সঠিক পর্যবেক্ষণ কৌশল বেছে নেওয়ার জন্য ডেটা কীভাবে সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াজাত করা হয় তা বোঝা প্রয়োজন। যেখানে টাইম-সিরিজ মনিটরিং দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্যগত প্রবণতা উন্মোচন করতে নিয়মিত বিরতিতে সিস্টেমের সংখ্যাসূচক মেট্রিকগুলো ট্র্যাক করে, সেখানে ইভেন্ট-ড্রাইভেন মনিটরিং তাৎক্ষণিক প্রোগ্রাম্যাটিক প্রতিক্রিয়া চালু করার জন্য বিচ্ছিন্ন অবস্থার পরিবর্তনগুলো সঙ্গে সঙ্গে ধারণ করে, যা তাদের স্থাপত্য নকশাকে মৌলিকভাবে ভিন্ন করে তোলে।
হাইলাইটস
টাইম-সিরিজ পূর্বাভাসযোগ্য বিরতিতে পোলিং-এর ওপর নির্ভর করে, অন্যদিকে ইভেন্ট মনিটরিং সম্পূর্ণরূপে চাহিদার ভিত্তিতে কাজ করে।
ইভেন্ট টেলিমেট্রি পেলোডের এমন গভীর প্রেক্ষাপট সংরক্ষণ করে, যা প্রচলিত সংখ্যাসূচক মেট্রিকগুলো উপেক্ষা করে।
টাইম-সিরিজের জন্য স্টোরেজের প্রয়োজনীয়তা স্থিতিশীল থাকে, অপরদিকে ইভেন্ট স্টোরেজ সিস্টেম অ্যাক্টিভিটির আকস্মিক বৃদ্ধি ট্র্যাক করে।
ইভেন্ট-চালিত সেটআপগুলো পূর্ববর্তী বিশ্লেষণের পরিবর্তে তাৎক্ষণিক স্বয়ংক্রিয় আত্ম-নিরাময় সক্ষম করে।
সময়-ক্রম পর্যবেক্ষণ কী?
একটি মেট্রিক-কেন্দ্রিক পদ্ধতি যা সিস্টেমের প্রবণতা বিশ্লেষণ করার জন্য ধারাবাহিক ও কালানুক্রমিক বিরতিতে সংখ্যাসূচক ডেটা সংগ্রহ করে।
এটি নিয়মিত পোলিং ব্যবধানের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে, যেমন প্রতি পনেরো সেকেন্ডে ডেটা স্ক্র্যাপ করা।
নির্দিষ্ট টাইমস্ট্যাম্প এবং মাত্রিক লেবেলের সাথে আবদ্ধ কাঠামোগত, সাংখ্যিক মান হিসেবে ডেটা সংরক্ষণ করে।
এক মাসের গড় সিপিইউ ব্যবহার গণনার মতো উচ্চ-পারফরম্যান্স অ্যাগ্রিগেট কোয়েরিগুলোর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
সাধারণত পুল-ভিত্তিক আর্কিটেকচার ব্যবহার করা হয়, যেখানে একটি কেন্দ্রীয় সার্ভার টার্গেট এন্ডপয়েন্টগুলো থেকে ডেটার জন্য অনুরোধ করে।
সিস্টেম লোড নির্বিশেষে ডেটা গ্রহণের হার স্থির থাকায় স্টোরেজের বৃদ্ধি অনুমানযোগ্য থাকে।
ইভেন্ট-চালিত পর্যবেক্ষণ কী?
একটি প্রতিক্রিয়াশীল সিস্টেম যা কোনো নির্দিষ্ট অবস্থার পরিবর্তন ঘটার মুহূর্তেই গুরুত্বপূর্ণ প্রাসঙ্গিক ডেটা প্যাকেট গ্রহণ ও প্রক্রিয়াকরণ করে।
এটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে এবং শুধুমাত্র তখনই কার্যক্রম সম্পাদন করে যখন কোনো সংজ্ঞায়িত শর্ত বা সিস্টেমগত ঘটনা একটি অ্যালার্ট ট্রিগার করে।
প্রতিটি প্যাকেটের মধ্যে থাকা গভীর প্রাসঙ্গিক মেটাডেটা ধারণ করে, যার মধ্যে সম্পূর্ণ পেলোড বিবরণ এবং ব্যবহারকারী আইডি অন্তর্ভুক্ত থাকে।
এটি একটি পুশ-ভিত্তিক আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, যেখানে স্বতন্ত্র অ্যাপ্লিকেশনগুলো তাদের সংঘটনগুলোকে তাৎক্ষণিকভাবে একটি ইভেন্ট বাসে প্রেরণ করে।
সিস্টেম কার্যকলাপের সাথে সাথে স্টোরেজের প্রয়োজনীয়তাও গতিশীলভাবে বৃদ্ধি পায় এবং অপ্রত্যাশিত ট্র্যাফিক স্পাইকের সময় তা বিপুল পরিমাণে বেড়ে যায়।
মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই তাৎক্ষণিকভাবে পরিকাঠামোকে স্ব-মেরামত করতে অটোমেশন টুলগুলির সাথে সরাসরি সংযুক্ত হয়।
তুলনা সারণি
বৈশিষ্ট্য
সময়-ক্রম পর্যবেক্ষণ
ইভেন্ট-চালিত পর্যবেক্ষণ
ডেটা সংগ্রহের ট্রিগার
নিয়মিত, পূর্বনির্ধারিত সময় ব্যবধান
অবস্থার পরিবর্তনের তাৎক্ষণিক সংঘটন
প্রাথমিক ডেটা ফরম্যাট
টাইমস্ট্যাম্প সহ সাংখ্যিক কী-ভ্যালু জোড়া
সমৃদ্ধ JSON বা কাঠামোগত টেক্সট পেলোড
স্থাপত্য নকশা
প্রাথমিকভাবে টান-ভিত্তিক স্ক্র্যাপিং
মেসেজ ব্রোকারের মাধ্যমে পুশ-ভিত্তিক স্ট্রিমিং
স্টোরেজ বৃদ্ধি
অত্যন্ত অনুমানযোগ্য এবং রৈখিক
পরিবর্তনশীল এবং সিস্টেম কার্যকলাপের সাথে সরাসরি যুক্ত।
আদর্শ ব্যবহারের ক্ষেত্র
ধারণক্ষমতা পরিকল্পনা এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিশ্লেষণ
তাৎক্ষণিক ঘটনা প্রতিক্রিয়া এবং স্বয়ংক্রিয় স্ব-নিরাময়
কোয়েরি ফোকাস
সময়সীমা জুড়ে গাণিতিক সমষ্টি
স্বতন্ত্র ঘটনা পথ এবং কাঠামোগত পরিবর্তনগুলি চিহ্নিত করা
সিস্টেম ওভারহেড
স্বল্প এবং স্থির সম্পদ পদচিহ্ন
ইভেন্টের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে সম্পদের ব্যবহার পরিবর্তনশীল।
বিস্তারিত তুলনা
ডেটা ইনজেশন মেকানিক্স
টাইম-সিরিজ মনিটরিং একটি স্থির হৃৎস্পন্দনের মতো কাজ করে, যা নির্দিষ্ট বিরতিতে সিস্টেম থেকে পারফরম্যান্সের স্ন্যাপশট সংগ্রহ করে। এই পদ্ধতিটি সংখ্যাসূচক ডেটার একটি অবিচ্ছিন্ন প্রবাহ নিশ্চিত করে, যা ইঞ্জিনগুলোকে সহজেই ঐতিহাসিক গতিপথ অঙ্কন করতে সাহায্য করে। অন্যদিকে, ইভেন্ট-ড্রাইভেন মনিটরিং ততক্ষণ পর্যন্ত নীরবে থাকে যতক্ষণ না কোনো নির্দিষ্ট ঘটনা পরিবেশে পরিবর্তন আনে এবং সাথে সাথেই একটি বিস্তারিত ডেটা প্যাকেট পাঠিয়ে দেয়। এর মানে হলো, ইভেন্ট-ড্রাইভেন মডেলটি শান্ত সময়ে নিষ্ক্রিয় থাকে, কিন্তু কোনো ত্রুটি ঘটার সাথে সাথেই অত্যন্ত বিস্তারিতভাবে সক্রিয় হয়ে ওঠে।
