Что такое observability или наблюдаемость?

В APM наблюдаемость — это способность измерять состояние системы с помощью журналов, метрик и трассировок. Внутри системы записываются действия:
- оборудования,
– программного обеспечения,
– компонентов инфраструктуры
– контейнер,
– инструментов с открытым исходным кодом
– микросервисов.

Цель наблюдения — понять, что анализировать действия внутри среды и увидеть как работают технологии, чтобы комплексно следить за работой всей системы – предотвращать ошибки и делать ее более эффективной. Хотя некоторые люди думают, что наблюдаемость — это модное слово для сложного мониторинга производительности приложений (APM), есть несколько ключевых различий, которые следует учитывать при сравнении наблюдаемости и мониторинга.

В чем разница между мониторингом и наблюдаемостью?

Действительно ли наблюдаемость может называться мониторингом под другим именем? Короче говоря, нет. Хотя наблюдаемость и мониторинг связаны и могут дополнять друг друга, на самом деле это разные концепции.

В сценарии мониторинга вы обычно предварительно настраиваете информационные панели, предназначенные для оповещения о проблемах с производительностью. Однако эти информационные панели основаны на ключевом предположении, что вы можете предсказать, с какими проблемами вы столкнетесь, до того, как они возникнут.
Современная цифровая среда динамичны и сложны, а это означает, что у вас нет возможности заранее узнать, какие проблемы могут возникнуть.
В сценарии наблюдаемости, когда среда полностью оснащена инструментами для предоставления полных данных наблюдаемости, вы можете гибко изучить происходящее и быстро выяснить основную причину проблем, которые вы, возможно, не смогли предвидеть.

Почему важна наблюдаемость?

В корпоративных средах наблюдаемость помогает командам понимать и отвечать на конкретные вопросы о том, что происходит в сильно распределенных системах.

Поскольку современные среды динамичны и постоянно меняются по масштабу и сложности, большинство проблем не известны и не отслеживаются. Наблюдаемость решает эту распространенную проблему «неизвестных неизвестных», позволяя вам постоянно и автоматически отлавливать новые типы проблем по мере их возникновения.

Наблюдаемость также является критически важной возможностью искусственного интеллекта для ИТ-операций (AIOps). По мере того, как все больше организаций внедряют облачные архитектуры, они также ищут способы реализации AIOps, используя ИИ как способ автоматизации большего количества процессов на протяжении всего жизненного цикла DevSecOps. Применяя искусственный интеллект ко всему — от сбора телеметрии до анализа того, что происходит во всем технологическом стеке, — можно получить надежные ответы, необходимые для автоматизации мониторинга приложений, тестирования, непрерывной доставки, безопасности приложений и реагирования на инциденты.

Ценность наблюдаемости не ограничивается вариантами использования ИТ. Как только вы начнете собирать и анализировать данные об наблюдаемости, вы сможете понять как влияют ваши цифровые продукты на бизнес. Такая видимость позволяет оптимизировать конверсии, проверять, соответствуют ли выпуски программного обеспечения бизнес-целям, измерять результаты SLO для взаимодействия с пользователем и расставлять приоритеты в бизнес-решениях на основе того, что важнее всего.

Когда решение для наблюдения также анализирует данные о пользовательском опыте с использованием синтетического мониторинга и мониторинга реальных пользователей, вы можете обнаруживать проблемы до того, как это сделают ваши пользователи, и разрабатывать лучшие пользовательские интерфейсы на основе реальной, немедленной обратной связи.

Преимущества наблюдаемости

Наблюдаемость дает огромные преимущества как ИТ-командам, организациям, так и конечным пользователям. Вот некоторые из вариантов использования, которые облегчает наблюдаемость:

1. Мониторинг производительности приложений. Полная сквозная наблюдаемость позволяет организациям намного быстрее разобраться в проблемах с производительностью приложений, включая проблемы, возникающие в облачных средах и средах микросервисов. Усовершенствованное решение для наблюдения также можно использовать для автоматизации большего количества процессов, повышения эффективности и инноваций среди команд эксплуатации и приложений.
2. DevSecOps и SRE: Наблюдаемость — это не только результат внедрения передовых инструментов, но и основополагающее свойство приложения и поддерживающей его инфраструктуры. Архитекторы и разработчики, создающие программное обеспечение, должны спроектировать его так, чтобы его соблюдали. Затем группы DevSecOps и SRE могут использовать и интерпретировать наблюдаемые данные в течение жизненного цикла поставки программного обеспечения для создания более качественных, безопасных и отказоустойчивых приложений.
3. Мониторинг инфраструктуры, облака и Kubernetes. Команды по инфраструктуре и операциям (I&O) могут использовать расширенный контекст, предлагаемый решением для обеспечения наблюдения, для повышения времени безотказной работы и производительности приложений, сокращения времени, необходимого для выявления и устранения проблем, обнаружения проблем с задержкой в ​​системе и оптимизации ресурсов.
4. Удобство для конечного пользователя: хорошее взаимодействие с пользователем может улучшить репутацию компании и увеличить доход, обеспечивая завидное преимущество над конкурентами. Выявляя и решая проблемы задолго до того, как их заметит конечный пользователь, и внося улучшения еще до того, как они будут запрошены, организация может повысить удовлетворенность и удержание клиентов.
5. Бизнес-аналитика. Организации могут сочетать бизнес-контекст с полной аналитикой приложений и производительностью, чтобы понять влияние IT на бизнес в режиме реального времени, улучшить оптимизацию конверсии, убедиться, что выпуски программного обеспечения соответствуют ожидаемым бизнес-целям, и убедиться, что организация соблюдает внутренние и внешние соглашения об уровне обслуживания.
6. Команды DevSecOps могут использовать возможности наблюдения, чтобы получить больше информации о разрабатываемых ими приложениях, а также автоматизировать процессы тестирования и CI/CD, чтобы увеличивать качество кода

Как сделать систему наблюдаемой?

Если вы читали о наблюдаемости, вы, вероятно, знаете, что сбор измерений журналов, метрик и распределенных трассировок — это три ключевых столпа для достижения успеха. Однако просмотр необработанных данных телеметрии только из серверных приложений не дает полной картины поведения ваших систем.

Расширяя трехкомпонентный подход, ИТ-команды должны дополнить сбор телеметрии данными о взаимодействии с пользователем, чтобы устранить слепые зоны:

1. Журналы: это структурированные или неструктурированные текстовые записи дискретных событий, произошедших в определенное время.
2. Метрики: это значения, представленные в виде подсчетов или мер, которые часто рассчитываются или агрегируются за определенный период времени. Метрики могут поступать из различных источников, включая инфраструктуру, хосты, службы, облачные платформы и внешние источники.
3. Распределенная трассировка: отображает активность транзакции или запроса по мере их прохождения через приложения и показывает, как подключаются службы, включая сведения на уровне кода.
4. Взаимодействие с пользователем: это расширяет традиционную телеметрию наблюдаемости, добавляя точку зрения пользователя извне на конкретный цифровой опыт в приложении, даже в предварительных средах.

Оbservability – это когда вы видите взаимосвязи

Очевидно, что сбор данных — это только начало. Простого доступа к нужным журналам, метрикам и трассировкам недостаточно, чтобы обеспечить настоящую наблюдаемость в вашей среде.

Как только вы сможете использовать эти данные телеметрии для улучшения взаимодействия с конечным пользователем и бизнес-результатов, только тогда вы действительно сможете сказать, что достигли цели наблюдаемости.

Существуют и другие возможности наблюдения, которые организации могут использовать для наблюдения за своей средой. Решения с открытым исходным кодом, такие как OpenTelemetry, обеспечивают стандарт для сбора данных телеметрии. Эти решения с открытым исходным кодом улучшают наблюдаемость приложений и упрощают разработчикам аналитику работоспособности приложений.

Организации также могут использовать Real user monitoring – наблюдение за реальными пользователями, чтобы в режиме реального времени получить представление о пользовательском опыте, отслеживая путь отдельного запроса и получая представление о каждом взаимодействии пользователя с вашей системой на протяжении этого пути. Опыт конечных пользователей можно наблюдать с помощью синтетического мониторинга или даже записи фактического сеанса.

Эти возможности расширяют телеметрию, добавляя данные для API, сторонних служб, ошибок, возникающих в браузере, демографических данных пользователей и производительности приложений с точки зрения пользователя. Это дает специалистам по ИТ, DevSecOps и SRE возможность не только видеть полный цикл обработки запроса, но и получать доступ к информации о работоспособности системы в режиме реального времени.

Сделать наблюдаемость действенной и масштабируемой для ИТ-команд

Наблюдаемость должна быть построена таким образом, чтобы команды с ограниченными ресурсами могли действовать на основе множества данных телеметрии, собранных в режиме реального времени, чтобы предотвратить дальнейшее распространение или даже возникновение проблем, влияющих на бизнес. Вот несколько способов сделать наблюдаемость действенной и масштабируемой.

1. Понимание контекста и топологии. это включает в себя инструментирование таким образом, чтобы создать понимание отношений между каждой взаимозависимостью в высокодинамичных средах потенциально миллиардов взаимосвязанных компонентов. Богатые метаданные контекста позволяют создавать карты топологии в реальном времени, обеспечивая понимание причинно-следственных зависимостей как по вертикали в стеке, так и по горизонтали между службами, процессами и хостами.
   
2. Внедрение непрерывной автоматизации. Автоматическое обнаружение, инструментирование и базовое определение каждого компонента системы на постоянной основе переводит усилия ИТ-специалистов с ручной настройки на инновационные проекты с добавленной стоимостью, которые могут отдавать приоритет пониманию того, что имеет значение.
   
3. AIOps: исчерпывающий анализ дерева отказов на основе ИИ в сочетании с видимостью на уровне кода открывает возможность автоматически определять основную причину аномалий, не полагаясь на трудоемкие пробы и ошибки, предположения или корреляции человека. Кроме того, ИИ на основе причинно-следственных связей может автоматически обнаруживать любые необычные точки изменения, чтобы обнаруживать «неизвестные неизвестные», которые не понимаются или не отслеживаются. Эти практические идеи способствуют более быстрым и точным ответам, которые требуются командам DevOps и SRE.
   
4. Открытая экосистема: это расширяет возможности наблюдения за внешними источниками данных, такими как OpenTelemetry, который представляет собой проект с открытым исходным кодом, возглавляемый такими поставщиками, как Dynatrace, Google и Microsoft. OpenTelemetry расширяет возможности сбора и приема данных телеметрии для платформ, которые обеспечивают сопоставление топологии, автоматическое обнаружение и инструментирование, а также действенные ответы, необходимые для наблюдения в масштабе.