Obserwowalność to zdolność do pomiaru stanu usługi lub systemu oprogramowania za pomocą narzędzi takich jak logi, metryki i ślady. Jest to kluczowy aspekt systemów rozproszonych, ponieważ pozwala interesariuszom, takim jak inżynierowie oprogramowania, Site Reliability Engineersi menedżerów produktu do rozwiązywania problemów z ich usługami, monitorowania wydajności i uzyskiwania wglądu w zachowanie systemu oprogramowania. Pomaga również zapewnić wgląd w ważne decyzje dotyczące produktu, takie jak monitorowanie wskaźnika przyjęcia nowej funkcji, analizowanie opinii użytkowników oraz identyfikowanie i naprawianie wszelkich problemów z wydajnością w celu zapewnienia stabilnego i przyjemnego doświadczenia klienta.

W tym artykule omówimy znaczenie obserwowalności w systemach rozproszonych, różne narzędzia używane do monitorowania oraz przyszłość obserwowalności i systemów rozproszonych. Generatywna sztuczna inteligencja.

Znaczenie obserwowalności w systemach rozproszonych

Systemy rozproszone to rodzaj architektury oprogramowania, która obejmuje wiele usług i serwerów współpracujących ze sobą w celu osiągnięcia wspólnego celu. Niektóre przykłady aplikacji rozproszonych obejmują:

• Usługi przesyłania strumieniowego: Usługi streamingowe, takie jak Netflix i Spotify, wykorzystują systemy rozproszone do obsługi dużych ilości danych i zapewnienia użytkownikom płynnego odtwarzania.
• Aplikacje Rideshare: Aplikacje typu Rideshare, takie jak Uber i Lyft, polegają na systemach rozproszonych w celu dopasowywania kierowców do pasażerów, śledzenia lokalizacji pojazdów i przetwarzania płatności.

Systemy rozproszone mają kilka zalet, takich jak:

• Dostępność: Jeśli jeden serwer lub pod w sieci ulegnie awarii, inny może zostać uruchomiony i przejąć pracę, zapewniając w ten sposób wysoką dostępność.
• Skalowalność: Systemy rozproszone można skalować w celu dostosowania do zwiększonego obciążenia poprzez dodanie większej liczby serwerów, co ułatwia szybkie skalowanie, obsługę większej liczby użytkowników lub przetwarzanie większej ilości danych.
• Łatwość konserwacji: Systemy rozproszone są łatwiejsze w utrzymaniu niż systemy scentralizowane, ponieważ poszczególne serwery mogą być aktualizowane lub wymieniane bez wpływu na cały system.

Jednakże, systemy rozproszone mają również wady, takie jak zwiększona złożoność zarządzania i potrzeba dogłębnego zrozumienia komponentów systemu. Obserwowalność pomaga sprostać tym wyzwaniom.

Rozwiązywanie problemów

Obserwowalność pozwala inżynierom skuteczniej diagnozować problemy w systemach rozproszonych, dostarczając wnikliwych informacji na temat wydajności i zachowania systemu. Weźmy przykład: gdy użytkownicy usługi strumieniowania wideo doświadczają nieoczekiwanego buforowania, narzędzia obserwowalności mogą pomóc inżynierom szybko zidentyfikować, czy przyczyną jest przeciążenie serwera, wąskie gardło sieci lub złe wdrożenie, umożliwiając szybkie rozwiązanie, aby utrzymać oglądanie strumieniowe.

Środki zapobiegawcze

Identyfikując potencjalne problemy przed ich wystąpieniem, obserwowalność pomaga zapobiegać awariom i zwiększać niezawodność systemu. Na przykład, jeśli metryki naszej usługi strumieniowania wideo wykazują wzrost użycia procesora, inżynierowie mogą zidentyfikować przyczynę jako wyciek pamięci w określonej mikrousłudze. Zajmując się tą kwestią proaktywnie, mogą zapobiec awarii usługi i zapewnić płynne przesyłanie strumieniowe dla użytkowników.

Business Insights

Wzorce obserwowalności dla systemów rozproszonych dostarczają cennych informacji do podejmowania decyzji biznesowych. W przypadku naszej usługi przesyłania strumieniowego wideo, narzędzia obserwowalności mogą ujawniać wzorce zaangażowania użytkowników, takie jak szczytowe czasy oglądania, które mogą informować o strategiach skalowania serwerów w celu obsługi dużego ruchu podczas nowych wydań odcinków, zwiększając w ten sposób zadowolenie użytkowników i zmniejszając liczbę rezygnacji.

Trzy filary obserwowalności

Logi, metryki i ślady są często znane jako trzy filary obserwowalności. filary obserwowalności. Te potężne narzędzia, jeśli zostaną dobrze zrozumiane, mogą odblokować możliwość tworzenia lepszych systemów.

1. Dzienniki

Dzienniki zdarzeń to niezmienne, oznaczone znacznikami czasu zapisy dyskretnych zdarzeń, które miały miejsce w czasie. Dostarczają one informacji na temat aktywności systemu i znaczników czasu. Wróćmy do naszego przykładu usługi strumieniowania wideo. Za każdym razem, gdy użytkownik ogląda wideo, tworzony jest dziennik zdarzeń. Dziennik ten zawiera szczegóły, takie jak identyfikator użytkownika, identyfikator wideo, czas rozpoczęcia odtwarzania, znacznik czasu zdarzenia i wszelkie błędy napotkane podczas przesyłania strumieniowego. Jeśli podczas odtwarzania wideo zaobserwowano błędy, inżynierowie mogą przejrzeć te dzienniki, aby zrozumieć, co wydarzyło się podczas tej konkretnej sesji oglądania.

2. Metryki

Metryki to ilościowe punkty danych, które mierzą różne aspekty wydajności systemu i wykorzystania produktu. Metryki takie jak użycie procesora, użycie pamięci i przepustowość sieci serwerów dostarczających treści wideo są stale monitorowane. Alerty można skonfigurować na podstawie progów metrycznych. W przypadku nagłego wzrostu opóźnienia wczytywania strony, uruchomi się alert wskazujący na problem, którym należy się zająć, aby zapobiec obniżeniu jakości obsługi klienta.

3. Ślady

Ślady zapewniają szczegółowy widok ścieżki, którą żądanie przechodzi przez system rozproszony. W przypadku usługi przesyłania strumieniowego wideo ślad może pokazywać podróż żądania użytkownika od momentu zalogowania się na platformę i naciśnięcia przycisku odtwarzania do momentu rozpoczęcia przesyłania strumieniowego wideo. Ten ślad obejmowałby wszystkie zaangażowane mikrousługi, takie jak uwierzytelnianie, dostarczanie treści i przechowywanie danych. Jeśli występuje opóźnienie w czasie rozpoczęcia wideo, śledzenie może pomóc dokładnie określić, w którym miejscu procesu występuje opóźnienie.

Niektóre popularne przykłady narzędzi do obserwowalności obejmują DataDog, New Relic i Splunk oraz alternatywy typu open source, takie jak Prometheus i Grafana, które oferują solidne możliwości. Ponadto kilka firm technologicznych buduje wewnętrzne platformy obserwowalności, wykorzystując elastyczność i moc narzędzi open source, takich jak Prometheus i Grafana.

Przyszłość obserwowalności i generatywnej sztucznej inteligencji

Patrząc w przyszłość obserwowalności w systemach rozproszonych, zastosowania sztucznej inteligencji (AI), a w szczególności generatywnej AI, wprowadzają innowacyjne rozwiązania, które potencjalnie upraszczają życie inżynierów, pomagając im skupić się na krytycznych problemach.

Zautomatyzowane rozpoznawanie wzorców

Generatywna sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w analizowaniu ogromnych zbiorów danych i automatycznym rozpoznawaniu w nich nietypowych wzorców. Zdolność ta może zaoszczędzić dyżurującym inżynierom wiele czasu, ponieważ może szybko zidentyfikować problemy, pozwalając im skupić się na ich rozwiązywaniu, zamiast szukać igły w stogu siana.

Kognitywne reagowanie na incydenty

Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą oferować kognitywne reagowanie na incydenty poprzez zrozumienie kontekstu błędów i sugerowanie diagnozy błędu w oparciu o wcześniejsze incydenty. Możliwość ta pozwala na bardziej inteligentne alarmowanie, powiadamiając zespoły tylko o nowych i krytycznych incydentach i pozwalając narzędziu obserwacyjnemu zająć się znanymi problemami.

Zwiększona obserwowalność dzięki Chatbotowi AI

Proszę wyobrazić sobie scenariusz, w którym inżynierowie z Państwa zespołu mogą po prostu poprosić o potrzebne dane w codziennym języku, a narzędzia do obserwacji oparte na sztucznej inteligencji wykonują ciężką pracę. Narzędzia te mogą przeszukiwać dzienniki, metryki i ślady, aby dostarczyć odpowiedzi, których Państwo szukają. Na przykład, dzięki Coralogix Query Assistant, użytkownicy mogą zadawać pytania typu “Jakie metryki są dostępne dla każdej instancji Redis?”, a system nie tylko zrozumie zapytanie, ale także przedstawi informacje w łatwym do zrozumienia pulpicie nawigacyjnym lub wizualizacji.

Ten poziom interakcji upraszcza proces debugowania zarówno dla inżynierów, jak i osób mniej zaznajomionych ze złożonymi językami zapytań, ułatwiając eksplorację danych.

Biorąc pod uwagę szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji i jej integrację z narzędziami Observability, jestem bardzo podekscytowany tym, co nadejdzie w przyszłości. Przyszłość obserwowalności, wzbogacona o sztuczną inteligencję, obiecuje nie tylko jedno źródło prawdy dla złożonych systemów, ale także inteligentniejszy i bardziej intuicyjny sposób, w jaki inżynierowie i inni interesariusze mogą angażować się w dane, osiągając lepsze wyniki biznesowe i umożliwiając skupienie się na kreatywności i krytycznych incydentach zamiast na rutynowych zadaniach.