Երկու տարիների ընթացքում microservices- ի հետ աշխատում է, մեկ ճշմարտությունը պակասապես հուսալի է: արտադրության խնդիրների debugging- ը ներգրավված համակարգերի մեջ կարող է զգալ, թե ինչ է դիտակային աշխատանքը սեւում: Դուք ունեք ծառայություններ, որոնք զանգահարում են ծառայություններ, երբեմն դիզայններ: Մարդը կտրում է մի կոճակը UI- ում, եւ 15 microservices- ը գործում է: Եթե ինչ-որ բան կտրում է - կամ ավելի վատ, պարզապես կտրում է - տեսնել, թե որտեղ եւ ինչու կարող է կտրել ժամեր: Եթե դուք 2024 թ. ստեղծում եք կամ պահպանում եք microservices- ը, OpenTelemetry- ը այն գործիք է, որը դուք ցանկանում եք ձեր գծում: Ո՞վ է ճշմարտությունը, իսկապես. Պահպանելիությունը շատ ավելի է, քան պարզապես գրասենյակներ: Այն մասին է, որ գիտեք, թե ինչու ձեր համակարգը գործում է որոշակի ձեւով, ոչ միայն այն, ինչ է գործում: Հիմնականում, մենք խոսում ենք երեք փուլների մասին: Լոգեր – Raw events, հեշտ է debugging համար. Metrics - Նկարներ, որոնք դուք կարող եք հետազոտել ժամանակի ընթացքում (հարկե, պահանջի քանակը, CPU). Traces - End-to-end պահանջների թռիչքները ծառայությունների միջեւ (հարկվում է ձեր թռիչքի "կաղադրիչը"). Հիմնական վերահսկողության գործիքները հիմնականում կենտրոնանում են մետրիկների եւ օրինակների վրա, բայց tracking- ը ճիշտ խաղային փոխանակիչ է microservices- ի համար: Ինչու ենք ընտրել OpenTelemetry Մենք փորձել ենք մի քանի observability բաղադրիչների - Datadog, New Relic, Prometheus, Jaeger, Zipkin - բայց նրանք բոլոր ունի մի խնդիր: կամ նրանք են մատակարարը բեռնել, կամ ոչ մի համոզվածություն ամբողջ լեզուներում. OpenTelemetry (OTel) ստուգել է մեր բոլոր սեղանները: Open-source, ներքեւ CNCF Աշխատում է տարբեր լեզուներում (Մենք օգտագործում ենք Node.js, Go եւ Python) Մատակարար-neutral — արտահանման Grafana, Jaeger, New Relic, եւ այլն Արդյունաբերության բոլորը աջակցում են (լուսանկարներ: AWS, GCP, Microsoft, եւ այլն) Ինչպես օգտագործել OpenTelemetry Node.js Microservices- ում Տեսեք, որ մենք ունենք պարզ օգտագործող ծառայություն, որը կառուցված է Node.js- ում, օգտագործելով Express- ը: Այն բացահայտում է `/users- ի վերջը, որը վերցնում է օգտագործողների տվյալները. Step 1: Install Dependencies npm install @opentelemetry/api \
@opentelemetry/sdk-node \
@opentelemetry/auto-instrumentations-node \
@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http
 Մենք պետք է արտահանել traces միջոցով OTLP- ի վրա տեղական Jaeger- ի տեղադրման. Step 2: Create tracing.js to Initialize OpenTelemetry JavaScript: tracing.js const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http');
const { SemanticResourceAttributes } = require('@opentelemetry/semantic-conventions');
const { Resource } = require('@opentelemetry/resources');
const traceExporter = new OTLPTraceExporter({
url: 'http://localhost:4318/v1/traces',
});

const sdk = new NodeSDK({
traceExporter,
instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],
resource: new Resource({
[SemanticResourceAttributes.SERVICE_NAME]: 'user-service',})
});
sdk.start();
 Step 3: Add It to Your Entry File JavaScript: Index.js

require('./tracing'); // Always load this first

const express = require('express');
const app = express();

app.get('/users', (req, res) => {
 res.json([{ id: 1, name: "Alice" }, { id: 2, name: "Bob" }]);
});

app.listen(3000, () => console.log("User service running on port 3000"));
 Մեր ծառայությունը այժմ արտահանում է մանրամասներ. Step 4: Spin Up Jaeger Locally (or Use Grafana Tempo) Այսպիսին է, թե ինչպես մենք փորձում ենք տեղական: docker run -d --name jaeger \
 -e COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true \
 -p 4318:4318 -p 16686:16686 \
 jaegertracing/all-in-one:latest
 Տեսեք http://localhost:16686 համար տեսնել ձեր ուղեցույցները. Տեսեք http://localhost:16686 համար տեսնել ձեր ուղեցույցները. Տեղադրել Traces Over Services Այժմ ասում ենք, որ դուք ունեք այլ ծառայություն - order-service- ը, որը կոչվում է user-service- ը: Եթե բոլորը OpenTelemetry- ի հետ սարքավորվում են, դուք կարող եք ստանալ ամբողջ տեսակը, որ օգտվողի պահանջը փոխանցում է նրանց միջեւ: OpenTelemetry- ը ավտոմատորեն վերահսկում է trace context- ի փոխանցման միջոցով HTTP- ի տպագրերի միջոցով: Դուք չեք պետք մանրաձայնորեն փոխանցել trace ID- ները ծառայությունների միջեւ: Ավելացնել Custom Spans համար Business Logic Նշում է, եթե դուք ցանկանում եք հետազոտել DB փոստի կամ արտաքին API call- ը: const { trace } = require('@opentelemetry/api');
const tracer = trace.getTracer('user-service');

