Welche drei Dinge können Sie tun, um Ihre Observability Journey zu beginnen?

Um Ihre Observability Journey zu beginnen, können Sie jetzt drei Schritte unternehmen.

1. Messen, wo Sie sich auf der Reifegradkurve der Application Observability befinden

2. Daten erstellen

Die Telemetriedaten, die eine Observability-Plattform sammelt, können in mehrere Typen unterteilt werden:

Metriken - Eine numerische Bewertung der Anwendungsleistung, der Ressourcenauslastung und des gesamten Systemzustands über einen bestimmten Zeitraum hinweg.

Traces - Eine Aufzeichnung der End-to-End-Services für jede Benutzeranforderung, da Transaktionen von einem Service in einen anderen übertragen werden.

Abhängigkeiten - Eine Bewertung, wie die einzelnen Anwendungskomponenten von anderen Komponenten, Anwendungen und IT-Ressourcen abhängig sind.

Zustandsprüfungen - Periodische Abfragen bestimmter Services. Wenn eine Zustandsprüfung fehlschlägt, wird ein Problem angezeigt.

Alerts - Benachrichtigungen, die ausgelöst werden, wenn bestimmte vorgegebene Schwellenwerte überschritten werden.

Dashboards - Anwendungsperspektiven, die visuelle, interaktive und verständliche Darstellungen bestimmter vorgegebener Metriken bereitstellen.

Protokolle - Granulare, mit einer Zeitmarke versehene, vollständige und unveränderliche Aufzeichnungen von Anwendungsereignissen in Ihrem System.

Nach dem Sammeln dieser Informationen korrelieren Observability-Tools diese in Echtzeit, um kontextbezogene Informationen zu liefern - das Was, Wo und Warum eines jeden Ereignisses, das auf ein Problem mit der Anwendungsleistung hinweisen, es verursachen oder zu dessen Behebung verwendet werden könnte.

Die fortschrittlichsten Observability-Plattformen erkennen auch automatisch neue Telemetriequellen, die sich aus der Anwendung ergeben könnten. Da diese Plattformen deutlich mehr Echtzeitdaten verarbeiten als eine APM-Standardlösung, verfügen viele von ihnen über AIOps (künstliche Intelligenz für den Betrieb) und ML-Funktionen (maschinelles Lernen), mit denen die Signale (Hinweise auf echte Probleme) vom Rauschen (Daten, die nichts mit den Problemen zu tun haben) getrennt werden können.

3. Wichtige Praktiken und Grundsätze einführen

Damit Observability richtig funktioniert, sind Daten und KI erforderlich, um automatisierte, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Mit diesen Schlüsselkomponenten können Sie eine Vielzahl von Services und Systemen in komplexen Umgebungen effektiv, schnell und in großem Umfang verwalten und überwachen. Es gibt also einige wichtige Praktiken und Grundsätze, die Sie einführen müssen, damit Ihre Observability-Plattform Ihre Ziele erreichen kann:

Systematische Optimierung: Observability bildet die Interaktionen zwischen allen in der IT-Architektur vorhandenen Ressourcen ab und kontextualisiert sie, sodass die gesamte IT-Umgebung optimiert werden kann.

Vollständige Kontextualisierung: Jede Einheit von Observability-Daten muss mit vollständigem Kontext bereitgestellt werden. End-to-End-Tracing und Kontextualisierung jeder Metrik sind erforderlich.

Cloud-native Bereitstellung: Die Prozesse zur Observability-Bereitstellung und -Instrumentierung sind vollständig automatisiert, sodass sich Observability-Tools nahtlos in Cloud-native Anwendungsumgebungen integrieren lassen.

Umfassende Unterstützung für die Datenaufnahme: Observability unterstützt die vielen Möglichkeiten, mit denen moderne Anwendungsumgebungen Daten zugänglich machen - von Standardausgaben und herkömmlichen Protokollen bis hin zu Telemetrie wie OpenTracing.

Observability in der gesamten Pipeline: Shift-left Observability nutzt Observability-Plattformen vor der Produktion, um die CI/CD-Pipeline zu optimieren und Probleme zu finden, bevor sie in die Produktion gelangen.