Birleşik Gözlemlenebilirlik ve AI ile SLO’larda İzleme
Çoğu kuruluş için, inovasyon ve çalışma süresini dengeleyen çevrimiçi hizmet güvenilirliği birincil hedeftir. Hata oranlarını kullanarak SLO’larda SLO izleme ve uyarı, kuruluşların bu hedefe ulaşmasına yardımcı olabilecek kritik yeteneklerdir.
Çoğu kuruluş için, inovasyon ve çalışma süresini dengeleyen çevrimiçi hizmet güvenilirliği birincil hedeftir. Hata oranlarını kullanarak SLO’larda SLO izleme ve uyarı, kuruluşların bu hedefe ulaşmasına yardımcı olabilecek kritik yeteneklerdir.
Dijital çağda, bir şirketin başarısı çevrimiçi hizmetlerinin güvenilirliğine bağlıdır. Bu önemli yönü yönetmek için birçok şirket hizmet seviyesi hedeflerini (SLO’lar) benimser. SLO’lar, işletmelerin atılımları güvenilirlikle dengelemesine yardımcı olan özel olarak işlenmiş metriklerdir. Hizmetlerin kullanıcıları ciddi şekilde etkilemeden ne sıklıkta ve ne kadar süreyle başarısız olabileceğini tanımlamaya yardımcı olurlar. SLO’lar geliştirme, DevOps ve SRE ekipleri için çok önemlidir çünkü sistem güvenilirliğini tartışmak için ortak bir dil sağlarlar.
Ama sadece SLO’ları kurmak yeterli değildir. Ekipler, SLO’larda sağlam SLO izleme, anormallik tespiti ve uyarı uygulamadan, tanımlanmış kalite hedeflerini ihlal eden sorunları kaçırabilir. AI kullanarak bu hedeflere karşı performansı izlemek, hata payları oluşturmaya ve bir hata payı eşik oranını izlemeye dayalı olarak gerçek değerin yattığı yerdir.
SLO izleme nedir? Ve hata payı tüketim değeri nedir?
SLO izleme, belirli performans hedeflerini ifade eden metriklere dayalı olarak mikro hizmet mimarisi sağlığını izleyen bir BT sürecidir.
Hata payı, bir risk arabelleğine benzer şekilde, bir hizmetin SLO’sunu karşılarken yaşayabildiği kabul edilebilir hata veya kesinti sayısıdır.
Hata tüketim değeri, hizmetinizin hata payına ne hızlı yaklaştığının bir ölçümüdür.
SLO izlemeye yönelik bu metrik tabanlı yaklaşım, kuruluşların sorunlar kesintilere dönüşmeden önce planlamalarına ve ayarlamalarına yardımcı olur.
Operasyonlarınızın bir araba olduğunu ve hata tüketim değerinin benzin deposu olduğunu hayal edin. Hata tüketim değer oranı, aracınızın gazı tüketme oranıdır. Yüksek bir yanma oranı, bir sonraki çıkışa geçmek için SLO’nuzu karşılamayabileceğinizi gösteren kırmızı bir bayraktır, yavaş bir yanma oranı ise daha fazla risk almak ve belki bir sonraki şehre gitmek için yeriniz olduğunu gösterir. Bir hata tüketim değeri, yenilik ve güvenilirlik arasında sağlıklı bir değiş tokuşu teşvik eder.
SLO izleme için hata tüketim oranlarını kullanmak neden önemlidir?
Tüketim oranlarını kullanarak SLO’larda uyarılar ayarlamak, birkaç nedenden dolayı değerli olan anormallik tespiti için bir yaklaşımdır:
1-Uyarıları proaktif olarak gönderir:
Tüketim oranını kullanarak SLO’larda uyarı vermek, hizmetin hata tüketim değerini ne kadar hızlı tükettiğine (SLO içinde izin verilen hata eşiği) bağlıdır. Hata tüketim oranı çok yüksek olduğunda, sistem uyarılar göndererek ekiplerin SLO ihlal edilmeden önce sorunu proaktif olarak ele almasına yardımcı olur.
2-Ayrıntılılık sağlar:
SLO durumundaki geleneksel eşik tabanlı uyarılar kısa ama önemli anormallikleri kaçırabilirken, tüketim oranı metrik uyarıları daha ayrıntılıdır ve bunları tespit edebilir.
3-Uyarı yorgunluğunu azaltır:
Yalnızca hata tüketim oranı yüksek olduğunda uyararak uyarı gürültüsünü azaltır ve uyarı yorgunluğunu önlemeye yardımcı olur. Takımlar, SLO ihlaline yol açabilecek en kritik konulara odaklanabilir.
4-Karar vermeyi iyileştirir:
Ekipler, tüketim oranlarını analiz ederek, yeni sürümleri dağıtma veya hizmet güvenilirliğini potansiyel olarak etkileyebilecek eylemler başlatma konusunda daha iyi kararlar verebilir.
Aşağıdaki örnekte, Dynatrace platformu bir haftadan daha kısa bir sürede Availability BasketsResources hizmetiyle ilgili yedi sorunu ve ayrıca, hangi sorunların kalite üzerinde bir etkisi olduğunu da tanımlar.
SLO’larda SLO izleme ve uyarı için birleşik gözlemlenebilirlik ve nedensel AI kullanma:
Hizmetlerin SLO’larını tam olarak nasıl sunduğunu anlamanın anahtarı, hizmetler ve bağımlılıkları hakkında doğru, gerçek zamanlı zekaya ve bağlama sahip olmaktır. Çoğu izleme çözümü ve kendin yap kurulumları, işlerin nerede ters gittiğini tahmin etmek için olasılıkları ilişkilendirir. Çoğu zaman, veriler birçok bireysel nokta çözümünden gelir ve ekipler, önsezilere ve uzmanlık bilgisine dayalı kanıtları bir araya getirmek zorunda kalır. Ve her çözüm, çeşitli bileşenlerin performansını kendi ölçeğini kullanarak ölçtüğünden, ekipler genellikle bir yanlış pozitif uyarı seli alır. Sonuç olarak, ekipler performansı iyileştirmek ve DevOps uygulamalarını olgunlaştırmak yerine hangi uyarıların önemli olduğunu doğrulamak için zaman harcıyor.
Dynatrace yaklaşımı, tüm verileri birleşik bir platforma getirir ve nedensel AI motorumuz Davis® ile SLO’ları bir araya getirir. Davis AI, gerçek zamanlı bağımlılık eşlemesi ve fay ağacı analizini kullanarak, bir sorunun bağlam içindeki kesin kök nedenini belirler, böylece sorunlu alanları kesinti haline gelmeden önce tanımlar. Bu birleşik yaklaşım, DevOps ekiplerinin gürültülü yanlış pozitif uyarılar olmadan hizmet güvenilirliğini yönetmesini sağlayan iş açısından kritik SLO’lar hakkında derhal uyarılar. Hızlı uyarılar ve Dynatrace Davis AI’nın hassasiyeti ile ekipler, sorun bağlamı ve SLO’ları etkileyen temel nedenler hakkında anında fikir edinir.
Aşağıdaki örnekte Dynatrace, risk altındaki bir SLO’yu, etkilenen üç hizmeti ve her sorunun kesin kök nedenini tanımlar.
Harika kullanıcı deneyimleri sunmak için her uygulama için önemli SLO’lara odaklanın:
Ön uç hizmetleri, kullanıcı deneyimini doğrudan etkiler ve potansiyel arka uç sorunları da dahil olmak üzere genel sistem sağlığını gösterir. Ön uçta özenle seçilmiş birkaç SLO ile, genel sistem sağlığınız üzerinde etkili, odaklanmış görünürlük sağlayabilirsiniz.
SLO’ların bu stratejik konumlandırılması, hata tüketim oranındaki herhangi bir ani artışı hemen tespit etmenizi sağlar. Bunun nedeni, ön uç hizmetleri ile kullanıcı deneyimi arasındaki doğrudan ilişkinin yanlış pozitif riskini en aza indirmesidir. Ayrıca, bu yaklaşım tüketim hızı artışlarında hızlı uyarı sağlar. Hızlı uyarılar, ön uç üzerindeki herhangi bir potansiyel etkiyi azaltmak için kritik öneme sahiptir, böylece tutarlı ve optimum kullanıcı deneyimleri sağlar. Bu yaklaşım iş hedefleriyle uyumludur ve proaktif, kullanıcı merkezli bir hizmet sunumu modelini destekler.
Tüketim oranlarını kullanarak SLO izlemeyi ayarlama:
Dynatrace, önemli performans metriklerini kapsamlı, gerçek zamanlı bir gözlemlenebilirlik ortamına sorunsuz bir şekilde entegre ederek SLO’ları izlemek ve oluşturmak için birleşik bir platform sağlar.
Arıza oranlarına odaklanan ön uç hizmetlerinde SLO’lar kurun:
1-İlgilendiğiniz hizmeti açın ve bileşen menüsündeki kısayolu kullanarak SLO’nuzu oluşturun:
2-Daha önce de belirtildiği gibi, front-end hizmetlerinize odaklanın. Ön uç hizmetleri ile kullanıcı deneyimi arasındaki doğrudan korelasyon, yanlış pozitifler ve aşırı uyarı riskini en aza indirir.
3-Uyarı için, başarısızlık oranına odaklanan SLO’larla başlayın. Bu tür SLO’lar, belirli bir hizmet için başarılı çağrıların yüzdesini izler. Böyle bir SLO oluşturmak için “hizmet düzeyinde kullanılabilirlik” şablonunu seçin.
Bir kez kurulduktan sonra, SLO’larınızı, durumlarını, hata ve tüketim oranlarını sorunsuz bir şekilde izleyebilirsiniz. Bir SLO ihlal edilme riski altındaysa, Dynatrace AI motoru otomatik olarak temel nedeni bulur, böylece ilgili sorunları net bir şekilde görebilirsiniz. Dynatrace daha sonra takip için bir panoya veya başka bir raporlama mekanizmasına sorun eklemeyi kolaylaştırır.
Birleşik gözlemlenebilirlik ve Dynatrace nedensel AI ile SLO izlenmesini kolaylaştın
Front-end hizmetlerinizde hata tüketim oranlarını kullanarak SLO’larda uyarı vermek, sistem anormalliklerini hızlı bir şekilde tespit edip çözebilmenizi sağlar. Bu süreçte, Davis nedensel AI otomatik ve kapsamlı kök neden analizi sağlar. Gözlemlenebilirlik ve yapay zeka ile bu birleşik yaklaşım, ekiplerin kritik konulara odaklanmasına, uyarı yorgunluğunu azaltmasına ve verimliliği ve daha iyi iş sonuçlarını yönlendiren bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
