Observabilitet översikt

Vad är observabilitet?

I dagens komplexa IT-miljöer har det blivit mer utmanande än någonsin att säkerställa att system och applikationer fungerar som förväntat. Det är där observabilitet kommer in i spel. Observabilitet är inte bara ett modeord utan ett grundläggande koncept inom modern mjukvaruteknik och systemövervakning. Det hänvisar till förmågan att förstå vad som händer i ett system baserat på dess externa utgångar. I sin kärna svarar observabilitet på tre kritiska frågor: Vad hände inom systemet? Varför hände det? Hur kan vi lösa det? Låt oss dyka djupare in i de tre pelarna för observabilitet.

De tre pelarna för observabilitet

Logs

Loggar är register över diskreta händelser som har ägt rum i systemet. De är vanligtvis tidsstämplade och kan ge detaljerad information om vad som hände vid en viss tidpunkt. Loggar är särskilt användbara för att förstå tidigare händelser och felsöka problem efter att de har inträffat. Om en tjänst till exempel misslyckades kan loggar hjälpa till att avslöja den exakta serien av händelser som ledde till felet.

Metrics

Mätvärden är numeriska värden som representerar tillstånd av ett system över tid. Dessa är ofta aggregerade och ger en överblick över systemets prestanda. Exempel inkluderar CPU-användning, minnesförbrukning och felfrekvenser. Mätvärden är användbara i spåra trender, identifiera flaskhalsar i resurserna, och se till att systemet beter sig inom acceptabla parametrar.

Traces

Spår används för att fånga end-to-end-förfrågningsflöden över olika tjänster i ett distribuerat system. De hjälper till att identifiera latensproblem och förstå hur enskilda tjänster bidrar till applikationens övergripande prestanda. Spår gör det möjligt för team att återskapa en användares resa genom ett system och plats där problem eller avmattningar uppstår.

Utvecklingen av observabilitet inom programvaruteknik

Begreppet observabilitet härrör från kontrollteori, där det ursprungligen användes för att beskriva förmågan att härleda ett systems interna tillstånd från dess utgångar. Inom mjukvaruteknik har dock observabilitet utvecklats bortom grundläggande övervakningsmetoder. Traditionella övervakningssystem förlitar sig på fördefinierade mätvärden och varningströsklar. De är reaktiva, vilket innebär att de väntar på att något ska gå fel innan de varnar operatörerna. Observabilitet, å andra sidan, är proaktiv. Det utrustar team med förmågan att undersöka okända och inte bara fördefinierade misslyckanden. Med observabilitet kan du undersöka ”okända okända” - problem eller situationer som du inte hade förutsett eller instrumenterat i förväg.

Varför observabilitet är avgörande i moderna IT-system

Moderna IT-system blir alltmer distribuerade och dynamiska, särskilt med införandet av mikrotjänstarkitektur och molnbaserad teknik. I sådana miljöer kommer traditionella övervakningstekniker till kort eftersom: Det finns för många rörliga delar.Fel är svårare att förutsäga. Det ömsesidiga beroendet mellan tjänsterna är komplicerat. Observabilitet erbjuder ett sätt att se vad som händer inom dessa system i realtid, och det går utöver att bara höja larm. Det ger insikter om Hur system interagerar, Där flaskhalsar uppstår, och Vilken del av systemet är underpresterande.

Observabilitet vs. Monitorering:
Förstå skillnaden

Medan observabilitet och övervakning används ofta omväxlande, de är distinkta begrepp. Övervakning handlar mer om att spåra systemets prestanda och varna dig när något går fel, vanligtvis med hjälp av fördefinierade trösklar. Däremot handlar observabilitet om att ge dig verktygen och data för att förstå varför något gick fel och för att diagnostisera problem som inte nödvändigtvis förutspåddes.

‍Monitorering Är reaktiv
‍Övervakningsverktyg är utformade för att varna dig för specifika förhållanden. Om CPU-användningen till exempel överstiger 90% kan du få en varning om att en server är överbelastad. Övervakning hjälper dig dock inte att förstå varför CPU-användningen är hög eller vad det underliggande problemet kan vara.

‍Observabilitet Är proaktiv
‍Med observabilitet får du inte bara varningar; du har de data som behövs för att undersöka varför ett visst problem inträffade. När ett problem uppstår ger observabilitet det sammanhang som behövs för att förstå hela bilden - loggar, mätvärden och spår tillsammans.