Giám sát Cơ sở hạ tầng: Nghiên cứu sâu về các Hệ thống Thu thập Số liệu Hiện đại

Trong thế giới kết nối siêu tốc và ưu tiên kỹ thuật số của chúng ta, hiệu suất và độ tin cậy của cơ sở hạ tầng CNTT không còn chỉ là những mối quan tâm kỹ thuật—chúng là những mệnh lệnh kinh doanh cơ bản. Từ các ứng dụng gốc trên đám mây đến các máy chủ tại chỗ kế thừa, mạng lưới hệ thống phức tạp cung cấp năng lượng cho các doanh nghiệp hiện đại đòi hỏi sự cảnh giác liên tục. Đây là nơi giám sát cơ sở hạ tầng, và đặc biệt là thu thập số liệu, trở thành nền tảng của sự xuất sắc trong vận hành. Nếu không có nó, bạn đang bay trong bóng tối.

Hướng dẫn toàn diện này được thiết kế cho khán giả toàn cầu gồm các kỹ sư DevOps, Kỹ sư Độ tin cậy Trang web (SRE), kiến trúc sư hệ thống và các nhà lãnh đạo CNTT. Chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới của các hệ thống thu thập số liệu, chuyển từ các khái niệm nền tảng sang các mẫu kiến trúc nâng cao và các phương pháp hay nhất. Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn kiến thức để xây dựng hoặc chọn một giải pháp giám sát có khả năng mở rộng, đáng tin cậy và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích, bất kể nhóm của bạn hoặc cơ sở hạ tầng của bạn ở đâu.

Tại sao Số liệu Quan trọng: Nền tảng của Khả năng Quan sát và Độ tin cậy

Trước khi đi sâu vào cơ chế của các hệ thống thu thập, điều quan trọng là phải hiểu tại sao số liệu lại quan trọng đến vậy. Trong bối cảnh khả năng quan sát—thường được mô tả bằng "ba trụ cột" là số liệu, nhật ký và dấu vết—số liệu là nguồn dữ liệu định lượng chính. Chúng là các phép đo số, được thu thập theo thời gian, mô tả tình trạng và hiệu suất của một hệ thống.

Hãy nghĩ đến mức sử dụng CPU, mức sử dụng bộ nhớ, độ trễ mạng hoặc số lượng phản hồi lỗi HTTP 500 mỗi giây. Đây đều là số liệu. Sức mạnh của chúng nằm ở hiệu quả của chúng; chúng có khả năng nén cao, dễ xử lý và có thể xử lý toán học, khiến chúng trở nên lý tưởng cho việc lưu trữ lâu dài, phân tích xu hướng và cảnh báo.

Phát hiện Vấn đề Chủ động

Lợi ích tức thì nhất của việc thu thập số liệu là khả năng phát hiện các vấn đề trước khi chúng leo thang thành sự cố ngừng hoạt động đối với người dùng. Bằng cách thiết lập cảnh báo thông minh về các chỉ số hiệu suất chính (KPI), các nhóm có thể được thông báo về hành vi bất thường—chẳng hạn như độ trễ yêu cầu tăng đột biến hoặc ổ đĩa đầy—và can thiệp trước khi xảy ra lỗi nghiêm trọng.

Lập kế hoạch năng lực thông minh

Làm thế nào để bạn biết khi nào cần mở rộng quy mô dịch vụ của mình? Đoán mò tốn kém và rủi ro. Số liệu cung cấp câu trả lời dựa trên dữ liệu. Bằng cách phân tích các xu hướng lịch sử về mức tiêu thụ tài nguyên (CPU, RAM, bộ nhớ) và tải ứng dụng, bạn có thể dự báo chính xác nhu cầu trong tương lai, đảm bảo bạn cung cấp vừa đủ năng lực để đáp ứng nhu cầu mà không chi tiêu quá mức cho các tài nguyên nhàn rỗi.

Tối ưu hóa hiệu suất

Số liệu là chìa khóa để mở khóa các lợi ích về hiệu suất. Ứng dụng của bạn có chậm không? Số liệu có thể giúp bạn xác định chính xác nút thắt cổ chai. Bằng cách tương quan các số liệu cấp ứng dụng (ví dụ: thời gian giao dịch) với các số liệu cấp hệ thống (ví dụ: thời gian chờ I/O, độ bão hòa mạng), bạn có thể xác định mã không hiệu quả, các dịch vụ được định cấu hình sai hoặc phần cứng được cung cấp dưới mức.

