雲計(jì)算(suàn)可觀察性的五個關鍵和(hé)新興趨勢

Red Hat公司首席軟件工(gōng)程師Bart?omiej P?otka确定了(le)現(xiàn)代雲計(jì)算(suàn)可觀察性的五個關鍵和(hé)新興趨勢。 在高(gāo)度抽象、虛拟化、通常是短暫且始終動态的雲計(jì)算(suàn)資源的世界中??，實現(xiàn)持續可觀察性的需求是關鍵。然而，一些(xiē)企業創建雲計(jì)算(suàn)服務時(shí)并沒有考慮到(dào)内部系統的可觀察性。它最初是作(zuò)爲通過資源靈活性和(hé)成本可管理(lǐ)性實現(xiàn)IT敏捷性的關鍵途徑而銷售的。 現(xiàn)在雲計(jì)算(suàn)采用(yòng)率也(yě)在增長，人們需要退後一步評估可觀察性能(néng)力。此外(wài)，随着雲原生實現(xiàn)跨越公有雲、私有雲、混合雲、多雲(多個供應商)實例，可以開(kāi)始考慮多雲，其中應用(yòng)程序和(hé)數據服務工(gōng)作(zuò)負載的不同部分通過不同的雲計(jì)算(suàn)服務提供商區(qū)分開(kāi)。 基于控制理(lǐ)論，現(xiàn)代雲計(jì)算(suàn)時(shí)代的可觀察性以多種形式表現(xiàn)出來(lái)，那麽哪些(xiē)關鍵驅動因素正在塑造企業遷移到(dào)雲中以獲得更好(hǎo)視(shì)野的方式? APM無處不在 許多人希望了(le)解雲計(jì)算(suàn)可觀察性和(hé)APM(應用(yòng)程序性能(néng)監控)之間的區(qū)别是什(shén)麽。人們過去“隻是簡單地”擁有虛拟機，這(zhè)意味着計(jì)算(suàn)塊或實例可以相對(duì)容易地暴露于可觀察性。 人們現(xiàn)在生活在嵌套虛拟化、軟件定義基礎設施(SDI)和(hé)雲計(jì)算(suàn)服務的世界中。企業的應用(yòng)程序工(gōng)作(zuò)負載通常被軟件層(也(yě)稱爲“應用(yòng)程序”)包圍：操作(zuò)系統、代理(lǐ)、編排軟件、容器引擎、虛拟機、外(wài)部服務等等。 由于APM幾乎已經成爲可觀察性的同義詞，現(xiàn)在看(kàn)到(dào)它擴展到(dào)整個IT堆棧的每一層和(hé)結構。顯然，人們需要APM用(yòng)于應用(yòng)程序，但(dàn)還需要基礎設施APM(iAPM)，并且它需要能(néng)夠針對(duì)現(xiàn)在所在的虛拟化設備。 人們可能(néng)正處于不需要區(qū)分APM和(hé)非應用(yòng)程序監控的時(shí)候。業界已經可以利用(yòng)類似的方式利用(yòng)工(gōng)具來(lái)監控和(hé)觀察雲中的各種軟件。 聯合集中編排視(shì)圖 在人們擁有多個不同的雲計(jì)算(suàn)提供商和(hé)許多雲計(jì)算(suàn)實例的世界中，需要一個協調的聯合可觀察性級别，具有集中視(shì)圖以及跨多個集群中的多個雲平台進行過濾和(hé)聚合的能(néng)力，如果希望能(néng)夠保持控制的話(huà)。 将可觀測性數據聯合到(dào)一個集中的位置是當今一種常見的技術和(hé)過程。這(zhè)已被證明(míng)是查找雲過載、糟糕的配置和(hé)實例閑置的“僵屍”雲浪費的最佳方法。當将所有這(zhè)些(xiē)結合在一起時(shí)，可以驅動更高(gāo)效的雲計(jì)算(suàn)資源來(lái)服務内容交付網絡，并在更智能(néng)的層面全面工(gōng)作(zuò)。 考慮内部的相關性 現(xiàn)在消耗和(hé)産生的數據量使人們能(néng)夠獲得更多信号來(lái)跟蹤可觀察性要求。