Измеряйте и повышайте способность вашего бизнеса достичь полной наблюдаемости и выше с помощью 5 этапов модели зрелости наблюдаемости от LOGIQ.AI.
Обзор
Мониторинг существует уже довольно давно. Это был традиционный метод получения информации и мониторинга производительности системы. Однако с появлением наблюдаемости все стало намного эффективнее.
Не то чтобы наблюдаемость заменила мониторинг, но это скорее его дополнение/надмножество, если не замена.
Теперь, с беспрецедентным увеличением объемов данных в последние годы, предприятиям стало трудно идти в ногу со временем.
Распределенные системы стали особенно сложными из-за их масштаба и сложности. DevOps, ИТ-отделам и SRE стало чрезвычайно сложно собирать, объединять и анализировать информацию о производительности в больших масштабах.
Команды используют широкий спектр методов для обнаружения источника проблемы, например, комбинирование методов и инструментов или ручное объединение разрозненных фрагментов данных. Но традиционный мониторинг отнимает много времени и не дает понимания, как улучшить бизнес-результаты.
Почти 65% предприятий имеют более 10 инструментов мониторинга, многие из которых используются по отдельности для удовлетворения различных требований различных отделов. Таким образом, наблюдаемость является следующим этапом наблюдения за эволюцией.
Он помогает организациям соответствовать отраслевым стандартам, эффективно функционировать и лучше достигать бизнес-целей.
За прошедшие годы методы наблюдения развились, чтобы устранить эти трудности, сочетая достижения в области мониторинга с более комплексным подходом, который обеспечивает более глубокое понимание и лучшее понимание того, что происходит в ИТ-инфраструктуре.
Модель зрелости наблюдаемости разбивает ее на 4 различных уровня (и выше) в развитии наблюдаемости. Давайте подробно рассмотрим каждый этап.
Этап 1. Мониторинг (Все ли в порядке?)
ИТ-среда знакома с первым этапом модели зрелости наблюдаемости — мониторингом. Более того, по мере того, как возрастает важность надежной работы системы, возрастает и значение мониторинга.
Мониторинг отвечает на простой вопрос: «Функционируют ли отдельные компоненты должным образом или нет?» Мониторинг — это процесс анализа заранее определенного набора чисел и аварийных ситуаций. Он отслеживает метрики на уровне компонентов, включая производительность, емкость и доступность, и выдает предупреждения, если отслеживаемое значение изменяется.
В двух словах, мониторинг состоит из следующих вещей:
– Мониторинг общего состояния каждого компонента ИТ-системы.
– Анализ событий и отправка сигналов тревоги и уведомлений.
– Уведомление о возникновении проблемы.
– Монитор позволяет узнать, как система работает.
– Определите, есть ли сбои или поломки каких-либо компонентов.
– Проверьте состояние каждого компонента.
– Это важный первый шаг для более продвинутых методов мониторинга.
Например, администратор может установить агент на сервер для отслеживания его использования. Данные от агента собираются сервером управления и отображаются через пользовательский интерфейс системы ИТ-мониторинга, обычно в виде графика производительности с течением времени. Если устройство перестает работать должным образом, оно отправляет предупреждение администратору; он или она может исправить обновление или заменить его, пока оно не будет соответствовать стандартным операционным требованиям.
Таким образом, Мониторинг предупреждает вас о возникновении аномальной ситуации, позволяя получить радикальное представление о состоянии и работоспособности отдельных компонентов. Поэтому это жизненно важный первый шаг, который закладывает основу для дальнейшего развития наблюдаемости.
Этап 2. Наблюдаемость (почему это не работает?)
Наблюдаемость применяет те же принципы, что и мониторинг, на гораздо более продвинутом уровне, позволяя вам обнаруживать новые режимы отказа. Если провести аналогию с ответом Дона Рамсфелда на вопрос брифинга Минобороны от 12 февраля 2002 г., наблюдаемость выходит за рамки того, что вы знаете. Он не предполагает, что вы будете иметь представление об источнике эффекта, видимого в данных вашего приложения. Для того, чтобы наблюдаемость функционировала, не обязательно даже событие. По своей сути он позволяет вам идентифицировать и понимать вещи, относительно которых вы не можете заранее предсказать режимы отказа. Вам потребуется полное понимание того, что происходит с вашей системой, чтобы выяснить, что происходит, когда появляется предупреждение.