Thông tin kinh doanh và KPI

Giám sát hiện đại vượt xa tình trạng kỹ thuật. Số liệu có thể và nên được gắn với kết quả kinh doanh. Bằng cách thu thập các số liệu như `user_signups_total` hoặc `revenue_per_transaction`, các nhóm kỹ thuật có thể chứng minh trực tiếp tác động của hiệu suất hệ thống đến lợi nhuận của công ty. Sự liên kết này giúp ưu tiên công việc và biện minh cho các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng.

Bảo mật và Phát hiện Dị thường

Các mẫu bất thường trong số liệu hệ thống thường có thể là dấu hiệu đầu tiên của vi phạm bảo mật. Độ tăng đột ngột, không giải thích được về lưu lượng mạng đi, mức sử dụng CPU tăng vọt trên máy chủ cơ sở dữ liệu hoặc số lượng đăng nhập không thành công bất thường đều là những dị thường mà một hệ thống thu thập số liệu mạnh mẽ có thể phát hiện, cung cấp cảnh báo sớm cho các nhóm bảo mật.

Giải phẫu của một Hệ thống Thu thập Số liệu Hiện đại

Một hệ thống thu thập số liệu không phải là một công cụ duy nhất mà là một đường ống gồm các thành phần được kết nối với nhau, mỗi thành phần có một vai trò cụ thể. Hiểu kiến trúc này là chìa khóa để thiết kế một giải pháp phù hợp với nhu cầu của bạn.

1. Nguồn Dữ liệu (Các Mục tiêu): Đây là những thực thể bạn muốn giám sát. Chúng có thể là bất cứ thứ gì từ phần cứng vật lý đến các hàm đám mây phù du.
2. Tác nhân Thu thập (Bộ thu thập): Một phần mềm chạy trên hoặc cùng với nguồn dữ liệu để thu thập số liệu.
3. Lớp Vận chuyển (Đường ống): Giao thức mạng và định dạng dữ liệu được sử dụng để di chuyển số liệu từ tác nhân đến phần phụ trợ lưu trữ.
4. Cơ sở dữ liệu Chuỗi thời gian (Bộ nhớ): Một cơ sở dữ liệu chuyên dụng được tối ưu hóa để lưu trữ và truy vấn dữ liệu được đóng dấu thời gian.
5. Công cụ Truy vấn và Phân tích: Ngôn ngữ và hệ thống được sử dụng để truy xuất, tổng hợp và phân tích các số liệu được lưu trữ.
6. Lớp Trực quan hóa và Cảnh báo: Các thành phần hướng đến người dùng biến dữ liệu thô thành bảng điều khiển và thông báo.

1. Nguồn Dữ liệu (Các Mục tiêu)

Bất cứ thứ gì tạo ra dữ liệu hiệu suất có giá trị đều là một mục tiêu tiềm năng. Điều này bao gồm:

• Máy chủ Vật lý và Ảo: CPU, bộ nhớ, I/O đĩa, thống kê mạng.
• Bộ chứa và Bộ điều phối: Mức sử dụng tài nguyên của bộ chứa (ví dụ: Docker) và tình trạng của nền tảng điều phối (ví dụ: máy chủ Kubernetes API, trạng thái nút).
• Dịch vụ Đám mây: Các dịch vụ được quản lý từ các nhà cung cấp như AWS (ví dụ: số liệu cơ sở dữ liệu RDS, yêu cầu vùng chứa S3), Azure (ví dụ: trạng thái VM) và Google Cloud Platform (ví dụ: độ sâu hàng đợi Pub/Sub).
• Thiết bị Mạng: Bộ định tuyến, bộ chuyển mạch và tường lửa báo cáo về băng thông, mất gói và độ trễ.
• Ứng dụng: Các số liệu tùy chỉnh, dành riêng cho doanh nghiệp được đo trực tiếp trong mã ứng dụng (ví dụ: số phiên người dùng đang hoạt động, các mục trong giỏ hàng).

2. Tác nhân Thu thập (Bộ thu thập)

Tác nhân chịu trách nhiệm thu thập số liệu từ nguồn dữ liệu. Các tác nhân có thể hoạt động theo nhiều cách khác nhau:

• Trình xuất/Tích hợp: Các chương trình nhỏ, chuyên dụng trích xuất số liệu từ một hệ thống của bên thứ ba (như cơ sở dữ liệu hoặc hàng đợi tin nhắn) và hiển thị chúng ở định dạng mà hệ thống giám sát có thể hiểu được. Một ví dụ điển hình là hệ sinh thái rộng lớn của Trình xuất Prometheus.
• Thư viện Nhúng: Các thư viện mã mà nhà phát triển đưa vào ứng dụng của họ để phát ra số liệu trực tiếp từ mã nguồn. Điều này được gọi là đo lường.
• Tác nhân Đa năng: Các tác nhân linh hoạt như Telegraf, Tác nhân Datadog hoặc Bộ thu thập OpenTelemetry có thể thu thập một loạt các số liệu hệ thống và chấp nhận dữ liệu từ các nguồn khác thông qua các plugin.

3. Cơ sở dữ liệu Chuỗi thời gian (Bộ nhớ)

Số liệu là một dạng dữ liệu chuỗi thời gian—một chuỗi các điểm dữ liệu được lập chỉ mục theo thứ tự thời gian. Các cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường không được thiết kế cho khối lượng công việc duy nhất của các hệ thống giám sát, bao gồm khối lượng ghi cực kỳ cao và các truy vấn thường tổng hợp dữ liệu trong phạm vi thời gian. Cơ sở dữ liệu Chuỗi thời gian (TSDB) được xây dựng có mục đích cho nhiệm vụ này, cung cấp:

• Tỷ lệ Tiếp nhận Cao: Có khả năng xử lý hàng triệu điểm dữ liệu mỗi giây.
• Nén Hiệu quả: Các thuật toán nâng cao để giảm dấu chân lưu trữ của dữ liệu chuỗi thời gian lặp đi lặp lại.
• Truy vấn Dựa trên Thời gian Nhanh chóng: Được tối ưu hóa cho các truy vấn như "mức sử dụng CPU trung bình trong 24 giờ qua là bao nhiêu?"
• Chính sách Lưu giữ Dữ liệu: Giảm mẫu tự động (giảm độ chi tiết của dữ liệu cũ) và xóa để quản lý chi phí lưu trữ.

Các TSDB nguồn mở phổ biến bao gồm Prometheus, InfluxDB, VictoriaMetrics và M3DB.

4. Công cụ Truy vấn và Phân tích

Dữ liệu thô không hữu ích cho đến khi nó có thể được truy vấn. Mỗi hệ thống giám sát có ngôn ngữ truy vấn riêng được thiết kế để phân tích chuỗi thời gian. Các ngôn ngữ này cho phép bạn chọn, lọc, tổng hợp và thực hiện các phép toán trên dữ liệu của mình. Ví dụ bao gồm:

• PromQL (Ngôn ngữ Truy vấn Prometheus): Một ngôn ngữ truy vấn hàm mạnh mẽ và biểu cảm, là một tính năng xác định của hệ sinh thái Prometheus.
• InfluxQL và Flux (InfluxDB): InfluxDB cung cấp một ngôn ngữ giống SQL (InfluxQL) và một ngôn ngữ tập lệnh dữ liệu mạnh mẽ hơn (Flux).
• Các biến thể giống SQL: Một số TSDB hiện đại như TimescaleDB sử dụng các phần mở rộng của SQL tiêu chuẩn.

5. Lớp Trực quan hóa và Cảnh báo

Các thành phần cuối cùng là những thành phần mà con người tương tác:

• Trực quan hóa: Các công cụ chuyển đổi kết quả truy vấn thành đồ thị, bản đồ nhiệt và bảng điều khiển. Grafana là tiêu chuẩn nguồn mở trên thực tế để trực quan hóa, tích hợp với hầu hết mọi TSDB phổ biến. Nhiều hệ thống cũng có giao diện người dùng tích hợp riêng (ví dụ: Chronograf cho InfluxDB).
• Cảnh báo: Một hệ thống chạy các truy vấn theo các khoảng thời gian đều đặn, đánh giá kết quả dựa trên các quy tắc được xác định trước và gửi thông báo nếu các điều kiện được đáp ứng. Alertmanager của Prometheus là một ví dụ mạnh mẽ, xử lý việc loại bỏ trùng lặp, nhóm và định tuyến cảnh báo đến các dịch vụ như email, Slack hoặc PagerDuty.

