Microservices Observability: A Comprehensive Guide- ը Brajesh Kumar- ի կողմից

Քանի որ ծրագրային համակարգերը ավելի հզոր են, microservices- ը դարձել է այն ճանապարհը, որը կարող է ստեղծել ծրագրեր, որոնք հզոր են, հզոր են եւ ավելի հեշտ են պահպանել: Բայց այդ հզորության հետ, մի խնամք է: բաները ավելի հեշտ են հետազոտել: Կարդալ, թե ինչպիսիք են բոլոր փոխանցվող մասերը գործում է ներգրավված համակարգի վրա, դա հեշտ չէ, եւ այնպես էլ, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են վերահսկողությունը ավելի լավ չէ, դա պետք է լինի: Պահպանելիությունը հասանելի է ավելի քան բնական վերահսկողությունը, որը ապահովում է բնական տեսքը բջջային համակարգերի ներքին պայմանների վրա, որը հիմնված է իրենց ներքին արտադրանքի վրա: Երբ վերահսկողությունը ասում է, թե ինչ-որ բան է սխալ, վերահսկողությունը օգնում է հասկանալ, թե ինչ-որ բան սխալ է, ինչպիսիք են, երբ հաճախ օգտագործողները հասկանում են խնդիրները: Տեսագրության երեք փուլները 1. Metrics: Quantitative System Behaviour Metrics ապահովում է համակարգի եւ բիզնեսի արդյունավետության թվային ցուցակներ ժամանակի ընթացքում: Նրանք սովորաբար հեշտ, բարձր կառուցված data points, որոնք թույլ են տալիս թիմերը ստուգել ճշգրտություններ եւ վերլուծություններ. Key Metrics Types: System metrics: CPU, Memory, Disc Usage եւ Network throughput Application metrics: Հեղինակային պահանջները, սխալները եւ պատասխանների ժամանակները Business metrics: User engagement, conversion rates եւ transaction volumes Custom metrics: Domain-specific indicators relevant to your particular services- ը Advantages of Metrics: Բարձր վերահսկողություն բեռնարկման եւ բեռնարկման համար Խնդրում ենք հեշտությամբ aggregate եւ analyze հետ statistical մեթոդների Հավատ է, որ գիտելիքները գիտելիքներ են ստանում Լավ է Dashboard- ի եւ իրական ժամանակի տեսանյութերի համար Արդյունաբերական մետաղական գործառույթը նշանակում է, որ սովորական գործառույթների բազաններ ստեղծելու համար եւ սխալների համար հարմար մետաղական բազաններ ստեղծելու համար: RED- ի մեթոդը (Rate, Errors, Duration) եւ USE- ի մեթոդը (Usilization, Saturation, Errors) ապահովում են սարքավորումներ, որոնց համար մետաղական գործառույթները առաջատար են: 2. Logs: Detailed Event Records Տեղադրիչները ներառում են ծրագրերի եւ ինտրաֆորմացիայի բաղադրիչների ներսում կատարվող մանրամասներ: Նրանք ապահովում են մանրամասներ, որոնք մանրամասների մեջ մանրամասներ են մանրամասների մասին, բաղադրիչների մասին, սխալների մասին, կամ բաղադրիչների մասին: Լավագույն գործառույթները: Ավելացնել strukturated logging հետ միասնական ձեւաչափերի (JSON- ը հայտնի է) Ցանկանում եք ներառում բնական տեղեկատվություն (պատակարարման անունը, տարբերակը, միջավայրի) Ավելացնել correlation ID- ները փնտրել պահանջները ծառայությունների միջեւ Օգտագործեք ճշգրտված log մակարդակները (DEBUG, INFO, WARN, ERROR) Տեղադրեք log rotation եւ retention քաղաքականություն Լոգի կառավարման խնդիրները: Բարձր քանակը մատակարարված համակարգերի մեջ Storage Costs եւ Performance Impacts Տեղադրել ճիշտ սխալը սխալ տվյալների Բարձր ճշգրիտությունը կատարման հետ Modern log management solutions centralize logs from all services, որը թույլ է տալիս search, filtering, and analysis across the entire system. They often support features such as pattern recognition and anomaly detection to identify problems proactively. 