

Yüksek kardinalite (kullanıcı kimlikleri, kapsayıcı kimlikleri veya istek zaman damgaları gibi birçok olası değere sahip etiketlerden kaynaklanır), çoğu TSDB'de performans ve maliyet sorunlarının birincil nedenidir. Depolama, bellek ve CPU gereksinimlerini önemli ölçüde artırır.

En İyi Uygulama: Etiketler konusunda bilinçli olun. Toplama için yararlı olan düşük ila orta kardinalite boyutları için bunları kullanın (örneğin, uç nokta, durum kodu, bölge). ASLA kullanıcı kimlikleri veya oturum kimlikleri gibi sınırsız değerleri metrik etiketi olarak kullanmayın.

Net Saklama Politikaları Tanımlayın

Yüksek çözünürlüklü verileri sonsuza kadar saklamak çok pahalıdır. Kademeli bir saklama stratejisi esastır:

• Ham, Yüksek Çözünürlüklü Veriler: Ayrıntılı, gerçek zamanlı sorun giderme için kısa bir süre (örneğin, 7-30 gün) saklayın.
• Aşağı Örneklenmiş, Orta Çözünürlüklü Veriler: Ham verileri 5 dakikalık veya 1 saatlik aralıklara toplayın ve trend analizi için daha uzun bir süre (örneğin, 90-180 gün) saklayın.
• Toplanmış, Düşük Çözünürlüklü Veriler: Uzun vadeli kapasite planlaması için bir yıl veya daha fazla süre boyunca yüksek oranda toplanmış verileri (örneğin, günlük özetler) saklayın.

"Kod Olarak İzleme" Uygulayın

İzleme yapılandırmanız (panolar, uyarılar ve toplama aracı ayarları) uygulamanızın altyapısının kritik bir parçasıdır. Bu şekilde ele alınmalıdır. Bu yapılandırmaları bir sürüm kontrol sisteminde (Git gibi) saklayın ve bunları kod olarak altyapı araçlarını (Terraform, Ansible gibi) veya özel operatörleri (Kubernetes için Prometheus Operatörü gibi) kullanarak yönetin.

Bu yaklaşım, birden çok ekip ve ortamda ölçekte izlemeyi yönetmek için temel olan sürüm oluşturma, akran incelemesi ve otomatik, tekrarlanabilir dağıtımlar sağlar.

Eyleme Geçirilebilir Uyarılara Odaklanın

Uyarının amacı, sizi her sorundan haberdar etmek değil, insan müdahalesi gerektiren sorunlardan haberdar etmektir. Sürekli, düşük değerli uyarılar, ekiplerin kritik olanlar da dahil olmak üzere bildirimleri görmezden gelmeye başladığı "uyarı yorgunluğuna" yol açar.

En İyi Uygulama: Nedenlere değil, belirtilere karşı uyarı verin. Bir belirti, kullanıcıya yönelik bir sorundur (örneğin, "web sitesi yavaş", "kullanıcılar hatalar görüyor"). Bir neden, temel bir sorundur (örneğin, "CPU kullanımı %90'da"). Yüksek CPU, yüksek gecikmeye veya hatalara yol açmadığı sürece bir sorun değildir. Hizmet Düzeyi Hedefleri (SLO'lar) hakkında uyarı vererek, kullanıcılarınız ve işiniz için gerçekten önemli olan şeylere odaklanırsınız.

Ölçümlerin Geleceği: İzlemenin Ötesinde Gerçek Gözlemlenebilirliğe

Ölçüm toplama artık sadece CPU ve bellek panoları oluşturmakla ilgili değil. Çok daha geniş bir uygulamanın nicel temelidir: gözlemlenebilirlik. En güçlü içgörüler, yalnızca neyin yanlış olduğunu değil, aynı zamanda neden yanlış olduğunu anlamak için ayrıntılı günlükler ve dağıtılmış izlerle ölçümleri ilişkilendirmekten gelir.

Altyapı izleme stratejinizi oluştururken veya iyileştirirken, bu önemli çıkarımları unutmayın:

• Ölçümler temeldir: Sistem sağlığını ve zaman içindeki eğilimleri anlamanın en verimli yoludur.
• Mimari önemlidir: Belirli kullanım durumlarınız ve ağ topolojiniz için doğru toplama modelini (push, pull veya hibrit) seçin.
• Her şeyi standartlaştırın: Adlandırma kurallarından yapılandırma yönetimine kadar, standardizasyon, ölçeklenebilirlik ve netliğin anahtarıdır.
• Araçların ötesine bakın: Nihai amaç, veri toplamak değil, sistem güvenilirliğini, performansını ve iş sonuçlarını iyileştiren eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmektir.

Sağlam altyapı izlemeye yolculuk sürekli bir yolculuktur. Sağlam mimari ilkeler ve genel en iyi uygulamalar üzerine kurulu sağlam bir ölçüm toplama sistemiyle başlayarak, daha dayanıklı, performanslı ve gözlemlenebilir bir geleceğin temelini atıyorsunuz.