如果考慮到(dào)物聯網正在以指數方式增加數據點這(zhè)一事(shì)實，就數據流而言，大(dà)量數據會(huì)使可觀察性變得更加困難。 爲了(le)應對(duì)這(zhè)一挑戰，需要考慮相關性。當人們尋求分析系統指标、日志和(hé)跟蹤時(shí)，需要能(néng)夠在這(zhè)些(xiē)程序和(hé)任務之間快(kuài)速跳轉，以便在IT堆棧的不同部分動态工(gōng)作(zuò)。由于需要觀察的内容太多，連接的相關性有助于在數據源之間提供至關重要的鏈接，這(zhè)些(xiē)數據源實際上(shàng)對(duì)IT功能(néng)的運行至關重要。 連續分析 可觀察性目标讓人們不斷尋找可以提高(gāo)性能(néng)效率的優化。這(zhè)意味着需要尋找、跟蹤和(hé)分析不同的可觀察性信号。執行此操作(zuò)的最佳方法之一是分析。這(zhè)種技術使人們能(néng)夠知(zhī)道(dào)應用(yòng)程序的哪個部分使用(yòng)了(le)多少計(jì)算(suàn)資源(CPU時(shí)間、内存、磁盤或網絡IO)，而無需在查看(kàn)進程的資源使用(yòng)情況時(shí)進行猜測。 連續分析使人們能(néng)夠查看(kàn)應用(yòng)程序，并在感興趣的情況下(xià)查看(kàn)過去的性能(néng)特征。如果它即将耗盡内存并可能(néng)使整個節點崩潰，則它特别有用(yòng)。如果可以每60秒查看(kàn)一次應用(yòng)程序配置文(wén)件(或者甚至更頻繁)，那麽人們就可以看(kàn)到(dào)應用(yòng)程序源代碼中的某個函數可能(néng)需要優化或擴充的地方。即使在編譯(而不是解釋)的應用(yòng)程序的情況下(xià)，也(yě)可以回顧性地執行此操作(zuò)，因爲它嵌入了(le)調試符号，使人們能(néng)夠向後映射到(dào)特定的函數調用(yòng)。 eBPF的大(dà)量活動 最後是eBPF，或擴展Berkeley數據包過濾器以使用(yòng)其全名。這(zhè)是一種允許人們在Linux内核中執行附加代碼的機制。當可以使用(yòng)這(zhè)種“特殊機構”技術查看(kàn)内核内部的特定功能(néng)時(shí)，就可以獲得對(duì)可觀察性的新控制。另外(wài)一個好(hǎo)處是，還可以注意到(dào)，eBPF不需要應用(yòng)程序級别的工(gōng)具來(lái)開(kāi)始捕獲指标。 盡管它最初是爲安全而設計(jì)的，但(dàn)現(xiàn)在可以更主動地用(yòng)于公開(kāi)應用(yòng)程序的度量。人們曾經考慮使用(yòng)服務網格作(zuò)爲在應用(yòng)程序周圍放(fàng)置代理(lǐ)的一種方式，但(dàn)是可以用(yòng)eBPF代替服務網格，eBPF具有更低(dī)的開(kāi)銷和(hé)更多的功能(néng)。 “金(jīn)絲雀部署”可能(néng)仍然需要服務網格，應該注意到(dào)，服務網格仍然存在不可觀察性用(yòng)例，例如金(jīn)絲雀部署(對(duì)流量進行嚴格控制)和(hé)授權(通過相互TLS)中的那些(xiē)用(yòng)例。目前還沒有eBPF嘗試在這(zhè)種級别上(shàng)調整流量，目前eBPF的用(yòng)例隻是安全性和(hé)可觀察性。 如果尋求在現(xiàn)代IT堆棧中實現(xiàn)可觀察性的過程中考慮這(zhè)些(xiē)因素和(hé)一些(xiē)功能(néng)，那麽可以了(le)解在雲端将會(huì)發生什(shén)麽。