3. Traces: Request Journeys Տեղադրված tracking- ը պահանջները հետեւում է, քանի որ նրանք microservices- ի միջոցով պլանավորվում են, որը ստեղծում է պահանջի կյանքի դիզայնի ամբողջական տեսակը: Ամեն trace- ը բաղադրվում է spans- ում - ծառայությունների ներքին մասնավոր գործառույթներ, որոնք ստեղծում են պահանջի ճանապարհի հիերակրիկ արտադրություն: Tracing Components: Trace ID-ներ: Հիմնական ID-ներ End-to-End պահանջների համար Ապրանքներ: Մասնավոր գործառույթներ մի փաթեթում Span Context: Metadata- ը, որը ներառում է Service- ի ընդլայնված տարածքները Ապրանքներ / Tags: Additional information attached to spans Tracing Benefits: Պահպանեք պահանջների թռիչքները միասին պլաստիկ դիզայնների վրա Pinpoint performance bottlenecks եւ latency խնդիրներ Կարդալ Service Dependencies եւ Interaction Patterns Debug Complex- ի մատակարարված գործառույթները Հեղինակային գործիքները անհրաժեշտ են բոլոր ծառայություններում, ինչպիսիք են գրասենյակների միջոցով, որոնք ավտոմատորեն փնտրում են ժամանակագրական տվյալները եւ պլանավորում են փնտրման կապը ծառայությունների միջեւ: Հիմնական ծրագրեր եւ գործիքներ Service Mesh Service mesh- ը, ինչպիսիք են Istio, Linkerd եւ Consul- ը, ապահովում են ցանցի մակարդակում ծառայության-ի ծառայության հաղորդագրության վերահսկողությունը: Key Features: Automatic metrics collection: Request volumes, latencies, and error rates- ը Distributed tracing integration: Trace headers- ի լայնացումը Traffic Visualization: Service Dependency Maps- ը Advanced Traffic Management: Circuit breaking, retries եւ Traffic splitting Service mesh- ը հատկապես արժե է Kubernetes- ի միջավայրում, որտեղ նրանք կարող են տեղադրվել sidecar proxy- ում, առանց կոդը փոխանակման ծառայությունների մասին: Open Telemetry: The Unified Standard Open Telemetry- ը հայտնվել է արդյունաբերության ստանդարտի համար, որը առաջարկում է մատակարարի հիդրավլիկ ճանապարհը telemetry տվյալների հավաքելու եւ արտահանման համար: Components: API- ը: Նշում է, թե ինչպես generate telemetry data SDK- ը: API-ը տեղադրում է Configuration Options- ի հետ Collector- ը ստանում է, մշակում է եւ արտահանում է telemetry տվյալները Տեղադրիչները: Տեղադրիչները ուղարկել են տվյալները տարբեր backend- ում Հիմնադրելով Open Telemetry- ը, կազմակերպությունները կարող են փնտրել մատակարարների բեռնելը եւ կարող են փոխել տարբեր observability backend- ի միջեւ, եթե անհրաժեշտ է: Monitoring Platforms Շատ տարբեր լուծումներ հասանելի են մատակարարման, analysing եւ visualizing observability տվյալների համար: Popular Combinations: Prometheus + Grafana: Open-source մուտքի վերահսկողություն եւ տեսանյութեր ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Լոգի համատեղ եւ विश्लेषण Jaeger/Zipkin: Open-source մատակարարված վերահսկման Բիզնես պլատֆորմներ: Datadog, New Relic, Dynatrace, Honeycomb Շատ կազմակերպություններ օգտագործում են մի շարք գործիքներ, բայց միասնական վերահսկողության պլատֆորմերը ստանում են հզորությունը իրենց հզորության համար, որոնք համատեղելի են մետրիկների, գրասենյակների եւ փաթեթների մեջ: Նկարագրությունը microservices Data Volume and Cardinality Microservices generate enormous volumes of telemetry data with high cardinality (լուսանկարներ) Տեղադրման ծախսերը: Data retention balancing with budget constraints Query- ի արդյունավետությունը: Բարձր արագությունը ավելացնելու հետ տվյալների քանակը Signal-to-noise ratio: Տեղադրեք relevant տեղեկատվություն մեծ տվյալների սարքերի մեջ Context Propagation Արդյունաբերական գործառույթների վերահսկողությունը պահանջում է ճշգրիտ վերլուծություն: Համատեղելի տպագրություններ: Standardized formatting for trace IDs and context Asynchronous Operations: Կարդացրեք ինտեգրտությունը հաղորդագրության գծերի մեջ Third-party ծառայություններ: Օգտագործեք արտաքին համակարգեր, որոնք չեն աջակցում ձեր tracking մեխանիզմները Tool