APM: в чем именно разница между наблюдаемостью и мониторингом?

Важно понимать, когда что-то идет не так в цепочке доставки приложений, чтобы вы могли определить основную причину и исправить ее до того, как она повлияет на ваш бизнес.

Мониторинг и наблюдаемость обеспечивают двусторонний подход. Мониторинг обеспечивает ситуационную осведомленность, а возможность наблюдения помогает точно определить, что происходит и что с этим делать.

Чтобы лучше понять, что такое наблюдаемость и мониторинг, мы определим различия между ними. Затем рассмотрим, как вы можете наилучшим образом использовать и то и другое для улучшения бизнес-результатов.

Мониторинг против наблюдаемости

Мониторинг фокусируется на наблюдении за конкретными показателями. Ведение журнала предоставляет дополнительные данные, но обычно рассматривается изолированно от более широкого системного контекста.

Наблюдаемость - это способность понять внутреннее состояние системы путем анализа генерируемых ею данных, таких как журналы, метрики и трассировки.

Далее давайте рассмотрим простейшую разницу между наблюдаемостью и мониторингом.

Мониторинг - это сбор и отображение данных, тогда как наблюдаемость позволяет определить состояние системы, анализируя ее входные и выходные данные. Например, мы можем активно следить за изменениями, указывающими на проблему, по одной метрике — это мониторинг.

Наблюдаемость — это понимание того, что происходит внутри системы, по ее журналам, метрикам и трассировкам. Система является наблюдаемой , если она выдает полезные данные о своем внутреннем состоянии, что имеет решающее значение для определения первопричины.

Три столпа наблюдаемости

Системы являются наблюдаемыми, когда они генерируют и легко предоставляют тип данных, который позволяет вам оценить состояние системы. Здесь более подробно рассматриваются журналы, метрики и распределенные трассировки.

  • Журналы

    содержат специфические для приложений и системы данные, которые предоставляют подробные сведения об операциях и потоке управления в системе. Записи журнала описывают события, такие как запуск процесса, обработка ошибки или просто выполнение некоторой части рабочей нагрузки. Ведение журнала дополняет метрики, предоставляя контекст для состояния приложения при захвате метрик.

    Например, сообщения журнала могут указывать на большой процент ошибок в конкретной функции API. В то же время метрики на панели мониторинга показывают проблемы исчерпания ресурсов, например, нехватку доступной памяти. Метрики могут быть первым признаком проблемы, но журналы могут предоставить подробную информацию о том, что способствует возникновению проблемы и как это влияет на работу.

  • Метрики в этом контексте представляют собой наборы измерений, проводимых с течением времени, и существует несколько типов метрик:
    • метрики датчика измеряют значение в определенный момент, допустим, уровень загрузки ЦП во время измерения;
    • показатели дельты фиксируют различия между предыдущими и текущими измерениями, например, изменение пропускной способности с момента последнего измерения;
    • совокупные показатели фиксируют изменения с течением времени — к примеру, количество ошибок, возвращенных вызовом функции API за последний час.
  • Распределенная трассировка — это третий столп наблюдаемости, который позволяет получить представление о производительности операций в микросервисах. Приложение может зависеть от нескольких служб, каждая из которых имеет собственный набор показателей и журналов. Распределенная трассировка — это способ наблюдения за запросами по мере их перемещения в распределенных облачных средах. В этих сложных системах трассировки выявляют любые проблемы, которые могут возникнуть во взаимоотношениях между службами.

Однако истинная наблюдаемость зависит от большего количества видов данных, чем просто ключевые индикаторы.

Наблюдаемость и мониторинг — что лучше?

Так как же понять, какую модель лучше всего использовать в вашей среде?

Мониторинг обычно обеспечивает ограниченное представление системных данных, сосредоточенное на отдельных показателях. Этого подхода достаточно, когда хорошо изучены режимы отказов системы. Поскольку мониторинг, как правило, фокусируется на ключевых показателях, таких как коэффициент использования и пропускная способность, он отражает общую производительность системы.

Так, при наблюдении за базой данных вам нужно знать о любой задержке при записи данных на диск или среднем времени ответа на запрос. Опытные администраторы баз данных учатся выявлять закономерности, которые могут привести к распространенным проблемам. Примеры включают всплеск использования памяти, снижение коэффициента попаданий в кэш или увеличение загрузки ЦП. Эти проблемы могут указывать на плохо написанный запрос, который необходимо завершить и исследовать.

Однако обычный анализ производительности базы данных прост по сравнению с диагностикой микросервисных архитектур с несколькими компонентами и набором зависимостей. Мониторинг полезен, когда мы понимаем, как системы выходят из строя, но по мере того, как приложения становятся более сложными, усложняются и их режимы отказа. Часто невозможно предсказать, каким образом распределенные приложения потерпят неудачу. Делая систему наблюдаемой, вы можете понять внутреннее состояние системы и, исходя из этого, определить, что работает неправильно и почему.

Однако корреляции между несколькими показателями часто недостаточно для диагностики инцидентов в современных приложениях. Вместо этого современные сложные приложения требуют большей прозрачности состояния систем, и вы можете добиться этого, используя комбинацию наблюдаемости и более мощных инструментов мониторинга.

Автоматический и интеллектуальный подход к мониторингу и наблюдению

Усовершенствованное программное интеллектуальное решение “Ключ-Астром” автоматически собирает и анализирует данные с высокой степенью масштабируемости, чтобы разобраться во всех системах. Каузальный движок искусственного интеллекта “Ключ-Астром” просеивает огромные объемы разрозненных, высокоскоростных потоков данных и анализирует их через единый интерфейс. Этот единый источник достоверной информации разрушает информационные хранилища, которые традиционно разделяют команды, выполняющие множество различных функций в различных компонентах приложений. Централизованный автоматический подход устраняет необходимость в ручной диагностике. Он также предоставляет способы исправления, чтобы обеспечить бесперебойную работу технологии, на которую полагаются пользователи.