Sfatiamo i miti sull'osservabilità — Parte 1: perché non puoi evitare il monitoraggio facendo affidamento solo sui log

I team DevOps, SRE, Platform, ITOps e Developer sono tutti sotto pressione per mantenere le applicazioni performanti mentre operano in modo più veloce e intelligente che mai. Un'area che ha visto progressi significativi negli ultimi anni è quella dell'osservabilità, che ha rivoluzionato il modo in cui i team IT affrontano la prevenzione degli incidenti.

Tuttavia, persistono alcuni concetti ormai obsoleti che limitano la produttività e il successo dei moderni team di ingegneria del software.

In questo post sul blog faremo luce su un mito che circonda l'osservabilità: "È possibile evitare il monitoraggio e affidarsi solo ai log".

Nella nostra serie di blog, abbiamo finora sfatato i seguenti miti sull'osservabilità:

• Parte 1: Si può evitare il monitoraggio e fare affidamento solo sui log
• Parte 2: L'osservabilità è progettata esclusivamente per gli SRE
• Parte 3: L'osservabilità è importante e vantaggiosa solo per i sistemi su larga scala o per le architetture complesse
• Parte 4: L'osservabilità è sempre costosa
• Parte 5: È possibile creare un sistema osservabile senza un'automazione basata sull'osservabilità
• Parte 6: L'osservabilità è solo una parte del tuo stack

La risposta rapida è che i log possono essere noiosi, soggetti a errori e richiedere molto tempo a causa della loro natura manuale. Sebbene i log siano stati a lungo utilizzati per comprendere il comportamento del sistema, sono meno utili quando i team devono risolvere problemi o apportare modifiche in tempo reale. Ad esempio, negli ambienti di produzione, QA o staging, l'esecuzione della modalità di debug introduce problemi con i log. Senza una strumentazione adeguata nel punto giusto e con i dati necessari già pronti, è impossibile apportare modifiche in tempo reale o osservarle in azione. Ciò implica un notevole sforzo manuale che comporta non solo l'implementazione del codice, ma anche la ricostruzione del contesto esaminando contemporaneamente il codice reale.

L'uso dei log per tenere traccia delle singole transazioni (come si faceva con i log monolitici delle richieste del server web) in genere significa tenere conto delle spese le transazioni dell'applicazione, tutti i microservizi, la rete, lo storage e le settimane di conservazione dei dati. Tutto questo, ovviamente, equivale a spendere troppi soldi.

Non è necessario fare sempre riferimento ai log quando esistono soluzioni di osservabilità avanzate che forniscono una roadmap esatta per la risoluzione dei problemi.

Di fatto, usare solo i log significa procedere troppo lentamente. Il monitoraggio dei sistemi è fondamentale e ora esistono soluzioni avanzate che forniscono funzionalità di monitoraggio in tempo reale che incorporano la combinazione perfetta di dati di monitoraggio, tracce e informazioni di logging. Queste soluzioni non solo inseriscono tutte le informazioni critiche, ma catturano anche automaticamente tutti gli altri dati necessari. L'osservabilità in tempo reale elimina la necessità di logging esteso, che introduceva varie sfide come il debug e l'individuazione della causa principale dei problemi. Inoltre, il costo dell'archiviazione dei log transazionali richiede un'elevata quantità di attività analitiche per comprendere tutti i dati.

Sebbene un tempo gli strumenti di monitoraggio fossero considerati fondamentali per tracciare le singole transazioni, oggi devono affrontare sfide significative in un ambiente di microservizi. Chris Farrell, VP Automation Value Services di IBM, ha recentemente descritto come si è evoluto il panorama dell'osservabilità nel suo articolo su LinkedIn, "Logging is the new floppy disk".

L'osservabilità in tempo reale emerge come un fattore fondamentale per promuovere uno sviluppo efficiente, una risoluzione proattiva dei problemi e un monitoraggio efficace. Passando da un'elevata dipendenza dai log all'osservazione in tempo reale, le organizzazioni possono sbloccare benefici significativi. Le piattaforme avanzate di osservabilità acquisiscono selettivamente i dati critici, utilizzando le prestazioni delle metriche, i dati di configurazione e gli eventi direttamente dai sistemi monitorati.

