ما الفرق بين الملاحظة والمراقبة؟
في DevOps، تمثل المراقبة والملاحظة عمليتين منفصلتين مستندتين إلى البيانات. يمكنك استخدامهما للحفاظ على سلامة وأداء بنيات الخدمات المصغرة الموزعة وبنيتها التحتية وإدارتها بنجاح. تعمل الأنظمة الموزعة من خلال تبادل البيانات بين عشرات إلى مئات أو آلاف المكونات المختلفة.
المراقبة هي عملية جمع البيانات وإنشاء التقارير حول مقاييس مختلفة تحدد حالة النظام. الملاحظة عبارة عن نهج أكثر استقصاءً. وهي تنظر عن كثب في تفاعلات مكونات النظام الموزعة والبيانات التي تُجمَع من خلال المراقبة من أجل التوصل إلى الأسباب الجذرية للمشكلات. وهي تتضمن أنشطة مثل تحليل مسار التتبع، وهي عملية تَتَتبَّع مسار الطلب من خلال النظام لتحديد الأعطال الخاصة بالتكامل. تجري في عملية المراقبة جمع البيانات حول كل مكون على حدة، بينما تتولى عملية الملاحظة النظر في النظام الموزع ككل.
آلية العمل: الملاحظة مقارنةً بالمراقبة
يمثل كل من المراقبة والمراقبة عمليتين أساسيتين في تشغيل برامج DevOps الفعالة.
المراقبة
مراقبة أنظمة الحوسبة تُعدّ ممارسة قديمة قِدَم تشغيل أنظمة الحوسبة نفسها. تتولى عملية المراقبة جمع بيانات حول النظام للتحقق مما إذا كان النظام يعمل على النحو المتوقع أم لا. وهي تتضمن تقارير وتنبيهات حول الأخطاء، أو العيوب/الأعطال، أو قيم البيانات الشاذة.
على سبيل المثال، يمكن لأدوات المراقبة جمع البيانات لقياس الوقت المستغرق لنشر إصدار التطبيق. إذا كان الوقت المستغرق يتجاوز المدة الزمنية المتوقعة، يمكن لأدوات المراقبة تنبيه المستخدمين، مشيرةً إلى احتمال حدوث خطأ ما.
وتغطي عملية مراقبة DevOps دورة حياة تطوير البرامج (SDLC) بكاملها. مراقبة أداء التطبيقات (APM) عبارة عن مجموعة فرعية متخصصة من أدوات مراقبة DevOps تركز على التطبيقات التي تعمل في طور الإنتاج. وهي تعطي الأولوية للمقاييس التي تنطبق على تجربة المستخدم.
القراءة عن دورة حياة تطوير البرامج
القراءة عن مراقبة أداء التطبيقات
قابلية المتابعة
توفر الملاحظة نطاقًا ووضوحًا أوسع لأدوات المراقبة التقليدية؛ حيث إنها تتضمن بيانات إضافية تتعلق بالأوضاع وبيانات تاريخية وتفاعلات النظام. وهي تتيح التحقيق في السبب الجذري لتنبيهات المراقبة، إلى جانب القدرة على التحقيق في المشكلات التي تنشأ بسبب التفاعلات المتعددة المكونات.
ويمكنك استخدام أدوات الملاحظة لتصحيح الأنظمة المستندة إلى بنية التطبيقات الموزعة نفسها. يمكنك أيضًا استخدامها لمراقبة حالة النظام في الوقت الفعلي بشكل عام والتفاعلات بين مكونات النظام. ويمكنك استخدام برامج الملاحظة لرسم خريطة لنظام مترابط بالكامل وتبعياته وتفاعلاته في الوقت الفعلي.
ما أوجه التشابه بين الملاحظة والمراقبة؟
كل من الملاحظة والمراقبة مستمد في الأصل من مجال نظرية التحكم وهندسة النظم والمجال الرياضي. وكلتاهما تُستخدَم على نطاق واسع في جميع بيئات الحوسبة والبيئات المادية الممزوجة بالحوسبة للحفاظ على سلامة النظام وأدائه. في DevOps، غالبًا ما يُستخدَم المصطلحان بشكل متبادل لأن كليهما ذوا صلة ببيانات القياس عن بُعد، مثل المقاييس والأحداث والسجلات والآثار.
المقاييس
المقاييس عبارة عن قياسات بيانات النظام. على سبيل المثال، يمكن أن يكون المقياس هو معدل النقل الخاص بالشبكة أو عدد أخطاء التطبيق في الأسبوع. تقارير المراقبة بشأن المقاييس والملاحظة تبحث عن طرق لتحسين قيمها.
الفعاليات
الأحداث هي إجراءات منفصلة تحدث في النظام في أي نقطة زمنية. من بين الأمثلة على ذلك، تغيير أحد المستخدمين لكلمة المرور أو صدور تنبيه يشير إلى عدد كبير من محاولات إدخال كلمات المرور. الأحداث هي المسبِّب للمراقبة، وتدعم الملاحظة في التحقيق في الحوادث.
السجلات
السجلات عبارة ملفات تنشئها البرامج وتحتوي على معلومات حول العمليات والأنشطة وأنماط استخدام النظام. وهي تتضمن سجلاً بالأنشطة السابقة التي تخص جميع العمليات والأحداث والرسائل إلى جانب بيانات وصفية إضافية، مثل الطوابع الزمنية، لوضع هذه المعلومات في سياقها. تنشأ عن المراقبة سجلات تستخدمها الملاحظة لإجراء تحليلاَ أكثر استفاضة للنظام.
حالات التعقب
الآثار تمثل المسار الكامل لعملية واحدة في مختلف أنظمتها المترابطة. ومن أجل التتبع الموزع بالكامل، يجب أن تنبعث الإشارات من كل معاملة في بنية الخدمات المصغرة الخاصة بالتتبع. المراقبة تمثل عامل تمكين للتتبع، التي بدورها تمثل وظيفة مهمة من وظائف الملاحظة.
الملاحظة مقارنةً المراقبة: الاختلافات الرئيسية
المراقبة تمثل عنصرًا أساسيًا حاسمًا في إمكانية الملاحظة. تعمل المراقبة الشاملة على إنشاء مقاييس وصفية وأحداث وسجلات وآثار تقيس الجوانب الضرورية بطريقة يسهل التعرف عليها واسترجاعها. تُخزّن السجلات التاريخية جنبًا إلى جنب مع القياسات الحالية لصنع صورة واسعة للنظام. ويمكن للملاحظة بعد ذلك استخدام نواتج المراقبة في التحقيق في الحوادث بشكل أكثر عمقًا.
المراقبة تتناول أوقات حدوث أخطاء النظام ونوعية أخطاء النظام، في حين أن الملاحظة تتناول الأسباب والكيفية. هناك العديد من الإشارات التي يجب تعيينها ومراقبتها للتوصل إلى صورة شاملة للحالة الداخلية للنظام ككل وسلامته. وأنت بحاجة إلى كل هذه البيانات لتتمكن من إجراء تحقيقات فعالة. ولكي تكون الملاحظة مفيدة وفعالة، يجب أن تكون المراقبة شاملة ووصفية.
أوجه الخلل
باستخدام أنظمة المراقبة، يمكنك اكتشاف أوجه الخلل أو السلوك غير الطبيعي في حالة النظام وأدائه. ومن خلال الملاحظة، يمكنك إجراء مزيد من التحقيق في أي مواطن خلل، حتى لو حدثت بسبب التفاعلات بين مئات مكونات الخدمة.
السبب والأثر
تركز المراقبة على قياس قيمة ما أو بعض القيم لمعرفة ما إذا كان هناك تأثير على النظام. والهدف من الملاحظة هو فهم السبب وراء ذلك التأثير. على سبيل المثال، عند إصدار تعليمة برمجية جديدة، فإن المراقبة تتعقب مقاييس النظام لمعرفة ما إذا كانت أوقات تحميل التطبيق أو أوقات استرداد البيانات تتأثر بالتغيير أم لا. وفي حالة وجود تأثير، فإن الملاحظة تحقق في السبب. وهي تتوصل إلى جزء تغيير التعليم البرمجية الذي سبب التأثير، وتقترح طرقًا لإصلاحه.
تفاعلات النظام
عادةً ما تقيس المراقبة سلامة نظام معين. وهي تجمع بيانات حول جميع مكونات النظام المختلفة، ولكن قد تكون البيانات معزولة، ويصعب فهم العلاقة المتبادلة. ومن خلال الملاحظة، يمكنك الحصول على نظرة شاملة حول جميع الأنظمة المترابطة للتوصل إلى فهم لأمان حدوث المشكلات وكيفية حدوثها.
أوقات الاستخدام: الملاحظة مقارنةً بالمراقبة
يمكن أن يؤدي اكتشاف الأخطاء بأثر رجعي، مثل معرفة الأعطال من المستخدمين أو اكتشاف أن هناك تطبيقًا يعمل على نظام هدف خطأ، إلى إهدار الوقت والمال وضياع السمعة وموارد المطور. المراقبة أمر لا بد منه لاكتشاف الأخطاء بشكل استباقي. تصدر أدوات المراقبة تنبيهات بخصوص جميع أنواع التناقضات التي يمكنك تحديدها وإصلاحها قبل أن تتسبب في عواقب طويلة المدى.
الأنظمة القابلة للملاحظة تمثل إضافة إلى إمكانات المراقبة الحالية. وهي ضرورية في تشغيل بنيات تطبيقات الخدمات المصغرة، خاصةً عندما تُنشَر في البنية التحتية السحابية الموزعة. مع المراقبة وحدها، يصبح من شبه المستحيل تحديد التطبيق أو الخدمة وعزلهما حين تبدأ الأخطاء. لكن مع التقاط البيانات ومراقبتها بشكل صحيح إلى جانب الملاحظة، فهذا يجعل من الممكن تتبع الأخطاء خلال الأنظمة المعقدة.
ملخص الاختلافات بين المراقبة والملاحظة
| المراقبة |
قابلية المتابعة |
|
| ما التعريف؟ |
قياس مقاييس محددة داخل النظام والإبلاغ عنها، لضمان سلامة النظام. |
جمع المقاييس والأحداث والسجلات والآثار لتمكين التحقيق العميق في المخاوف المتعلقة بالسلامة داخل الأنظمة الموزعة باستخدام بنيات الخدمات المصغرة. |
| محل التركيز الرئيسي |
جمع البيانات لتحديد تأثيرات النظام الشاذة. |
التحقيق في السبب الجذري لتأثيرات النظام الشاذة. |
| الأنظمة المعنية |
تهتم عادةً بالأنظمة المستقلة. |
تهتم عادةً بأنظمة متعددة ومختلفة. |
| إمكانية التتبع |
يقتصر على حوسبة الحافة الخاصة بالنظام. |
متاحة في أوقات إرسال الإشارات عبر بنيات النظام المختلفة. |
| نتائج أخطاء النظام |
الوقت والنوعية. |
السبب والكيفية. |
كيف يمكن لـ AWS مساعدتك في متطلباتك المتعلقة بالمراقبة والملاحظة؟
تقدم خدمة AWS Cloud Operations نموذجًا وأدوات لتوفير طريقة آمنة وفعالة للعمل في السحابة. يمكنك إحداث تحول في مؤسستك، وتحديث تطبيقاتك وترحيلها، وتسريع الابتكار باستخدام Amazon Web Services (AWS).
من خلال المراقبة والملاحظة في العمليات السحابية، يمكنك جمع القياسات عن بُعد وربطها وتجميعها وتحليلها. وهذا ينطبق على الشبكة والبنية التحتية والتطبيقات في البيئات السحابية أو المختلطة أو الداخلية. يمكنك الحصول على رؤى حول سلوك النظام وأدائه وسلامته. باستخدام هذه الرؤى، يمكنك اكتشاف المشكلات والتحقيق فيها ومعالجتها بشكل أسرع. عند اقتران هذه الرؤى بالذكاء الاصطناعي (AI) و تعلّم الآلة (ML)، يمكنك استخدامها لاتخاذ رد فعل استباقي تجاه المشكلات والتنبؤ بها ومنع حدوثها.
على سبيل المثال، يُمكنك استخدام:
- AWS X-Ray لتحليل وتصحيح التطبيقات الإنتاجية والموزعة، وتتبع طلبات المستخدمين، وتحديد نقاط الاختناق، ومراقبة الأداء
- Amazon CloudWatch للوصول إلى بيانات الموارد والتطبيقات والمخرجات الخارجية وتحليلها باستخدام أدوات التصوير المرئي القوية الموجودة على AWS ومحليًا في أماكن العمل، وفي المنصات السحابية الأخرى.
- Amazon Managed Grafana لإدارة Grafana بالكامل (أداة المراقبة الشهيرة) للاستعلام عن القياسات والسجلات والآثار عبر البيانات التشغيلية وتصويرها مرئيًا والتنبيه بشأنها
- Amazon Managed Service for Prometheus لإدارة Prometheus بالكامل، وهي عبارة عن أداة لمراقبة الحاويات لحفظ قياسات السلاسل الزمنية المستمدة من مجموعات حاويات Kubernetes المُدارة ذاتيًا والاستعلام عنها
ابدأ استخدام المراقبة والملاحظة على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
