İzleme ve Gözlemlenebilirlik Neden Yeni Nesil Bir Yaklaşıma İhtiyaç Duyar?
Birçok kuruluş sistemlerini basit olarak izlemeye başlar fakat bir süre sonra bu basit izlemenin bağlamsal içgörülerden yoksun olduğunu fark eder.
Kuruluşlar, uygulama hizmetleri sağlamak için daha çok dağıtılmış mimarilere bağımlıdır. Bu eğilim hem gözlemlenebilirlik hem de izlemede ilerlemelere yol açıyor. Ancak gözlemlenebilirlik ile izleme arasındaki farklar tam olarak nelerdir?
Uygulama teslim zinciri boyunca bir şeylerin ters gittiğini anlamak çok önemlidir, böylece temel nedeni belirleyebilir ve işinizi etkilemeden önce düzeltebilirsiniz. İzleme ve gözlemlenebilirlik iki yönlü bir yaklaşım sağlar. İzleme, durumsal farkındalık sağlar. Gözlemlenebilirlik ise, neler olduğunu ve bu konuda ne yapılacağını tam olarak belirlemeye yardımcı olur.
Gözlemlenebilirliğe karşı izlemeyi daha iyi anlamak için ikisi arasındaki farkları keşfedeceğiz. Ardından, iş sonuçlarını iyileştirmek için her ikisini de en iyi şekilde nasıl kullanabileceğinize bakacağız.
İzleme ve gözlemlenebilirlik
İlk olarak, gözlemlenebilirlik ve izleme ile ne demek istediğimizi tanımlayalım.
İzleme ile ne kastediliyor?
Ders kitabı tanımına göre izleme, bir programın hedeflerine ulaşma yolundaki ilerlemesini takip etmek ve yönetim kararlarına rehberlik etmek için bilgi toplama, analiz etme ve kullanma sürecidir. İzleme, belirli metrikleri izlemeye odaklanır. Günlük kaydı ek veriler sağlar, ancak genellikle daha geniş bir sistem bağlamı izole olarak görüntülenir.
Gözlemlenebilirlik ile ne kastedilir?
Gözlemlenebilirlik, günlükler, metrikler ve izler gibi ürettiği verileri analiz ederek bir sistemin iç durumunu anlama yeteneğidir. Gözlemlenebilirlik, ekiplerin çoklu bulut ortamlarında bağlamda neler olup bittiğini analiz etmesine yardımcı olur, böylece sorunların altında yatan nedenleri tespit edebilir ve çözebilirsiniz.
Gözlemlenebilirlik ve izleme arasındaki fark nedir?
İzleme, verileri yakalamak ve görüntülemektir, oysa gözlemlenebilirlik, girdilerini ve çıktılarını analiz ederek sistem sağlığını ayırt edebilir. Örneğin, bir sorunu gösteren değişiklikler için tek bir metriği aktif olarak izleyebiliriz — bu izlemedir. Bir sistem, kök nedeni belirlemek için çok önemli olan iç durumu hakkında yararlı veriler yayarsa gözlemlenebilir.
Gözlemlenebilirlik ve izleme arasındaki benzerlikler nelerdir?
Gözlemlenebilirlik ve izleme, sistem ve yazılım mühendisliğinde yakından ilişkili kavramlardır. Her ikisi de bir sistemin sağlığı, performansı ve davranışı hakkında içgörü sağlamayı amaçlamaktadır. Sorunların proaktif olarak tespit edilmesini ve giderilmesini sağlamak için veri toplama, analiz ve görselleştirme tekniklerini kullanırlar. Nihayetinde, mühendisleri sistem güvenilirliği, performans optimizasyonu ve verimli kaynak kullanımı sağlamak için güçlendirirler.
Gözlemlenebilirlik ve izleme arasında hangisi daha iyi?
Peki ortamlarınız için hangi modelin en iyi olduğunu nasıl anlarsınız?
