Sfatiamo i miti sull'osservabilità - Parte 6: "L'osservabilità riguarda solo una parte dello stack"

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

Oggi approfondiremo un altro mito sull'osservabilità, ovvero la convinzione che sia applicabile esclusivamente a una parte specifica del tuo stack o dell'applicazione.

Questo malinteso nasce da un fraintendimento fondamentale del concetto centrale dell'osservabilità. Considerando l'osservabilità limitata a un livello, si trascura la sua natura olistica, che si estende a tutti i livelli dello stack e alle loro interconnessioni. Sfatando questo mito, vogliamo evidenziare la vera essenza dell'osservabilità quale pratica completa, in grado di fornire insight sulle funzionalità e sulle prestazioni di interi sistemi.

Nella moderna gestione del software e dei sistemi, l'osservabilità va oltre la focalizzazione su una sola parte dello stack. Comprende l'intero sistema, dal livello dell'applicazione al livello dell'infrastruttura e tutto il resto.

Il malinteso deriva probabilmente da una visione ristretta secondo cui solo il monitoraggio di un componente specifico, come il livello dell'applicazione, sia sufficiente per comprendere il comportamento del sistema. Tuttavia, questo approccio può trascurare le interazioni e le dipendenze complesse tra le diverse parti dello stack.

La vera osservabilità richiede l'osservazione e l'analisi dei dati provenienti da tutti i livelli del sistema, comprese le metriche delle applicazioni, le tracce e la telemetria dell'infrastruttura. Questo approccio completo consente ai team di scoprire insight sul funzionamento dell'intero sistema, identificare i colli di bottiglia nelle prestazioni, rilevare anomalie e, in ultima analisi, offrire un'esperienza più affidabile ed efficiente per gli utenti.

L'osservabilità è applicabile su varie piattaforme, inclusi dispositivi mobili e web, cloud e mainframe, perché comprende un'ampia gamma di tecnologie e ambienti.

Esplora i dettagli tecnici del funzionamento dell'osservabilità nei diversi stack e perché dovrebbe essere adottata universalmente:

• Applicazioni per dispositivi mobili: l'osservabilità nelle applicazioni per dispositivi mobili implica la strumentazione del codice per catturare eventi, metriche e log pertinenti. Si ottiene osservando i framework in tempo reale, le librerie di monitoraggio delle prestazioni e gli strumenti di segnalazione degli incidenti. Integrando i meccanismi di osservabilità nelle app, gli sviluppatori possono ottenere insight sulle interazioni degli utenti, sui colli di bottiglia nelle prestazioni e sugli errori, contribuendo a migliorare l'esperienza e la qualità dell'app.
• Applicazioni web: nelle applicazioni web, l'osservabilità si basa sull'acquisizione e l'analisi dei dati da diversi livelli, come frontend, backend e infrastruttura. Ciò include la registrazione delle richieste HTTP, delle interrogazioni al database, dei tempi di risposta del server e dell'utilizzo delle risorse di sistema. Aggregando e analizzando questi dati con gli strumenti di osservabilità, i team possono identificare problemi di prestazioni, rilevare errori e ottimizzare le prestazioni dell'applicazione.
• Servizi basati su cloud: per i servizi basati su cloud, l'osservabilità si concentra sul monitoraggio e l'analisi dei sistemi distribuiti e delle architetture di microservizi. Ciò comporta l'acquisizione e la correlazione di log, metriche e tracce tra i vari componenti e servizi. Tecnologie come il tracciamento distribuito e il service mesh consentono una visibilità end-to-end, consentendo ai team di comprendere i flussi di richieste, identificare i colli di bottiglia di latenza e risolvere i problemi attraverso i diversi limiti del servizio.
• Mainframe: l'osservabilità riveste un ruolo fondamentale anche nei sistemi mainframe. Gli strumenti di monitoraggio e i framework appositamente progettati per i mainframe possono acquisire metriche, log delle transazioni e dati sull'utilizzo delle risorse. Utilizzando l'osservabilità nei mainframe, le organizzazioni possono ottenere insight sulle prestazioni, identificare le inefficienze e ottimizzare l'allocazione delle risorse per i processi aziendali critici.

• Comprensione completa del sistema: l'osservabilità fornisce una visione olistica dell'intero stack di sistema, consentendo ai team di comprendere le interazioni, le dipendenze e le caratteristiche delle prestazioni tra diversi componenti e tecnologie.
• Risoluzione dei problemi e debug più rapidi: l'osservabilità aiuta i team a identificare e risolvere rapidamente i problemi fornendo insight granulari sul comportamento del sistema e consentendo una risoluzione dei problemi e un debug efficienti.

• Rilevamento e prevenzione proattivi dei problemi: con l'osservabilità, le organizzazioni possono rilevare anomalie, monitorare le metriche chiave e impostare avvisi per identificare e risolvere in modo proattivo i potenziali problemi, riducendo al minimo i tempi di inattività e migliorando l'affidabilità del sistema.
• Miglioramento dell'esperienza del cliente: utilizzando l'osservabilità su tutte le piattaforme, le organizzazioni possono monitorare continuamente le interazioni degli utenti, identificare i colli di bottiglia delle prestazioni e ottimizzare l'esperienza del cliente, con miglioramento dei tassi di soddisfazione e fidelizzazione.

Nel complesso, l'adozione dell'osservabilità consente universalmente alle organizzazioni di ottenere insight fruibili, migliorare le prestazioni del sistema e offrire esperienze migliori in diversi stack tecnologici e ambienti.

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.

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