관찰 가능성 는 복잡하고 분산 시스템의 성공을 보장하기위한 기둥 중 하나입니다. 특정 경고에 반응하는 기존 모니터링과 달리 관찰 가능성은 세 가지 주요 기둥을 기반으로 시스템의 광범위하고 깊은 시야를 제공합니다. 이것은 마이크로 서비스와 같은 현대 아키텍처에 필수적인 문제를 식별 할뿐만 아니라 근본 원인을 허용합니다. 옵션 옵션의 역할 선택 사항 [&] 옵션 은 강력한 관찰 가능성 전략의 구현을 용이하게하는 오픈 소스 구조입니다. 분산 메트릭, 로그 및 추적 모음을 통합하여 데이터가 캡처되고 전송되는 방식을 표준화합니다. 따라서 여러 서비스가 상호 연결된 분산 시스템에서도 데이터 흐름을 명확하게 볼 수 있습니다. 관찰 가능성 대 모니터링

모니터링 : 무언가 잘못된 경우 정적 데이터를 수집합니다.

관찰 가능성

:

가 잘못되었고 다양한 소스와 서비스의 이벤트와 상관 관계가 있기 때문에

를 이해할 수 있습니다.
• 분산 아키텍처에서 직면 한 과제 중 하나는 요청의 데이터가 다른 서비스간에 상관 관계가 있는지 확인하는 것입니다. 그리고 이것은 컨텍스트 전파
가
• 로 제공되는 곳입니다. 맥락 전파 란 무엇입니까? 요청이 여러 마이크로 서비스를 가로 지르는 시나리오를 상상해보십시오. 모든 흐름을 이해하기 위해 이러한 각 상호 작용을 추적하는 방법은 무엇입니까? 컨텍스트 전파
덕분에 요청 (예 : 추적 및 SPANS ID)에 대한 정보가 한 서비스에서 다른 서비스로 전달됩니다.

컨텍스트 전파는 응용 프로그램의 모든 부분을 연결하는 전도성 스레드와 같습니다. 요청의 전체 경로를 볼 수 있습니다. 이 프로세스는 성능을 이해하고 고도로 분산 된 시스템에서 문제를 찾는 데 필수적입니다. 맥락의 전파가 없으면 시스템의 분리 된 부분 만 가시적되어 이벤트 간의 상관 관계를 잃어 버립니다.

옵션 lemetry의 예 : 나루토의 실용적인 예를 상상해 봅시다 :

Naruto (서비스 A)는 Kakashi (서비스 B)에게 그에게 임무를 수행하도록 요청하고 Kakashi는 임무 데이터베이스 (서비스 C)와 상담합니다. 카카시와 데이터베이스 사이에 문제가 발생하면 오류가 어디에 있는지 식별 할 수 있도록 각 상호 작용을 추적해야합니다. OpenTeLemetry는 요청의 각 부분과 스팬 (또는 추적 섹션)을 연관시켜 모든 상호 작용이 상관되게합니다.

컨텍스트 전파 메커니즘

OptionLemetry는 W3C Trace Context

와 같은 패턴을 사용합니다. 이 데이터는 HTTP 헤더 또는 기타 프로토콜을 통해 전송 될 수있어 다양한 플랫폼과 환경에서 추적 가능성이 있습니다.

상황 전파의 도전

컨텍스트 전파 구현은 몇 가지 과제를 가져옵니다 :

Data Overload

: 서비스가 많을수록 더 많은 스파와 데이터가 수집, 처리 및 저장되어야합니다. 이것은 시스템 성능에 영향을 줄 수 있습니다

서비스 간 호환 : 모든 서비스는 컨텍스트 전파를 올바르게 구현해야합니다.

결론

A

관측 성

는 분산 아키텍처의 효율성과 신뢰성을 보장하기 위해 필수 불가결합니다. OptionLemetry는 메트릭, 로그 및 추적 모음을 표준화하고 단순화하는 데 매우 중요한 역할을합니다.

컨텍스트 전파
• 는 분산 시스템에서 요청을 추적 할 수있는 메커니즘으로, 처음부터 끝까지 모든 상호 작용을 완전히 볼 수 있습니다. 마이크로 서비스를 채택하거나 채택하려는 사람들의 경우 옵션 증상을 사용한 견고한 관찰 가능성 전략의 구현은 불가피합니다. 당신은요? 이미 환경에서 옵션 측정법을 사용하고 있습니까?
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