Vaatlus: jälgitavus hajutatud süsteemide jaoks

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Kas olete kunagi oodanud seda ühte kallist pakki, mis näitab "saadetud", kuid teil pole õrna aimugi, kus see on? Jälgimisajaloo värskendamine lõpetati viis päeva tagasi ja olete peaaegu lootuse kaotanud. Kuid oodake, 11 päeva pärast on see teie ukse ees. Soovisite, et jälgitavus oleks võinud olla parem, et vabastada teid ärevast ootamisest. Siin tulebki mängu "jälgitavus".

Tehnilisel maastikul sooviksite vältida selle juhtumist teie tarkvara või andmesüsteemidega. Ja seeläbi võtate kasutusele seiretööriistad, mis koguvad teie süsteemide logisid ja mõõdikuid ning teavitavad teid nende sisemisest olekust. Jälgimine toimib kõige paremini siis, kui soovite, et teie süsteemid teavitaksid teid veast, kus ja millal see juhtus, kuid see ei ütle teile, kuidas viga lahendada.

Rohkem kui kümme aastat tagasi puudus seiretööriistadel süsteemi aluseks olevate probleemide kontekst ja ettenägelikkus ning meeskonnad piirdusid igapäevaste töövigade silumisega. Tänapäeval töötame ja elame mikroteenuste hajutatud maailmas ja andmekonveierid; isegi mitme jälgimistööriista kasutamine ei aita teil vastata teie äriküsimustele, nagu "Miks on minu rakendus alati aeglane?" või "Mis etapis probleem ilmnes ja kui sügaval see virnas on?" või "Kuidas saan parandada keskkonna üldist toimivust?" Nende otsuste tegemisel on vaja olla ennetav ning oma süsteemide, rakenduste ja andmete üldine nähtavus.

see blogi postitus Etsy poolt avaldati kümmekond aastat tagasi ja selle teises lõigus on märgitud fakt:

„Rakendusmõõdikud on tavaliselt kõige raskemad, kuid siiski kõige olulisemad. Need on teie ettevõttele väga spetsiifilised ja muutuvad, kui teie rakendused muutuvad (ja Etsy muutub palju).

Niisiis, kuidas me kõike ja kõike mõõta? Alustame jälgitavusest.

Mis on jälgitavus?

Mõiste "jälgitavus" oli valmistatud Rudolf Emil Kálmán 1960. aastal oma inseneritöös matemaatiliste juhtimissüsteemide kirjeldamiseks. Ta defineeris seda kui mõõdikut, mis näitab, kui hästi saab süsteemi sisemisi olekuid tuletada selle väliste väljundite teadmiste põhjal. Aga kas see ei kõla jälgimisena? Põhimõtteliselt jah, see on jälgimine.

Tänapäeval on jälgitavus muutunud üsna kuumaks teemaks. Mitme turu-uuringu järgi on tegemist miljardi dollari platvormiga. Paljud organisatsioonid on selle kontseptsiooni omaks võtnud ja kasutanud seda oma hajutatud süsteemide ja torustike täieliku nähtavuse raamistikuna. Vaadeldavust aetakse aga segi seirega. Praegu võin öelda, et monitooring on vaadeldavuse alamhulk, kus vaadeldavus on üks suur katustermin.

Vaatlus võimaldab hajutatud jälgimist jälgede, logide ja mõõdikute kogumise ja liitmise kaudu. Vaatame, mida need järeldavad:

Jäljed: Kui süsteem päringu saab, näitavad jäljed teile, kuidas see päring kogu elutsükli jooksul allikast sihtkohta liigub. Jälgi tähistab "ulatus". Jälg on ulatuste puu ja ulatus on üks toiming jälje sees. Need aitavad teil leida süsteemis vigu, latentsust või kitsaskohti.
Logid: Need on masina loodud ajatempliga sündmused, mis räägivad teile süsteemis toimunud toimingutest või muudatustest. Nende vigade või süsteemi muudatuste pärimiseks kasutatakse sageli logisid.
Mõõdikud: Need annavad kvantitatiivse ülevaate protsessori, mälu, kettakasutuse ja süsteemi toimimise kohta teatud aja jooksul.

Need atribuudid täiustavad jälgimisraamistikku jälgitavusega. Jälgimine annab teile objektiivid, et jälgida päringut, mis teeb teie süsteemile kõne, kui kaua kulub ühest komponendist teise liikumine, milliseid muid teenuseid see kutsub, kas see annab mingeid tõrkeid, milliseid logisid see toodab, millises olekus on see on sees, millal see algas ja lõppes, milline on ajaskaala, mis see teie süsteemis püsis jne. Kui kogute, koondate ja analüüsite neid jälgi, saate teha väärtuslikke teadlikke otsuseid, näiteks kliendi ajaskaala e-kaubanduse veebisaidil , kui kaua neil kulus toote otsimiseks, kui kaua nad toodet vaatasid, kas HTML-leht laadis kõik üksikasjad, nagu pildid või manustatud videod, kui kaua kulus süsteemil makse autentimiseks ja töötlemiseks jne.

Mida me saavutame hajutatud keskkonnas jälgitavusega?

