قابلیت مشاهده میکروسرویسها، ردیابی، معیارها و گزارشهای توزیعشده را در بین سرویسهای مستقل ارائه میدهد، در حالی که گزارشگیری یکپارچه بر سوابق متمرکز از یک برنامه واحد تمرکز دارد. انتخاب صحیح به پیچیدگی سیستم، مقیاس و میزان بینش مورد نیاز تیمها در تعاملات سرویس بستگی دارد.
یک رویکرد چندبعدی که ردیابیها، معیارها و گزارشها را برای درک رفتار در سرویسهای توزیعشده و مستقل پیادهسازیشده ترکیب میکند.
یک رویکرد سنتی که در آن یک برنامه واحد، ورودیهای لاگ را در فایلهای متمرکز یا یک مخزن لاگ واحد برای اشکالزدایی و حسابرسی مینویسد.
| ویژگی | قابلیت مشاهده در میکروسرویسها | ثبت وقایع سیستم یکپارچه |
|---|---|---|
| معماری | در بسیاری از سرویسها توزیع شده است | برنامه یکپارچه واحد |
| انواع دادههای اولیه | ردیابیها، معیارها و گزارشها | گزارشها در درجه اول، و گاهی اوقات معیارها |
| درخواست ردیابی | ردیابی توزیعشده با زمینهی گسترده | ردیابی مبتنی بر thread-local یا session-based |
| پیچیدگی ابزار | زیاد - نیاز به ابزار دقیق در سراسر خدمات دارد | کم - یک خط لوله تک ورودی کافی است |
| مقیاسپذیری | مقیاس افقی با تعداد سرویس | محدود به توان عملیاتی تک برنامه |
| تشخیص خرابی | مشخص میکند که کدام سرویس باعث تأخیر یا خطا شده است | آسانتر در یک فرآیند، سختتر در مرزها |
| الزامات ذخیرهسازی | پایگاههای داده با حجم بالا، اغلب سری زمانی | متوسط، معمولاً فایلهای مسطح یا یک شاخص |
| هزینه اجرا | سرمایهگذاری اولیه قابل توجه | هزینه اولیه راهاندازی کمتر |
قابلیت مشاهده میکروسرویسها فرض میکند که شما نمیتوانید هر حالت خرابی را از قبل پیشبینی کنید، بنابراین شما به اندازه کافی دادههای متنوع جمعآوری میکنید تا پس از بروز مشکلات، سوالات جدیدی بپرسید. ثبت وقایع یکپارچه (Monolithic logging) رویکرد سادهتری دارد: ثبت سوابق متنی کافی برای بازسازی آنچه در طول یک درخواست اتفاق افتاده است. رویکرد اول، وقایع را به عنوان یک سیگنال در میان بسیاری از سیگنالها در نظر میگیرد، در حالی که رویکرد دوم، وقایع را به عنوان سیگنال اصلی برای درک رفتار سیستم در نظر میگیرد.
وقتی چیزی در تنظیمات میکروسرویسها دچار مشکل میشود، مهندسان به سراغ ردیابیهای توزیعشده میروند تا ببینند دقیقاً کدام سرویس باعث تأخیر شده یا خطایی را برگردانده است. در یک سیستم یکپارچه، توسعهدهندگان معمولاً یک فایل لاگ را باز میکنند، به دنبال یک مهر زمانی یا شناسه کاربری میگردند و ورودیهای متوالی را میخوانند. مسیر یکپارچه حس شهودیتری دارد، اما وقتی سیستم به اندازهای بزرگ میشود که یک فایل لاگ واحد غیرقابل استفاده میشود، از هم میپاشد.
پشتههای مشاهدهپذیری معمولاً یک کتابخانه ابزار دقیق مانند OpenTelemetry، یک backend ردیابی مانند Jaeger یا Tempo، یک مخزن معیارها مانند Prometheus و یک لایه داشبورد مانند Grafana را ترکیب میکنند. ثبت وقایع یکپارچه اغلب به موارد بسیار کمتری نیاز دارد - یک چارچوب ثبت وقایع، یک ارسالکننده گزارش مانند Filebeat و شاید یک خوشه ELK یا OpenSearch. زنجیره ابزار میکروسرویسها به بلوغ عملیاتی بیشتری نیاز دارد، اما وقتی سیستمها پیچیده میشوند، نتیجه میدهد.
ردیابی توزیعشده، با انتشار محدودهها در مرزهای سرویس، هزینههای جهش شبکه و سریالسازی را افزایش میدهد، اگرچه استراتژیهای نمونهبرداری، سربار را قابل مدیریت نگه میدارند. ثبت وقایع یکپارچه نزدیک به فرآیند برنامه باقی میماند، بنابراین ضربه عملکرد عمدتاً از ورودی/خروجی دیسک و قالببندی گزارش است. هر دو رویکرد میتوانند عملکرد را کاهش دهند اگر ثبت وقایع در سطوح طولانی در تولید باقی بماند، اما محیطهای میکروسرویس معمولاً به تنظیم دقیقتری نیاز دارند.
قابلیت مشاهده در محیطهایی با استقرارهای مکرر، سرویسهای چندزبانه و تیمهایی که به مالکیت مستقل اجزا نیاز دارند، میدرخشد. ثبت وقایع یکپارچه همچنان برای برنامههای کوچکتر، سیستمهای قدیمی یا سناریوهایی که انطباق با مقررات مستلزم ردیابیهای حسابرسی سرراست است، مناسب است. بسیاری از سازمانها در واقع هر دو را اجرا میکنند - گزارشهای سنتی را برای انطباق نگه میدارند در حالی که ابزارهای مشاهده را برای بینش مهندسی لایهبندی میکنند.
گزارشها به تنهایی برای اشکالزدایی هر سیستمی کافی هستند.
لاگها برای سیستمهای یکپارچه به خوبی کار میکنند، اما در سیستمهای توزیعشده که یک درخواست واحد به سرویسهای زیادی برخورد میکند، اثربخشی خود را از دست میدهند. معیارها و ردپاها با نشان دادن الگوها و زنجیرههای سببی که لاگها به راحتی نمیتوانند آنها را آشکار کنند، شکافها را پر میکنند.
مشاهدهپذیری صرفاً ثبت وقایع با نامی جدید است.
قابلیت مشاهده، رشتهی وسیعتری است که شامل لاگها میشود، اما معیارها و ردپاها را نیز به عنوان سیگنالهای درجه یک اضافه میکند. هدف از جستجوی رکوردها به پرسیدن سوالات دلخواه در مورد رفتار سیستم بدون ارسال کد جدید تغییر میکند.
سیستمهای یکپارچه نیازی به مشاهدهپذیری ندارند.
حتی برنامههای کاربردی منفرد نیز پس از رسیدن به مقیاس معنادار، از معیارها، ردیابیها و گزارشهای ساختاریافته بهرهمند میشوند. قابلیت مشاهده به معنای درک وضعیت سیستم است که صرف نظر از معماری اعمال میشود.
ردیابی توزیعشده برای استفاده در تولید بسیار گران است.
سیستمهای ردیابی مدرن از نمونهگیری مبتنی بر سر یا مبتنی بر دم برای ثبت زیرمجموعهای از درخواستها استفاده میکنند. این روش سربار را پایین نگه میدارد و در عین حال دادههای کافی برای تشخیص اکثر مشکلات را فراهم میکند.
تغییر به میکروسرویسها به طور خودکار قابلیت مشاهده را بهبود میبخشد.
میکروسرویسها قابلیت مشاهده را دشوارتر میکنند، نه آسانتر، زیرا اکنون قطعات متحرک بیشتری برای نظارت دارید. بدون ابزار و تجهیزات مناسب، در مقایسه با یک سیستم یکپارچه با ابزار دقیق، قابلیت مشاهده در واقع کاهش مییابد.
زمانی که سیستم شما شامل سرویسهای مستقل زیادی است و نیاز به درک تعاملات بین سرویسها به صورت بلادرنگ دارید، قابلیت مشاهده میکروسرویسها را انتخاب کنید. برای برنامههای سادهتر که رکوردهای متمرکز، قابلیت مشاهده کافی را فراهم میکنند و سربار عملیاتی بیش از بینش جزئی اهمیت دارد، از ثبت وقایع یکپارچه استفاده کنید. در عمل، سیستمهای بالغ اغلب هر دو رویکرد را با هم ترکیب میکنند تا اینکه کاملاً به یکی از آنها متعهد شوند.
این مقایسه به بررسی خدمات وب آمازون و گوگل کلود میپردازد و با تحلیل پیشنهادات خدماتی، مدلهای قیمتگذاری، زیرساخت جهانی، عملکرد، تجربه توسعهدهندگان و موارد استفاده ایدهآل، به سازمانها کمک میکند تا پلتفرم ابری را انتخاب کنند که بهترین تطابق را با نیازهای فنی و تجاری آنها داشته باشد.
محاسبات لبهای یادگیری ماشینی (ML) استنتاج را مستقیماً روی دستگاههای محلی اجرا میکند و تأخیر و استفاده از پهنای باند را کاهش میدهد، در حالی که آموزش یادگیری ماشینی مبتنی بر ابر، از سرورهای قدرتمند از راه دور برای ساخت و اصلاح مدلهای عظیم استفاده میکند. هر رویکرد متناسب با مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشینی و تقاضاهای عملیاتی مختلف است.
استراتژیهای ذخیرهسازی در سیستمهای یادگیری ماشین، خروجیهای مدل از پیش محاسبهشده یا دادههای میانی را برای تسریع پرسوجوهای مکرر ذخیره میکنند، در حالی که محاسبات بر اساس تقاضا، هر بار نتایج تازهای تولید میکنند و سرعت را فدای سادگی و سربار ذخیرهسازی کمتر میکنند.
اشکالزدایی سیستمهای توزیعشده، به بررسی خرابیها در چندین ماشین و سرویس شبکهای میپردازد، در حالی که اشکالزدایی سیستم محلی بر مشکلات درون یک ماشین یا برنامه واحد تمرکز دارد. هر رویکرد، ابزارها، مدلهای ذهنی و استراتژیهای متفاوتی را برای جداسازی و حل مؤثر مشکلات میطلبد.
برنامهریزی زیرساخت بلاکچین بر طراحی شبکههای غیرمتمرکز و توزیعشده با دفترکلهای تغییرناپذیر و سازوکارهای اجماع تمرکز دارد، در حالی که برنامهریزی زیرساخت ابری بر ساخت منابع محاسباتی مقیاسپذیر و بر اساس تقاضا از طریق ارائهدهندگان متمرکز مانند AWS، Azure و Google Cloud متمرکز است.
