云計算可觀(guān)察性的五個(gè)關(guān)鍵和新興趨勢

在高度抽象、虛擬化、通常是短暫且始終動(dòng)態(tài)的云計算資源的世界中??，實(shí)現持續可觀(guān)察性的需求是關(guān)鍵。然而，一些企業(yè)創(chuàng )建云計算服務(wù)時(shí)并沒(méi)有考慮到內部系統的可觀(guān)察性。

Red Hat公司首席軟件工程師Bart?omiej P?otka確定了現代可觀(guān)察性的五個(gè)關(guān)鍵和新興趨勢。

在高度抽象、虛擬化、通常是短暫且始終動(dòng)態(tài)的云計算資源的世界中，實(shí)現持續可觀(guān)察性的需求是關(guān)鍵。然而，一些企業(yè)創(chuàng )建云計算服務(wù)時(shí)并沒(méi)有考慮到內部系統的可觀(guān)察性。它最初是作為通過(guò)資源靈活性和成本可管理性實(shí)現IT敏捷性的關(guān)鍵途徑而銷(xiāo)售的。

現在云計算采用率也在增長(cháng)，人們需要退后一步評估可觀(guān)察性能力。此外，隨著(zhù)云原生實(shí)現跨越公有云、私有云、混合云、多云(多個(gè)供應商)實(shí)例，可以開(kāi)始考慮多云，其中應用程序和數據服務(wù)工作負載的不同部分通過(guò)不同的云計算服務(wù)提供商區分開(kāi)。

基于控制理論，現代云計算時(shí)代的可觀(guān)察性以多種形式表現出來(lái)，那么哪些關(guān)鍵驅動(dòng)因素正在塑造企業(yè)遷移到云中以獲得更好視野的方式?

APM無(wú)處不在

許多人希望了解云計算可觀(guān)察性和APM(應用程序性能監控)之間的區別是什么。人們過(guò)去“只是簡(jiǎn)單地”擁有虛擬機，這意味著(zhù)計算塊或實(shí)例可以相對容易地暴露于可觀(guān)察性。

人們現在生活在嵌套虛擬化、軟件定義基礎設施(SDI)和云計算服務(wù)的世界中。企業(yè)的應用程序工作負載通常被軟件層(也稱(chēng)為“應用程序”)包圍：操作系統、代理、編排軟件、容器引擎、虛擬機、外部服務(wù)等等。

由于A(yíng)PM幾乎已經(jīng)成為可觀(guān)察性的同義詞，現在看到它擴展到整個(gè)IT堆棧的每一層和結構。顯然，人們需要APM用于應用程序，但還需要基礎設施APM(iAPM)，并且它需要能夠針對現在所在的虛擬化設備。

人們可能正處于不需要區分APM和非應用程序監控的時(shí)候。業(yè)界已經(jīng)可以利用類(lèi)似的方式利用工具來(lái)監控和觀(guān)察云中的各種軟件。

聯(lián)合集中編排視圖

在人們擁有多個(gè)不同的云計算提供商和許多云計算實(shí)例的世界中，需要一個(gè)協(xié)調的聯(lián)合可觀(guān)察性級別，具有集中視圖以及跨多個(gè)集群中的多個(gè)云平臺進(jìn)行過(guò)濾和聚合的能力，如果希望能夠保持控制的話(huà)。

將可觀(guān)測性數據聯(lián)合到一個(gè)集中的位置是當今一種常見(jiàn)的技術(shù)和過(guò)程。這已被證明是查找云過(guò)載、糟糕的配置和實(shí)例閑置的“僵尸”云浪費的最佳方法。當將所有這些結合在一起時(shí)，可以驅動(dòng)更高效的云計算資源來(lái)服務(wù)內容交付網(wǎng)絡(luò )，并在更智能的層面全面工作。

考慮內部的相關(guān)性

現在消耗和產(chǎn)生的數據量使人們能夠獲得更多信號來(lái)跟蹤可觀(guān)察性要求。如果考慮到物聯(lián)網(wǎng)正在以指數方式增加數據點(diǎn)這一事實(shí)，就數據流而言，大量數據會(huì )使可觀(guān)察性變得更加困難。

為了應對這一挑戰，需要考慮相關(guān)性。當人們尋求分析系統指標、日志和跟蹤時(shí)，需要能夠在這些程序和任務(wù)之間快速跳轉，以便在IT堆棧的不同部分動(dòng)態(tài)工作。由于需要觀(guān)察的內容太多，連接的相關(guān)性有助于在數據源之間提供至關(guān)重要的鏈接，這些數據源實(shí)際上對IT功能的運行至關(guān)重要。

連續分析

可觀(guān)察性目標讓人們不斷尋找可以提高性能效率的優(yōu)化。這意味著(zhù)需要尋找、跟蹤和分析不同的可觀(guān)察性信號。執行此操作的最佳方法之一是分析。這種技術(shù)使人們能夠知道應用程序的哪個(gè)部分使用了多少計算資源(CPU時(shí)間、內存、磁盤(pán)或網(wǎng)絡(luò )IO)，而無(wú)需在查看進(jìn)程的資源使用情況時(shí)進(jìn)行猜測。

連續分析使人們能夠查看應用程序，并在感興趣的情況下查看過(guò)去的性能特征。如果它即將耗盡內存并可能使整個(gè)節點(diǎn)崩潰，則它特別有用。如果可以每60秒查看一次應用程序配置文件(或者甚至更頻繁)，那么人們就可以看到應用程序源代碼中的某個(gè)函數可能需要優(yōu)化或擴充的地方。即使在編譯(而不是解釋)的應用程序的情況下，也可以回顧性地執行此操作，因為它嵌入了調試符號，使人們能夠向后映射到特定的函數調用。

eBPF的大量活動(dòng)

最后是eBPF，或擴展Berkeley數據包過(guò)濾器以使用其全名。這是一種允許人們在Linux內核中執行附加代碼的機制。當可以使用這種“特殊機構”技術(shù)查看內核內部的特定功能時(shí)，就可以獲得對可觀(guān)察性的新控制。另外一個(gè)好處是，還可以注意到，eBPF不需要應用程序級別的工具來(lái)開(kāi)始捕獲指標。

盡管它最初是為安全而設計的，但現在可以更主動(dòng)地用于公開(kāi)應用程序的度量。人們曾經(jīng)考慮使用服務(wù)網(wǎng)格作為在應用程序周?chē)胖么淼囊环N方式，但是可以用eBPF代替服務(wù)網(wǎng)格，eBPF具有更低的開(kāi)銷(xiāo)和更多的功能。

“金絲雀部署”可能仍然需要服務(wù)網(wǎng)格，應該注意到，服務(wù)網(wǎng)格仍然存在不可觀(guān)察性用例，例如金絲雀部署(對流量進(jìn)行嚴格控制)和授權(通過(guò)相互TLS)中的那些用例。目前還沒(méi)有eBPF嘗試在這種級別上調整流量，目前eBPF的用例只是安全性和可觀(guān)察性。

如果尋求在現代IT堆棧中實(shí)現可觀(guān)察性的過(guò)程中考慮這些因素和一些功能，那么可以了解在云端將會(huì )發(fā)生什么。