Proliferation Դիտելիության տարածք ունի բազմաթիվ մասնագիտացված գործիքներ, որոնք առաջանում են: Integration complexity: Որպես ապահովում է գործիքները աշխատում են միասին հեշտությամբ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Արդյունքների կառավարման: Կանանց մատակարարների համար ծախսերի վերահսկման Լավագույն գործիքները microservices observability- ի համար Instrumental գործիքներ Հիմնական սարքավորումների համար: Կարդալվեք ստանդարտ առանձնահատկությունը, ոչ մի afterthought Օգտագործեք Auto-instrumentation- ը, երբ հնարավոր է, վերահսկել զարգացման վերահսկողությունը Standardize- ի հետ միասնական գրասենյակների միջեւ ծառայություններ եւ թիմեր Տեսեք, թե APIs- ում վերահսկողությունը դիզայնում է վերահսկողության մեջ Health Monitoring եւ SLIs / SLOs Տեղադրեք ծառայության առողջության վերահսկողությունը հիմնական հասանելիության վերահսկողության համար Service Level Indicators- ը (SLI-ները), որոնք ներառում են օգտվողների փորձը Service Level Objectives (SLOs)- ը հավասարության համար Տեղադրեք սխալ բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային Պահպանման ֆիլմացիոն Պահպանեք սխալները, ոչ թե պատճառները: Focus on User Impact Reduce alert fatigue: Eliminate ալյումինե կամ ծախսական հաղորդագրություններ Տեղադրեք բացասական սեփականությունը: Route alerts to the right teams Հիմնական տեղեկություններ, որոնք կարող են գործել: Մատակարարել контекст եւ հնարավոր վերահսկողության քայլեր Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Culture Shift left: Մուտքագրեք վերահսկողությունը զարգացման գործընթացում Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Գործիք Chaos Engineering- ը ստուգելու համար սխալների ժամանակ Խաղատուններ ստեղծել միասնական սերտիֆիկների համար, որոնք հայտնաբերվել են observability տվյալների միջոցով New Relic’s Comprehensive Approach to Microservice Observability New Relic- ը միասին միասին է, քանի որ իր միասին պլատֆորմացիա, որը հասանելի է վերահսկողության համար: Նրանց հետ միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միաս Service Architecture Intelligence New Relic- ի microservice- ի վերահսկողության կենտրոնում է Service Architecture Intelligence- ը: Այս հզորությունը ավտոմատորեն հասկանում է եւ քարտեզում է ծառայությունների միջեւ հարաբերություններ, որը ապահովում է ձեր ծառայության բուժման իրական ժամանակի տեսանյութը: Մեկինեներները կարող են արագ վերահսկել բուժման խնդիրները եւ հասկանալ, թե ինչպիսիք են մեկ ծառայության փոխանցումներ, որոնք կարող են ազդել մյուսներին: Service Architecture- ի քարտեզները ոչ պտուտակներ, այլ մանրամասներ են, որոնք մանրամասում են ձեր համակարգի իրական կատարումը: Նրանք ավտոմատորեն վերահսկողվում են, քանի որ ձեր կառուցվածքը զարգացվում է, եւ ապահովում են, որ ձեր թիմը միշտ հասկանում է ծառայության հարաբերությունների ճշգրտությունը, Queues & Streams Monitoring Նոր Relic- ի գծերի եւ գծերի վերահսկողությունը ապահովում է երկու գծերի տեսություն, որը կապում է խնդիրները արտադրողների եւ հաճախորդների ծառայությունների համար: Այս նորմալ վերահսկողությունը թույլ է տալիս DevOps- ի թիմերը արագ տեսնել եւ լուծել խնդիրներ, ինչպիսիք են արագ արտադրողները, վերահսկվող խնդիրներ, կամ վախենում են հաճախորդներին: Kafka- ի առողջության մանրամասների հետ գծերի վերահսկողությունը կլորը, կլորը, մատակարարը, խնդիրը, արտադրողը եւ հաճախորդի մակարդակը, թիմերը կարող են պրոֆեսիոնալ վերահսկել հնարավոր բաղադրույքներ, երբ նրանք ազդում են համակարգի արդյունավետության վրա: Fleet and Agent Control Նոր Relic- ի Fleet Control եւ Agent Control- ը ապահովում են ամբողջական վերահսկողությունը, որը կենտրոնանում է բոլոր