Serverless Hizmetler için Özel İzleme Dashboards Oluşturma

Serverless hesaplama, takımların uygulamalarını nasıl inşa ettiğini ve dağıtmalarını, son derece ölçeklenebilirlik ve ödeme-per-execution fiyatlandırmasını sunmalarını sağladı.Ancak sunucusuz çekici olan aynı özellikler - kısa ömürlü uygulama ortamları, otomatik ölçeklendirme ve ağır dağıtılmış bir mimari - her takımın özel ihtiyaçlarını karşılamak için özel bir kullanıcı isteğiyle mücadele etmek, soğuk bir başlangıç süresini tespit etmek veya maliyet kontrol etmek. Standart bulut konsolları kontrol etmek, yüksek seviyeli bir görünüm sağlamak için.

Serverless Computing'in Benzersiz İzleme Meydanları

Serverless fonksiyonlar devletsiz ve ephemeral. Bir AWS Lambda işlevi birkaç yüz milisaniye için çalıştırılabilir, sonra ortadan kaybolur. Geçici doğa, uzun ömürlü süreçlere ve sabit altyapıya sahip olan, özellikle de uygulama ortamının paylaşıldığı zaman, soğuk bir işlev ortaya çıkarıldığında gecikmeye başlar - öngörülemeyen gecikme süresiz gecikmeye başlar.

Ayrıca, sunucusuz mimariler genellikle birçok küçük, gevşek bir şekilde birkaç hizmet içerir. API Gateway, Lambda, DynamoDB ve Step Functions dağıtılmış bir panel olmadan, mühendisler bunu birden fazla bulut hizmetlerinden çekerek çözerek zaman alır, üçüncü taraf izleme araçlarına ve uygulama loglarına tek bir tutarlı görüşe girerler.

Generic Dashboards Kısa Süre

AWS, Azure ve Google Cloud gibi bulut sağlayıcıları, sunucusuz hizmetler için önceden inşa edilmiş izleme panolarını sunar. Örneğin, AWS CloudWatch, iptal oranları, hata oranları ve% pervapları ile bir Lambda panounu sağlar.Bu genel panolar birkaç sınırlamaya sahiptir:

• [FONT=0]Lack of cross-service context: Tek bir kullanıcı isteği API Gateway, Lambda, SQS ve DynamoDB. Cloud sağlayıcı panna nadiren bu hizmetler arasındaki ilişkiyi gösterebilir.
• [FONT:0]Limited özelleştirme:[[Dönem:[Dönem: pdfT:1), özel etiketler (örneğin, çevre, takım, özellik bayrağı) veya kompozit metrikler oluşturabilirsiniz.
• [[DüzD:0) Dış aletlerle entegrasyon:[Dönetici:[Dönetici:0)) Ortadan bir agresyondan bulut ölçümlerini veya girişleri ile ilişkilendirmeniz gerekebilir.
• [FONT:0) Yeterli sayıdaki fark: Standart panolar genellikle uzun süre pencereleri toplamaktadır, kısa ömürlü akslar veya soğuk başlangıç problemleri gizler.

Özel panolar, takımların tam olarak ne önemli olduğunu tanımlamalarına izin vererek bu boşlukları doldurur: gerçek zamanlı koncurrency ve soğuk başlangıç yüzdelerinden per-işman maliyet ve hata bütçelemeye kadar.

Core Metrics Every Serverless Dashboard İzlemeli

Bir pano inşa etmeden önce, doğrudan hizmet seviye hedeflerini (SLOs) etkileyen ölçümleri ve maliyetinizi belirlemeden önce, aşağıdakiler sunucusuz iş yükleri için evrensel olarak önemlidir:

• [FONT:0)Başvuru ve koncurrency:[Döneticilerinizin nasıl işlediğini söyleyin. Sudden aksaklar trafikleri veya yanlış yapılandıran tetikleyicileri işaretleyebilir.
• [FONT:0)Error oranı ve hata türleri: Tüm 4xx ve 5xx yanıtları, zamanouts ve throttling.Regresyonları devre dışı bırakmak ve zaman geçirmek için hataları kırmak.
• [FONT=0) Yüzde yüzde 100 (p50, p95, p99):[Dönetici:0) Uygulamada kullanıcı deneyimini ve maliyeti doğrudan etkiler (geçmiş için ödediğiniz zaman). A p99 genellikle bir kod problemini veya yavaş aşağı bağımlılığı gösterir.
• [FONT:0)Cold başlangıç oranı ve geç kalmışlık: Soğuk kullanıcı deneyimini etkileyecektir. Soğukta soğuk algınlığın oranını ve tanıttıkları ek gecikmeleri izleyin.
• [FONT:0]Döneticileri: [Döneticileri kapalı limitleri aştığında, fonksiyonlar otuzlu yılların üzerinde durmaktadır.Bu metrik, rezerve edilebilirliği veya limit artış talep etmenize yardımcı olur.
• [FONT:0]Rekreasyon başına gelen (isteğen ama tavsiye edilen): [Dönetici:0)Kost, geri bildirimde bulunmak, süresi ve hafıza ayarları size tahmin edilen maliyetle uygulamanıza yardımcı olan bir paniğe sahiptir.
• [FONT:0)Müşteri işletmesi metrikleri:[Dönetici:[Dönetici:0) Örneğin, işlenmiş sipariş sayısı, kullanıcı işaretleri veya görüntü dönüşümleri. Embed uygulama seviyesi ölçümleri iş sonuçları için bağlantı kurmak için.

Özel bir İzleme Dashboard Blokları

Sağlam bir özel pano dört temel üzerinde geri dönüyor: veri toplama, depolama, görselleştirme ve uyarılama. Her blok sunucusuz iş yüklerini desteklemek için dikkatli bir şekilde seçilmelidir ve yapılandırılmalıdır.

Data Collection

Serverless işlevleri bulut sağlayıcının yerel izleme hizmetleri aracılığıyla ölçümler ve loglar yayabilirsiniz (CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Watch). Ayrıca, özel bulut tarayıcılarını kullanarak kullanıcı fonksiyonlarınızı kullanarak özel metrikleri kullanarak kullanıcı arayüzü veya açık kaynak kütüphaneleri oluşturmak isteyebilirsiniz. Örneğin, Prometheus ihracatçıları veya Telegre gibi bir koleksiyoncu kullanarak göz önünde bulundurun.

Depolama ve Sorgulama

Zaman serisi veritabanı, uzaktan bir yaz uç noktası kurmak veya bulut sağlayıcınızdan yönetilen Prometheus [FONTS][[FONTs][/FONTS][/FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=0) hizmetlerinizi kullanarak iyi bir açık kaynak seçeneğidir.

Görselleştirme Görselleştirme

Görselleştirme katmanı, zaman serisi veritabanından veri tüketiyor ve interaktif panjurlar yaratıyor.ETHFLT:0]) Bu, Prometheus, CloudWatch, Elasticsearch ve diğer düzinelerce veri kaynağı için paniğe sahip paneller – ısımaps ve istatistik panellerine - her iki bilgilendirici ve kolay yorum yapan panolar oluşturabilirsiniz.

Uyarı

Dashboards sadece pasif bir görünüm için değil; ölçümler önceden tanımlanmış eşiği geçince bildirimleri tetikler.Her iki Prometheus ve Grafana, yüksek hata oranlarına bağlı olarak uyarılar belirlediler, anomalous p99 latency, yüksek çözünürlükte, soğuk başlangıç yüzdeleri ve Slack'ye yaklaşırken. Route uyarıları, PagerDuty, e-posta veya özel webhoşları, e-posta veya özel webhoşları, ciddiyetle.

Dashboard için Doğru Araçları Seçin

Sunucusuz izleme için araçlama geniştir. seçiminiz mevcut altyapıya, takım uzmanlığına ve bütçeye bağlıdır. İşte en yaygın kombinasyonlar:

• [FONT:0)Grafana + Prometheus + CloudWatch Export: Size tam kontrol veren açık kaynak bir yığın. CloudWatch ihracatçısını Prometheus'a çekmeye yapılandırın, sonra Grafana'da görselleştirin.
• [FONT:0]Datadog:[Dönetici] [Dönetici] [Dönetici] [Döneticileri, gerçek zamanlı giriş yönetimi ve önceden inşa edilmiş sunucusuz panjurlar dahil olmak üzere, özel panolar oluşturmanızı sağlar. [FLT:)[FLT: 5)[D)
• [FONT:0) Yeni Relic:[[Dönetici:[Dönetici: 0) Datadog'ya benzer şekilde, güçlü sunucusuz bir araçlama ve esnek bir pano üreticisi ile. sunucusuz izleme modülü otomatik olarak işlevleri keşfeder ve onlara hizmet verir.
• [FONT:0)Cloud sağlayıcı yerli + üçüncü taraf görselleştirme: [Dönetici CloudWatch Logs Insights for querying and Grafana'nın BulutWatch data kaynağı için görselleştirme için ödeme yapmaktan kaçınır. Bu yaklaşım, farklı bir metrik mağazası için ödeme yapmaktan kaçınır, ancak ölçeklendirmede daha az performansçı olabilir.
• [FONT:0]Serverless Framework Dashboard:[Dönetici:[Dönetici:0) Sunucusuz Çerçeve kullanıyorsanız, yerleşik panoda işlev izlemenin basit bir yolu sağlar, hatalar ve loglar. Ancak, özelleştirme özel bir izleme yığını ile sınırlıdır.

metrics:
 - aws_namespace: AWS/Lambda
 aws_metric_name: Invocations
 aws_dimensions: [FunctionName]
 aws_statistics: [Sum]
 - aws_namespace: AWS/Lambda
 aws_metric_name: Duration
 aws_dimensions: [FunctionName]
 aws_statistics: [Average, p95, p99]