Наблюдаемость обычно позволяет получить эти сведения, концентрируясь на трех важных категориях данных телеметрии: метриках, журналах и трассировках. Следующие три основы наблюдаемости основаны на ИТ-компонентах, таких как микросервисы, приложения и базы данных, чтобы обеспечить системное представление о функционировании системы:
ЖУРНАЛЫ. Термин "журнал" относится к файлу, в котором записываются события, предупреждения и ошибки по мере их возникновения в программной среде. Большинство журналов содержат контекстную информацию, например, когда произошло событие и с кем был связан пользователь или конечная точка.
ПОКАЗАТЕЛИ. Показатели – это числовые показатели, которые помогают вам понять эффективность и состояние ваших служб. Четыре золотых сигнала включают задержку, объем трафика, частоту ошибок и насыщение.
ТРЕЙСЫ.Путь запроса от начала до конца отображается в виде трассировок, которые представляют собой подробные представления о том, как данные проходят через приложение. Трассировки помогают в устранении неполадок с производительностью и иногда дают представление о производительности вашего приложения на уровне кода.
Кроме того, информационные панели часто используются для отображения метрик, журналов, трассировок, событий и сигналов тревоги, чтобы разработчики могли удобно отслеживать важные действия.
Этап 3. Полная наблюдаемость стека (в чем причина проблемы и каковы ее последствия?)
Наблюдаемость на этапе 2 хорошая, но не без недостатков. Данные, которые генерируются при реализации наблюдаемости, чрезвычайно объемны, и часто бывает трудно отделить полезные данные от избыточных.
Работа с разрозненными хранилищами и объемами данных на этапе 2 вскоре становится головной болью. Чтобы диагностировать проблему, вам может понадобиться создать произвольные решения, которые опрашивают различные бункеры наблюдаемости; создание этих запросов требует от разработчиков навыков разработки, глубоких знаний структуры данных и глубокого понимания архитектуры системы.
Кроме того, для облегчения сбора метрик, журналов и трассировок предприятия широко применяют такие модели, как OpenTelemetry и Prometheus.
Они весьма полезны для сбора данных, но когда дело доходит до унификации разрозненных данных или предоставления лучшего контекста для данных, наблюдаемость на этапе 2 просто недостаточна. Вот тут-то и появляется возможность наблюдать за полным стеком.
Вам нужно будет контекстуализировать события, журналы, метрики и трассировки из разных хранилищ данных в вашей инфраструктуре, чтобы выяснить, как связаны ваши данные для наблюдения. Описав организационную структуру процессов и приложений вашей компании, вы сможете понять, как все меняется со временем на этом этапе.
Самый простой способ выяснить, что вызвало инцидент, — это посмотреть, что на самом деле изменилось. Таким образом, чтобы увидеть, как связи между компонентами вашего стека развивались с течением времени, вы должны иметь возможность наметить, как развивались отношения между его частями. Это называется уровнем понимания, который позволяет вам отслеживать причины и следствия в вашей инфраструктуре.
Этап 4. Интеллектуальное наблюдение (как предсказать аномалии и автоматизировать реагирование?)
На этапе наблюдения 4 алгоритмы AI / ML ищут шаблоны, сигнализирующие о корреляции ошибок и рабочих процессах исправления, управляемых AI. Другими словами, на данном этапе наблюдаемость разумна.
ИИ и машинное обучение (МО) используются для анализа огромных объемов информации в контексте мониторинга и наблюдения. Алгоритмы AI/ML ищут изменения в шаблонах, которые указывают на предстоящие предупреждения, оповещения и сбои, чтобы помочь компаниям определить, когда служба или компонент начинают отклоняться от нормального поведения, и исправить ситуацию до того, как что-то сломается. Вот где на сцену выходят AIOps.
Согласно глоссарию Gartner, «AIOps сочетает в себе большие данные и машинное обучение для автоматизации процессов ИТ-операций, включая корреляцию событий, обнаружение аномалий и определение причинно-следственных связей». Следующий уровень зрелости в архитектуре AIOps, известный как Analytics for Operations (AO), фокусируется на вводе данных в структуру ИИ.
Цель состоит в том, чтобы предоставить более точные предложения по решению проблем в стеке этой платформы и предоставить решения, превосходящие человеческий интеллект, с использованием технологии машинного обучения.
Этот уровень также основывается на возможностях предыдущих уровней, таких как сбор и обработка информации, сборка топологии и корреляция данных, добавляя распознавание образов, обнаружение аномалий и другие уточненные рекомендации по исправлению.
Этап 5. Федеративное наблюдение (как сделать его доступным и доступным для всех?)
Следующий шаг в модели данных наблюдаемости связан с идеей открытой наблюдаемости. Другими словами, доступность данных для потребителей с удобством по запросу.
До этого уровня наблюдаемость ограничивается точкой зрения парадигмы одного поставщика. Сейчас, на этапе 5, наблюдаемость продолжает поддерживать гибридные многооблачные архитектуры по мере того, как они распространяются на периферию и включают машинное обучение, микросервисы, контейнеры и другие передовые технологии. Отличительная черта заключается в том, как переопределяется линия доступности.
Целью разработки и включения 5-го этапа в модель является демократизация данных. Это приводит к лучшим рабочим процессам, моделям заметного потребления и улучшенным методам управления затратами, помимо множества других элементов.
Совершенно очевидно, что наблюдаемость необходима для поддержания всей вашей цифровой экосистемы, а это означает, что она больше не является отличительной чертой. Это важная компетенция, которой должны овладеть все предприятия, чтобы продолжать свою деятельность. Итак, почему наблюдаемость должна быть исключительной? Почему так запредельно? И самое главное, почему большинство организаций все еще пытаются добиться полной наблюдаемости?
Ожидается, что с новой моделью зрелости наблюдаемости будут исправлены зависшие невыполненные работы на более ранних этапах.
Наблюдаемость Стадии 5 обязательна, поскольку она стала потребностью часа. С появлением Web3 почти все онлайн-данные будут децентрализованы. Таким образом, чтобы не отставать от беспрецедентного изменения объема и безопасности, федеративная наблюдаемость должна быть принята сообществом.
Как LOGIQ.AI поддерживает Federated Observability
В сегодняшней облачной экосистеме достижение 100 % наблюдаемости — это улов молнии в бутылке. Для бизнеса сложно определить подходящий подход к мониторингу для последовательного управления своей средой.
Мониторинг уже много лет используется ИТ-командами для получения дополнительной информации о производительности и доступности своих систем. Однако из-за многочисленных динамических, рассредоточенных и модульных ИТ-сред, которые охватывают современные цифровые инфраструктуры и приложения, требуется более глубокое понимание всего, что происходит в этих системах.
Наблюдаемость обеспечивает полное понимание на каждом этапе созревания, предоставляя различные возможности. Но по мере развития проблем в модель зрелости необходимо включать более соответствующие этапы.
Ваши ИТ-системы станут более надежными и долговечными по мере продвижения по модели зрелости. Вы сможете быстрее определить корень проблем, оценить, как модификации и сбои влияют на бизнес-операции, и, в конечном счете, повысить качество обслуживания клиентов.
С помощью таких технологий, как AIOps и машинное обучение, большинство организаций добились интеллектуальной наблюдаемости. Тем не менее, по-прежнему существует разрыв в доступности, который только увеличивается из-за новых проблем, таких как разрастание данных, переполнение машинных данных и растущие проблемы безопасности. Logiq стремится заполнить этот пробел своей инфраструктурой на основе ИИ, которая также соответствует понятию федеративной наблюдаемости.
