آبزرویبلٹی: ڈسٹری بیوٹڈ سسٹمز کے لیے ٹریس ایبلٹی

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

کیا آپ نے کبھی اس مہنگے پارسل کا انتظار کیا ہے جو ظاہر کرتا ہے کہ "بھیج دیا گیا"، لیکن آپ کو کوئی پتہ نہیں ہے کہ یہ کہاں ہے؟ ٹریکنگ ہسٹری نے پانچ دن پہلے اپ ڈیٹ ہونا بند کر دیا، اور آپ نے تقریباً امید کھو دی ہے۔ لیکن انتظار کریں، 11 دن بعد، یہ آپ کی دہلیز پر ہے۔ آپ کی خواہش تھی کہ سراغ لگانے کی صلاحیت آپ کو تمام بے چین انتظار سے نجات دلانے کے لیے بہتر ہو سکتی تھی۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں "مشاہدہ" کھیل میں آتا ہے۔

تکنیکی منظر نامے میں، آپ اپنے سافٹ ویئر یا ڈیٹا سسٹم کے ساتھ ایسا ہونے سے بچنا چاہیں گے۔ اور اس طرح، آپ مانیٹرنگ ٹولز کو اپناتے ہیں، جو آپ کے سسٹم کے لاگ اور میٹرکس کو جمع کرتے ہیں اور آپ کو ان کی اندرونی حالت سے آگاہ کرتے ہیں۔ نگرانی اس وقت بہترین کام کرتی ہے جب آپ چاہتے ہیں کہ آپ کے سسٹمز آپ کو بتائے کہ خرابی کیا ہے، کہاں اور کب ہوئی، لیکن یہ آپ کو یہ نہیں بتاتا کہ غلطی کو کیسے حل کیا جائے۔

ایک دہائی سے زیادہ پہلے، مانیٹرنگ ٹولز میں بنیادی نظام کے مسائل کے تناظر اور دور اندیشی کا فقدان تھا اور ٹیمیں روزانہ کی آپریشنل غلطیوں کو ڈیبگ کرنے تک محدود رہیں گی۔ آج، ہم مائیکرو سروسز کی تقسیم شدہ دنیا میں کام کرتے اور رہتے ہیں۔ ڈیٹا پائپ لائنز; یہاں تک کہ متعدد مانیٹرنگ ٹولز استعمال کرنے سے بھی آپ کے کاروباری سوالات کے جوابات میں مدد نہیں ملے گی جیسے "میری درخواست ہمیشہ سست کیوں رہتی ہے؟" یا "مسئلہ کس مرحلے پر پیش آیا، اور یہ اسٹیک میں کتنا گہرا ہے؟" یا "میں ماحول کی مجموعی کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتا ہوں؟" یہ فیصلے کرنے میں فعال ہونا ضروری ہو جاتا ہے اور آپ کے سسٹمز، ایپلیکیشنز اور ڈیٹا کی مجموعی مرئیت حاصل کرنا ضروری ہو جاتا ہے۔

یہ بلاگ پوسٹ Etsy کی طرف سے ایک دہائی قبل شائع کیا گیا تھا، اور یہ دوسرے پیراگراف میں بالکل حقیقت بیان کرتا ہے:

"درخواست کی پیمائش عام طور پر تینوں میں سے سب سے مشکل، لیکن سب سے اہم ہوتی ہے۔ وہ آپ کے کاروبار کے لیے بہت مخصوص ہیں، اور آپ کی ایپلی کیشنز میں تبدیلی کے ساتھ ہی وہ بدل جاتے ہیں (اور Etsy بہت زیادہ تبدیل ہوتے ہیں)۔

تو، ہم ہر چیز اور کسی بھی چیز کی پیمائش کیسے کرتے ہیں؟ ہم مشاہدے کے ساتھ شروع کرتے ہیں.

مشاہدہ کیا ہے؟

اصطلاح "مشاہدہ" تھی۔ سنبھالا روڈولف ایمل کالمن نے 1960 میں اپنے انجینئرنگ پیپر میں ریاضی کے کنٹرول سسٹم کی وضاحت کی۔ اس نے اس کی تعریف اس پیمائش کے طور پر کی کہ کسی نظام کی اندرونی حالتوں کا اس کے بیرونی نتائج کے علم سے اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ لیکن کیا یہ نگرانی کی طرح نہیں لگتا؟ بنیادی طور پر، جی ہاں، یہ نگرانی ہے.

