Die Überwachung und Optimierung der Anwendungsleistung ist für Softwareentwickler und Unternehmen im Allgemeinen von großer Bedeutung. Je mehr Anwendungen ein Unternehmen bereitstellt, desto mehr Daten stehen für die Erfassung und Analyse zur Verfügung. Doch diese Daten sind nicht viel wert, wenn man nicht über die richtigen Tools verfügt, um sie zu überwachen, zu optimieren, zu speichern und – was entscheidend ist – sie in einen Kontext zu setzen.
Unternehmen können das Beste aus Anwendungsdaten machen, indem sie Lösungen für Überwachung und Observability einsetzen, die dazu beitragen, den Zustand von Anwendungen zu verbessern, indem sie Probleme erkennen, bevor sie auftreten, Engpässe melden, den Netzwerkverkehr verteilen und vieles mehr. Diese Funktionen tragen dazu bei, Ausfallzeiten von Anwendungen zu reduzieren, eine zuverlässigere Anwendungsleistung zu bieten und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
OpenTelemetry und Prometheus sind Open-Source-Projekte der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), die Observability-Tools für die Anwendungsüberwachung anbieten. Verschiedene Arten von Daten und Vorgängen erfordern unterschiedliche Lösungen, die von den Zielen eines Unternehmens und den Anwendungsspezifikationen abhängen. Es ist wichtig, die Hauptunterschiede zwischen Plattformen wie OpenTelemetry und Prometheus zu verstehen und zu wissen, was jede Lösung bietet, bevor Sie sich für eine entscheiden.
Es ist auch wichtig zu wissen, dass OpenTelemetry und Prometheus integriert sind und als leistungsstarkes Duo für die Überwachung von Anwendungen zusammenarbeiten können. OpenTelemetry und Prometheus ermöglichen die Erfassung und Transformation von Metriken, wodurch DevOps- und IT-Teams Leistungserkenntnisse generieren und darauf reagieren können.
OpenTelemetry oder OTel ist eine Plattform, die als zentraler Ort für die Generierung, Erfassung, den Export und die Verwaltung von Telemetriedaten, einschließlich Protokollen, Metriken und Traces, konzipiert wurde. OTel entstand aus der Fusion von OpenCensus und OpenTracing mit dem Ziel, APIs, SDKs, Bibliotheken und Integrationen bereitzustellen, die die Erfassung verteilter Daten standardisieren. Mit OTel können die gewünschten Monitoring-Ausgaben in Ihren Code integriert werden, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen und sicherzustellen, dass die Daten an das entsprechende Backend exportiert werden.
Die Analyse von Telemetriedaten ist entscheidend für das Verständnis der Systemleistung und des Systemzustands. Diese Art der optimierten Observability ermöglicht es Unternehmen, Fehler schneller zu beheben, die Systemzuverlässigkeit zu erhöhen, Latenzprobleme zu beheben und die Ausfallzeiten von Anwendungen zu reduzieren.
Hier finden Sie eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Aspekte des OpenTelemetry-Ökosystems:
APIs: OpenTelemetry-Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces, APIs) übersetzen universell Programmiersprachen. Diese Funktion ermöglicht es den APIs, Telemetriedaten zu erfassen. Diese APIs spielen eine wichtige Rolle bei der Standardisierung der Sammlung von OpenTelemetrie-Metriken.
SDKs: Software Development Kits sind Werkzeuge zum Erstellen von Software. Dazu gehören das Framework, Code-Bibliotheken und Debugger, also die Grundbausteine der Softwareentwicklung. OTel SDKs implementieren OpenTelemetry-APIs und bieten die Tools, die zum Generieren und Sammeln von Telemetriedaten erforderlich sind.
OOpenTelemetry Collector: Der OTel Collector empfängt, verarbeitet und exportiert Telemetriedaten. OTel Collectors können so konfiguriert werden, dass sie bestimmte Datentypen an das festgelegte Backend filtern.
Instrumentierungsbibliothek: OTel bietet ein Instrumentierungsmodell, das auf allen Plattformen läuft. Die Instrumentierungsbibliotheken ermöglichen die Integration von OTel in jede beliebige Programmiersprache.
Das OpenTelemetrie-Protokoll (OTLP) vereinfacht die Observability, indem es Telemetriedaten wie Metriken, Protokolle und Traces sammelt, ohne Code oder Metadaten zu ändern.
Metriken: Metriken definieren eine allgemeine Übersicht über Systemleistung und -zustand. Entwickler, IT- und Geschäftsmanagementteams legen fest, welche Metriken am sinnvollsten zu verfolgen sind, um ein Anwendungsleistungsniveau aufrechtzuerhalten, das den Geschäftszielen entspricht. Die Metriken variieren je nach den Daten, die ein Team für wichtig hält, und können Netzwerkverkehr, Latenz und CPU-Speicher umfassen. Mithilfe von Metriken können Sie auch Muster und Trends in der Anwendungsleistung verfolgen.
Protokolle: Protokolle sind eine Aufzeichnung von Ereignissen, die innerhalb einer Software- oder Anwendungskomponente auftreten. Protokolle können um bestimmte Aspekte einer Komponente erstellt werden, die DevOps-Teams überwachen möchten. Sie dienen als historische Daten, die allgemeine Leistungsinformationen darstellen, anzeigen können, wann festgelegte Schwellenwerte überschritten werden, oder Fehler anzeigen können. Protokolle helfen bei der Überwachung des Gesamtzustands eines Anwendungsökosystems.
Traces: Traces bieten eine detailliertere Ansicht der Anwendungsleistung als Protokolle und helfen bei der Optimierung. Sie sind außerdem fokussierter als Protokolle und verfolgen die End-to-End-Journey einer einzelnen Anfrage, während sie den Anwendungsstack durchläuft. Traces ermöglichen es Entwicklern, den genauen Zeitpunkt des Auftretens von Fehlern oder Engpässen zu ermitteln, wie lange sie andauern und wie sie sich auf die Benutzerführung auswirken. Diese Informationen helfen bei der Verwaltung von Microservices und der Verbesserung der Gesamtleistung der Anwendung.
OTel kann diese drei verschiedenen Arten von Telemetriedaten exportieren und an verschiedene Backends, einschließlich Prometheus, exportieren. Diese Funktion verhindert die Bindung an Anbieter oder Backends und ermöglicht es Entwicklern, ihre bevorzugten Analysetools auszuwählen. OpenTelemetry unterstützt eine Reihe von Integrationen mit anderen Plattformen, einschließlich Prometheus, die größere Möglichkeiten für die Observability bieten. OTel unterstützt Java, Python, JavaScript und Go und ist damit eine zunehmend flexible Lösung. Außerdem können Entwickler und IT-Teams die Leistung von jedem Webbrowser oder Standort aus überwachen.
Die größten Stärken von OpenTelemetry liegen in seiner Fähigkeit, Daten über viele Anwendungen hinweg konsistent zu sammeln und zu exportieren, sowie in der Standardisierung des Erfassungsprozesses. OTel ist ein leistungsstarkes Tool für die Observability verteilter Systeme und Microservices.
Prometheus ist ein Toolkit für Überwachung und Warnungen, das zur Erfassung und Organisation von Anwendungsmetriken entwickelt wurde. Der Prometheus Server wurde ursprünglich in SoundCloud entwickelt, bevor er zu einem Open-Source-Tool wurde.
Prometheus ist eine Time Series Database für die umfassende Überwachung von Zeitreihendaten. Zeitreihen-Metriken sind eine Sammlung von Daten, die in regelmäßigen Abständen erhoben werden, wie z. B. monatliche Verkaufsdaten oder täglicher Anwendungsdatenverkehr. Ein klarer Einblick in diese Art von Daten bietet Einblicke in Muster, Trends und Prognosen für die Geschäftsplanung. Nach der Integration mit einem Host erfasst Prometheus Anwendungsmetriken, die sich auf dedizierte Funktionen beziehen, die DevOps-Teams überwachen möchten.
Prometheus-Metriken liefern Datenpunkte, die aus dem Namen der Metrik, der Bezeichnung, dem Zeitstempel und dem Wert bestehen, wobei eine Abfragesprache namens PromQL verwendet wird. PromQL ermöglicht es Entwicklern und IT-Abteilungen, Datenmetriken zu aggregieren und sie in Histogramme umzuwandeln – Grafiken und Dashboards für eine bessere Visualisierung. Prometheus kann auf Daten aus Unternehmensdatenbanken oder von Exportern zugreifen. Exporter sind eine Software, die sich auf Anwendungen bezieht, die Metriken aus verschiedenen Anwendungen und Endgeräten abrufen.
Zähler: Zähler messen kumulative numerische Werte, die nur ansteigen. Mithilfe von Zählern werden abgeschlossene Aufgaben, die Anzahl der während eines bestimmten Zeitraums aufgetretenen Fehler oder die Anzahl der laufenden Prozesse oder Microservices gemessen.
Messgeräte: Messgeräte überwachen numerische Werte, die je nach externen Faktoren steigen und fallen. Sie können die CPU- und Speicherauslastung, die Temperatur oder die Größe einer Warteschlange überwachen.
Histogramme: Histogramme messen die Dauer bestimmter Ereignisse, wie z.B. die Dauer einer Anfrage oder die Größe einer Antwort. Anschließend unterteilen sie den Bereich dieser Messungen in Intervalle, die als „Buckets“ bezeichnet werden, und bestimmen, wie viele dieser Messungen in jedes einzelne Bucket fallen.
Zusammenfassungen: Wie Histogramme messen auch Zusammenfassungen die Anforderungsdauer und die Antwortgröße, liefern aber auch eine Gesamtzahl aller Beobachtungen und die Summe aller beobachteten Werte.
Ein weiterer wertvoller Aspekt von Prometheus ist, dass es auf der Grundlage der gesammelten Daten zugängliche Dashboards und Grafiken erstellen kann.
Prometheus ermöglicht eine Echtzeit-Überwachung von Anwendungen, die Ihnen genaue Einblicke bietet und eine schnelle Fehlerbehebung ermöglicht. Es ermöglicht auch die Erstellung von Schwellenwerten, die mit bestimmten Funktionen verknüpft sind. Wenn diese Schwellenwerte erreicht oder überschritten werden, werden Warnmeldungen ausgelöst, die die Zeit bis zur Lösung von Problemen verkürzen können. Prometheus kann große Mengen an Metrikdaten verarbeiten und speichern und die Daten bei Bedarf für Analyseteams bereitstellen. Es ist nicht als langfristige Speicherlösung gedacht, sondern als Tool zur Speicherung von Daten, die für eine sofortige Analyse benötigt werden. Das Standardfenster für die Datenspeicherung mit Prometheus liegt zwischen zwei Stunden und fünfzehn Tagen.
Prometheus lässt sich nahtlos in Kubernetes, eine Open-Source-Container-Orchestrierungsplattform für die Planung und Automatisierung der Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von containerisierten Anwendungen, integrieren. Kubernetes ermöglicht es Unternehmen, komplexe Hybrid- und Multicloud-Umgebungen zu erstellen, die eine Reihe von Services und Mikrodiensten bereitstellen. Die Integration von Prometheus mit Kubernetes bringt Full Stack Observability und Übersicht in diese komplexen Systeme.
Prometheus ist auch mit Grafana kompatibel, einem leistungsstarken Visualisierungstool, mit dem sich Daten in Dashboards, Diagramme, Grafiken und Alerts umwandeln lassen. In Kombination mit Prometheus kann Grafana Metriken in klare Visualisierungen umwandeln. Die Kompatibilität zwischen diesen beiden Plattformen macht komplexe Daten für verschiedene Teams zugänglicher und besser gemeinsam nutzbar.
Prometheus bietet Tools für die Überwachung, Speicherung und Visualisierung von Metriken, verfolgt jedoch keine Protokolle und unterstützt keine Spuren, die für die Ursachenanalyse verwendet werden. Insgesamt ist der Einsatzbereich von Prometheus begrenzter als der von OpenTelemetry.
OpenTelemetry kann durch programmiersprachenunabhängige Integrationen komplexere Metriken verarbeiten und nachverfolgen als Prometheus. OTel ist hochgradig skalierbar und hat eine größere Erweiterbarkeit als Prometheus, da es automatisierte Instrumentierungsmodelle bietet. Im Gegensatz zu Prometheus bietet OpenTelemetry keine Speicherlösung und muss mit einem separaten Back-End-System gekoppelt werden.
Die Bedürfnisse Ihres Unternehmens bestimmen, welche dieser Lösungen für Sie die richtige ist. Wenn Sie ein ganzheitlicheres Verständnis Ihrer Daten benötigen, in komplexen Umgebungen mit verteilten Systemen arbeiten und mehr Flexibilität wünschen, könnte OpenTelemetry die geeignetere Lösung sein. Dies gilt auch, wenn Sie Protokolle und Traces überwachen müssen.
Wenn Sie einzelne Systeme oder Vorgänge überwachen müssen und nach Alarm-, Speicher- und Visualisierungsmodellen suchen, ist Prometheus möglicherweise die richtige Option.
Die gute Nachricht ist, dass Sie sich nicht unbedingt für eine der beiden Plattformen entscheiden müssen. OpenTelemetry und Prometheus sind kompatible Plattformen. OTel SDKs können Metriken aus Prometheus-Datenmodellen sammeln und Prometheus unterstützt OpenTelemetry-Metriken. Wenn Sie diese Plattformen zusammen nutzen, erhalten Sie das Beste aus beiden Welten und erweiterte Überwachungsoptionen. Einige Beispiele:
Darüber hinaus lassen sich OpenTelemetry und Prometheus mit IBM® Instana und IBM® Turbonomic integrieren, um zusätzliche Überwachungstools bereitzustellen. Mit der leistungsstarken Abhängigkeitsübersicht von Instana, der Korrelation von Upstream-/Downstream-Diensten und der vollständigen Transparenz werden die Funktionen von OTel optimiert, um sicherzustellen, dass alle Services instrumentiert sind. Instana bietet die gleiche großartige Erfahrung mit OTel-Daten wie mit jeder anderen Datenquelle und liefert Ihnen den Kontext, den Sie benötigen, um Anwendungsprobleme schnell zu finden und zu beheben. Mit Turbonomic können Sie die Datenüberwachungstools von Prometheus nutzen, um Entscheidungen über die Ressourcenbeschaffung auf der Grundlage von Echtzeit-Datenerfassung zu automatisieren. Diese Integrationen sind optimierte Möglichkeiten, die Gesundheit Ihres Anwendungsökosystems zu fördern und die Gesamtleistung zu verbessern.