Hajussüsteemide areng algas siis, kui organisatsioonid hakkasid tsentraliseeritud monoliitarhitektuurilt eemalduma hajutatud ja detsentraliseeritud mikroteenuste arhitektuurile. Ja see on ikka veel pooleli, kus paljud organisatsioonid võtavad omaks süsteemide ja rakenduste mikroteenuste olemuse. Ja seda kõike võib seostada suur andmed ja skaleerimine. Hajutatud keskkonna haldamine nõuab pidevat õppimist, lisatööjõudu, raamistike ja poliitikate muutmist, IT-haldust ja nii edasi. See on tõesti suur muutus.

Varem elasid piiratud monoliitses keskkonnas riistvara, tarkvara, andmed ja andmebaasid kõik ühe katuse all. Suurandmete tulekuga 2000. aastatel hakkasid seire- ja skaleerimissüsteemid muutuma suureks probleemiks. Sageli kasutasid organisatsioonid oma erinevate rakenduste vajaduste rahuldamiseks erinevaid seirevahendeid. Selle tulemusel muutus see peagi halva vastupidavuse, nähtavuse ja töökindlusega operatiivkuluks.

Kõik need küsimused tõid kaasa vaadeldavuse omaksvõtmise. Tänapäeval on keerulises keskkonnas hajutatud jälgimiseks turva-, võrgu-, rakendus- ja andmekonveieri jaoks mitu jälgimistööriista. Nad eksisteerivad koos oma nõbu, seiretööriistadega ja kasutavad oma nõbu käest teabe kogumist ja koondavad lisateavet oma jälgimisandmetest.

Kõigis neis süsteemides on palju liikuvaid komponente, mille jäädvustused võivad illustreerida 5 W-i lugu: millal, kus, miks, mida ja kuidas. Näiteks lähete DATAVERSITY veebisaidile kell 1:43, et lugeda mõnda ajaveebi postitust. Kui vajutate saidile dataversity.net, logitakse HTTP-päring süsteemi sisse. Hakkate otsima ajaveebipostitust ja lähete andmehalduse postituse juurde, kus veedate selle postituse lugemisel 17 minutit ja seejärel sulgete vahekaardi kell 2:00.

Võrgupakettide hõivamiseks tehakse võrgusüsteemile ka muid kõnesid. Vaatlustööriistad koguvad kõik ulatused ja ühendavad need jäljeks või jälgedeks, võimaldades teil näha teekonda, mille see oma elutsükli jooksul moodustas. Kui teil on probleeme, nagu võrgu latentsusaeg või süsteemiviga, on nüüd lihtsam lahti võtta (koorida sibul) ja probleemi siluda (viga millises kihis).

Nüüd, kui teie rakendused saavad suures hajutatud keskkonnas miljoneid päringuid, kasvab jälgimisandmete maht tohutult. Nende jälgede kogumine ja analüüsimine on salvestustarbimise ja andmeedastuse jaoks kulukas. Nii et kulude säästmiseks võetakse jälgimisandmetest valim, sest enamikul juhtudel vajavad insenerimeeskonnad ainult mõnda tükki, et uurida, mis läks valesti või milline on veamuster.

Selle väikese näite abil saame aru, et saame oma süsteemidest palju sügavama ülevaate. Seega, arvestades suuremat süsteemide ulatust, saavad insenerimeeskonnad koguda ja töötada valimiandmetega, et parandada süsteemi praegust struktuuri, rakendada või kõrvaldada uusi komponente, lisada veel üks turbekiht, eemaldada kitsaskohad ja nii edasi.

Kas organisatsioonid peaksid valima vaadeldavuse?

Me kõik peaksime mõistma, et lõppeesmärgid on parem kasutajakogemus ja suurem kasutajate rahulolu. Ja nende eesmärkide saavutamise teed saab lihtsustada automatiseeritud ja ennetava jälgimisraamistiku abil. Pideva täiustamise ja optimeerimise kultuuri loomist peetakse optimaalseks äri- ja juhtimisviisiks.

Sellel digitaalse ümberkujundamise ajastul on jälgitavus muutunud kohustuslikuks, et ettevõte saaks oma digitaalsel teekonnal edukas olla. Pakkudes teile arusaadavaid jälgi, aitab jälgitavus teil olla ka andmetega kursis, mitte ainult andmete põhjal.

Järeldus

Kuigi oleme kasutanud mõisteid monitooring ja jälgitavus vaheldumisi, oleme näinud, et kuigi monitooring aitab teil saada teavet süsteemi seisundi ja selles toimuvate sündmuste kohta, hõlbustab jälgitavus teil teha järeldusi, mis põhinevad lõpu sügavamatest kihtidest kogutud tõenditel. lõpuni keskkond.

Vaadeldavust on ja saab samuti tajuda andmehaldusraamistiku komponendina. Selles põlvkonnas, kus pidevalt kasvav andmemaht asub kaubariistvara võrgus, on ülioluline hoida arhitektuurid võimalikult lihtsad. Ja ilmselt muutub keskkonna haldamine võimatuks ülesandeks. Seetõttu nõuab asjakohaste ja automatiseeritud juhtimispoliitikate ja reeglite rakendamine, et hoida teie suur süsteemide, torustike ja andmete rämpsus, varem kui hiljem tegutsema.