ان دنوں مشاہدہ کافی گرم موضوع بن گیا ہے۔ کئی مارکیٹ سروے کے مطابق، یہ ایک ارب ڈالر کا پلیٹ فارم ہے۔ بہت سی تنظیموں نے اس تصور کو اپنایا ہے اور اسے اپنے تقسیم شدہ نظاموں اور پائپ لائنوں کے آخر سے آخر تک مرئیت کے لیے ایک فریم ورک کے طور پر استعمال کیا ہے۔ تاہم، مشاہداتی نگرانی کے ساتھ الجھن میں ہے. ابھی کے لیے، میں یہ کہہ سکتا ہوں کہ نگرانی مشاہدے کا ایک ذیلی سیٹ ہے، جہاں مشاہدہ ایک بڑی چھتری کی اصطلاح ہے۔

مشاہداتی نشانات، نوشتہ جات اور میٹرکس کو جمع کرنے اور جمع کرنے کے ذریعے تقسیم شدہ ٹریسنگ کی اجازت دیتا ہے۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ ان کا کیا مطلب ہے:

نشانات: جب کسی سسٹم کو کوئی درخواست موصول ہوتی ہے، تو نشانات آپ کو بتاتے ہیں کہ وہ درخواست اپنے لائف سائیکل کے دوران، منبع سے منزل تک کیسے جاتی ہے۔ نشانات کی نمائندگی "اسپینز" کے ذریعہ کی جاتی ہے۔ ایک ٹریس اسپین کا ایک درخت ہے، اور اسپین ایک ٹریس کے اندر ایک واحد آپریشن ہے۔ وہ آپ کو سسٹم میں خرابیوں، تاخیر یا رکاوٹوں کا پتہ لگانے میں مدد کرتے ہیں۔
نوشتہ جات: یہ مشین سے تیار کردہ ٹائم اسٹیمپڈ ایونٹس ہیں جو آپ کو سسٹم میں ہونے والی کارروائیوں یا تبدیلیوں کے بارے میں بتاتے ہیں۔ لاگ ان غلطیوں یا سسٹم میں تبدیلیوں کے بارے میں پوچھ گچھ کے لیے اکثر استعمال ہوتے ہیں۔
میٹرکس: یہ سی پی یو، میموری، ڈسک کے استعمال، اور ایک وقت کے دوران سسٹم کی کارکردگی کے بارے میں مقداری بصیرت فراہم کرتے ہیں۔

یہ اوصاف ٹریس ایبلٹی کے ساتھ نگرانی کے فریم ورک کو بڑھاتے ہیں۔ ٹریس ایبلٹی آپ کو ایک ایسی درخواست کا پتہ لگانے کے لیے لینز فراہم کرتی ہے جو آپ کے سسٹم کو کال کرتی ہے، ایک جزو سے دوسرے حصے تک جانے میں کتنا وقت لگتا ہے، یہ کون سی دوسری خدمات کا مطالبہ کرتا ہے، کیا یہ کوئی خرابی پھینکتا ہے، کیا لاگ ان پیدا کرتا ہے، اس کی کیا حالت ہوتی ہے۔ اس میں ہے، یہ کب شروع ہوا اور کب ختم ہوا، یہ آپ کے سسٹم میں کس ٹائم لائن میں رہا، وغیرہ۔ جب آپ ان نشانات کو اکٹھا کرتے، اکٹھا کرتے اور ان کا تجزیہ کرتے ہیں، تو آپ ای کامرس ویب سائٹ پر کسٹمر ٹائم لائن جیسے قیمتی باخبر فیصلے کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔ ، انہیں کسی پروڈکٹ کو تلاش کرنے میں کتنا وقت لگا، انہوں نے پروڈکٹ کو کتنا وقت دیکھا، کیا HTML صفحہ نے مکمل تفصیلات جیسے تصاویر یا ایمبیڈڈ ویڈیوز لوڈ کیں، سسٹم کو ادائیگی کی تصدیق اور اس پر کارروائی کرنے میں کتنا وقت لگا، وغیرہ۔