İzleme tipik olarak, bireysel metriklere odaklanan sistem verilerinin sınırlı bir görünümünü sağlar. Bu yaklaşım, sistem arıza modları iyi anlaşıldığında yeterlidir. İzleme, kullanım oranları ve verim gibi temel göstergelere odaklanma eğiliminde olduğundan, izleme genel sistem performansını gösterir. Örneğin, bir veritabanını izlerken, bir diske veri yazarken herhangi bir gecikme veya ortalama sorgu yanıt süresi hakkında bilgi edinmek isteyeceksiniz. Deneyimli veritabanı yöneticileri, yaygın sorunlara yol açabilecek kalıpları tespit etmeyi öğrenir. Örnekler arasında bellek kullanımında bir artış, önbellek isabet oranında bir azalma veya CPU kullanımında bir artış yer alır. Bu sorunlar, sonlandırılması ve araştırılması gereken kötü yazılmış bir sorguya işaret edebilir.
Geleneksel veritabanı performans analizi, birden fazla bileşene ve bir dizi bağımlılığa sahip mikro hizmet mimarilerini teşhis etmeye kıyasla basittir. İzleme, sistemlerin nasıl başarısız olduğunu anladığımızda yardımcı olur, ancak uygulamalar daha karmaşık hale geldikçe, arıza modları da öyle. Dağıtılmış uygulamaların nasıl başarısız olacağını tahmin etmek çoğu zaman mümkün değildir. Bir sistemi gözlemlenebilir hale getirerek sistemin iç durumunu anlayabilir ve bundan neyin doğru çalışmadığını ve nedenini belirleyebilirsiniz.
Ancak, birkaç metrik arasındaki korelasyonlar genellikle modern uygulamalarda olayları teşhis etmez. Bunun yerine, bu modern, karmaşık uygulamalar sistemlerin durumuna daha fazla görünürlük gerektirir ve bunu gözlemlenebilirlik ve daha güçlü izleme araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak başarabilirsiniz.
Gözlemlenebilirliğin “üç ayağı” ve ötesi
Daha önce de belirtildiği gibi, geleneksel olarak gözlemlenebilirlik, bir sistemin içinde neler olduğunu günlüklerinden, metriklerinden ve izlerinden anlamaktır. Modern gözlemlenebilirlik, kullanıcı deneyimi ve güvenliği ile birlikte bu üç orijinal sütunu içerir. Sistemler, sistemin durumunu değerlendirmenizi sağlayan veri türünü oluşturduklarında ve kolayca ortaya çıkardıklarında gözlemlenebilir. Bu da günlüklere, metriklere, dağıtılmış izlere, kullanıcı deneyimine ve güvenliğe daha yakından bir bakıştır aslında.
Gözlemlenebilirlik sütunları
Günlükler, bir sistem içindeki işlemleri ve kontrol akışını detaylandıran uygulamaya ve sisteme özgü verileri içerir. Günlük girişleri, bir işlemi başlatmak, bir hatayı işlemek veya sadece bir iş yükünün bir bölümünü tamamlamak gibi olayları tanımlar. Günlük kaydı, metrikler yakalandığında bir uygulamanın durumu için bağlam sağlayarak metrikleri tamamlar. Örneğin, günlük mesajları belirli bir API işlevindeki hataların büyük bir yüzdesini gösterebilir. Aynı zamanda, bir panodaki metrikler, kullanılabilir bellek eksikliği gibi kaynak tükenmesi sorunlarını gösterir. Metrikler bir sorunun ilk işareti olabilir, ancak günlükler soruna neyin katkıda bulunduğu ve operasyonları nasıl etkilediği hakkında ayrıntılı bilgi sağlayabilir.
Bu bağlamda metrikler, zaman içinde alınan ölçüm kümeleridir ve birkaç tür vardır:
Gösterge metrikleri:
Ölçüm sırasındaki CPU kullanım oranı gibi belirli bir zamanda bir değeri ölçer.
Delta metrikleri:
Son ölçümden bu yana üretimdeki bir değişiklik gibi önceki ve mevcut ölçümler arasındaki farkları yakalar.
Kümülatif metrikler:
Zaman içindeki değişiklikleri yakalar — örneğin, son bir saat içinde bir API işlev çağrısı tarafından döndürülen hata sayısı.
Dağıtılmış izleme:
Gözlemlenebilirliğin üçüncü ayağıdır ve mikro hizmetler arasındaki operasyonların performansı hakkında içgörüler sağlar. Bir uygulama, her biri kendi metrikleri ve günlükleri olan birden çok hizmete bağlı olabilir. Dağıtılmış izleme, dağıtılmış bulut ortamlarında hareket ederken istekleri gözlemlemektir. Bu karmaşık sistemlerde izler, hizmetler arasındaki ilişkilerde oluşabilecek her türlü sorunu vurgulamaktadır.
