Da Software-Systeme immer komplexer werden, sind Mikroservices zum Weg geworden, um Anwendungen zu erstellen, die skalierbar, widerstandsfähig und einfacher zu warten sind. Aber mit dieser Flexibilität kommt ein Kompromiss: Dinge werden schwieriger zu verfolgen. Die Beobachtbarkeit erstreckt sich über die traditionelle Überwachung hinaus, um tiefgreifende Einblicke in den inneren Zustand komplexer Systeme auf der Grundlage ihrer externen Ausgänge zu erhalten.Während die Überwachung Ihnen sagt, wenn etwas falsch ist, hilft die Beobachtbarkeit Ihnen zu verstehen, warum es falsch ist – oft bevor Benutzer Probleme bemerken. Die drei Säulen der Beobachtbarkeit 1. Metrics: Quantitative System Behaviour Metriken bieten numerische Darstellungen von System- und Geschäftsprestationen im Laufe der Zeit. Sie sind typischerweise leichte, hochstrukturierte Datenpunkte, die es Teams ermöglichen, Trends und Anomalien zu erkennen. Key Metrics Types: Systemmetrik: CPU, Speicher, Festplattennutzung und Netzwerkdurchsatz Anwendungsmetrik: Anforderungsraten, Fehlerraten und Reaktionszeiten Business-Metriken: Benutzerbeteiligung, Conversion-Raten und Transaktionsvolumen Benutzerdefinierte Metriken: Domainspezifische Indikatoren, die für Ihre spezifischen Dienste relevant sind Advantages of Metrics: Low Overhead für Sammlung und Lagerung leicht aggregiert und mit statistischen Methoden analysiert Ideal für die Warnung vor bekannten Ausfallbedingungen Perfekt für Dashboards und Echtzeit-Visualisierung Effektive Metrik-Implementierung beinhaltet die Festlegung von Ausgangslinien für das normale Verhalten und die Festlegung geeigneter Schwellenwerte für Warnungen.Die RED-Methode (Rate, Errors, Duration) und die USE-Methode (Use, Saturation, Errors) bieten Rahmenbedingungen, für die Metriken Priorität haben. 2. Logs: Detailed Event Records Logs stellen diskrete Ereignisse dar, die innerhalb von Anwendungen und Infrastrukturkomponenten auftreten und bieten kontextreiche Informationen über bestimmte Aktionen, Fehler oder Zustandsänderungen. Best Practices zu verfolgen: Implementieren Sie strukturiertes Loggen mit konsistenten Formaten (JSON ist beliebt) Kontextuelle Informationen enthalten (Dienstname, Version, Umgebung) Korrelations-IDs hinzufügen, um Anfragen über Dienste hinweg zu verfolgen Geeignete Log-Levels anwenden (DEBUG, INFO, WARN, ERROR) Üben Sie Log-Rotation und Retention-Politiken Log Management Herausforderungen: Hochvolumen in verteilten Systemen Lagerungskosten und Leistungseffekte Das richtige Signal in lauten Daten finden Verbosität mit Performance ausgleichen Moderne Log-Management-Lösungen zentralisieren Logs von allen Diensten und ermöglichen so die Suche, Filterung und Analyse im gesamten System. 3. Traces: Request Journeys Verteiltes Tracking folgt Anfragen, während sie sich über Mikroservices verbreiten, wodurch ein umfassender Überblick über den Anfrage-Lebenszyklus erstellt wird.Jede Spur besteht aus Spannen – einzelnen Operationen innerhalb von Diensten – die eine hierarchische Darstellung des Anforderungsweges bilden. Tracing Components: Trace IDs: Einzigartige Identifikatoren für End-to-End-Anfragen Spans: Individuelle Operationen innerhalb einer Spur Span-Kontext: Metadaten, die Bereiche über Dienstgrenzen hinweg begleiten Anmerkungen/Tags: Zusätzliche Informationen, die den Spannen beigefügt sind Tracing Benefits: Visualisieren von Anforderungsströmen in komplexen Architekturen Pinpoint-Performance-Flaschengrenzen und Latenzprobleme Service-Abhängigkeiten und Interaktionsmuster verstehen Debugging komplexer verteilter Transaktionen Effektive