Red Hat公司首席軟件工程師Bart?omiej P?otka確定了現(xiàn)代云計算可觀察性的五個關(guān)鍵和新興趨勢。

在高度抽象、虛擬化、通常是短暫且始終動態(tài)的云計算資源的世界中，實現(xiàn)持續(xù)可觀察性的需求是關(guān)鍵。然而，一些企業(yè)創(chuàng)建云計算服務(wù)時并沒有考慮到內(nèi)部系統(tǒng)的可觀察性。它最初是作為通過資源靈活性和成本可管理性實現(xiàn)IT敏捷性的關(guān)鍵途徑而銷售的。

現(xiàn)在云計算采用率也在增長，人們需要退后一步評估可觀察性能力。此外，隨著云原生實現(xiàn)跨越公有云、私有云、混合云、多云(多個供應(yīng)商)實例，可以開始考慮多云，其中應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)服務(wù)工作負載的不同部分通過不同的云計算服務(wù)提供商區(qū)分開。

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

APM無處不在

許多人希望了解云計算可觀察性和APM(應(yīng)用程序性能監(jiān)控)之間的區(qū)別是什么。人們過去“只是簡單地”擁有虛擬機，這意味著計算塊或?qū)嵗梢韵鄬θ菀椎乇┞队诳捎^察性。

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

由于APM幾乎已經(jīng)成為可觀察性的同義詞，現(xiàn)在看到它擴展到整個IT堆棧的每一層和結(jié)構(gòu)。顯然，人們需要APM用于應(yīng)用程序，但還需要基礎(chǔ)設(shè)施APM(iAPM)，并且它需要能夠針對現(xiàn)在所在的虛擬化設(shè)備。

人們可能正處于不需要區(qū)分APM和非應(yīng)用程序監(jiān)控的時候。業(yè)界已經(jīng)可以利用類似的方式利用工具來監(jiān)控和觀察云中的各種軟件。

聯(lián)合集中編排視圖

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

將可觀測性數(shù)據(jù)聯(lián)合到一個集中的位置是當今一種常見的技術(shù)和過程。這已被證明是查找云過載、糟糕的配置和實例閑置的“僵尸”云浪費的好方法。當將所有這些結(jié)合在一起時，可以驅(qū)動更高效的云計算資源來服務(wù)內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)，并在更智能的層面全面工作。

考慮內(nèi)部的相關(guān)性

現(xiàn)在消耗和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量使人們能夠獲得更多信號來跟蹤可觀察性要求。如果考慮到物聯(lián)網(wǎng)正在以指數(shù)方式增加數(shù)據(jù)點這一事實，就數(shù)據(jù)流而言，大量數(shù)據(jù)會使可觀察性變得更加困難。

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

連續(xù)分析

可觀察性目標讓人們不斷尋找可以提高性能效率的優(yōu)化。這意味著需要尋找、跟蹤和分析不同的可觀察性信號。執(zhí)行此操作的好方法之一是分析。這種技術(shù)使人們能夠知道應(yīng)用程序的哪個部分使用了多少計算資源(CPU時間、內(nèi)存、磁盤或網(wǎng)絡(luò)IO)，而無需在查看進程的資源使用情況時進行猜測。

連續(xù)分析使人們能夠查看應(yīng)用程序，并在感興趣的情況下查看過去的性能特征。如果它即將耗盡內(nèi)存并可能使整個節(jié)點崩潰，則它特別有用。如果可以每60秒查看一次應(yīng)用程序配置文件(或者甚至更頻繁)，那么人們就可以看到應(yīng)用程序源代碼中的某個函數(shù)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(yīng)用程序的情況下，也可以回顧性地執(zhí)行此操作，因為它嵌入了調(diào)試符號，使人們能夠向后映射到特定的函數(shù)調(diào)用。

eBPF的大量活動

最后是eBPF，或擴展Berkeley數(shù)據(jù)包過濾器以使用其全名。這是一種允許人們在Linux內(nèi)核中執(zhí)行附加代碼的機制。當可以使用這種“特殊機構(gòu)”技術(shù)查看內(nèi)核內(nèi)部的特定功能時，就可以獲得對可觀察性的新控制。另外一個好處是，還可以注意到，eBPF不需要應(yīng)用程序級別的工具來開始捕獲指標。

盡管它最初是為安全而設(shè)計的，但現(xiàn)在可以更主動地用于公開應(yīng)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(yīng)用程序周圍放置代理的一種方式，但是可以用eBPF代替服務(wù)網(wǎng)格，eBPF具有更低的開銷和更多的功能。

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

如果尋求在現(xiàn)代IT堆棧中實現(xiàn)可觀察性的過程中考慮這些因素和一些功能，那么可以了解在云端將會發(fā)生什么。

網(wǎng)頁標題：云計算可觀察性的五個關(guān)鍵和新興趨勢
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