সূক্ষ্মতা এবং প্রেক্ষাপট
গভীর ডায়াগনস্টিক কাজ করার সময়, ডেটার গভীরতার পার্থক্যগুলো স্পষ্ট হয়ে ওঠে। টাইম-সিরিজ কাঠামো টেক্সট এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য বাদ দিয়ে শুধুমাত্র সংখ্যার উপর মনোযোগ দেয়, যা বিষয়টিকে সংক্ষিপ্ত রাখে কিন্তু একটি ক্র্যাশের পেছনের কাহিনীটি বাদ দিয়ে দেয়। ইভেন্ট-চালিত লগ সম্পূর্ণ প্রাসঙ্গিক প্রেক্ষাপট অক্ষুণ্ণ রাখে, যা আপনাকে স্পষ্টভাবে বলে দেয় কোন ব্যবহারকারী বা ফাংশন একটি এক্সিকিউশন পাথকে ভেঙে দিয়েছে। যেখানে একটি টাইম-সিরিজ গ্রাফ আপনার ডাটাবেস সংযোগের আকস্মিক বৃদ্ধি দেখায়, সেখানে একটি ইভেন্ট স্ট্রিম আপনাকে সেই নির্দিষ্ট কোয়েরিটি দেখায় যা সমস্যাটি শুরু করেছিল।
স্কেলেবিলিটি এবং স্টোরেজ ডায়নামিক্স
এই প্ল্যাটফর্মগুলির আর্থিক ও স্টোরেজ সংক্রান্ত বিষয়গুলো পরিচালনা করার জন্য দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন মানসিকতার প্রয়োজন হয়। টাইম-সিরিজ সেটআপগুলি স্বস্তিদায়ক পূর্বাভাসযোগ্যতা প্রদান করে, কারণ স্কেল আপ করার অর্থ সাধারণত শুধু রিটেনশন পলিসি সামঞ্জস্য করা বা আপনার পোলিং ইন্টারভ্যাল বাড়ানো। ইভেন্ট-চালিত সিস্টেমগুলি অনেক বেশি অস্থিতিশীল, এবং এর জন্য এমন একটি স্টোরেজ আর্কিটেকচারের প্রয়োজন যা মাইক্রোসার্ভিসগুলির মধ্যে ত্রুটি ছড়িয়ে পড়ার সময় হঠাৎ করে আসা বিপুল পরিমাণ ডেটার প্রবাহ সামলাতে পারে। যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি ভাইরাল হয়ে যায় বা কোনো ডিডস (DDoS) আক্রমণের শিকার হয়, তাহলে আগত ট্র্যাফিকের সাথে সাথে ইভেন্ট স্টোরেজের প্রয়োজনীয়তাও আকাশচুম্বী হয়ে যাবে।
কার্যকারিতা এবং সতর্কীকরণের গতি
আপনার অপারেশনাল টিম কত দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারবে, তা সম্পূর্ণরূপে নির্ভর করে আপনার টেলিমেট্রি কীভাবে সরবরাহ করা হচ্ছে তার উপর। টাইম-সিরিজ অ্যালার্টে স্বাভাবিকভাবেই সামান্য বিলম্ব হয়, কারণ একটি প্রবণতা নিশ্চিত করার জন্য সিস্টেমকে পরবর্তী স্ক্র্যাপ সাইকেলের জন্য অপেক্ষা করতে হয় এবং বেশ কয়েকটি ডেটা পয়েন্ট মূল্যায়ন করতে হয়। ইভেন্ট-ড্রাইভেন আর্কিটেকচার এক্ষেত্রে মধ্যস্থতাকারীকে বাদ দিয়ে বিশেষভাবে কার্যকর; এটি ঘটার মুহূর্তেই গুরুতর ব্যর্থতাগুলোকে সরাসরি নোটিফিকেশন প্ল্যাটফর্মে পাঠিয়ে দেয় অথবা অটো-স্কেলিং স্ক্রিপ্ট চালু করে। এই তাৎক্ষণিক নোটিফিকেশন ক্ষমতা ইভেন্ট-ড্রাইভেন পদ্ধতিকে সেইসব মিশন-ক্রিটিক্যাল অবকাঠামোর জন্য অপরিহার্য করে তোলে, যেগুলোর অবিলম্বে প্রতিকার প্রয়োজন।
সুবিধা এবং অসুবিধা
সময়-ক্রম পর্যবেক্ষণ
সুবিধাসমূহ
+অত্যন্ত অনুমানযোগ্য স্টোরেজ খরচ
+চমৎকার দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিশ্লেষণ
+কম সম্পদ ব্যয়
+সরলীকৃত গাণিতিক সমষ্টি
কনস
−পাঠ্যের সুনির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটের অভাব
−অন্তর্নিহিত পোলিং বিলম্ব চালু করে
−সংক্ষিপ্ত বিরতিহীন স্পাইকগুলি বাদ দেয়
−ক্ষণস্থায়ী অবকাঠামোর সাথে সংগ্রাম
ইভেন্ট-চালিত পর্যবেক্ষণ
সুবিধাসমূহ
+তাৎক্ষণিক রিয়েল-টাইম অ্যালার্টিং
+সমৃদ্ধ পরিস্থিতিগত মেটাডেটা সংরক্ষণ
+বিচ্ছিন্ন সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত
+সরাসরি স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ ট্রিগার করে
কনস
−অপ্রত্যাশিত সঞ্চয় খরচ
−উচ্চ স্থাপত্য কনফিগারেশন জটিলতা
−সামষ্টিক প্রবণতা বোঝা কঠিন
−মাথার উপর সম্ভাব্য টেলিমেট্রি ঝড়
সাধারণ ভুল ধারণা
পুরাণ
সময়-ধারা পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে সিস্টেমের আচরণের প্রতিটি ক্ষুদ্রতম পরিবর্তনও শনাক্ত করা যায়।
বাস্তবতা
যেহেতু টাইম-সিরিজ মনিটরিং ইন্টারভাল-ভিত্তিক পোলিং-এর উপর নির্ভর করে, তাই দুটি স্ক্র্যাপ সাইকেলের মধ্যে পারফরম্যান্সে যে কোনো আকস্মিক বৃদ্ধি যা ঘটে এবং সম্পূর্ণরূপে সমাধান হয়ে যায়, তা আপনার ড্যাশবোর্ডগুলোর কাছে সম্পূর্ণ অদৃশ্য থাকবে।
পুরাণ
ইভেন্ট-চালিত টেলিমেট্রি হলো প্রচলিত লগ অ্যাগ্রিগেশনের একটি সাশ্রয়ী বিকল্প।
বাস্তবতা
সম্পূর্ণ প্রাসঙ্গিক মেটাডেটা সহ প্রতিটি সিস্টেম ইভেন্ট সংরক্ষণ করা দ্রুতই অত্যধিক ব্যয়বহুল হয়ে উঠতে পারে, এবং সর্বোচ্চ কর্মভারের সময় এর খরচ প্রায়শই একটি অপ্টিমাইজড টাইম-সিরিজ মেট্রিক ইঞ্জিনের চেয়ে অনেক বেশি হয়।
পুরাণ
আপনাকে অবশ্যই একটি পদ্ধতি বেছে নিতে হবে এবং আপনার সমগ্র পরিকাঠামোতে শুধুমাত্র সেটিই প্রয়োগ করতে হবে।
বাস্তবতা
আধুনিক এন্টারপ্রাইজ অবজার্ভেবিলিটি সেটআপগুলিতে প্রায় সবসময়ই উভয় সিস্টেমের সমন্বয় করা হয়, যেখানে উচ্চ-স্তরের হেলথ ড্যাশবোর্ডের জন্য টাইম-সিরিজ ডেটা এবং নির্দিষ্ট ট্রানজ্যাকশন ত্রুটি শনাক্ত করার জন্য ইভেন্ট-চালিত সংকেত ব্যবহার করা হয়।
পুরাণ
ইভেন্ট-চালিত মনিটরিং টুলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার সিস্টেমের প্রাপ্যতার শতাংশ গণনা করে।
বাস্তবতা
ইভেন্ট স্ট্রিমগুলো শুধু জানে কখন কোনো ঘটনা ঘটে, যার মানে হলো, সহজে আপটাইম গণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় ধারাবাহিক ছন্দ এদের মধ্যে থাকে না। অ্যাভেইলেবিলিটি মেট্রিক্স তৈরি করতে সাধারণত সেই বিচ্ছিন্ন ঘটনাগুলোকে একটি অবিচ্ছিন্ন টাইম-সিরিজ ফরম্যাটে রূপান্তর করতে হয়।
সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
আমি কি ইভেন্ট-চালিত মনিটরিং কাজের জন্য প্রোমিথিউস ব্যবহার করতে পারি?
