Identificar los cuellos de botella en el rendimiento y los cálculos innecesarios puede ser una tarea compleja y desafiante, especialmente en los entornos nativos de la nube modernos.
A medida que aumenta la complejidad de los entornos nativos de la nube, también aumenta la necesidad de soluciones de observabilidad efectivas. Las organizaciones generalmente confían en los tres pilares establecidos de observabilidad: métricas, registros y seguimientos, para mejorar la confiabilidad y el rendimiento de sus aplicaciones e infraestructura. Si bien los pilares son valiosos para la observabilidad, no son suficientes por sí solos.
En esta publicación de blog, se analizara por qué las señales de creación de perfiles continuos son imprescindibles en su caja de herramientas de observabilidad y cómo complementan las métricas, los registros y los seguimientos. Además, también se discutira por qué es crucial consolidar las cuatro señales de observabilidad en una plataforma unificada, en lugar de herramientas dispersas y aisladas.
¿Cuáles son los diferentes tipos de señales de observabilidad?
Antes de entrar en más detalles, describamos brevemente los cuatro tipos de señales de observabilidad y sus casos de uso comunes.
Perfiles: los perfiles (también denominados señales de creación de perfiles en esta publicación de blog) son seguimientos de pila que brindan una vista detallada de dónde gasta recursos un código, generalmente ciclos de CPU o memoria. Proporcionan una descripción general de las áreas más costosas de un sistema, hasta una sola línea de código.
Métricas: Las métricas son valores numéricos que representan el estado o el rendimiento de un sistema en un momento determinado. Se utilizan para monitorear la salud, identificar tendencias y activar alertas.
Registros: Los registros son registros de eventos y mensajes emitidos por un sistema. Proporcionan información sobre el comportamiento del sistema y ayudan a identificar problemas.
Seguimientos: los seguimientos son registros detallados de la ruta de una solicitud a través de un sistema. Se utilizan para comprender las dependencias y las interacciones entre los componentes del sistema.
¿Cuándo no son suficientes las métricas, los registros y los seguimientos?
La observabilidad es más que solo monitorear su sistema; se trata de obtener una comprensión integral del mismo; esto se mide por qué tan bien los profesionales pueden responder las preguntas de "por qué" . Sin embargo, para comprender un sistema de manera efectiva, los desarrolladores, los SRE y los ingenieros de CloudOps necesitan una visibilidad granular de dónde se gastan los recursos informáticos en toda su flota, incluidas las incógnitas desconocidas que pueden estar al acecho debajo de la superficie. Aquí es donde la creación de perfiles (en producción) se convierte en una señal crucial en su pila de observabilidad.
Las métricas, los registros y los rastreos tienen sus propias fortalezas únicas para brindar información sobre el rendimiento de un sistema, pero la creación de perfiles ofrece un nivel más profundo de visibilidad que va más allá de lo que pueden proporcionar estas otras señales. Los perfiles permiten identificar incluso los problemas más oscuros, como los relacionados con las estructuras de datos y la asignación de memoria, así como la visibilidad del código a nivel del kernel y del espacio de usuario.
Dicho de otra manera, las métricas, los registros y los seguimientos son análogos a medir y monitorear los signos vitales del cuerpo humano: brindan información general sobre la salud y el rendimiento, como la temperatura corporal, el peso y la frecuencia cardíaca, incluidos los registros de eventos que conducen a síntomas _ Pero la elaboración de perfiles es como tomar una radiografía : le permite ver el funcionamiento interno del cuerpo y comprender cómo interactúan los diferentes sistemas, brindando información más detallada e identificando potencialmente problemas que no serían visibles simplemente mirando indicadores de nivel macro.
Además, la creación de perfiles proporciona una amplitud y una profundidad de visibilidad sin precedentes que desbloquean la capacidad de descubrir incógnitas desconocidas de su sistema. Este nivel más profundo de visibilidad de todo el sistema permite a los usuarios deshacerse de las conjeturas; abre la posibilidad de llegar rápidamente al corazón de las preguntas de "por qué": ¿por qué gastamos el x% de nuestro presupuesto de CPU en la función y? ¿Por qué sucede z? ¿Cuál es la función más cara de toda nuestra flota?
Elastic Universal Profiling TM amplía los beneficios de la creación de perfiles a la persona de DevFinOps al proporcionar una mejor comprensión de cómo las líneas de código específicas están afectando sus costos de nube y su huella de carbono. Pueden identificar áreas específicas donde se están desperdiciando recursos y tomar medidas para optimizar y reducir costos, así como reducir el impacto ambiental de su aplicación. En última instancia, esto se traduce en un ahorro de costes y una reducción de la huella de carbono de su organización.
En resumen, en la mayoría de los escenarios, las métricas y los seguimientos proporcionan visibilidad de las incógnitas conocidas de un sistema. Los registros, por otro lado, brindan visibilidad de los conocimientos conocidos de un sistema. Juntos, los tres pilares de la observabilidad brindan visibilidad a nivel macro del sistema. La observabilidad sin perfiles deja una brecha significativa en la visibilidad, ya que siempre hay desconocidos-desconocidos en cualquier sistema. Las señales de perfiles cierran esa brecha al proporcionar visibilidad de nivel micro en un sistema; este nivel de visibilidad es imprescindible en los entornos modernos nativos de la nube.
La siguiente sección profundiza en el concepto de desconocido-desconocido utilizando el marco de la ventana de Johari.
¿Cuál es la relación entre el marco de la ventana de Johari y la observabilidad?
El marco de la Ventana de Johari fue desarrollado por Joseph Luft y Harry Ingham, y es ampliamente adoptado por profesionales en defensa nacional y gestión de riesgos para acceder y evaluar amenazas y riesgos. 1 Según el marco, el conocimiento de un sistema se puede clasificar en conocidos-conocidos, conocidos-desconocidos y desconocidos-desconocidos.
La observabilidad se basa en la recopilación y el análisis de datos para obtener conocimiento de un sistema, por lo que podemos utilizar el marco de la ventana de Johari para clasificar las señales de observabilidad de la siguiente manera:
En resumen, las métricas, los registros y los seguimientos ofrecen una visión general amplia de un sistema, mientras que las señales de perfiles brindan una visión más detallada y detallada del funcionamiento interno del sistema. Este nivel más profundo de visibilidad puede ayudar a identificar problemas más rápidamente y mejorar el tiempo medio de detección (MTTD) .
Mejor juntos: observabilidad con perfiles
Confiar únicamente en la elaboración de perfiles o en los tres pilares de la observabilidad no es suficiente.
Para optimizar los beneficios de la observabilidad, es esencial utilizar las cuatro formas de señales (métricas, registros, seguimientos y perfiles) juntas en una plataforma unificada. Esto brinda a los profesionales una comprensión integral de sus entornos y los equipa para responder las preguntas de por qué, qué, dónde y cuándo utilizando una única fuente de verdad correlacionada . Además, para maximizar el ROI, las organizaciones deben tener una estrategia de observabilidad eficiente que consolide todas las señales de observabilidad en una única plataforma.
La proliferación de herramientas es un problema significativo en la observabilidad. 3 Según Gartner, muchas organizaciones utilizan numerosas herramientas en equipos distribuidos para monitorear varias partes de su pila, lo que da como resultado datos aislados, costos más altos y un tiempo medio más largo para detectar y reparar problemas (MTTD y MTTR).
Elastic Observability resuelve este problema al unificar sus métricas, registros, seguimientos y ahora perfiles en un panel unificado. Con este fin, Elastic Universal Profiling TM (en versión beta) ahora es un ciudadano de primera clase de la suite Elastic Observability, con un enfoque incesante en crear una integración más estrecha con métricas, registros y seguimientos.
Observabilidad elástica y creación de perfiles universales
Elastic Universal Profiling TM proporciona perfiles continuos en toda la flota y en todo el sistema.
Universal Profiling es liviano y no requiere instrumentación . Habilitado por eBPF , supera las limitaciones de otras soluciones de creación de perfiles al no requerir cambios en el código de la aplicación, lo que facilita la identificación rápida de cuellos de botella en el rendimiento, reduce el costo de la nube y mejora el MTTR y el MTTD.
La baja sobrecarga de Universal Profiling consume menos del 1 % de la CPU en promedio, lo que hace posible la implementación en entornos de producción para brindar una visibilidad profunda y amplia de la infraestructura y los entornos nativos de la nube a escala.
Para una aplicación de producción que se ejecuta en unos cientos de servidores, los primeros resultados muestran ahorros de optimización de código del 10 % al 20 % de los recursos de la CPU, lo que se traduce en ahorros de costos y una reducción de las emisiones de CO2 por año.
Universal Profiling ofrece una visibilidad sin precedentes de los sistemas
En conclusión, la observabilidad se trata de comprender un sistema, no solo de monitorearlo. Para lograr esta comprensión, los profesionales deben utilizar métricas, registros, seguimientos y perfiles en una solución de observabilidad unificada. Las métricas, los registros y los seguimientos no son suficientes por sí solos. Necesita perfilado continuo. Las señales de perfil, como una lupa , brindan una visibilidad granular de las incógnitas desconocidas de un sistema para responder a las preguntas de "por qué" y llenar el vacío que dejan las otras señales.
Una estrategia integral de observabilidad debe atender las cuatro señales en una plataforma unificada. Elastic Observability resuelve los problemas de expansión de la herramienta de monitoreo al proporcionar un panel unificado para métricas, registros, seguimientos y perfiles continuos.
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