Observability: мониторинг и логирование в DevOps

Узнайте о важности observability: мониторинга и логирования в DevOps | Исследуйте Promtail, Zabbix, Grafana и другие инструменты логирования | Примеры мониторинга, документация Elasticsearch и DevOps мониторинг для вашего бизнеса
DevOps стал ключевым подходом в IT, который устраняет разрыв между разработкой и эксплуатацией, способствуя тесному сотрудничеству, гибкости и быстрому развертыванию приложений. В условиях растущей сложности современных систем особенно важным становится способность отслеживать и анализировать их состояние. На данном этапе на помощь приходят мониторинг и логирование, являющиеся неотъемлемыми компонентами контроля за системами. Однако чтобы полностью обеспечить стабильность и производительность, необходимо рассмотреть более широкую концепцию — наблюдаемость (Observability).

Основы мониторинга

Процесс мониторинга DevOps включает в себя постоянное выявление, отслеживание, анализ, отчетность по определенным компонентам ИТ-инфраструктуры. Непрерывный мониторинг в DevOps осуществляется в четырех основных направлениях: контроль инфраструктуры, приложений, сети, затрат.

Традиционно мониторинг использовался для наблюдения за состоянием системы. Однако Observability вывела контроль на новый уровень, фокусируясь не только на метриках и журналах, но и захвате контекста события.

Концепция наблюдаемости

Наблюдаемость относится к способности понимать поведение, производительность системы на основе собранных данных о внутренних операциях. В консалтинге DevOps Observability означает видимость приложений, а также инфраструктуры для выявления проблем, оптимизации процессов, улучшения клиентского опыта. Observability основана на трех столпах: логирование, метрики и трассировка.

1) Logging это регистрация ошибок, событий и изменений. По сути хронология событий о том, чем занималась система.

Распространенные способы анализа журналов — поиск ключевых слов, шаблонов, визуализация изменений с течением времени, корреляция журналов с другими источниками данных, такими как метрики и трассировки.

2) Метрики фиксируют числовые измерения, такие как количество запросов, время отклика, частота ошибок, использование ресурсов. Показывают, насколько продуктивно работала система.

Метрики анализируются для выявления аномалий, отслеживания тенденций с течением времени и оптимизации процессов. Распространенными способами анализа метрик являются установка пороговых значений для срабатывания оповещений об отклонениях; визуализация изменений с течением времени.

3) Трассировка отслеживает отдельные запросы по мере их прохождения через распределенные системы. Показывает пути по которым проходят запросы, узкие места или сбои.

Команды генерируют трассировки, инструментируя код для вывода данных в соответствующих точках. Анализируются для обнаружения конкретных источников проблем, изоляции сбоев, точного определения первопричин проблем. Способы анализа — визуализация, корреляция с другими источниками данных.
Эти столпы дают экспертам полное представление о поведении ИТ-систем. Информация позволяет выявлять проблемы до того, как они отразятся на конечном пользователе.
То есть мониторинг дает возможность:
  • Быстро определять первопричину проблем;
  • Обнаруживать снижение производительности;
  • Принимать решения об оптимизации на основе данных;
  • Вносить изменения в конфигурацию для повышения устойчивости, масштабируемости;
  • Выявлять и устранять проблемы заранее для поддержания доступности.
Observability в DevOps обеспечивает видимость, необходимую командам для продуктивного управления сложными программными системами.

Observability: мифы и легенды

Миф 1: Observability используется только для больших, сложных систем

На самом деле наблюдаемость важна для любой системы, независимо от того, насколько она проста или мала. Даже веб-приложение с несколькими микросервисами выигрывает от Observability, поскольку контроль может помочь инженерам быстро диагностировать и устранять проблемы.

Миф 2: Контроль необходим только на производстве

Observability ценится также в разработке и тестировании, поскольку способствует пониманию того, как ведет себя код, а также выявлению проблемы до того, как решения будут развернуты.

Миф 3: Observability — это метрики и журналы

Чтобы получить полное представление о системе, инженеры должны контролировать поведение, а также внутреннее состояние. Для этого требуется сочетание различных типов данных, включая метрики, журналы, трассировки.