Il monitoraggio in tempo reale offre insight tempestivi che l'analisi tradizionale dei log non fornisce. L'implementazione di soluzioni di streaming e analisi in tempo reale aiuta a migliorare l'osservabilità, consentendo il monitoraggio e l'invio di avvisi tempestivi.

"In tempo reale" si riferisce alla capacità di acquisire ed elaborare i dati istantaneamente, fornendo insight e visualizzazioni immediate. Nel contesto dell'osservabilità, le funzionalità in tempo reale offrono un approccio più moderno, con numerosi vantaggi.

Sebbene le metriche, i log e le tracce siano componenti importanti, sono semplicemente dettagli di implementazione all'interno di una strategia più ampia. Da qui la necessità di spostare la nostra attenzione sull'utilizzo efficace di vari tipi di dati e sull'esplorazione di nuove dimensioni dell'osservabilità. L'osservabilità in tempo reale può migliorare significativamente i processi di sviluppo e i risultati operativi. Adottando questo approccio, le organizzazioni possono ottenere:

• Aumenti dell'efficienza enormi: l'osservabilità in tempo reale consente agli sviluppatori di risparmiare tempo prezioso, con potenziali aumenti dell'efficienza fino al 50%. Eliminando lo sforzo manuale necessario per l'adeguamento del codice per il debug, i team possono concentrarsi maggiormente sulle attività di sviluppo effettive, accelerando la produttività.
• Monitoraggio migliorato e risoluzione rapida dei problemi: l'osservabilità in tempo reale fornisce informazioni di monitoraggio più solide, offrendo insight immediati sulle prestazioni del sistema. La risoluzione dei problemi diventa più rapida ed efficace, consentendo una rapida identificazione e risoluzione dei problemi. Questo semplifica le operazioni e riduce al minimo i tempi di inattività.
• Migliore esecuzione da parte dei team Dev e Ops: con l'osservabilità in tempo reale, sia i team di sviluppo (Dev) che quelli delle Operazioni (Ops) possono allinearsi in modo più efficace. Gli insight in tempo reale colmano il divario tra questi team, promuovendo la collaborazione e rendendo più fluida l'esecuzione dei progetti. Questa sinergia porta a migliori risultati complessivi e a una migliore erogazione dei servizi.
• Riduzione dei costi: l'osservabilità in tempo reale elimina la necessità di addebiti trimestrali esorbitanti per acquisizione e storage, spesso associati alle soluzioni di osservabilità tradizionali. Acquisendo metriche e tracce e incorporando solo alcuni di dati di log, le organizzazioni possono ottenere un'osservabilità completa senza incorrere in costi inutili.

È tempo di ridefinire l'osservabilità e utilizzare la potenza degli insight in tempo reale per promuovere l'innovazione e l'eccellenza operativa.

IBM Instana, la soluzione di osservabilità di IBM, è creata appositamente per il cloud-native ed è progettata per fornire automaticamente e continuamente dati altamente affidabili (ad esempio, granularità di un secondo e tracce end-to-end) nel contesto delle dipendenze logiche e fisiche tra mobile, web, applicazioni e infrastruttura. I nostri clienti sono stati in grado di ottenere risultati tangibili utilizzando l'osservabilità in tempo reale.

• Insight granulari in tempo reale: Rebendo utilizza Instana per fornire visibilità in tempo reale con una granularità di un secondo, aiutando a individuare le inefficienze non identificate. 
• Riduzione del 56,6% del MTTR: ExaVault massimizza i tempi di attività e ottiene una riduzione del MTTR. 

Resta sintonizzato per il nostro prossimo blog, dove sfateremo un altro mito comune sull'osservabilità. Questa volta, metteremo in discussione l'idea che l'osservabilità sia utile solo per gli SRE. Preparati a scoprire i benefici e le applicazioni più ampie che ti attendono.

• Leggi: "Sfatiamo i miti sull'osservabilità — Parte 2: Perché l'osservabilità è importante per tutti, non solo per gli SRE"
• Leggi: "Sfatiamo i miti sull'osservabilità — Parte 3: Perché l'osservabilità funziona in ogni ambiente, non solo nei sistemi su larga scala"