ہم تقسیم شدہ ماحول میں مشاہدے کے ساتھ کیا حاصل کرتے ہیں؟

تقسیم شدہ نظاموں کا ارتقاء اس وقت شروع ہوا جب تنظیموں نے اپنے مرکزی یک سنگی فن تعمیر سے ہٹ کر تقسیم شدہ اور وکندریقرت مائیکرو سروس فن تعمیر کی طرف جانا شروع کیا۔ اور یہ ابھی بھی ایک کام جاری ہے جہاں بہت سی تنظیمیں سسٹمز اور ایپلی کیشنز کی مائیکرو سروس کی نوعیت کو اپنا رہی ہیں۔ اور یہ سب کچھ اس سے منسوب کیا جا سکتا ہے۔ بڑی ڈیٹا اور پیمانہ کاری. تقسیم شدہ ماحول کو منظم کرنے کے لیے مسلسل سیکھنے، اضافی افرادی قوت، فریم ورک اور پالیسیوں میں تبدیلی، آئی ٹی مینجمنٹ وغیرہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ واقعی ایک بڑی تبدیلی ہے۔

اس سے پہلے، محدود یک سنگی ماحول میں، ہارڈ ویئر، سافٹ ویئر، ڈیٹا، اور ڈیٹا بیس سب ایک ہی چھت کے نیچے رہتے تھے۔ 2000 کی دہائی میں بڑے اعداد و شمار کی آمد کے ساتھ، نگرانی اور اسکیلنگ کے نظام ایک بہت بڑی تشویش بننا شروع ہو گئے۔ اکثر، تنظیموں نے اپنی مختلف ایپلی کیشنز کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے مختلف مانیٹرنگ ٹولز کا استعمال کیا۔ نتیجے کے طور پر، یہ جلد ہی کمزور لچک، مرئیت، اور بھروسے کے ساتھ ایک آپریشنل اوور ہیڈ بن گیا۔

ان تمام امور نے مشاہدے کو اپنانے کو جنم دیا۔ آج، ایک پیچیدہ ماحول میں تقسیم شدہ ٹریسنگ کے لیے سیکیورٹی، نیٹ ورک، ایپلیکیشن، اور ڈیٹا پائپ لائنز کے لیے متعدد مشاہداتی ٹولز موجود ہیں۔ وہ اپنے کزن، مانیٹرنگ ٹولز کے ساتھ مل کر رہتے ہیں، اور اپنے کزن سے معلومات اکٹھا کرنے کا فائدہ اٹھاتے ہیں اور اس کے اپنے ٹریس ڈیٹا سے اضافی معلومات کے ساتھ جمع کرتے ہیں۔

ان تمام نظاموں میں بہت سے متحرک اجزاء ہیں، جن کے نشانات جب پکڑے جاتے ہیں، تو 5 Ws کی کہانی کو واضح کر سکتے ہیں: کب، کہاں، کیوں، کیا اور کیسے۔ مثال کے طور پر، آپ کچھ بلاگ پوسٹس پڑھنے کے لیے دوپہر 1:43 بجے DATAVERSITY کی ویب سائٹ پر جاتے ہیں۔ جب آپ dataversity.net کو مارتے ہیں، تو HTTP درخواست سسٹم میں لاگ ان ہوجاتی ہے۔ آپ بلاگ پوسٹ کی تلاش شروع کرتے ہیں اور ڈیٹا گورننس پوسٹ پر جاتے ہیں، جہاں آپ اس پوسٹ کو پڑھنے میں 17 منٹ گزارتے ہیں اور پھر آپ اپنا ٹیب دوپہر 2:00 بجے بند کر دیتے ہیں۔

نیٹ ورک پیکٹ کیپچر کے لیے نیٹ ورک سسٹم پر دیگر کالیں بھی کی جائیں گی۔ مشاہداتی ٹولز تمام اسپین کو اکٹھا کرتے ہیں اور انہیں ایک ٹریس یا نشانات میں یکجا کرتے ہیں، جس سے آپ کو اس کے لائف سائیکل کے دوران بننے والے راستے کو دیکھنے کے قابل بناتا ہے۔ اگر آپ کو نیٹ ورک لیٹنسی یا سسٹم کی خرابی جیسا کوئی مسئلہ درپیش ہے، تو اب اس کو کاٹنا (پیاز کو چھیلنا) اور مسئلہ کو ڈیبگ کرنا آسان ہے (کس پرت میں خرابی)۔