Verfolgung erfordert Instrumentierung über alle Dienste hinweg, typischerweise über Bibliotheken, die Timing-Daten automatisch erfassen und den Trace-Kontext zwischen den Diensten verbreiten. Implementierungsstrategien und Tools Service Mesh Service Mesh wie Istio, Linkerd und Consul bieten Out-of-the-Box-Beobachtbarkeit, indem sie Service-to-Service-Kommunikation auf Netzwerkebene abfangen. Key Features: Automatische Metrikersammlung: Anforderungsvolumen, Latenzen und Fehlerraten Verteilte Tracking-Integration: Verbreitung von Trace Headern Verkehrsvisualisierung: Diensteabhängigkeits-Karten Fortgeschrittenes Verkehrsmanagement: Kreislaufbruch, Wiederholung und Spaltung des Verkehrs Service Mesh sind besonders wertvoll in Kubernetes-Umgebungen, wo sie als Sidecar-Proxies ohne Codeänderungen an den Diensten selbst eingesetzt werden können. Open Telemetry: The Unified Standard Open Telemetry hat sich als Branchenstandard für Instrumentation entwickelt und bietet eine anbieterneutrale Möglichkeit, Telemetrie-Daten zu sammeln und zu exportieren. Components: API: Definiert, wie Telemetrie-Daten erzeugt werden können SDK: Implementiert die API mit Konfigurationsoptionen Sammler: Empfängt, verarbeitet und exportiert Telemetrie-Daten Exportern: Daten an verschiedene Backends senden Durch die Annahme von Open Telemetry vermeiden Organisationen die Anbieter-Lock-in und können nach Bedarf zwischen verschiedenen Beobachtungs-Backend wechseln. Monitoring Platforms Es gibt verschiedene Lösungen für die Speicherung, Analyse und Visualisierung von Beobachtungsdaten: Popular Combinations: Prometheus + Grafana: Open-Source-Metriküberwachung und Visualisierung ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Log Aggregation und Analyse Jaeger/Zipkin: Open-Source verteiltes Tracking Handelsplattformen: Datadog, New Relic, Dynatrace, Honeycomb Viele Organisationen nehmen eine Mischung von Tools an, obwohl einheitliche Beobachtungsplattformen für ihre Fähigkeit, über Metriken, Protokolle und Spuren hinweg zu korrelieren, Anziehungskraft gewinnen. Herausforderungen der Beobachtungsfähigkeit in Microservices Data Volume and Cardinality Microservices generieren enorme Mengen von Telemetrie-Daten mit hoher Kardinalität (viele einzigartige Kombinationen von Dimensionen). Speicherkosten: Datenspeicherung mit Budgetbeschränkungen in Einklang bringen Query-Leistung: Geschwindigkeit beibehalten mit steigendem Datenvolumen Signal-to-Noise-Verhältnis: Finden von relevanten Informationen in großen Datensätzen Context Propagation Die Aufrechterhaltung des Kontexts über Dienstgrenzen hinweg erfordert eine sorgfältige Betrachtung: Konsistente Überschriften: Standardisierte Formatierung für Trace IDs und Kontext Asynchrone Operationen: Kontext über Nachrichtenschlangen hinweg bewahren Dienste von Drittanbietern: Umgang mit externen Systemen, die Ihre Tracking-Mechanismen nicht unterstützen Tool Proliferation Die Beobachtungslandschaft verfügt über zahlreiche spezialisierte Werkzeuge, die zu: Komplexität der Integration: Sicherstellen, dass Werkzeuge nahtlos zusammenarbeiten Fragmentierung des Wissens: Teams erfordern, mehrere Systeme zu lernen Kostenmanagement: Steuerung der Kosten über mehrere Anbieter hinweg Best Practices für die Beobachtbarkeit von Microservices Instrumentationsstrategien Default to instrumentation: Machen Sie Beobachtbarkeit zu einer Standardfunktion, nicht zu einem Nachdenken Verwenden Sie wo möglich automatische Instrumentierung, um Entwicklungsüberschüsse zu reduzieren Standardisieren von kohärenten Bibliotheken in Diensten und Teams Betrachten Sie die Beobachtbarkeit