Kullanıcı deneyimi:
Kullanıcıların ön uçla nasıl etkileşime girdiğini göz önünde bulundurur; zamanın nerede harcandığını ve hangi eylemlerin kritik olduğunu anlamak, kullanıcıların ihtiyaçlarını önceliklendirmeye ve belirlemeye yardımcı olur. Amaç olağanüstü bir müşteri deneyimi sunmak olduğunda bu çok önemlidir. Bulmacanın bu önemli parçası gelir, dönüşümler ve müşteri katılımı gibi şeyleri dikkate alır. Bunların tümü, uygulama ortamını tam olarak anlamak için önemli girdilerdir.
Güvenlik:
Bir sistemin iç durumunu anlamada önemli bir bileşendir. Kuruluşlar, silolanmış güvenlik ekiplerinden uzaklaşıyor ve DevSecOps yaklaşımını benimsiyor. Bu, SDLC’nin her aşamasında güvenliği içerir. Güvenliğin bir uygulamanın sağlığını, performansını ve müşteri deneyimini etkileyen bir unsur olduğu gözlemlenebilirlikte olmalıdır.
Bununla birlikte, gerçek gözlemlenebilirlik, temel göstergelerden daha fazla veriye dayanır.
İzleme ve gözlemlenebilirlik neden yeni nesil bir yaklaşıma ihtiyaç duyar?
Karmaşık mikro hizmetler tabanlı uygulamaları etkili bir şekilde izlemeye, yönetmeye ve geliştirmeye çalışırken, hem gözlemlenebilirlik hem de izleme hayati önem taşır. İzleme ve gözlemlenebilirlik, tek sunucuların temel telemetrisinden eksiksiz uygulamalar ve bağımlılıklar hakkında derin içgörülere kadar bir sürekliliği temsil eder.
Birçok kuruluş izleme ile başlar ve bu araçların bağlamsal içgörülerden yoksun olduğunu fark eder. Bağlam, sorunların neden var olduğunu ve işi nasıl etkilediklerini anlamak için kritik öneme sahiptir. Kuruluşlar, bağlamsal analiz için ihtiyaç duydukları verileri sağlamak için gözlemlenebilirliğe bakarlar. Sorunu anlamak, kök nedenini ve etkilerini anlayabilecekleri anlamına gelir.
DevOps uygulayıcıları, yüksek kullanılabilir ve ölçeklenebilir uygulamaları sürdürmek için yardıma ihtiyaç duyar. Bunun nedeni, bu karmaşık, birbirine bağlı sistemlerin öngörülemeyen şekillerde davranması ve sorunların genellikle belirgin olmayan kaynaklardan kaynaklanmasıdır. Monolitik uygulamalar oluşturduğumuzda çalışan uygulamalar ve araçlar, dağıtılmış ortamların ürettiği veri düzeyini kaldıramaz. Sorunların hızlı bir şekilde nasıl düzeltileceğini anlamak için yeterli veri almıyorlar veya uygulamaların durumu hakkında yeterli bilgi sağlamıyorlar.
İzleme ve gözlemlenebilirliğe otomatik ve akıllı bir yaklaşım
Dynatrace gibi gelişmiş bir yazılım zekası çözümü, bu yayılan çoklu bulut ortamlarını anlamlandırmak için yüksek düzeyde ölçeklenebilir verileri otomatik olarak toplar ve analiz eder. Dynatrace’in nedensel AI motoru Davis, büyük hacimli farklı, yüksek hızlı veri akışlarını gözden geçirir ve bunları birleşik bir arayüz aracılığıyla analiz eder. Bu tek gerçek kaynağı, geleneksel olarak birçok uygulama bileşeninde farklı işlevleri yerine getiren ekipleri ayıran bilgi silolarını yıkmaktadır. Bu merkezi, otomatik yaklaşım, manuel teşhis ihtiyacını ortadan kaldırır. Ayrıca, kullanıcıların sorunsuz çalışmaya güvendiği teknolojiyi korumak için iyileştirme yolları sağlar.