Kiến trúc Chiến lược Thu thập Số liệu của Bạn: Đẩy so với Kéo

Một trong những quyết định kiến trúc cơ bản nhất mà bạn sẽ đưa ra là có nên sử dụng mô hình "đẩy" hay "kéo" để thu thập số liệu hay không. Mỗi mô hình có những ưu điểm riêng biệt và phù hợp với các trường hợp sử dụng khác nhau.

Mô hình Kéo: Đơn giản và Kiểm soát

Trong mô hình kéo, máy chủ giám sát trung tâm chịu trách nhiệm khởi tạo việc thu thập dữ liệu. Nó định kỳ tiếp cận các mục tiêu được định cấu hình của nó (ví dụ: các phiên bản ứng dụng, trình xuất) và "cào" các giá trị số liệu hiện tại từ một điểm cuối HTTP.

Cách thức hoạt động: 1. Các mục tiêu hiển thị số liệu của chúng trên một điểm cuối HTTP cụ thể (ví dụ: `/metrics`). 2. Máy chủ giám sát trung tâm (như Prometheus) có danh sách các mục tiêu này. 3. Tại một khoảng thời gian được định cấu hình (ví dụ: cứ sau 15 giây), máy chủ sẽ gửi yêu cầu HTTP GET đến điểm cuối của mỗi mục tiêu. 4. Mục tiêu phản hồi bằng các số liệu hiện tại của nó và máy chủ lưu trữ chúng.

Ưu điểm:

• Cấu hình Tập trung: Bạn có thể thấy chính xác những gì đang được giám sát bằng cách xem cấu hình của máy chủ trung tâm.
• Phát hiện Dịch vụ: Các hệ thống kéo tích hợp tuyệt vời với các cơ chế phát hiện dịch vụ (như Kubernetes hoặc Consul), tự động tìm và cào các mục tiêu mới khi chúng xuất hiện.
• Giám sát Tình trạng Mục tiêu: Nếu một mục tiêu ngừng hoạt động hoặc phản hồi chậm đối với yêu cầu cào, hệ thống giám sát sẽ biết ngay lập tức. Số liệu `up` là một tính năng tiêu chuẩn.
• Bảo mật Đơn giản hóa: Máy chủ giám sát khởi tạo tất cả các kết nối, điều này có thể dễ quản lý hơn trong các môi trường được tường lửa.

Nhược điểm:

• Khả năng Truy cập Mạng: Máy chủ giám sát phải có khả năng tiếp cận tất cả các mục tiêu qua mạng. Điều này có thể là một thách thức trong các môi trường phức tạp, đa đám mây hoặc nặng về NAT.
• Khối lượng công việc Phù du: Có thể khó cào một cách đáng tin cậy các công việc tồn tại rất ngắn (như một hàm không máy chủ hoặc một quy trình hàng loạt) có thể không tồn tại đủ lâu cho khoảng thời gian cào tiếp theo.

Người chơi chính: Prometheus là ví dụ nổi bật nhất về một hệ thống dựa trên kéo.

Mô hình Đẩy: Tính linh hoạt và Khả năng mở rộng

Trong mô hình đẩy, trách nhiệm gửi số liệu thuộc về các tác nhân chạy trên các hệ thống được giám sát. Các tác nhân này thu thập số liệu cục bộ và định kỳ "đẩy" chúng đến một điểm cuối tiếp nhận trung tâm.

Cách thức hoạt động: 1. Một tác nhân trên hệ thống mục tiêu thu thập số liệu. 2. Tại một khoảng thời gian được định cấu hình, tác nhân đóng gói các số liệu và gửi chúng qua HTTP POST hoặc gói UDP đến một điểm cuối đã biết trên máy chủ giám sát. 3. Máy chủ trung tâm lắng nghe trên điểm cuối này, nhận dữ liệu và ghi nó vào bộ nhớ.