սարքավորումների կյանքի դիզայնի գործիքները ձեր ամբողջ տարածքում: Այս գործիքների հետ թիմերը կարող են: Centralize agents operations to reduce manual labor Upgrade agents versions for entire service fleets with just a few clicks Eliminate telemetry blind spots in Kubernetes clusters Automate instrumentation at scale with APIs for instrumentation-as-code Այս կարողությունը հատկապես կարեւոր է microservices- ում, որտեղ manual agent management across hundreds of services would be impractical. Enhanced Application Performance Monitoring (eAPM) New Relic- ի eAPM- ը օգտագործում է eBPF- ի տեխնոլոգիան, որը ապահովում է հավելվածության կատարումը, առանց մոդելային փոխանակման կամ ծառայությունների վերականգնման: Սա կարեւոր է microservices- ի միջավայրերի համար, որտեղ բնական սարքավորումներ կարող են լինել խուսափելի: eAPM կարողությունը առաջարկում է: AI- ի գործառույթներ, որոնք ավտոմատորեն համատեղում են մետրիկները ծրագրերի եւ Kubernetes կլորների միջեւ Տեսագրություն Gold metrics, transactions, and database performance Արդյունաբերական APM- ի գործիչներին, երբ անհրաժեշտ են ավելի խոշոր գիտելիքներ Այսպիսով թիմերը կարող են արագ տեղադրել վերահսկողությունը իրենց microservice տարածքում, առանց լայն գործիքների աշխատանքի: Cloud Cost Intelligence Նոր Relic- ի Cloud Cost Intelligence կարողությունը ապահովում է ճշգրիտ ժամանակի, ամբողջական տեսք է Cloud- ի ռեսուրսների ծախսերի, որը թույլ է տալիս թիմերի համար: Տեսնել եւ կառավարել Cloud- ի ծախսերը ամբողջ գործարանում Հաստել բուժման ծախսերի ազդեցությունը համակարգչային սերտիֆիկների առաջ տեղադրման Ավտոմատ վերցնել եւ տեսնել ճշգրիտ ժամանակի telemetry տվյալները ավելի խոշոր ծախսերի հասանելիության համար թույլ է տալիս ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման ինժեգրման Real-Time Collaboration and Knowledge Sharing Նոր Relic- ը թույլ է տալիս այս գործառույթը Public Dashboards- ի միջոցով, որը թույլ է տալիս թիմերը փոխանցել կարեւոր գիտելիքները ինքներդ եւ ինքներդ ինքներդ գործառույթների հետ: Այս դիզայնը թույլ է տալիս թիմերը Խնդրում ենք հեշտությամբ ստեղծել եւ փոխել տեղեկություններ, օգտագործելով New Relic- ի միավոր բազանային բազան եւ հարցերի լեզուը Տեղադրեք իրական ժամանակի մետաղադրամներ հաճախորդների համար, առանց New Relic- ի տեղադրման Role-based access controls- ը ապահովելու համար Այս հզորությունը կտրում է զարգացման թիմերի, գործառույթների եւ բիզնեսի գործառույթների միջեւ սիլոնները, որը օգնում է ապահովել ծառայության հզորությունը: Microservices- ի مستقبلը Արդյունաբերությունը շարունակվում է զարգացման հետ մի քանի նորագծերի հետ: AI-powered analytics: Machine learning- ի հետազոտություն, որը կարող է տեսնել ախտուտակները եւ առաջարկել ռեժիմ պատճառները eBPF տեխնոլոգիան: Kernel- ի մակարդակի սարքավորումներ minimally overhead- ի հետ Open Telemetry Convergence: Հիմնական ստանդարտությունը Telemetry Collections Պահպանելիություն որպես կոդը: Պահպանելիության պահանջները սահմանում են ինտրափակման հետ Հյուրատետր Արդյունաբերական վերահսկողությունը փոխանցում է microservices- ից չպիտակ սեւ կոճակներ է transparent, debuggable համակարգեր: Մատակարարելով ամբողջական ռեժիմը, որը ներառում է մետրիկներ, օրինակներ, եւ փաթեթներ, կազմակերպություններ կարող են ստեղծել հավասարություն իրենց թվային դիզայնների եւ ապահովել ավելի հավասար օգտագործող փորձերը. Պահպանելիության ներդրումը վճարում է ոչ միայն ցածր տեւողության ժամանակների եւ արագ debugging- ի համար, այլեւ թույլ է տալիս թիմերը նորարարել հավասարությամբ, գիտելով, որ նրանք կարող են իմանալ, թե ինչ է բաղադրում եւ պահպանում իրենց պլաստիկ համակարգեր: