Teljes körű megfigyelés a Grafana Cloudban: Hogyan vizsgálhatjuk meg a problémákat a szolgáltatások és az infrastruktúra között

Sokszor a hibaelhárítás legnehezebb része nem a tényleges probléma megoldása. Az a nehézség, hogy honnan kezdjük. Mérnökként könnyű elveszíteni a fonalat, hány alkalommal nyitottuk meg a naplókat, majd 10 metrikát, és újabb 10 lapot nyitottunk meg a lekérdezésekkel, hogy végül visszatérjünk a naplókhoz, hogy megtaláljuk az alapvető okot. A modern alkalmazások több réteg szolgáltatásain és infrastruktúráján futnak, és a problémák megértése gyakran azt jelenti, hogy összekapcsoljuk az információkat, amelyek különböző forrásokban, csapatokban és megfigyelhetőségi jelekben szétszórva találhatók. A Grafana Cloud Alkalmazás Megfigyelhetősége és a Kubernetes Megfigyelés összekapcsolja ezt a kontextust, teljes verem nézetet biztosítva az alkalmazások, infrastruktúra és Kubernetes környezetek között. Az ügyvizsgálatot egy szolgáltatás, pod, csomópont, névtér vagy klaszter alapján kezdve gyorsan ugrálhat a naplók, nyomok és profilok között, amelyek segítenek megérteni, mi történik, mindezt az ön által használt munkafolyamatokon belül. A Grafana Cloudban ezt az élményt a tudásgrafikon hajtja, amely automatikusan modellezi az alkalmazásait és az infrastruktúrát egy egységes grafikonba. Ez a grafikon a telemetriát térképezi fel minden csatlakoztatott entitásra, beleértve a szolgáltatásokat, podokat, csomópontokat, klasztereket, adatbázisokat és felhőfiókokat. Az így kapott nézetek segítenek vizualizálni e kapcsolatok és megfigyelhetőségi adatok egyesített nézeteit, így Ön gyorsabban tudja összehangolni a jeleket, megérteni a függőségeket, és gyorsan átmenni a tünettől az alapvető okig. Ebben a bejegyzésben végigvezetjük egy példán, hogyan segít a teljes verem megfigyelhetősége a Grafana Cloudban az alkalmazás- és infrastruktúraelméleti problémák vizsgálatában, és hogyan testreszabhatja a tudásgrafikon konfigurációit környezete igényei szerint. Az entitástól az ismeretekig: egy munkafolyamat példa A Grafana Cloud számos funkciót és nézetet tartalmaz a teljes verem megfigyelhetőségéhez az alkalmazásaiban, az infrastruktúrájában és a Kubernetes környezetekben. Ez megszünteti a manuális lekérdezésírás vagy a műszerfalak közötti ugrálás szükségességét. A jelek automatikus összekapcsolásával és a szolgáltatások és infrastruktúra közötti kapcsolatok vizualizálásával gyorsabban azonosíthatja a problémákat és megtalálhatja az alapvető okokat. Az alábbi funkciók mindegyike egy bizonyos vizsgálati szakaszra lett kifejlesztve, az entitások, kapcsolatok és mögöttük álló ismeretek a tudásgrafikon által támogatva. Az RCA munkahely segít Önnek vizsgálni az eseményeket azáltal, hogy az ismereteket, függőségeket és telemetriát egy idővonalra hozza össze. Az entitásgrafikon vizuális reprezentációt biztosít a szolgáltatások, infrastruktúra és más komponensek közötti kapcsolatok számára az Ön környezetében, megkönnyítve a függőségek megértését és a potenciális alapvető okok azonosítását. Az entitáskatalógus központi nyilvántartásként működik az összes szolgáltatásról és infrastruktúráról, amelyet a tudásgrafikon felfedezett, ötvözve az egészségi állapotot, ismereteket, metrikákat és metaadatokat, így gyorsan azonosíthatja, mire van szükség. Ezek bármelyik funkciójából közvetlenül a megadott entitás naplóiba, nyomába és profiljaiba léphet. Az beágyazott Grafana Drilldown fül automatikusan megnyílik az entitás konfigurációiból származó szűrőkkel, megkönnyítve a metrikákból és más telemetriás jelekből származó hibák összekapcsolását. A gyakorlatban ezt úgy mutatjuk be, hogy egy példát használunk. Késő este van, és éppen egy riasztást kapott a Grafana Riasztás rendszeren keresztül a Slack-en, ami hideg verítéket okoz Önnek. Nem tudja, honnan kezdje, követi a megadott linket az RCA Munkahelyre, hogy feltárhassa az egyes okok potenciális forrásait, amelyek időbeli és függőségi korrelációban kapcsolódnak a problémás szolgáltatáshoz. Vannak információk a hibás szolgáltatásáról, ezért megnézi a telemetriát, amelyet az alkalmazása kibocsát. Azonosította a tünetet, de mi az, ami valójában megbukik? A probléma a Kubernetes poddal van? Egy másik szolgáltatással? Az adatbázissal? Jó hír: nem szükséges elhagynia a munkahelyet, hogy átláthatja a teljes képet. Ahelyett, hogy eszközök között ugrálna, közvetlenül a munkahelyről felfedezheti a szolgáltatás csatlakoztatott entitásait, beleértve a mikroszolgáltatásokat és a frontend összetevőjét. Számos kapcsolódó szolgáltatás mutat aktivitást, de egy kiemelkedik: a PostgreSQL adatbázisa úgy tűnik, hogy hibás. Egy gyors ugrás az adatbázis naplóiba felfedi az alapvető okot. Az adatbázis túl sok egyidejű kapcsolattal bír, és elutasítja az újakat, ami néhány kapcsolódó szolgáltatás megszakadását okozza. Innen kezdheti a hibaelhárítást, akár erőforrások növelésével, akár további példányok vízszintes méretezésével. Rövidített URL-ket is létrehozhat és megoszthat, amelyek közvetlenül azonos nézethez irányítják a csapattagokat, megkönnyítve a közös munkát a vizsgálatok során. Megjegyezheti, hogy amikor megnyit egy Drilldown nézetet, néhány szűrő már alkalmazva van, hogy csak a legrelevánsabb adatokat emelje ki. Ennek az az oka, hogy a tudásgrafikon konfigurálható, és az Ön igényeihez igazítható. Nézzük meg közelebbről, hogyan működnek ezek a konfigurációk, és hogyan testreszabhatja őket a környezetéhez. Az Ön igényei szerint: konfigurációk testreszabása Ahogyan a fenti példában látható, a Drilldown egy erőteljes eszköz, amely segít megérteni adatait anélkül, hogy teljesen új lekérdezési nyelvet kellene tanulnia. Azonban a mezők és címkék azonosítása, amelyek a legjobban hasznosak az Ön környezeteiben, kihívást jelenthet, mivel minden rendszer és csapat különböző konvenciókat követhet a telemetria struktúrázására és kibocsátására. Vannak alapértelmezett konfigurációk, amelyek meghatározzák, hogyan szűri a tudásgrafikon, szűkíti le és korrelálja a megfigyelhetőségi adatait az Ön környezetében található entitásokkal. Ezek a konfigurációk a közös szcenáriókra vonatkoznak, például a pod, névtér és klaszter címkéit térképezik fel, valamint a standard OpenTelemetry mezőket, mint például a service.name és service.namespace a naplókhoz. Sok potenciális beállítás létezik: különböző címkézési stratégiák, OpenTelemetry vagy nem OpenTelemetry, belső konvenciók és mások. Ennek következtében szinte végtelen számú lehetséges szcenárió alakul ki. Ahelyett, hogy megpróbálnánk támogatni minden konfigurációt alaphelyzetben, lehetőséget adunk a felhasználóknak, hogy testreszabják saját élményüket a tudásgrafikonban. Konfiguráció létrehozása és szerkesztése Konfigurációkat hozhat létre specifikus környezetekhez, alkalmazhatja őket csak bizonyos entitástípusokra, vagy meghatározhat matchereket az entitás tulajdonságai alapján. Még azt is megadhatja, hogy bármilyen alapadatforrást lekérdezzen. Vegyük az alábbi példát, amely egy új konfigurációt mutat be, amely az entitás tulajdonságát, a deployment.environment-et a log címkéjéhez, a service_namespace-hoz, és az entitás tulajdonságát, a service-t a log címkéjéhez, a service_name-hoz térképezi. Továbbá a szűrők biztosítják, hogy ez a konfiguráció csak a deployment_environment-nel kezdődő entitásokra legyen alkalmazva. Ez egy valós szcenáriót képviselhet, amelyben a termelési metrikáid a deployment_environment-et használják, míg a naplóid csak a service_namespace-t tartalmazzák. Ha többet szeretne megtudni a korrelációk létrehozásáról és szerkesztéséről, kérjük, nézze meg dokumentációnkat. Konfigurációs konfliktusok megoldása Bizonyos esetekben a konfigurációk átfedhetik vagy ütközhetnek egymással a matching szcenáriók miatt. Amikor ez megtörténik, a konfigurációs oldalon meghatározott prioritási sorrend határozza meg, hogy melyik konfiguráció érvényesül. A konfigurációkat rendezett lista szerint értékelik, így a prioritásuk módosítása lehetővé teszi a konfliktusok megoldásának irányítását. Ütköző konfigurációk kezelése Ha egy konfiguráció sem illeszkedik (vagy ha a leképezések nem alkalmazhatók), egy további képernyőn kap értesítést, amely lehetővé teszi, hogy ideiglenesen alkalmazzon egy konfigurációt, még akkor is, ha az automatikusan nem illeszkedik. Ez biztosítja, hogy még mindig felfedezheti a telemetriai jeleket anélkül, hogy azonnal módosítania kellene a konfigurációját. Legjobb gyakorlatok a konfigurációkhoz Míg a rendszer rugalmasra lett tervezve, néhány legjobb gyakorlat segíthet a zökkenőmentesebb élmény biztosításában: Hozzon létre ésszerű alapértelmezett konfigurációt, amely a legtöbb környezetéhez illeszkedik. Adj hozzá specifikusabb konfigurációkat különleges esetekhez, például ha különböző csapatok különböző névtereket vagy környezeti címkéket használnak a naplókhoz vagy nyomokhoz, hogy finomabb telemetria szűrést érhessen el. Helyezze az alapértelmezett konfigurációkat a prioritási lista aljára, hogy a specifikusabbak érvényesüljenek. Használjon következetes mezőket és címkéket a metrikák, naplók, nyomok és profilok között a korreláció megkönnyítése érdekében. Adjon meg annyi leképezést, amennyire csak lehetséges a keresések szűkítéséhez. A leképezések opcionálisak, így ha egy entitás tulajdonság hiányzik, egyszerűen nincs alkalmazva szűrőként. A Grafana Terraform szolgáltatót is használhatja a konfigurációk létrehozásának és kezelésének automatizálására. Ha többet szeretne megtudni, kérjük, nézze meg a tudásgrafikon és a Terraform dokumentációját. Hogyan lehet többet megtudni A tudásgrafikon a Grafana Cloudban egy hatékony módszert kínál a megfigyelhetőségi jelek egyesítésére és az alapvető okok elemzésének felgyorsítására. A telemetria alakításának és a grafikon optimalizálásának mélyebb feltárásához fedezze fel a következő forrásokat: Telemetriai korreláció konfigurálása: Ismerje meg részletesen, hogyan határozhat meg explicit leképezéseket az entitások és adatforrások között. Instrumentáció minősége: Értsd meg a nyomok és metrikák alakításának alapvonalát, hogy biztosítsd, hogy az alkalmazásadataid helyesen legyenek összekapcsolva. OTLP adatok küldése: Ismerje meg, hogyan gyűjthet, dolgozhat fel és exportálhat telemetriai adatokat a Grafana Cloud megfigyelhetőségi veremébe, hogy közvetlenül ellenőrizhesse az entitás nézeteken.