in APIs durch Design mit Rückverfolgbarkeit im Auge Gesundheitsüberwachung und SLIs/SLOs Implementieren von Service-Gesundheitskontrollen für die grundlegende Verfügbarkeitsüberwachung Definieren Sie Service Level Indicators (SLIs), die die Benutzererfahrung widerspiegeln Service Level Objectives (SLOs) als Zuverlässigkeitsziele festlegen Erstellen von Fehlerbudgets, um Zuverlässigkeit mit Entwicklungsgeschwindigkeit in Einklang zu bringen Warnphilosophie Alarm auf Symptome, nicht auf Ursachen: Fokus auf Nutzerwirkung Reduzieren Sie Alarmmmmüdigkeit: Beseitigen Sie laute oder redundante Benachrichtigungen Klares Eigentum etablieren: Routenwarnungen an die richtigen Teams richten Erstellen von handlungsfähigen Warnungen: Kontext und mögliche Abhilfemaßnahmen enthalten Beobachtung als Kultur Linkswechsel: Beobachtbarkeit in den Entwicklungsprozess integrieren Beobachtbarkeitsprüfungen neben Codeprüfungen durchführen Praktizieren Sie Chaos-Engineering, um die Beobachtbarkeit bei Ausfällen zu überprüfen Erstellen von Spielbüchern für gemeinsame Szenarien, die durch Beobachtungsdaten identifiziert wurden New Relic’s Comprehensive Approach to Microservice Observability  Was New Relic unterscheidet, ist sein einheitlicher Plattformansatz zur Beobachtbarkeit. Anstatt mehrere spezialisierte Werkzeuge zusammenzubringen, bietet New Relic End-to-End-Visibilität in Ihrem gesamten Mikroservice-Ökosystem über einen einzigen Glaspanel. New Relic bietet Warnungen, die bei der Beseitigung von Lärmbehebungsproblemen helfen, bevor sie zu einem Flaschenbruch werden. Es bietet synthetische Routen, die bei der Bestimmung der Gesundheit von Dienstleistungen helfen. Es bietet NerdGraph API, um das Skalieren usw. basierend auf Warnungen oder Ereignissen zu automatisieren, die wir verwenden können. Service Architecture Intelligence  Im Mittelpunkt der Mikroservice-Beobachtbarkeit von New Relic steht Service Architecture Intelligence. Diese Fähigkeit entdeckt und mappt automatisch die Beziehungen zwischen den Diensten und bietet eine Echtzeit-Visualisierung Ihrer Service-Abhängigkeiten. Ingenieure können Flaschenfälle, Fehlerbehebungsprobleme schnell identifizieren und verstehen, wie Änderungen eines Dienstes sich auf andere auswirken können. Die Service-Architektur-Karten sind keine statischen Diagramme, sondern dynamische Visualisierungen, die das tatsächliche Verhalten Ihres Systems widerspiegeln. Queues & Streams Monitoring  Moderne Mikroservice-Architekturen verlassen sich stark auf Nachrichtenschlangen und -Streams für asynchrone Kommunikation. New Relics Schlangen- und Streams-Monitoring bietet bidirektionale Sichtbarkeit, die Themen sowohl mit Produzenten als auch mit Verbraucherdienstleistungen verbindet. Dieser innovative Ansatz ermöglicht DevOps-Teams, Probleme wie langsame Produzenten, überlastete Themen oder kämpfende Verbraucher schnell zu identifizieren und zu lösen.Mit detaillierten Einblicken in die Gesundheit von Kafka bis hin zu Cluster, Partition, Broker, Thema, Produzenten und Verbraucherebene können Teams potentielle Flaschenlücken proaktiv erkennen, bevor sie die Systemleistung beeinflussen. Fleet and Agent Control  Das Verwalten von Instrumenten über zahlreiche Mikroservices kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein. New Relics Fleet Control und Agent Control bieten eine umfassende Beobachtbarkeitssteuerung, die sämtliche Instrumentationslebenszyklus-Aufgaben über Ihre gesamte Umgebung zentralisiert.Mit diesen Tools können Teams: Agentoperationen zentralisieren, um manuelle Mühe zu reduzieren Upgrade-Agentversionen für ganze Serviceflotten mit nur wenigen Klicks Telemetrieblindpunkte in Kubernetes-Clustern beseitigen Automatische Instrumentation im Maßstab mit APIs für Instrumentation-as-Code Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Mikroservice-Umgebungen, in denen das manuelle Agentenmanagement über Hunderte von Diensten unpraktisch wäre Enhanced Application Performance Monitoring (eAPM)  New Relics eAPM nutzt die eBPF-Technologie, um tiefgreifende Einblicke in die Anwendungsleistung zu erhalten, ohne Code zu ändern oder Dienste neu zu starten. Die eAPM Kapazität bietet: KI-gestützte Erkenntnisse, die automatisch Metriken über Anwendungen und Kubernetes-Cluster hinweg korrelieren Überwachung von Goldmetriken, Transaktionen und Datenbankleistung Nahtloser Übergang zu traditionellen APM-Agenten, wenn tiefere Einblicke erforderlich sind Dadurch können Teams die Beobachtbarkeit schnell in ihrer Mikroservice-Landschaft ohne umfangreiche Instrumentationsarbeiten implementieren. Cloud Cost Intelligence  Die Cloud Cost Intelligence-Funktionalität von New Relic bietet eine umfassende Sichtbarkeit der Cloud-Ressourcenkosten in Echtzeit und ermöglicht es Teams,: Cloud-Kosten in der gesamten Organisation zu sehen und zu verwalten Schätzung der Kostenwirkung von Rechenressourcen vor der Implementierung Automatische Erfassung und Visualisierung von Echtzeit-Telemetrie-Daten für tieferes Kosteneinblick Ermöglichen Sie die Zusammenarbeit zwischen Ingenieur-, Finanz- und Produktteams, um Ausgaben mit Geschäftszwecken auszurichten Diese Integration von Kostendaten mit Leistungsmetriken hilft Teams, fundierte Entscheidungen über die Service-Optimierung und Ressourcenallokation zu treffen. Real-Time Collaboration and Knowledge Sharing  Effektive Mikroservice-Beobachtbarkeit erfordert Teamübergreifende Zusammenarbeit. New Relic erleichtert dies durch öffentliche Dashboards, wodurch Teams kritische Erkenntnisse mit Interessenträgern innerhalb und außerhalb der Organisation teilen können. Diese Dashboards ermöglichen es den Teams, Erstellen und Teilen von Einsichten mithilfe der einheitlichen Datenbank- und Abfragesprache von New Relic Bereitstellung von Echtzeit-Metriken für das Publikum, ohne dass ein New Relic-Login erforderlich ist Rollenbasierte Zugriffskontrollen für die Sicherheit implementieren Diese Fähigkeit bricht Silos zwischen Entwicklungsteams, Operationen und Business-Stakeholdern ab und fördert einen einheitlichen Ansatz für die Zuverlässigkeit von Dienstleistungen. Die Zukunft der Mikroservices Beobachtbarkeit Das Feld entwickelt sich weiter mit mehreren auftretenden Trends: KI-gestützte Analyse: maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien und Vorschläge für Ursachen eBPF-Technologie: Kernel-Level-Instrumentation mit minimalem Overhead Open Telemetry Convergence: Kontinuierliche Standardisierung der Telemetry-Sammlung Beobachtbarkeit als Code: Definieren von Beobachtbarkeitsanforderungen neben der Infrastruktur Schlussfolgerung Durch die Umsetzung einer umfassenden Strategie, die Metriken, Protokolle und Spuren umfasst, können Organisationen Vertrauen in ihre verteilte Architektur aufbauen und zuverlässigere Benutzererfahrungen liefern. Die Investition in Beobachtbarkeit zahlt Dividenden nicht nur in kürzeren Ausfallzeiten und schnellerem Debuggen, sondern ermöglicht es Teams, mit Vertrauen zu innovieren, da sie die komplexen Systeme verstehen können, die sie bauen und warten.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

Microservices Observability: Ein umfassender Leitfaden von Brajesh Kumar

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