কার্যকরভাবে নয়, কারণ প্রোমিথিউসকে উদ্দেশ্যমূলকভাবে একেবারে গোড়া থেকে একটি পুল-ভিত্তিক টাইম-সিরিজ মেট্রিক্স ইঞ্জিন হিসেবে তৈরি করা হয়েছিল। এটিকে দিয়ে স্বতন্ত্র স্টেট ইভেন্টগুলো পরিচালনা করানোর চেষ্টা করলে এর অভ্যন্তরীণ স্টোরেজ মডেলটি অতিরিক্ত চাপে পড়বে, যা সমৃদ্ধ ও টেক্সট-বহুল ইভেন্ট পেলোডের পরিবর্তে ফ্লোট৬৪ সংখ্যার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ইভেন্ট-চালিত পর্যবেক্ষণ কেন সক্ষমতা পরিকল্পনাকে জটিল করে তোলে?
ধারণক্ষমতা পরিকল্পনার জন্য সম্পদ ব্যবহারের একটি ধারাবাহিক ও ঐতিহাসিক চিত্র প্রয়োজন, যার মাধ্যমে চলমান ব্যবহারের ধরণ চিহ্নিত করা যায় এবং ভবিষ্যতের অবকাঠামোগত চাহিদা অনুমান করা সম্ভব হয়। ঘটনা-ভিত্তিক তথ্য বিক্ষিপ্ত ও অনিয়মিত হওয়ায়, দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের জন্য প্রয়োজনীয় মসৃণ ভিত্তিরেখা গণনা করা গাণিতিকভাবে কষ্টসাধ্য হয়ে পড়ে।
যখন কোনো সিস্টেম সম্পূর্ণরূপে ক্র্যাশ করে, তখন ইভেন্ট-ড্রাইভেন মনিটরগুলোর কী হয়?
যদি একটি সম্পূর্ণ সার্ভার বা নেটওয়ার্ক লিঙ্ক অচল হয়ে যায়, তাহলে একটি ইভেন্ট-চালিত সিস্টেম হয়তো পুরোপুরি ইভেন্ট পাঠানো বন্ধ করে দিতে পারে, যা দেখে ভুলবশত মনে হতে পারে সিস্টেমটি সম্পূর্ণ সুস্থ। এই নীরবতার কারণেই টিমগুলো ইভেন্ট আর্কিটেকচারকে সাধারণ টাইম-সিরিজ হার্টবিট দিয়ে আবৃত করে, যাতে নিশ্চিত করা যায় যে অন্তর্নিহিত প্ল্যাটফর্মটি তখনও সচল রয়েছে।
AWS Lambda-এর মতো সার্ভারলেস ফাংশনগুলির জন্য কোন মনিটরিং পদ্ধতিটি বেশি উপযুক্ত?
ইভেন্ট-চালিত মনিটরিং সার্ভারলেস পরিবেশের জন্য চমৎকারভাবে উপযোগী, কারণ ফাংশনগুলো স্বল্পস্থায়ী হয় এবং দ্রুত বন্ধ হয়ে যায়। প্রচলিত টাইম-সিরিজ স্ক্র্যাপারগুলো প্রায়শই এই ক্ষণস্থায়ী এক্সিকিউশনগুলো পুরোপুরি ধরতে পারে না, যেখানে পুশ-ভিত্তিক ইভেন্টগুলো ফাংশনটি ট্রিগার হওয়ার মুহূর্তেই তার সম্পূর্ণ রানটাইম লাইফ সাইকেল ক্যাপচার করে।
এই দুটি টেলিমেট্রি পদ্ধতির মধ্যে ডিবাগিং ওয়ার্কফ্লো কীভাবে ভিন্ন?
যখন একজন ইঞ্জিনিয়ার টাইম-সিরিজ ডেটা দিয়ে ডিবাগ করেন, তখন তারা ব্যাপক রিগ্রেশনগুলো খতিয়ে দেখেন, যেমন এমন একটি সময়সীমা শনাক্ত করা যেখানে ত্রুটির হার বেড়ে গিয়েছিল। ইভেন্ট-ড্রাইভেন ডেটার ক্ষেত্রে, ইঞ্জিনিয়ার সরাসরি স্বতন্ত্র ট্রানজ্যাকশন ট্রেস পরীক্ষা করে দেখেন যে ঠিক কোন এপিআই কলটি অপারেশনাল সিকোয়েন্সটি ভেঙে দিয়েছে।
ইভেন্ট-চালিত টেলিমেট্রি কি অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করে?
কনফিগারেশন ত্রুটিপূর্ণ হলে এমনটা হতে পারে, কারণ আপনার মূল অ্যাপ্লিকেশন পাথ থেকে সিনক্রোনাসভাবে ভারী পেলোড স্ট্রাকচার পুশ করলে প্রসেসিং ল্যাগ তৈরি হয়। এই ঝুঁকি কমাতে, ডেভেলপাররা সাধারণত ইউজার-ফেসিং লাইনগুলোকে দ্রুত রাখার জন্য ইভেন্ট লগিংয়ের দায়িত্ব ব্যাকগ্রাউন্ড ডেমন বা অ্যাসিঙ্ক মেসেজ কিউ-এর হাতে তুলে দেন।
ইউজার আইডির মতো উচ্চ-কার্ডিনালিটি ডেটা পরিচালনা করার সেরা উপায় কী?
উচ্চ-কার্ডিনালিটি ডেটা প্রচলিত টাইম-সিরিজ ডেটাবেসকে অকার্যকর করে তোলে, কারণ প্রতিটি অনন্য লেবেল সংমিশ্রণ একটি সম্পূর্ণ নতুন ট্র্যাকিং ফাইল তৈরি করে, যা বিপুল পরিমাণ মেমরি খরচ করে। ইভেন্ট-চালিত কাঠামোতে এই সীমাবদ্ধতা নেই; এটি লক্ষ লক্ষ অনন্য ইউজার আইডি সহজেই সামলাতে পারে, যেহেতু প্রতিটি ইভেন্টকে একটি বিচ্ছিন্ন লগ এন্ট্রি হিসেবে গণ্য করা হয়।
মেট্রিক্স এবং ইভেন্টের ক্ষেত্রে অ্যালার্টিং থ্রেশহোল্ডের পার্থক্য কী?
মেট্রিক অ্যালার্ট গাণিতিক প্রবণতার উপর নির্ভর করে, যেমন আপনার গড় ত্রুটির হার একটানা দশ মিনিট ধরে পাঁচ শতাংশের উপরে থাকলে এটি সক্রিয় হয়। ইভেন্ট অ্যালার্টগুলো বাইনারি এবং সুনির্দিষ্ট; ডেটা স্ট্রিমে একটি নির্দিষ্ট ধরনের গুরুতর ব্যর্থতার ঘটনা দেখা দেওয়ায় এগুলো তাৎক্ষণিকভাবে সক্রিয় হয়।
রায়
আপনার প্রধান লক্ষ্য যদি ড্যাশবোর্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ক্যাপাসিটি পূর্বাভাস এবং দীর্ঘ সময় ধরে অবকাঠামোর সার্বিক অবস্থা পর্যবেক্ষণ করা হয়, তবে টাইম-সিরিজ মনিটরিং বেছে নিন। অন্যদিকে, ডিকাপলড মাইক্রোসার্ভিস, রিয়েল-টাইম অডিটিং পাইপলাইন বা স্বয়ংক্রিয় সেলফ-হিলিং সিস্টেম তৈরি করার সময় ইভেন্ট-ড্রাইভেন মনিটরিং ব্যবহার করুন, যেগুলোকে নির্দিষ্ট সফটওয়্যার অসঙ্গতির ক্ষেত্রে তাৎক্ষণিকভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে হয়।