Ngày này, chúng ta đang xúc tiến các hệ thống lên gốc rễ đám mây Cloud, họ sẽ dần biến đổi phần đông ứng dụng thực hiện phong cách xây dựng centralized architecture với UI, database gói gọn trong một kăn năn (monolith) thành những vận dụng được phân tán, phân chia nhỏ tuổi từng yếu tố tự do vào bản vẽ xây dựng Microservice. Telemetry là 1 trong thành phần đặc biệt vào hệ thống sử dụng bản vẽ xây dựng Microservice.

Bạn đang xem: Telemetry là gì

Telemetry là tự động chẩn đoán thù, truyền cài đặt dữ liệu từ bỏ remote sources, vào DevOps , telemetry nlỗi một bác bỏ sĩ cho khối hệ thống, nó chẩn đân oán cùng chỉ dẫn thông báo cho tới chúng ta. Telemetry đảm nhận các công việc:

MonitoringCảnh báo và thống kê dữ liệuTheo dõi những hệ thống phân tánLog tập trung

Monitoring

Nhiệm vụ tiên quyết của Telemetry là yêu cầu cố được thông báo về hệ thống lúc nó vẫn chuyển động. Việc monitor bản vẽ xây dựng microservices không còn dễ ợt, nó gồm không ít middleware servers, container cađậy, những database cluster ko phổ biến port. Chúng ta từng sử dụng loại plugin nhỏng Nagios cùng Sensu nhằm giải quyết vụ việc này. Tuy nhiên ngày nay bạn nên thay đổi từ quá trình trở nên tân tiến nhằm các service hoàn toàn có thể gắn thêm Telemetry vào kiến trúc áp dụng.

Chình họa báo cùng thống kê dữ liệu

Chình ảnh báo hay được sử dụng bên dưới dạng những Data mã sản phẩm được gọi là Time Series, các data Mã Sản Phẩm này thường xuyên áp dụng OpenTSDB hoặc Apabít Stavrou có tác dụng vị trí tàng trữ. Những database này được gọi là InfluxDB, chúng tương đối dễ sử dụng mặc dù bọn chúng cũng mang lại khó khăn mang lại chúng ta vào quy trình mở rộng.

Thống kê dữ liệu không chỉ là là một trong những đồ vật thị dễ dàng và đơn giản, vấn đề những thống kê sẽ hiển thị qua mặt hàng tá đồ gia dụng thị, một Một trong những lựa chọn tốt nhất có thể đến họ chính là Grafamãng cầu. Chúng vẫn hiện thị lên tất cả đều công bố tập thích hợp vào trong một hành lang cửa số dashboard, tự số đông công bố đó, chúng ta cũng có thể sử dụng nhằm đưa ra các issues, review performance của hệ thống và những incidents ẩn chứa. Ngoài Grafana, một bí quyết cực kỳ phổ biến nữa là thực hiện Tân oán cao cấp vào tiên đoán thù cùng hiển thị đọc tin từ bỏ Telemetry, Atlas đang rất được áp dụng làm việc Netflix áp dụng phương án này. Atlas được build trường đoản cú Scala, Akka với Spray.

Atlas simplifies requirements capture, management, and tracking so teams can respond with agility to lớn shifting business priorities and customer expectations. This software delivery and testing tool removes communication bottlenecks between business và development teams khổng lồ speed up the delivery process in Agile development.

Theo dõi những khối hệ thống phân tán

Việc theo dõi và quan sát các hệ thống phân tán là để mắt tới toàn cục các immutable event xẩy ra trong khối hệ thống, thông qua theo dõi và quan sát những Stream. Các giải pháp mang lại vấn đề này thường tầm thường concept được hotline là retention. Thông thường nó sẽ lưu cục bộ những events xẩy ra trong hệ thống, phân loại với đối chiếu chúng với nhau. Trong phong cách thiết kế microservice, ứng dụng monolithic truyền thống cuội nguồn được phân chia nhỏ dại ra thành những nguyên tố rất có thể deploy độc lập. Một áp dụng dần dần biến một tổ những microservice, khi chúng ta gồm hàng trăm, hàng chục ngàn những microservice nhỏ cùng hoạt động, sẽ không dễ dãi cho chính mình vậy được những service như thế nào đã Hotline mang lại nhau, một request sẽ đi từ bỏ services làm sao đến service nào.

Xem thêm: Là Gì? Nghĩa Của Từ Hồng Trần Là Gì ? Nghĩa Của Từ Hồng Trần Trong Tiếng Việt

Để xử lý vấn đề này, một kỹ thuật được đưa ra là Distributed Tracing.Distributed Tracing là một trong thủ tục để protệp tin cùng monitor vận dụng, nhất là hầu như ứng dụng thực hiện bản vẽ xây dựng microservices. Nó góp khẳng định đúng chuẩn service như thế nào khi nó xẩy ra lỗi và điều gì đang tạo ra ảnh hưởng cho tới performance của ứng dụng. Riemann được xây dừng luân chuyển quanh ý tưởng Stream.

Riemann is an event stream processor.

Every time something important happens in your system, submit an event to Riemann. Just handled an HTTPhường. request? Skết thúc an sự kiện with the time it took. Caught an exception? Skết thúc an sự kiện with the stacktrace. Small daemons can watch your servers and send events about disk capathành phố, CPU use, và memory consumption. Every second. It"s lượt thích top for hundreds of machines at once.Riemann filters, combines, and acts on flows of events lớn underst& your systems.

*

Dường như Jaeger Tracing cũng là một trong những giải pháp theo dõi và quan sát những services trong một khối hệ thống Microservice..

*

Log tập trung

lúc các bạn thực hiện những vận dụng được đóng gói trong Container nlỗi Docker hoặc Virtualization, bạn hay có không ít servers cùng các container kia đòi hỏi nó luôn phi tinh thần (Stateless). Bạn quan trọng bảo quản logs vào File Storage như trước nữa, nỗ lực vào sẽ là các giải pháp tàng trữ logs triệu tập nhỏng ELK xuất xắc Graylog.ELK stackbao gồmElasticsearch, Logstash cùng Kibana, trong các số ấy Logstash tích lũy logs trong những ứng dụng của người tiêu dùng đưa về tàng trữ trong Elasticsearch cùng Kibana đã thể hiện bọn chúng trên một hình ảnh thân thiết cùng với các bạn rộng.

*

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *