Czym jest obserwowalność?

Definicja obserwowalności

Wywodząc się z inżynierii i teorii sterowania, obserwowalność to zdolność do pomiaru, odczytu i zrozumienia wewnętrznego stanu złożonego systemu wyłącznie na podstawie jego zewnętrznych wyników, znanych jako telemetria.

W kontekście IT i chmury obliczeniowej oznacza to uzyskiwanie informacji i widoczności w zachowaniu aplikacji i infrastruktury poprzez zbieranie, korelowanie i analizowanie stałego strumienia danych o wydajności.

Im bardziej obserwowalny jest system, tym skuteczniej zespoły mogą przechodzić od identyfikacji problemu z wydajnością do wskazywania jego przyczyny bez potrzeby przeprowadzania dodatkowych testów lub wdrażania nowego kodu.

W dynamicznych środowiskach programistycznych, definiowanych przez mikroserwisy, kontenery, hybrydowe chmury i systemy uczenia maszynowego, nie można przewidzieć każdego możliwego trybu awarii. Obserwowalność dostarcza narzędzi do badania tych "nieznanych nieznanych" i odpowiadania na pytania dotyczące zachowania systemu, o które nie wiedziałeś, że musisz zapytać.

Jak działa obserwowalność

Obserwowalność to nie automatyzacja; musi być zaprojektowana w systemie. Działa poprzez wdrażanie instrumentacji w całym stosie technologicznym.

Osiąga się to poprzez dodanie kodu do aplikacji (używając SDK lub bibliotek) lub wdrażanie agentów, którzy automatycznie zbierają dane telemetrii z każdego komponentu, w tym z interfejsu użytkownika na froncie aż po infrastrukturę zaplecza, bazy danych i sieci.

Platforma obserwowalności następnie nieprzerwanie zbiera, przetwarza i koreluje te dane telemetrii o dużej objętości w celu uzyskania informacji w czasie rzeczywistym.

Te zjednoczone dane pozwalają zespołom DevOps, inżynierom niezawodności witryn i programistom oprogramowania zadawać szczegółowe pytania i analizować "co, gdzie i dlaczego" każdego zdarzenia, dostarczając pełen kontekst do rozwiązywania problemów i optymalizacji.

Trzy filary: Logi, metryki i ślady

Obserwowalność opiera się na trzech głównych typach danych telemetrii natywnych w chmurze, często nazywanych "trzema filarami". Te kluczowe obszary to:

• Wskaźniki Numeryczne, czasowe pomiary, które śledzą zdrowie i wydajność systemu w czasie. Metryki są idealne do zrozumienia wykorzystania zasobów (takich jak użycie CPU lub pamięci), wskaźników żądań i wskaźników błędów. Są one wydajne w budowaniu pulpitów nawigacyjnych i wyzwalaniu alertów, gdy zostanie przekroczony zdefiniowany próg.
   
• Logi: Szczegółowe, opatrzone znacznikami czasowymi i niezmienne zapisy tekstowe dyskretnych zdarzeń, które mają miejsce w aplikacji lub systemie. Logi dostarczają szczegółowych, kontekstowych informacji o tym, co się wydarzyło, takich jak komunikat o błędzie, audyt bezpieczeństwa lub szczegóły konkretnej transakcji. Programiści polegają na logach w celu debugowania i analizy przyczyn źródłowych.
   
• Ślady: Te ślady rejestrują całą podróż pojedynczego żądania, gdy przemieszcza się przez różne usługi w rozproszonym systemie. Ślad pokazuje pełną ścieżkę i czas trwania żądania, pomagając zespołom zidentyfikować wąskie gardła, zrozumieć zależności między usługami i określić źródło opóźnień w architekturze mikroserwisów.

Dlaczego obserwowalność ma znaczenie dla nowoczesnych firm

W dzisiejszej gospodarce zorientowanej na cyfrowe usługi aplikacja jest biznesem. Wolna strona e-commerce, wadliwa aplikacja mobilna lub awaria usługi bezpośrednio przekłada się na utratę przychodów, słabe doświadczenie klienta i uszkodzoną markę.

Obserwowalność ma znaczenie, ponieważ zapewnia głęboką, end-to-end widoczność wymaganą do zapewnienia, że te krytyczne usługi są niezawodne, wydajne i bezpieczne.

Głównym wyzwaniem, które rozwiązuje obserwowalność, jest rosnąca złożoność. Nowoczesne systemy zbudowane z technologiami chmurowymi: mikroserwisy, kontenery, Kubernetes i hybrydowe chmury architektury, które są niezwykle rozproszone i dynamiczne. Komponenty są stale dodawane, skalowane lub usuwane, tworząc środowisko, w którym:

• Tradycyjne monitorowanie, które śledzi zdefiniowane "znane" problemy, nie jest już wystarczające.
   
• Niemożliwe jest przewidzenie wszystkich sposobów, w jakie system może zawieść ("nieznane nieznane").
   
• Prosto wyglądający problem w jednej usłudze może spowodować kaskadę, prowadząc do nieoczekiwanych awarii w wielu innych.

Obserwowalność jest niezbędna do okiełznania tej złożoności i przynosi bezpośrednią wartość biznesową w kilku kluczowych obszarach:

• Chroni przychody i doświadczenie klienta: Obserwowalność łączy wydajność systemu bezpośrednio z doświadczeniem użytkownika końcowego. Pozwala zespołom przejść od wiedzy, że "strona jest wolna" do zrozumienia, dlaczego jest wolna dla konkretnego użytkownika, umożliwiając im znalezienie i naprawienie problemów, zanim wpłyną na dużą bazę klientów i zniechęcą do biznesu.
   
• Przyspiesza innowacje i czas wprowadzenia na rynek: Firmy muszą szybko wprowadzać nowe funkcje, aby pozostać konkurencyjnymi. Obserwowalność jest fundamentem skutecznego DevOps i pipeline CI/CD. Daje programistom pewność, że mogą często wdrażać kod, wiedząc, że jeśli nowa wersja spowoduje nieoczekiwany problem, mają narzędzia do znalezienia przyczyny w minutach, a nie godzinach czy dniach.
   
• Zwiększa efektywność operacyjną: Obserwowalność dramatycznie skraca średni czas rozwiązania (MTTR) incydentów. Łamie silosy danych między zespołami rozwoju, operacji i bezpieczeństwa, tworząc jedno źródło informacji. Eliminuje to czasochłonne "wojny pokojowe" i wzajemne oskarżenia, uwalniając wysoko wykwalifikowanych inżynierów, aby mogli skupić się na innowacjach, a nie na gaszeniu pożarów.

Wreszcie, obserwowalność jest podstawą silnej kultury DevSecOps. Dzięki zapewnieniu pełnej widoczności każdego zdarzenia, logu i żądania, pomaga zespołom bezpieczeństwa wykrywać, badać i reagować na zagrożenia, luki i anomalie w czasie rzeczywistym w całym cyklu życia aplikacji.

Korzyści z obserwowalności

Przyjęcie strategii pełnej obserwowalności dla organizacji przynosi potężne korzyści, które sięgają od zespołów inżynieryjnych bezpośrednio do wyniku finansowego firmy. Najbardziej bezpośredni wpływ to możliwość odkrywania i rozwiązywania "nieznanych nieznanych" - nieprzewidywalnych problemów w złożonych systemach, które tradycyjne monitorowanie mogłoby przeoczyć.

Ta zdolność dramatycznie przyspiesza rozwiązywanie problemów i minimalizuje przestoje, redukując średni czas do rozwiązania (MTTR). Dzięki zapewnieniu jednego, zjednoczonego widoku całego stosu, obserwowalność pomaga zespołom zidentyfikować przyczynę problemu, a nie tylko jego objawy, zapewniając, że aplikacje pozostają niezawodne i wydajne.

Zwiększona niezawodność przekłada się bezpośrednio na lepsze doświadczenia użytkowników końcowych, co pomaga poprawić satysfakcję klientów, wskaźniki konwersji i retencję. Obserwowalność również przełamuje silosy danych między zespołami rozwoju, operacji i bezpieczeństwa (DevSecOps), sprzyjając lepszej współpracy wokół jednego źródła prawdy.

Ta efektywność pozwala zespołom szybciej rozwiązywać problemy i z większą pewnością, uwalniając cenny czas inżynieryjny na innowacje, takie jak sztuczna inteligencja i automatyzacja napraw, zamiast spędzać godziny w "salach wojennych" próbując zdiagnozować problemy.

Wyzwania związane z obserwowalnością

Chociaż korzyści dla platform są znaczące, wdrożenie obserwowalności wiąże się z własnym zestawem wyzwań, głównie zakorzenionych w złożoności i skali nowoczesnych danych.

Dzisiejsze systemy natywne w chmurze generują przytłaczającą ilość danych telemetrycznych, a organizacje mogą mieć trudności z ogromnymi kosztami i złożonością wchłaniania, przechowywania i zapytań o te dane. Bez odpowiedniego zarządzania może to prowadzić do niekontrolowanych budżetów i tworzyć nowe wąskie gardła wydajności.

Ponadto wiele organizacji cierpi z powodu fragmentacji narzędzi i silosów danych. Używanie wielu, rozproszonych narzędzi do logów, metryk i śladów tworzy rozłączony widok, co utrudnia korelację danych i znalezienie przyczyny.

Ten nadmiar danych często prowadzi do "burz alertów" i zmęczenia, gdzie zespoły są zalewane tak dużą liczbą alertów o niskim kontekście, że zaczynają je ignorować, tracąc krytyczne sygnały o nadchodzącej awarii. Samo zbieranie telemetryki to za mało; prawdziwe wyzwanie polega na zrozumieniu tego wszystkiego w czasie rzeczywistym.

Najlepsze praktyki wdrażania obserwowalności

Aby przezwyciężyć te wyzwania, najważniejszą najlepszą praktyką jest przyjęcie zjednoczonej platformy, która może służyć jako jedno źródło prawdy. To podejście przełamuje silosy danych, wchłaniając i, co najważniejsze, korelując wszystkie typy telemetryki, w tym logi, metryki i ślady, w jednym miejscu.

Obserwowalność wymaga więcej niż tylko wdrożenia nowych narzędzi, ale wymaga zmiany kulturowej i filozoficznej w organizacjach inżynieryjnych. Zespoły muszą odejść od reaktywnego, skoncentrowanego na alertach podejścia na rzecz proaktywnego, napędzanego ciekawością eksplorowania.

W praktyce oznacza to wspieranie kultury, w której deweloperzy, a nie tylko zespoły operacyjne, czują się odpowiedzialni za wydajność i niezawodność kodu, który dostarczają. Mają być upoważnieni do bezpośredniego zagłębiania się w skorelowane dane z logów, metryk i śladów, aby zrozumieć zachowanie systemu.

Ostatecznie celem jest uczynienie debugowania procesem dochodzeniowym, wykorzystując dane do formułowania hipotez i weryfikacji, ciągłą pętlą uczenia się i doskonalenia systemu.

To zapewnia kontekst end-to-end niezbędny dla platform, aby szybko przechodzić od alertu do odpowiedzi. Zintegrowana platforma powinna również zapewniać potężne możliwości AIOps (AI dla operacji IT) do automatyzacji wykrywania anomalii, filtrowania szumów i ujawniania dokładnej przyczyny problemów bez żmudnej analizy ręcznej.

Na koniec, obserwowalność powinna być wprowadzana na wczesnym etapie cyklu życia rozwoju oprogramowania. Dając deweloperom dostęp do danych wydajnościowych w fazie przedprodukcyjnej, zespoły mogą identyfikować i naprawiać problemy, zanim wpłyną one na klientów.

Obserwowalność w DevOps i środowiskach chmurowych.

Obserwowalność to nie tylko narzędzie, ale podstawowy element nowoczesnych kultur DevOps, SRE (inżynieria niezawodności witryn) i inżynierii platform. Zapewnia szybkie, wysokiej jakości pętle informacji zwrotnej, które są niezbędne dla udanych pipeline'ów CI/CD (ciągła integracja/ciągłe wdrażanie).

Dzięki ciągłej, rzeczywistej informacji zwrotnej, obserwowalność daje zespołom pewność, że mogą szybciej i częściej wdrażać nowy kod, wiedząc, że mogą natychmiast wykryć i naprawić wszelkie potencjalne problemy.

Ta zdolność jest szczególnie krytyczna dla architektur chmurowych. Tradycyjne narzędzia monitorujące są nieskuteczne w dynamicznych, efemerycznych środowiskach opartych na mikroserwisach, kontenerach, Kubernetes i funkcjach bezserwerowych.

Obserwowalność, szczególnie z rozproszonym śledzeniem, jest jedynym sposobem na skuteczne zarządzanie tą złożonością. Pozwala zespołom śledzić żądania, gdy przemieszczają się przez dziesiątki lub setki usług, wizualizować zależności usług i rozumieć rzeczywistą wydajność ich wysoko rozproszonych aplikacji od frontend do backend.