اب ایک بڑے تقسیم شدہ ماحول میں، جب آپ کی ایپلی کیشنز کو لاکھوں درخواستیں موصول ہوتی ہیں، تو ٹریس ڈیٹا بڑی مقدار میں بڑھتا ہے۔ ذخیرہ کرنے اور ڈیٹا کی منتقلی کے لیے ان نشانات کو جمع کرنا اور ان کا تجزیہ کرنا مہنگا ہے۔ لہٰذا، اخراجات کو بچانے کے لیے، ٹریس ڈیٹا کا نمونہ لیا جاتا ہے، کیونکہ زیادہ تر معاملات میں، انجینئرنگ ٹیموں کو صرف کچھ ٹکڑوں کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اس بات کی تحقیقات کی جا سکیں کہ کیا غلط ہوا یا غلطی کا نمونہ کیا ہے۔

اس چھوٹی سی مثال سے، ہم سمجھتے ہیں کہ ہمیں اپنے سسٹمز میں بہت گہری بصیرت ملتی ہے۔ لہذا، سسٹمز کے بڑے پیمانے پر غور کرتے ہوئے، انجینئرنگ ٹیمیں سسٹم کی موجودہ ساخت کو بہتر بنانے، نئے اجزاء کو لاگو یا ریٹائر کرنے، ایک اور حفاظتی تہہ شامل کرنے، رکاوٹوں کو دور کرنے، وغیرہ کے لیے نمونے کے ڈیٹا کو حاصل کر کے اس پر کام کر سکتی ہیں۔

کیا تنظیموں کو مشاہدے کا انتخاب کرنا چاہئے؟

ہم سب کو سمجھنا چاہیے کہ آخری اہداف بہتر صارف کا تجربہ اور صارف کا زیادہ اطمینان ہے۔ اور ان اہداف کے حصول کا راستہ خودکار اور فعال مشاہداتی فریم ورک سے آسان بنایا جا سکتا ہے۔ مسلسل بہتری اور اصلاح کا کلچر قائم کرنا بہترین کاروبار اور قائدانہ نقطہ نظر سمجھا جاتا ہے۔

ڈیجیٹل تبدیلی کے اس دور میں، کسی کاروبار کے لیے اپنے ڈیجیٹل سفر میں کامیاب ہونے کے لیے مشاہدے کا ہونا ضروری ہو گیا ہے۔ آپ کو بصیرت سے بھرپور نشانات فراہم کرتے ہوئے، مشاہداتی صلاحیت آپ کو صرف ڈیٹا سے چلنے کے بجائے ڈیٹا سے باخبر رہنے کے لیے ہتھکنڈہ بناتی ہے۔

نتیجہ

اگرچہ ہم نے مانیٹرنگ اور آبزرویبلٹی کی اصطلاحات کو ایک دوسرے کے ساتھ استعمال کیا ہے، ہم نے دیکھا ہے کہ جہاں نگرانی آپ کو سسٹم کی صحت اور اس پر ہونے والے واقعات کے بارے میں معلومات فراہم کرنے میں مدد کرتی ہے، وہیں مشاہداتی صلاحیت آپ کو اختتام کی گہری تہوں سے جمع ہونے والے شواہد کی بنیاد پر اندازہ لگانے میں سہولت فراہم کرتی ہے۔ آخر میں ماحول.

مشاہدے کو ڈیٹا گورننس فریم ورک کے ایک جزو کے طور پر بھی سمجھا جا سکتا ہے۔ اس نسل میں، جہاں ڈیٹا کا مسلسل بڑھتا ہوا حجم کموڈٹی ہارڈویئر کے نیٹ ورک پر رہتا ہے، فن تعمیر کو ہر ممکن حد تک آسان رکھنا ضروری ہے۔ اور ظاہر ہے کہ ماحول کا نظم و نسق کرنا ایک ناممکن کام بن جاتا ہے۔ اس طرح، آپ کے سسٹمز، پائپ لائنز، اور ڈیٹا کے بڑے جال کو برقرار رکھنے کے لیے مناسب اور خودکار گورننس کی پالیسیوں اور قواعد کو نافذ کرنے سے جلد از جلد کارروائی کی ضرورت ہے۔