Nleba anya na nleba anya: Metric, Log, Trace and Oti mkpu

Uru:

• Ikike ịghọta ogidi atọ nke nleba anya (metric, log, trace) na akara ọla edo anọ ma nwee ọgụgụ isi na-emepụta ajụjụ PromQL, iwu mkpu na dashboards.
• Ikike igbochi ike ọgwụgwụ nke mkpu site na idobe mkpu na-adabere na ya na n'oge ziri ezi yana nnwale n'ọnụ ụzọ megide data akụkọ ihe mere eme nke sistemụ gị.
• Ikike igbochi nzuzo na ntapu nzuzo site na ikpuchi ebe ndị nwere mmetụta tupu ịnye ndekọ ahụ na ọgụgụ isi

Ọ bụ ezie na sistemụ nwere ike iyi ka ọ na-arụ ọrụ, ọ nwere ike ịnwụ n'ime: ebe nchekwa ji nwayọọ nwayọọ na-ejupụta, oge nzaghachi na-abawanye, ọnụego njehie na-arị elu. Nanị ụzọ ị ga-esi chọpụta nke a bụ iji nyochaa usoro ahụ mgbe niile. Echiche dị elu karịa bụ nleba anya: ikike ịghọta ihe na-eme n'ime usoro ahụ site na ilele ihe ịrịba ama mpụga ya. Enwere ogidi atọ nke nlele, na ọkachamara DevOps na-eji atọ ahụ:

• Metric: Ọnụọgụ ọnụọgụgụ tụrụ ogologo oge - ojiji CPU, ọnụọgụ arịrịọ, oge nzaghachi, ọnụego mperi. "Ego ole?" zaa ajụjụ a.
• Nbanye: Ndekọ mmemme ederede sitere na sistemụ—“onye ọrụ abanyela”, “njikọ data furu efu”. "Gịnị mere kpọmkwem?" zaa ajụjụ a.
• Chọpụta: Ụzọ nke arịrịọ na-esote mgbe ị na-agafe site na ọrụ gaa na ọrụ n'ime sistemụ yana ogologo oge nke usoro ọ bụla. "Ebee ka ịdị nwayọọ dị?" zaa ajụjụ a.

Ngwa ndị a na-ahụkarị: Prometheus maka metrik, Grafana maka ikiri, Loki/ELK maka log, Jaeger/OpenTelemetry maka trace. AI nwere nkà nke ukwuu n'ịde asụsụ ajụjụ (ọkachasị Prometheus'PromQL), iwu mkpu, na nhazi dashboard maka ngwaọrụ ndị a. Ọ bụkwa ebe AI kacha sie ike: na-achịkọta ọnụ ọgụgụ buru ibu nke logs na metrik yana ọkọlọtọ anomalies.

Ka anyị dokwuo anya ọdịiche dị n'etiti nlekota na nleba anya n'otu ahịrịokwu: nlekota na-ajụ ajụjụ ị marala ("CPU gara aga 90%?"); observability na-enwe ike ịjụ ajụjụ ndị ị na-amabughị (" gịnị kpatara nke a ji nwayọọ nwayọọ na-eme naanị maka ụfọdụ ndị ahịa n'otu oge?"). Usoro ọgbara ọhụrụ dị mgbagwoju anya nke na ị nweghị ike ịkọ ụdị ọdịda niile; Ya mere, ikike ịnakọta metrics bara ụba, ndekọ, na akara wee jụọ ha n'ime omimi - ya bụ, nleba anya - na-aghọ ihe dị egwu. Nke a bụ ebe AI na-abata mgbe ị na-aza "ajụjụ a na-amaghị mbụ": ọ na-enyocha ngwa ngwa data nke ị nwere, na-atụ aro usoro na anomalies, ị ga-enwetakwa isi ihe kpatara ya site n'ịchọpụta akara ndị a.

Nzọụkwụ site nzọụkwụ: gịnị na otú nyochaa?

1. Họrọ metrik ziri ezi. N'ime ụlọ ọrụ ahụ, a na-ewere "akara ọla edo anọ" dị ka ndabere: nkwụsịtụ, okporo ụzọ, njehie, saturation - otú ihe onwunwe si juju. Ndị a na-achịkọta ahụike nke ọtụtụ ọrụ.
2. Chịkọta metrik. Ka ngwa ahụ wepụta njedebe njedebe nke Prometheus nwere ike ịgụ.
3. Hazie dashboards. Chee echiche nke metrik ndị a na Grafana.
4. Dee iwu mkpu. Kedu onye a ga-adọ aka na ntị mgbe ngafe gafere, oleekwa otu?
5. Centralize ndekọ. Mee ka ndekọ ọrụ niile nwee ike ịchọta n'otu ebe.
6. Belata mkpọtụ. Oke mkpu na-emepụta "ike ọgwụgwụ"; Oti mkpu dị mkpa na-apụ n'anya.

NDỤMỌDỤ: Ezi mkpu na-ezute ihe abụọ: ọ na-eme ihe ma nwee ngwa ngwa ziri ezi. Mkpu na-akpọte mmadụ n'elekere atọ nke ụtụtụ ga-abụrịrị ihe na-achọ enyemaka abalị n'ezie. Etela onye ọ bụla maka ihe na-achọghị ime ihe n'onwe ya, dịka "CPU 70%"; gosi ya na bọọdụ.

Kedu otu esi ede iwu mkpu?

Nleba anya nwere ihe atọ: ọnọdụ (nke metric karịrị nke ọnụ ụzọ na ogologo oge), ogologo oge ("maka 5 nkeji" iji zere ịkpalite mgbanwe nwa oge), na mkpa / omume (onye, ​​site na ọwa). AI ji nlezianya guzobe atọ ndị a na ọnọdụ ziri ezi. Dịka ọmụmaatụ, ịsụgharị iwu dị ka "Oti mkpu dị egwu ma ọ bụrụ na ọnụọgụ njehie karịrị 5% maka nkeji 5" n'ime PromQL bụ ọrụ nkewa nke abụọ maka AI - mana ị ga-ekpebi ma ọ bụrụ na ọnụ ụzọ ziri ezi maka sistemụ gị.

Akpachara anya: Oti mkpu ndị AI tụrụ aro bụ echiche n'ozuzu. Ibu nkịtị nke sistemu gị, nnabata na mmetụta ọrụ dị iche. Tupu ị tinye ọnụ ụzọ ozugbo na prod, ị na-eleba anya na data akụkọ ihe mere eme gị wee jụọ "ugboro ole ka ebutere ọnụ ụzọ a n'oge gara aga, ole n'ime ndị ahụ bụ ezigbo nsogbu?" Zaa ajụjụ a.

Ndekọ nzuzo: ịdọ aka ná ntị dị egwu

Ndekọ bụ isi iyi nke ntapu na-elegharakarị anya. Ahịrị log nwere ike ịnwe paswọọdụ na mberede, nọmba kaadị kredit, ma ọ bụ data nkeonwe (n'okpuru KVKK/GDPR). Mgbe ị na-amanye ndekọ n'ime AI maka nyocha:

1. Ebe nwere mmetụta nkpuchi. Dochie ụkpụrụ dị ka token, paswọọdụ, email, nọmba ID na <REDACTED>.
2. Nye ihe atụ, ọ bụghị ha nile. Kama ahịrị otu nde, ahịrị ndị nnọchi anya narị ole na ole na-ezukarị.
3. Họrọ ụgbọ ala ụlọ ọrụ kwadoro. Karịsịa maka ndekọ mmepụta, jiri ngwá ọrụ nke data na-adịghị aga ọzụzụ.

Mgbama ọla edo anọ na tebụl mkpu

mgbaàmà

tụrụ site

Oti mkpu atụ

ngwa ngwa

latency

oge nzaghachi

p95> 800 ms, 5 nkeji

elu

okporo ụzọ

Arịrịọ/sk

Mmụba/belata 300% na mberede

ọkara

Njehie

Ọnụọgụgụ arịrịọ dara

> 5%, 5 nkeji

nkatọ

Saturation

obibi akụ

Disk> 85%

elu

Obere ikpe atọ

Ikpe 1 - 400 ahịrị log chịkọtara na 30 sekọnd. Otu ọrụ akwụsịla. Onye injinia ahụ nyere AI ahịrị 400 nke log ahụ masked wee sị, "chịkọta usoro njehie ugboro ugboro na ike oge." AI gosiri na otu oku API dịpụrụ adịpụ na-apụ na sekọnd 30 ọ bụla. Mgbọrọgwụ ihe achọpụtara na 30 sekọnd; Iji aka nyochaa ndekọ ndekọ ga-ewe ọkara elekere.

Ikpe 2 - Oti mkpu ike ọgwụgwụ. Otu otu nọ na-anata mkpu 200 kwa ụbọchị ma na-eleghara ha niile anya - ruo mgbe a na-elegharakwa mkpu mpụ n'ezie. Nye ndị AI niile iwu njikere ma jụọ "nke ndị na-adịghị arụ ọrụ na nke ndị nwere ike ijikọta?" ha jụrụ. Ọnụọgụ mkpọku gbadara ruo 12 kwa ụbọchị; Ugbu a ejirila mkpu ọ bụla kpọrọ ihe.

Ikpe 3 - ezighi ezi ejidere n'oge. YZ tụrụ aro "dọọ aka ná ntị mgbe 95% zuru" maka diski ahụ. Injinia lere data akụkọ ihe mere eme: ozugbo diski ahụ ruru 95% enwere obere oge maka itinye aka. Ọ wedara ọnụ ụzọ ahụ ruo 80% wee gbakwunye mkpu nke abụọ dabere na “ọnụego uto.” Nnwale gbochiri ọbịbịa etiti abalị n'ezie.

Ndebiri anọ enwere ike iṅomi

1) Nchịkọta ndekọ (ihe mkpuchi):

Nyochaa ihe atụ ndekọ dị n'okpuru (Eji m <REDACTED> kpuchie ụkpụrụ ndị nwere mmetụta). Nye m: (1) ụkpụrụ njehie na-emegharị ugboro ugboro, (2) itinye uche na oge, (3) nwere ike ịkpata ihe kpatara ya, na (4) metrics 3 m ga-ele anya iji nyochaa. Ndekọ: [LINES]

2) Ọgbọ ọchịchị mkpu:

Dee iwu mkpu maka Prometheus/Alertmanager: Mepụta mkpu [SEVERITY] ma ọ bụrụ na [THRESHOLD] karịrị [METRIC][DURATION]. Iwu kwesịrị ịgbado ụkwụ n'omume ma tinye nkọwa na ngalaba njikọ runbook. Kọwaa PromQL wee dee ihe kpatara ọnụ ụzọ a ji nwee ezi uche.

3) Ide/na-ekwupụta ajụjụ PromQL:

Dee ajụjụ PromQL nke tụrụ: [EX. Pasent 5xxerror n'ime nkeji ise gara aga]. Kọwaa ajụjụ a site na nzọụkwụ. Gwa m ihe oke ahụike maka uru a kwesịrị ịbụ.

4) Nhazi dashboard:

Chepụta dashboard Grafana maka [Ọrụ]: kedu ogwe ka m ga-eji gosipụta akara ọla edo anọ (latency, trafic, error, saturation)?Tọnye metric, ụdị nhụta anya na ọnụ ụzọ ezi uche dị na ya maka panel nke ọ bụla. Ebumnuche: ịhụ ọkwa ahụike nke onye nche na 10 sekọnd.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

Adịghị ike: "Gịnị dị na log ahụ?" (na-esote ahịrị 5000 nke ahịhịa ahịhịa, akara n'ime ya)

Nsonaazụ: ị na-agbapụta ihe nzuzo yana AI na-enye nchịkọta na-enweghị atụ, nke elu elu.

Ike: "Chọta ụkpụrụ njehie na-emegharị ugboro ugboro na ike oge na ihe atụ 300-ahịrị masked log n'okpuru; gwa m ihe kpatara mgbọrọgwụ na metrics m ga-ele anya iji nyochaa. Emere m akara ngosi <REDACTED>."

Ọdịiche: ngwa ngwa nke abụọ na-enye ihe atụ masked na lekwasịrị anya, na-arịọ maka mmepụta nyocha doro anya; Ọ dị mma ma baa uru.

Mmejọ ndị nkịtị

• Tapawa log na AI na-enweghị mkpuchi ya. Ntupu data nzuzo / nkeonwe kacha ewu ewu.
• Ịtọlite ​​mkpu maka ihe niile. Ike ike ọgwụgwụ na-eli ezigbo mkpu.
• Oti mkpu anaghị arụ ọrụ. Ọ bụ mkpọtụ ịdọ aka ná ntị na ọ dịghị onye nwere ike ime ihe ọ bụla.
• Ịnabata ọnụ ụzọ AI na-enweghị ajụjụ. Ekwesịrị idobe ọnụ ụzọ dabere na akụkọ sistemụ gị.
• Naanị ile anya metric. Enweghị ndekọ na trace, enweghị ike ịchọta ihe kpatara ya ọtụtụ oge.
• Anaghị edobe oge oti mkpu (maka). Mgbanwe nwa oge na-emepụta mkpu ụgha.

Na nchịkọta

Nleba anya; Ọ bụ ikike ịghọta n'ime usoro ahụ site n'èzí na metrics, logs na traces. Ihe mgbaàmà ọla edo anọ (latency, okporo ụzọ, njehie, saturation) na-achịkọta ahụike nke ọtụtụ ọrụ. AI dị ike nke ukwuu n'ịde ajụjụ PromQL, iwu mkpu na dashboards, yana n'ịchịkọta nnukwu akwụkwọ ndekọ na ịchọta ihe adịghị mma. Mana ọ bụ ọrụ gị iji nyochaa ọnụ ụzọ mkpu megide akụkọ ihe mere eme nke sistemụ gị, dobe mkpu na-adabere n'omume, ma ghara ịkekọrịta ndekọ na-enweghị ikpuchi ha.

Ọrụ ngwa

Maka ọrụ (ma ọ bụ ọrụ nlere): (1) Nwee usoro mkpu emepụtara maka ọnụego njehie yana ndebiri "Ọgbọ Mkpu Mkpu" wee tọọ ọnụ ụzọ atụpụtara na "ugboro ole ka ọ kpalitere n'oge gara aga?" Jiri ajụjụ nwalee ya; (2) kpuchie ihe nlele ndekọ ị nwere wee were ụdị “nchịkọta ndekọ” nyochaa ya; (3) rịba ama nke metric ị ga-elele iji kwado ihe kpatara ihe kpatara ya.

ndetu

• [ ] M họọrọ metrics iji soro dabere na akara ọla edo anọ.
• [] Ekpuchiri m akwụkwọ ndekọ aha niile m nyere AI n'ihe gbasara mpaghara nwere mmetụta.
• [ ] Achọpụtara m na mkpu ọ bụla gbadoro ụkwụ n'omume yana ngwa ngwa ziri ezi.
• [ ] A nwalere m ọnụ ụzọ mkpu megide data akụkọ ihe mere eme nke sistemụ m.
• [ ] Ana m enyocha mgbanwe ozugbo site n'ịgbakwunye maka (ogologo oge) na mkpu.
• [ ] Eji m metric + log + trace mee ihe maka mgbọrọgwụ.