Microservices Observicalbobility: всеобъемлющее руководство Brajesh Kumar
4 июля 2025 г.По мере того, как программные системы становятся более сложными, микросервисы стали подходящим способом создания приложений, которые являются масштабируемыми, устойчивыми и легкими в обслуживании. Но с этой гибкостью наступает компромисс: все труднее отслеживать. Понимание того, как ведут себя все движущиеся части в распределенной системе, нелегко, и именно поэтому наблюдаемость больше не очень приятно иметь, это обязательно.
Наблюдение выходит за рамки традиционного мониторинга, чтобы обеспечить глубокое понимание внутреннего состояния сложных систем на основе их внешних результатов. Хотя мониторинг говорит вам, когда что -то не так, наблюдаемость помогает вам понять, почему это неправильно - часто, прежде чем пользователи заметят проблемы.
Три столпа наблюдаемости
1. Метрики: поведение количественного системы
Метрики обеспечивают численные представления системной и бизнес -эффективности с течением времени. Как правило, это легкие, высоко структурированные точки данных, которые позволяют командам обнаруживать тенденции и аномалии.
Ключевые типы метрик:
- Системные метрики: ЦП, память, использование диска и пропускная способность сети
- Метрики приложения: ставки запроса, частоты ошибок и время ответа
- Бизнес -метрики: вовлечение пользователей, коэффициент конверсии и объемы транзакций
- Пользовательские показатели: специфичные для домена индикаторы, относящиеся к вашим конкретным услугам
Преимущества метрик:
- Низкие накладные расходы для сбора и хранения
- Легко агрегируется и анализируется с помощью статистических методов
- Идеально подходит для предупреждения об известных условиях неудачи
- Идеально подходит для панелей мониторинга и визуализации в реальном времени
Эффективная реализация метрик включает в себя установление базовых показателей для нормального поведения и установление соответствующих порогов для оповещений. Красный метод (скорость, ошибки, продолжительность) и метод использования (использование, насыщение, ошибки) предоставляют структуры, для которых метрики определяют приоритеты.
2. Журналы: подробные записи событий
Журналы представляют дискретные события, происходящие в приложениях и компонентах инфраструктуры. Они предоставляют богатую контекстом информацию о конкретных действиях, ошибках или изменениях состояния.
Лучшие методы ведения журнала:
- Реализовать структурированные журналы с постоянными форматами (JSON популярен)
- Включите контекстную информацию (имя службы, версия, среда)
- Добавьте идентификаторы корреляции, чтобы отслеживать запросы между службами
- Применить соответствующие уровни журнала (Debug, Info, Warn, ошибка)
- Практическая политика в области ротации и удержания журнала
Проблемы управления журналами:
- Большой объем в распределенных системах
- Затраты на хранение и влияние на производительность
- Поиск правильного сигнала в шумных данных
- Балансирование условности с производительностью
Современные решения для управления журналами централизуют журналы из всех служб, обеспечивая поиск, фильтрацию и анализ по всей системе. Они часто поддерживают такие функции, как распознавание закономерности и обнаружение аномалий, чтобы упорно выявлять проблемы.
3. следы: запрос путешествий
Распределенное отслеживание следует за запросами по мере того, как они распространяются через микросервисы, создавая полное представление о жизненном цикле запроса. Каждое след состоит из пролетов - индивидуальных операций в рамках служб - которые образуют иерархическое представление пути запроса.
Компоненты отслеживания:
- Trace IDS: уникальные идентификаторы для сквозных запросов
- Пролеты: индивидуальные операции в пределах трассировки
- Размещение контекста: метаданные, которые сопровождают пролеты по границам обслуживания
- Аннотации/теги: дополнительная информация, прикрепленная к пролетам
Трассировка преимуществ:
- Визуализировать потоки запросов в сложных архитектурах
- Определите узкие места производительности и проблемы с задержкой
- Понять зависимости от обслуживания и модели взаимодействия
- Распределенные транзакции отладки комплекса
Эффективное отслеживание требует инструментов во всех службах, обычно через библиотеки, которые автоматически собирают данные времени и распространяют контекст трассировки между службами.
Стратегии и инструменты реализации
Сервисная сетка
Сервисные сетки, такие как ISTIO, Linkerd и Consul, обеспечивают необычную наблюдаемость, перехватывая связь с услугами на услуги на уровне сети.
Ключевые функции:
- Автоматические метрики сборы: объемы запроса, задержки и частоты ошибок
- Интеграция распределенной трассировки: распространение заголовков трассировки
- Визуализация трафика: карты зависимости обслуживания
- Расширенное управление трафиком: разрыв схемы, повторные переписки и расщепление трафика
Сетки обслуживания особенно ценны в средах Kubernetes, где их можно развернуть в виде прокси -прокси -сидовых без изменений кода для самих услуг.
Открытая телеметрия: унифицированный стандарт
Открытая телеметрия стала отраслевым стандартом для инструментов, предлагая нейтральный способ сбора и экспорта данных телеметрии.
Компоненты:
- API: определяет, как генерировать телеметрические данные
- SDK: реализует API с параметрами конфигурации
- Коллекционер: получает, процессы и экспорт данных телеметрии
- Экспортеры: отправьте данные в различные бэкэнд
Принимая открытую телеметрию, организации избегают блокировки поставщиков и могут переключаться между различным бэкэнд наблюдений по мере необходимости.
Мониторинг платформ
Существуют различные решения для хранения, анализа и визуализации данных об наблюдении:
Популярные комбинации:
- Прометей + Графана: мониторинг и визуализацию метрик с открытым исходным кодом
- Стек лося (Elasticsearch, Logstash, Kibana): агрегация и анализ журнала
- Jaeger/Zipkin: распределенная трассировка с открытым исходным кодом
- Коммерческие платформы: Datadog, New Relic, Dynatrace, Honeycomb
Многие организации принимают сочетание инструментов, хотя платформы Unified Observication набирают обороты для своей способности коррелировать между метриками, журналами и следами.
Проблемы наблюдения в микросервисах
Объем данных и кардинальность
Микросервисы генерируют огромные объемы данных телеметрии с высокой кардинальностью (многие уникальные комбинации измерений). Это создает проблемы для:
- Затраты на хранение: баланс хранения данных с ограничениями бюджета
- Производительность запроса: поддержание скорости с увеличением объема данных
- Отношение сигнал / шум: поиск соответствующей информации в обширных наборах данных
Распространение контекста
Поддержание контекста по границам обслуживания требует тщательного рассмотрения:
- Последовательные заголовки: стандартизированное форматирование для идентификаторов трассировки и контекста
- Асинхронные операции: сохранение контекста в разных очередях
- Сторонние услуги: обработка внешних систем, которые не поддерживают ваши механизмы отслеживания
Пролиферация инструмента
В ландшафте наблюдения представлены многочисленные специализированные инструменты, что приводит к:
- Сложность интеграции: обеспечение беспрепятственной работы инструментов
- Фрагментация знаний: требует от команд для изучения нескольких систем
- Управление затратами: контроль затрат на несколько поставщиков
Лучшие практики для наблюдения за микросервисами
Стратегии инструментов
- По умолчанию в инструментации: сделайте наблюдение стандартной особенностью, а не запоздалой мыслью
- Используйте автоинструментацию, где это возможно, чтобы уменьшить накладные расходы
- Стандартизировать последовательные библиотеки между услугами и командами
- Рассмотрим наблюдение в API, проектируя с учетом отслеживания
Мониторинг здоровья и SLIS/SLOS
- Реализовать проверки здоровья обслуживания для базового мониторинга доступности
- Определите индикаторы уровня обслуживания (SLIS), которые отражают пользовательский опыт
- Установить цели уровня обслуживания (SLO) в качестве целей для надежности
- Создать бюджеты ошибок, чтобы сбалансировать надежность со скоростью развития
Предупреждение о философии
- Предупреждение о симптомах, а не причинах: сосредоточиться на воздействии на пользователя
- Уменьшите усталость от предупреждения: устранение шумных или избыточных уведомлений
- Установить четкое право собственности: оповещения о маршрутах для нужных команд
- Создание действенных оповещений: включайте контекст и возможные шаги восстановления
Наблюдаемость как культура
- Сдвиньте влево: интегрируйте наблюдение в процесс разработки
- Провести обзоры наблюдения наряду с обзорами кода
- Практикуйте хаос инженерия для проверки наблюдаемости во время сбоев
- Создать игровые книги для общих сценариев, выявленных с помощью данных об наблюдении
Комплексный подход New Relic к наблюдению микросервиса
То, что выделяет новую реликвию, - это его объединенная платформная подход к наблюдению. Вместо того, чтобы объединить несколько специализированных инструментов, New Relic обеспечивает сквозную видимость по всей вашей экосистеме микросервиса через одну панель стекла. Новая реликвия предоставляет оповещения, которые помогают в устранении проблем с исправлением шума, прежде чем они станут узким местом. Он обеспечивает синтетические маршруты, которые помогают в определении здоровья услуг. Он обеспечивает API Nerdgraph для автоматизации масштабирования и т. Д. На основе оповещений или событий мы можем использовать Legacy Rest API. Ниже приведены передовые средства, предоставленные новой реликвией.
Архитектура сервиса
В основе наблюдения MicroService от New Relic лежит интеллект архитектуры обслуживания. Эта возможность автоматически обнаруживает и отображает отношения между услугами, обеспечивая визуализацию вашего сервиса в реальном времени. Инженеры могут быстро идентифицировать узкие места, устранение проблем и понимать, как изменения в одной услуге могут повлиять на других. Карты архитектуры обслуживания - это не статические диаграммы, а динамические визуализации, которые отражают фактическое поведение вашей системы. Они автоматически обновляются по мере развития вашей архитектуры, гарантируя, что ваша команда всегда имеет точное понимание отношений обслуживания без ручных документационных усилий.
Мониторинг очередей и потоков
Современные архитектуры микросервиса в значительной степени зависят от очередей и потоков сообщений для асинхронного общения. Мониторинг очередей и потоков New Relic обеспечивает двунаправленную видимость, которая связывает темы как для производителей, так и для потребительских услуг. Этот инновационный подход позволяет командам Devops быстро выявлять и решать такие проблемы, как медленные производители, перегруженные темы или борющиеся потребители. С гранулированным пониманием Kafka Health вплоть до кластера, разделения, брокера, темы, производителя и уровня потребителей, команды могут активно обнаружить потенциальные узкие места, прежде чем они повлияют на производительность системы.
Флот и управление агентами
Управление инструментами для многочисленных микросервисов может быть трудоемким и подверженным ошибкам. Контроль и управление флотом New Relic обеспечивает комплексную плоскость контроля наблюдения, которая централизует все инструментальные задачи жизненного цикла во всей вашей среде. С этими инструментами команды могут: централизовать операции агентов, чтобы уменьшить версии агента по обновлению труда для всего парков, с помощью всего нескольких кликов устраняют телеметрические слепые пятна в кластерах Kubernetes. Автоматические инструментальные инструменты в масштабе с API для инструментов, как код, это особенно ценно для средств, где управление управлением ручным агентом будет подвержена индивидуальным.
Усовершенствованный мониторинг производительности приложений (EAPM)
EAPM от RELIC использует технологию EBPF для глубокого понимания производительности приложения без изменения кода или перезапуска услуг. Это имеет решающее значение для среды для микросервиса, где традиционные инструментальные подходы могут быть сложными.
Предлагает возможность EAPM:
- Понимание AI, которые автоматически коррелируют метрики между приложениями и кластерами Kubernetes
- Мониторинг золотых метрик, транзакций и производительности базы данных
- Беспланный переход к традиционным агентам APM, когда требуется более глубокое понимание
Это позволяет командам быстро реализовать наблюдаемость на своем ландшафте микросервиса без обширной работы.
Интеллект затрат на облака
Архитектуры микросервиса обычно работают в облачных средах, где затраты могут быстро выходить из -под контроля. Новая информация RELIC в области облачных затрат обеспечивает комплексную видимость в режиме реального времени на затраты на облачные ресурсы, что позволяет командам: видеть и управлять облачными затратами в рамках организации, оценка затрат на вычислительные ресурсы, прежде чем развертывание автоматически собирает и визуализировать телеметрические данные в реальном времени для более глубоких показателей затрат. распределение.
Сотрудничество в реальном времени и обмен знаниями
Эффективная наблюдение микросервиса требует сотрудничества по перекрестной команде. Новая реликвия облегчает это с помощью общественных мониторинга, позволяя командам обмениваться критическим пониманием с заинтересованными сторонами внутри и за пределами организации.
Эти панели позволяют командам
- Создание и обмен пониманием легко с использованием унифицированной базы данных и языка запросов New Relic
- Предоставьте метрики в реальном времени аудитории, не требуя нового реликвического входа в систему
- Реализовать контроль доступа на основе ролей для безопасности
Эта возможность разрушает бункеры между командами разработчиков, операциями и заинтересованными сторонами бизнеса, способствуя единому подходу к надежности обслуживания.
Будущее наблюдения микросервисов
Поле продолжает развиваться с несколькими появляющимися тенденциями:
- AI-анализ: машинное обучение для обнаружения аномалий и предложения коренных причин
- Технология EBPF: инструментация на уровне ядра с минимальными накладными расходами
- Открытая телеметрия конвергенция: продолжающаяся стандартизация коллекции телеметрии
- Наблюдаемость как код: определение требований об наблюдении наряду с инфраструктурой
Заключение
Эффективная наблюдаемая трансформирует микросервисы из непрозрачных черных ящиков в прозрачные, отзывчивые системы. Внедряя комплексную стратегию, охватывающую метрики, журналы и следы, организации могут укрепить уверенность в своих распределенных архитектурах и обеспечить более надежный опыт пользователей.
Инвестиции в наблюдаемость выплачивают дивиденды не только в сокращении времени простоя и быстрой отладке, но и в том, что команды могут с уверенностью внедрять инновации, зная, что они могут понять сложные системы, которые они строят и поддерживают.
Оригинал