Ưu điểm:

• Tính linh hoạt của Mạng: Các tác nhân chỉ cần quyền truy cập ra bên ngoài vào điểm cuối của máy chủ trung tâm, điều này lý tưởng cho các hệ thống phía sau tường lửa hoặc NAT hạn chế.
• Thân thiện với Máy chủ và Phù du: Hoàn hảo cho các công việc tồn tại ngắn. Một công việc hàng loạt có thể đẩy các số liệu cuối cùng của nó ngay trước khi nó kết thúc. Một hàm không máy chủ có thể đẩy số liệu khi hoàn thành.
• Logic Tác nhân Đơn giản hóa: Công việc của tác nhân rất đơn giản: thu thập và gửi. Nó không cần chạy một máy chủ web.

Nhược điểm:

• Nút thắt cổ chai Tiếp nhận: Điểm cuối tiếp nhận trung tâm có thể trở thành nút thắt cổ chai nếu có quá nhiều tác nhân đẩy dữ liệu đồng thời. Điều này được gọi là vấn đề "đàn bò rống".
• Cấu hình Lan tràn: Cấu hình được phân cấp trên tất cả các tác nhân, gây khó khăn hơn trong việc quản lý và kiểm tra những gì đang được giám sát.
• Độ mờ Tình trạng Mục tiêu: Nếu một tác nhân ngừng gửi dữ liệu, có phải vì hệ thống ngừng hoạt động hay vì tác nhân đã bị lỗi? Khó phân biệt giữa một hệ thống im lặng, khỏe mạnh và một hệ thống đã chết.

Người chơi chính: Ngăn xếp InfluxDB (với Telegraf là tác nhân), Datadog và mô hình StatsD ban đầu là những ví dụ cổ điển về các hệ thống dựa trên đẩy.

Cách tiếp cận Kết hợp: Tốt nhất của cả hai Thế giới

Trong thực tế, nhiều tổ chức sử dụng cách tiếp cận kết hợp. Ví dụ: bạn có thể sử dụng một hệ thống dựa trên kéo như Prometheus làm màn hình chính của mình nhưng sử dụng một công cụ như Prometheus Pushgateway để chứa một số công việc hàng loạt không thể được cào. Pushgateway hoạt động như một trung gian, chấp nhận các số liệu được đẩy và sau đó hiển thị chúng để Prometheus kéo.

Tham quan Toàn cầu các Hệ thống Thu thập Số liệu Hàng đầu

Bối cảnh giám sát rất rộng lớn. Dưới đây là cái nhìn về một số hệ thống có ảnh hưởng và được áp dụng rộng rãi nhất, từ những gã khổng lồ nguồn mở đến các nền tảng SaaS được quản lý.

Trung tâm Nguồn mở: Hệ sinh thái Prometheus

Ban đầu được phát triển tại SoundCloud và hiện là một dự án tốt nghiệp của Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Prometheus đã trở thành tiêu chuẩn trên thực tế để giám sát trong thế giới Kubernetes và gốc trên đám mây. Đây là một hệ sinh thái hoàn chỉnh được xây dựng xung quanh mô hình dựa trên kéo và ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ của nó, PromQL.

• Điểm mạnh:
  • PromQL: Một ngôn ngữ vô cùng mạnh mẽ và biểu cảm để phân tích chuỗi thời gian.
  • Phát hiện Dịch vụ: Tích hợp gốc với Kubernetes, Consul và các nền tảng khác cho phép giám sát động các dịch vụ.
  • Hệ sinh thái Trình xuất Rộng lớn: Một thư viện trình xuất được cộng đồng hỗ trợ rộng lớn cho phép bạn giám sát hầu hết mọi phần mềm hoặc phần cứng.
  • Hiệu quả và Đáng tin cậy: Prometheus được thiết kế để trở thành hệ thống duy nhất hoạt động khi mọi thứ khác đều bị lỗi.
• Cân nhắc:
  • Mô hình Lưu trữ Cục bộ: Một máy chủ Prometheus duy nhất lưu trữ dữ liệu trên đĩa cục bộ của nó. Để lưu trữ lâu dài, tính khả dụng cao và chế độ xem toàn cầu trên nhiều cụm, bạn cần tăng cường nó bằng các dự án như Thanos, Cortex hoặc VictoriaMetrics.

Chuyên gia Hiệu suất Cao: Ngăn xếp InfluxDB (TICK)

InfluxDB là một cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian được xây dựng có mục đích, được biết đến với khả năng tiếp nhận hiệu suất cao và mô hình dữ liệu linh hoạt. Nó thường được sử dụng như một phần của Ngăn xếp TICK, một nền tảng nguồn mở để thu thập, lưu trữ, lập biểu đồ và cảnh báo về dữ liệu chuỗi thời gian.

• Các thành phần cốt lõi:
  • Telegraf: Một tác nhân thu thập đa năng, dựa trên plugin (dựa trên đẩy).
  • InfluxDB: TSDB hiệu suất cao.
  • Chronograf: Giao diện người dùng để trực quan hóa và quản trị.
  • Kapacitor: Công cụ xử lý dữ liệu và cảnh báo.
• Điểm mạnh:
  • Hiệu suất: Hiệu suất ghi và truy vấn tuyệt vời, đặc biệt đối với dữ liệu có độ bản số cao.
  • Tính linh hoạt: Mô hình đẩy và tác nhân Telegraf linh hoạt làm cho nó phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng vượt ra ngoài cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như IoT và phân tích thời gian thực.
  • Ngôn ngữ Flux: Ngôn ngữ truy vấn Flux mới hơn là một ngôn ngữ hàm mạnh mẽ để chuyển đổi và phân tích dữ liệu phức tạp.
• Cân nhắc:
  • Phân cụm: Trong phiên bản nguồn mở, các tính năng phân cụm và tính khả dụng cao trong lịch sử là một phần của dịch vụ doanh nghiệp thương mại, mặc dù điều này đang phát triển.

Tiêu chuẩn Mới nổi: OpenTelemetry (OTel)

OpenTelemetry có thể tranh cãi là tương lai của việc thu thập dữ liệu khả năng quan sát. Là một dự án CNCF khác, mục tiêu của nó là tiêu chuẩn hóa cách chúng ta tạo, thu thập và xuất dữ liệu đo từ xa (số liệu, nhật ký và dấu vết). Nó không phải là một hệ thống phụ trợ như Prometheus hoặc InfluxDB; thay vào đó, nó là một bộ API, SDK và công cụ trung lập của nhà cung cấp để đo lường và thu thập dữ liệu.

• Tại sao nó quan trọng:
  • Trung lập với nhà cung cấp: Đo mã của bạn một lần bằng OpenTelemetry và bạn có thể gửi dữ liệu của mình đến bất kỳ phụ trợ tương thích nào (Prometheus, Datadog, Jaeger, v.v.) bằng cách chỉ cần thay đổi cấu hình của Bộ thu thập OpenTelemetry.
  • Thu thập Thống nhất: Bộ thu thập OpenTelemetry có thể nhận, xử lý và xuất số liệu, nhật ký và dấu vết, cung cấp một tác nhân duy nhất để quản lý cho tất cả các tín hiệu khả năng quan sát.
  • Chứng minh tương lai: Việc áp dụng OpenTelemetry giúp tránh bị khóa nhà cung cấp và đảm bảo chiến lược đo lường của bạn phù hợp với tiêu chuẩn ngành.

Các giải pháp SaaS được quản lý: Datadog, New Relic và Dynatrace

Đối với các tổ chức thích giảm tải việc quản lý cơ sở hạ tầng giám sát của họ, các nền tảng Phần mềm dưới dạng Dịch vụ (SaaS) cung cấp một giải pháp thay thế hấp dẫn. Các nền tảng này cung cấp một giải pháp thống nhất, tất cả trong một thường bao gồm số liệu, nhật ký, APM (Giám sát hiệu suất ứng dụng) và hơn thế nữa.

• Ưu điểm:
  • Dễ sử dụng: Thiết lập nhanh chóng với chi phí vận hành tối thiểu. Nhà cung cấp xử lý việc mở rộng quy mô, độ tin cậy và bảo trì.
  • Trải nghiệm Tích hợp: Tương quan liền mạch các số liệu với nhật ký và dấu vết ứng dụng trong một giao diện người dùng duy nhất.
  • Các tính năng nâng cao: Thường bao gồm các tính năng mạnh mẽ ngay lập tức, chẳng hạn như phát hiện dị thường do AI cung cấp và phân tích nguyên nhân gốc rễ tự động.
  • Hỗ trợ Doanh nghiệp: Các nhóm hỗ trợ chuyên dụng luôn sẵn sàng trợ giúp triển khai và khắc phục sự cố.
• Nhược điểm:
  • Chi phí: Có thể trở nên rất tốn kém, đặc biệt là ở quy mô lớn. Giá thường dựa trên số lượng máy chủ, khối lượng dữ liệu hoặc số liệu tùy chỉnh.
  • Khóa nhà cung cấp: Di chuyển khỏi nhà cung cấp SaaS có thể là một công việc quan trọng nếu bạn phụ thuộc nhiều vào các tác nhân và tính năng độc quyền của họ.
  • Ít kiểm soát hơn: Bạn có ít quyền kiểm soát hơn đối với đường ống dữ liệu và có thể bị giới hạn bởi khả năng và định dạng dữ liệu của nền tảng.

Các phương pháp hay nhất toàn cầu để Thu thập và Quản lý Số liệu

Bất kể bạn chọn công cụ nào, việc tuân thủ một bộ phương pháp hay nhất sẽ đảm bảo hệ thống giám sát của bạn vẫn có khả năng mở rộng, quản lý được và có giá trị khi tổ chức của bạn phát triển.

Tiêu chuẩn hóa các Quy ước Đặt tên của Bạn

Một sơ đồ đặt tên nhất quán là rất quan trọng, đặc biệt đối với các nhóm toàn cầu. Nó làm cho số liệu dễ tìm, hiểu và truy vấn. Một quy ước phổ biến, được lấy cảm hứng từ Prometheus, là:

subsystem_metric_unit_type

• subsystem: Thành phần mà số liệu thuộc về (ví dụ: `http`, `api`, `database`).
• metric: Mô tả những gì đang được đo (ví dụ: `requests`, `latency`).
• unit: Đơn vị đo cơ bản, ở dạng số nhiều (ví dụ: `seconds`, `bytes`, `requests`).
• type: Loại số liệu, đối với bộ đếm, đây thường là `_total` (ví dụ: `http_requests_total`).

Ví dụ: `api_http_requests_total` là rõ ràng và không mơ hồ.

Đón nhận Bản số một cách Thận trọng

Bản số đề cập đến số lượng chuỗi thời gian duy nhất được tạo ra bởi một tên số liệu và tập hợp các nhãn của nó (các cặp khóa-giá trị). Ví dụ: số liệu `http_requests_total{method="GET", path="/api/users", status="200"}` đại diện cho một chuỗi thời gian.

Bản số cao—do các nhãn có nhiều giá trị có thể (như ID người dùng, ID vùng chứa hoặc dấu thời gian yêu cầu)—là nguyên nhân chính gây ra các vấn đề về hiệu suất và chi phí trong hầu hết các TSDB. Nó làm tăng đáng kể yêu cầu về bộ nhớ, bộ nhớ và CPU.

Phương pháp hay nhất: Hãy cân nhắc kỹ lưỡng với các nhãn. Sử dụng chúng cho các kích thước bản số từ thấp đến trung bình hữu ích cho việc tổng hợp (ví dụ: điểm cuối, mã trạng thái, khu vực). KHÔNG BAO GIỜ sử dụng các giá trị không giới hạn như ID người dùng hoặc ID phiên làm nhãn số liệu.

Xác định Chính sách Lưu giữ Rõ ràng

Việc lưu trữ dữ liệu có độ phân giải cao mãi mãi là quá tốn kém. Một chiến lược lưu giữ theo tầng là rất cần thiết:

• Dữ liệu Thô, Độ phân giải Cao: Giữ trong một khoảng thời gian ngắn (ví dụ: 7-30 ngày) để khắc phục sự cố chi tiết, theo thời gian thực.
• Dữ liệu Giảm mẫu, Độ phân giải Trung bình: Tổng hợp dữ liệu thô thành các khoảng thời gian 5 phút hoặc 1 giờ và giữ nó trong một khoảng thời gian dài hơn (ví dụ: 90-180 ngày) để phân tích xu hướng.
• Dữ liệu Tổng hợp, Độ phân giải Thấp: Giữ dữ liệu tổng hợp cao (ví dụ: tóm tắt hàng ngày) trong một năm hoặc hơn để lập kế hoạch năng lực dài hạn.

Triển khai "Giám sát dưới dạng Mã"

Cấu hình giám sát của bạn—bảng điều khiển, cảnh báo và cài đặt tác nhân thu thập—là một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng ứng dụng của bạn. Nó nên được coi như vậy. Lưu trữ các cấu hình này trong một hệ thống kiểm soát phiên bản (như Git) và quản lý chúng bằng các công cụ cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (như Terraform, Ansible) hoặc các toán tử chuyên dụng (như Toán tử Prometheus cho Kubernetes).

Cách tiếp cận này cung cấp khả năng kiểm soát phiên bản, đánh giá ngang hàng và triển khai tự động, có thể lặp lại, điều này rất cần thiết để quản lý giám sát ở quy mô lớn trên nhiều nhóm và môi trường.

Tập trung vào Cảnh báo Có thể Hành động

Mục tiêu của cảnh báo không phải là thông báo cho bạn về mọi vấn đề, mà là thông báo cho bạn về những vấn đề cần sự can thiệp của con người. Cảnh báo liên tục, giá trị thấp dẫn đến "mệt mỏi vì cảnh báo", nơi các nhóm bắt đầu bỏ qua thông báo, bao gồm cả những thông báo quan trọng.

Phương pháp hay nhất: Cảnh báo về các triệu chứng, không phải nguyên nhân. Một triệu chứng là một vấn đề mà người dùng gặp phải (ví dụ: "trang web chậm", "người dùng đang thấy lỗi"). Một nguyên nhân là một vấn đề cơ bản (ví dụ: "mức sử dụng CPU ở mức 90%"). CPU cao không phải là một vấn đề trừ khi nó dẫn đến độ trễ hoặc lỗi cao. Bằng cách cảnh báo về các Mục tiêu Cấp độ Dịch vụ (SLO), bạn tập trung vào những gì thực sự quan trọng đối với người dùng và doanh nghiệp của bạn.

Tương lai của Số liệu: Vượt ra ngoài Giám sát để có Khả năng Quan sát Thực sự

Việc thu thập số liệu không còn chỉ là việc tạo ra các bảng điều khiển về CPU và bộ nhớ. Nó là nền tảng định lượng của một thực hành rộng lớn hơn nhiều: khả năng quan sát. Thông tin chi tiết mạnh mẽ nhất đến từ việc tương quan các số liệu với các nhật ký chi tiết và dấu vết phân tán để hiểu không chỉ điều gì sai, mà còn tại sao nó sai.

Khi bạn xây dựng hoặc tinh chỉnh chiến lược giám sát cơ sở hạ tầng của mình, hãy nhớ những điểm chính sau:

• Số liệu là nền tảng: Chúng là cách hiệu quả nhất để hiểu tình trạng và xu hướng hệ thống theo thời gian.
• Kiến trúc quan trọng: Chọn mô hình thu thập phù hợp (đẩy, kéo hoặc kết hợp) cho các trường hợp sử dụng cụ thể và cấu trúc liên kết mạng của bạn.
• Tiêu chuẩn hóa mọi thứ: Từ quy ước đặt tên đến quản lý cấu hình, tiêu chuẩn hóa là chìa khóa để mở rộng quy mô và rõ ràng.
• Nhìn xa hơn các công cụ: Mục tiêu cuối cùng không phải là thu thập dữ liệu, mà là thu được thông tin chi tiết hữu ích giúp cải thiện độ tin cậy, hiệu suất và kết quả kinh doanh của hệ thống.

Hành trình vào giám sát cơ sở hạ tầng mạnh mẽ là một hành trình liên tục. Bằng cách bắt đầu với một hệ thống thu thập số liệu vững chắc được xây dựng trên các nguyên tắc kiến trúc âm thanh và các phương pháp hay nhất toàn cầu, bạn đang đặt nền tảng cho một tương lai kiên cường, hiệu quả và có thể quan sát được hơn.