Проблемы мониторинга

Несмотря на преимущества, непрерывный контроль с наблюдаемостью могут привести к ряду проблем. Распространенные болевые точки:
  • 1
    Перегрузка данными
    Затрудняет фильтрацию необходимой информации, может привести к увеличению затрат на хранение.
  • 2
    Пробелы в навыках
    Поскольку системы с инструментами становятся сложными, интеграция требует специальных знаний, что приводит к пробелам в навыках внутри команд.
  • 3
    Усталость от оповещений, шум
    Ложные срабатывания могут привести к пропуску важных оповещений, что снизит продуктивность усилий по мониторингу.
  • 4
    Риски безопасности и соответствия требованиям
    Инструменты контроля, обрабатывающие огромные объемы конфиденциальных данных, могут привести к уязвимостям безопасности, рискам соответствия требованиям.
  • 5
    Чрезмерная зависимость от инструментов
    Может препятствовать развитию навыков устранения неполадок в командах, приводить к пропуску проблем из-за ограничений инструментов.
  • 6
    Отсутствие практических знаний
    Может существовать разрыв между собранными данными и возможностью их использования для принятия обоснованных решений или осуществления эффективных действий.

Инструменты для мониторинга

Приоритет необходимо отдавать существующим инструментам. Однако, если ситуация требует мониторинга специфических метрик, всегда есть возможность разработать собственные инструменты. Список некоторых популярных инструментов:
Grafana - популярная платформа с открытым исходным кодом для создания информационных панелей, визуализации данных из различных источников. Часто используется совместно с Prometheus. Упрощает понимание данных мониторинга.
Набор инструментов с открытым исходным кодом, разработанный для надежности и масштабируемости. Подходит для контейнерных сред.
Облачная платформа которая в режиме реального времени предоставляет данные о производительности приложений, серверов и т.д.
Универсальная платформа которую можно использовать для управления журналами, мониторинга, визуализации данных. Часто используется для обеспечения безопасности.
Loggly — облачное решение для управления журналами. Обеспечивает агрегацию, поиск в реальном времени, аналитику. Помогает организациям устранять неполадки и контролировать системы.
Инструменты различаются по функциям, вариантам использования, сложности. Выбор инструментов мониторинга и логирования должен соответствовать конкретным потребностям, сложности инфраструктуры и опыту.

Факты о observability

Факт 1. Что такое observability

В сфере ИТ и облачных вычислений наблюдаемость — это способность измерять текущее состояние системы на основе данных, которые она генерирует.

Факт 2. Observability появилась не вчера, это не дань моде

Термин «наблюдаемость» — это не модное словечко, он возник несколько десятилетий назад вместе с теорией управления. Сегодня Observability применяется для повышения производительности распределенных ИТ-систем.

Факт 3. Observability и мониторинг/ видимость/ телеметрия

Наблюдаемость — это непрерывный процесс анализа и понимания программных систем. Который опирается на данные телеметрии (такие как журналы, метрики, трассировки, профили, события) и инструменты анализа.

Мониторинг — это акт активного или пассивного обращения внимания на какой-либо сигнал наблюдения. Это может быть как простое: настройка оповещений (alerting) сообщающих о том, когда сайт находится в автономном режиме; так и сложное: общеорганизационная панель управления, которая объединяет множество измерений производительности бизнеса и системы в различные цели уровня обслуживания.

Факт 4: Чем больше данных, тем лучше

Да, это так. Однако, ценность наблюдаемости не в данных, а в том, как их используют в дальнейшем.

Факт 5: Проактивное предотвращение проблем.

Эксперты могут выявлять потенциальные проблемы на основе обнаружения аномалий.

Факт 6: Оптимизированная производительность.

Команды могут настраивать системы для максимальной продуктивности и бесперебойной работы на основе данных наблюдения.

Факт 7: Обеспечение автоматизации.

Данные наблюдения обеспечивают обратную связь, необходимую для внедрения самовосстанавливающихся систем.

Факт 8: Обмен знаниями.

Данные наблюдения формируют базу фактов, на основе которой может учиться команда.

Факт 9: Observability для бизнеса

Наблюдаемость системы в большей степени развилась из мониторинга приложений. Ранее она была изолирована от бизнес-контекста. Однако данную сферу все больше захватывает новое решение — Business Observability. К примеру платформа Chaos Genius позволяет компаниям использовать машинное обучение для мониторинга тысяч ключевых показателей эффективности бизнеса, таких как: продажи, ежедневные активные пользователи, коэффициент конверсии, сбои в платежах, т. д., а также выполнять автоматизированный анализ первопричин отклонений.

Наши услуги

Путь к мониторингу DevOps включает выбор правильных инструментов, определение целей, внедрение лучших практик и все это при реагировании на быстро меняющиеся потребности и технологии.
Партнерство с опытным поставщиком решений — выгодно. Наша компания является не только экспертом, но и союзником на этом сложном пути.

Заключение

Мы понимаем важность мониторинга и имеем опыт работы с различными технологиями, а также отраслями. Партнерство с нашей командой поможет получить доступ к передовым инструментам, лучшим практикам, которые позволяют достичь более высоких результатов на рынке.

Не пропустите последние новости. Подписывайтесь!