app.get('/users', async (req, res) => {
 const span = tracer.startSpan('fetch-user-data');
 try {
  const users = await fetchUsersFromDB();
  res.json(users);
 } catch (err) {
  span.recordException(err);
  throw err;
 } finally {
  span.end();
 }
});
 Սա շատ օգտակար է, երբ դուք ցանկանում եք հետազոտել մասնավոր բիզնես լոգիաների կատարումը: Best Practices We've Learned the Hard Way 1.  Use Semantic Conventions Արդյոք, այնպես էլ, եթե դուք ցանկանում եք ստեղծել ձեր սեփական սերտիֆիկի անունները, փնտրեք OpenTelemetry- ի սերտիֆիկը: Այսպիսով ձեր սերտիֆիկը հեշտ է հասկանալ եւ համատեղելի է գործիքների, ինչպիսիք են Grafana, Tempo եւ այլն: Նշում է: JavaScript
span.setAttribute("http.method", req.method);
span.setAttribute("http.route", req.path);
 2. Sample Wisely Եթե դուք փնտրում եք յուրաքանչյուր պահանջը, ձեր համակարգը փնտրում է տվյալների մեջ: Օգտագործեք trace sampling- ում (հարկե 10% կամ միայն սխալներ): JavaScript- ը const sdk = new NodeSDK ({
 sampler: new TraceIdRatioBasedSampler (0.1), // 10% sampling
});
 3. Use OpenTelemetry Collector in Production Չեք արտահանել telemetry տվյալները ուղղակիորեն ձեր ծառայություններից ձեր backend. Routing այն միջոցով OpenTelemetry Collector - այն կարող է տալիս ձեզ buffering, batching, retries, եւ ձեւավորման փոխանակման. 4. Don't Log PII in Spans Արդյոք, դուք պետք է վախենալ, որ օգտագործողների անուններ, էլեկտրոնային փոստեր, բջջային քարտերի տեղեկություններ, եւ այլն, վախենում է մանրամասներ եւ մանրամասներ. Ինչպե՞ս է մեզ ավելի շատ օգնել Debugging լարման խնդիրներ: Տեսելով ամբողջական փաթեթներ 4–5 microservices- ում, մենք օգնվել ենք identify լարման մի քանի րոպեում. Տեղադրել retry ծառները: Մենք տեսել ենք մի ծառայություն, որը զանգահարում է մեկ այլը retries- ի հետ, ինչը մենք չենք ստացել logs- ի միջոցով: Մուտքագրման վերահսկողություն: Երբ համեմատել է մի տարբերակից մի այլ տարբերակը, մենք տեսնում ենք, թե ինչ է փոխվել: Բոնուս: Tracking է Multi-Language Stack Մենք օգտագործում ենք Node.js- ը որոշ ծառայությունների համար, Go- ը այլ ծառայությունների համար: OpenTelemetry- ը հեշտեցնում է այն, որ բոլոր տվյալները ուղարկել են մեկ տեղում: Jaeger- ը dev- ի համար, Grafana Cloud- ը staging- ի համար/prod- ի համար: Ոչ մի մատակարարը բեռնում է. Ոչ մի ճշգրտություն trace format- ում. պարզապես ճշգրտություն. Conclusion: If You're Building Microservices, Start with Observability Microservices- ը մեզ ապահովում է ծախսերը եւ հարմարավետությունը, բայց այն նաեւ մատակարարում է հարմարավետությունը: Չնայած ճշգրիտ վերահսկողությունը, դուք փնտրում եք աչքերով: OpenTelemetry- ը դարձել է մեր դիզայնի հիմնական մասը, ոչ միայն debugging- ի համար, այլեւ կատարման, հավասարության եւ վերջապես օգտագործող փորձի optimization- ի համար: Եթե որեւէ մեկը դեռ չի օգտագործում այն, ես հզորապես առաջարկում եմ, որ այն ստացեք: Մինչեւ Jaeger- ի բնական տեղադրումը եւ մի քանի ծառայություններ կստանաք հարցնել, թե ինչպե՞ս դուք երբեք ապրում եք առանց այն:

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

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Microservices Observability: Բարձրացնել OpenTelemetry Real-World համակարգերի կողմից Gajinder Sharma

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps