Gözlemlenebilirlik ile işlemleri geliştirme
 Sistem hakkında görünürlük elde edin, içgörüler elde edin ve veri odaklı kararlar alın. |
|---|
İş yükünü izleyerek ve Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve'nin tüm yapılarını dikkate alarak kaliteyi sürekli geliştiren bir kültür oluşturun. Gerekli verileri, istatistikleri ve eğilimleri sağlayarak ekibin ve proje katılımcılarının birçok modelde hem kısa hem de uzun vadeli kararlar almasını sağlayın. Verilerinizden bilgi edinin ve geliştirmeleri yönlendirin.
Gözlemlenebilirlik amacıyla oluşturulan işlemler, uygulamanın proaktif bakımı, kalite ve güvenlik güvencesi, kapasite planlaması ve ürün yönetimi açısından önemlidir.
Uygulama izlemenin önemli bir yönü, sorunları olay haline gelmeden önce tahmin etmeye ve müşteri deneyimini etkilemeye yardımcı olmak için sistem durumu modellemesini kullanmaktır. Verimli izleme, olay yönetimi için harcanan reaktif döngüleri azaltır.
Örnek senaryo
Contoso, şirket içi kullanım için Contoso Real Estate adlı bir uygulama geliştirdi. Bu web uygulaması, yeni işe alımların veya yer değiştirmelerine yardımcı olmak için kısa vadeli konutları aramak ve rezerve etmek üzere yer değiştiren mevcut çalışanların bulunmasına olanak tanır. Contoso'nun İk departmanı, yeniden konumlandırmalara yardımcı olmak için uygulamayı da kullanır.
Uygulama üretim aşamasındadır ve tamamen Azure'da dağıtılır. Azure Container Apps kullanılarak mikro hizmetler üzerine derlenir ve Azure İşlevleri, PostrgreSQL için Azure Veritabanı, Azure Blob Depolama ve Azure İzleyici'yi kullanır.
Telemetri aracılığıyla iş yükünüzü gözlemleyin
Uygulama kodundan yürütme akışının önemli noktalarını ilişkilendiren ve farklı ayrıntı düzeylerinde uçtan uca görünüm sağlayan telemetriyi yayın.
Önem düzeyine göre eylemlerin önceliğini belirleyin ve ayrıntı düzeyine göre bağlamı anlayın. Bu bilgiler sorun giderme amacıyla çok önemlidir.
Contoso'nun sınaması
- Kullanıcılar, Contoso Real Estate uygulamasına yapılan son güncelleştirmeden sonra bazen Web Uygulamasının arama sayfasında boş bir sayfa veya genel bir hata iletisi gördüklerini bildiriyor. Hatalar rastgele görünür ve genellikle kullanıcılar sayfayı yeniler veya aramayı yeniden gönderirse arama işlevi çalışır.
- Arama mikro hizmetindeki günlükleri inceleyen ekip, PostgreSQL için Azure Veritabanı bağlanan zaman aşımları nedeniyle hatalarda bir artış olduğunu fark eder, ancak şu anda mikro hizmet günlüklerinde gördükleri bir hatanın kullanıcıların gördüğü hata sayfalarına karşılık geldiğinden emin olamaz.
Yaklaşımı ve sonuçları uygulama
- Geliştirme ekibi, sorunu daha ayrıntılı incelemek için hem web uygulamasından hem de temel mikro hizmetlerden oturum açtığı bilgileri genişletmeye karar verdi. Arama senaryosu için arama terimlerinin yanı sıra time, client ip ve aramayla ilişkilendirilmiş kullanıcı adı gibi diğer kullanılabilir işlem özniteliklerini yakalamayı da sağlar. Bu ek veriler, katmanlar arasında işlemleri ilişkilendirmek için yeterli bilgi vermelidir.
- Bu değişiklik, ekibin uygulamanın en son güncelleştirmesinde düzgün şekilde işlenmeyen veritabanı sorgusu zaman aşımlarının, kullanıcıların karşılaştığı hataların kök nedeni olduğunu onaylamasına olanak sağladı. Kök nedeni bulduktan sonra, ekibin bir düzeltme uygulaması kolaydı.
- Ekip, tüm çözüm katmanlarını kapsayan daha kapsamlı bir dağıtılmış izleme çözümü uygulamak için OpenTelemetry kullanarak yeni bir yaklaşım tasarlıyor.
Panolarda izleme verilerini görselleştirme
İzleyicilere yönelik izleme verilerini sunmak ve iş bağlamını göz önünde bulundurmak için panolardaki verileri toplayıp görselleştirin. Proje katılımcıları arasında farkındalığı artırmak için verileri gezinmek için durumsal panoları kullanın. Olay yanıtı gibi işleç etkinlikleri için detaya gitme özelliklerine sahip operasyonel panoları ve çalışma kitaplarını kullanın. Panoları sık sık yenileyin ve ayrıntılı veriler sağlayın.
Görselleştirmelerle eğilimleri analiz edebilir, iş hedeflerine göre izleyebilir ve olayları yönetebilirsiniz.
Müşterinin ilgisine göre uyarlanmış panolar yorumlamayı ilgili hale getirir ve algılama ve eylem süresini hızlandırır.
Contoso'nun sınaması
- İş yükü ekibi, tüm çözüm katmanlarından telemetri verilerini tek bir Log Analytics Çalışma Alanı'nda toplar ve bu verilere işlem ve geliştirme ekipleri ile diğer proje paydaşları erişebilir. Bununla birlikte, verilerle etkileşim kurmak zor ve karmaşıktır ve bu da eyleme dönüştürülebilir verilerden arka plan gürültüsünü ayırt etmek isteyen ekip üyeleri için sinir bozucudur.
Yaklaşımı ve sonuçları uygulama
- Ekip, panoları kullanarak verileri toplamak ve görselleştirmek için çaba sarf eder. Her pano belirli bir hedef kitleye göre uyarlanır:
- Çözüm paydaşlarının panoları, sunulan kullanıcı sayısı, aramalar ve gerçekleştirilen rezervasyonlar gibi iş göstergelerinin yanı sıra çözümün genel durumuna daha yüksek düzeyde bir genel bakış sunarak iş odaklı olacaktır.
- İşletimsel panolar ve çalışma kitapları, operasyon ekibi için daha ayrıntılı ve ayrıntılı veriler içerir. Bu panolar, kullanıcıların verileri farklı ayrıntı düzeylerinde keşfetmesine olanak sağlayan detaya gitme özelliklerine sahip olacaktır. Kullanıcılar sorun giderme ve diğer olay yanıtı görevlerini gerçekleştirmek için bu panoları ve çalışma kitaplarını kullanabilir.
- Panolar kullanıcıların eğilimleri analiz etmelerine, iş hedeflerini izlemelerine ve olayları daha etkili bir şekilde yönetmelerine olanak tanır. Her panoda sunulan veriler hedeflenen hedef kitleyle daha ilgili olur ve ilgi alanları ve ihtiyaçları tarafından yönlendirilir.
Sağlam bir uyarı stratejisi tasarlama
Standartlaştırılmış açıklamalar ve önem derecesi düzeyleriyle sorumlu rollere bildirimde bulunarak uyarıları eyleme dönüştürülebilir hale getirin. Çeşitli kaynaklardan harmanlanmış bilgiler sağlayın ve iş hedeflerinden sapmaları izleyin.
Yalnızca eylem gerektiren olaylar için uyarı tetikleyin ve düzeyi düşürülmüş bir durum bir hataya dönüşmeden önce eylemleri başlatan proaktif ve düşündürücü uyarılar için çaba gösterin. İyi bir uyarı sistemi eylemleri ve önem derecesini tanımlar ve netlik ve amaç sağlamak için yeterli veri sağlar. İşleçler düzeltmeye gecikme olmadan başlayabilir.
Contoso'nun sınaması
- Azure İzleyici, bir sorun olduğunda operasyon ekibine uyarı göndermek için kullanılır. Ancak ekip şu anda ilgisiz, belirsiz veya yedekli çok fazla uyarı alıyor. Bu, uyarı yorgunluğuna neden olur ve ekibin üretkenliğini etkiler ve bazı önemli uyarıların dikkat çekmesine neden olur.
- Ayrıca bir uyarının hatayla karşılanmasının engellenmesi veya simge durumuna küçültülmesi gibi bazı kesinti durumları da olmuştur. Kesintiler yaşanmadan önce ekibin performans düşüşü için daha iyi uyarı almaları durumunda bu durum önlenmiş olabilir. Örneğin, veritabanı sorguları işleme süresindeki yavaşlamaların kesintilere neden olduğu durumlar olmuştur. Ekip, kesintileri giderirken sorgu işleme performansının zaman içinde yavaş yavaş azaldığını ve tam bir kesintiye neden olana kadar giderek daha kötü hale geldiğini fark eder.
Yaklaşımı ve sonuçları uygulama
- İşlem ekibi, uyarı yorgunluğuna neden olan düşük öncelikli tüm uyarıları temizlemek için bir girişim başlatır. Yalnızca kritik ve eyleme dönüştürülebilir uyarıların etkin kalmasına izin verilir. Ayrıca ekip, gerekli düzeltici eylemi gerçekleştirmelerini sağlamak için yeterli bağlam içerdiğinden emin olmak için etkin kalacak uyarıları gözden geçirir (ve gerektiği şekilde geliştirir).
- Ayrıca yeni proaktif ve eyleme dönüştürülebilir uyarılar tanımlayarak hata gerçekleşmeden önce eyleme geçmelerini sağlar. Örneğin, veritabanı sorgu performansında tutarlı bir yavaşlama göründüğünde DBA'ları bilgilendirmek için yeni bir uyarı oluşturur.
- Bir sonraki adım olarak ekip, veritabanı sorgu performansıyla ilgili durum gibi yaygın uyarılara verilen yanıtları otomatikleştirmeyi araştırıyor.