Cos'è il tracciamento distribuito?

Gli sviluppatori di software possono implementare sistemi di tracciamento distribuito in quasi tutti gli ambienti cloud nativi, nonché registrare le tracce distribuite generate dalle applicazioni cloud. Inoltre, gli strumenti di tracciamento supportano numerosi linguaggi di programmazione e stack software, consentendo ai team software di monitorare e raccogliere dati sulle prestazioni per diverse applicazioni sulla stessa piattaforma. 

I team di sviluppo utilizzano il tracciamento distribuito per migliorare l'osservabilità e risolvere problemi di prestazioni che gli strumenti di debug e monitoraggio del software convenzionali non possono risolvere. 

Di seguito sono riportati altri vantaggi del tracciamento distribuito.

Accelerazione della risoluzione dei problemi

Le applicazioni moderne si basano su numerosi microservizi per scambiare dati e soddisfare le richieste di servizio tra sistemi distribuiti. La risoluzione dei problemi di prestazioni in un'architettura basata su microservizi è molto più impegnativa rispetto a un'applicazione software monolitica. A differenza di un'applicazione monolitica, la causa principale di un problema software specifico potrebbe non essere evidente: la sovrapposizione e le interazioni complesse tra più moduli software possono rendere difficile la diagnosi dei problemi. 

Con il tracciamento distribuito, i team addetti al software possono monitorare i dati che attraversano percorsi complessi che collegano vari microservizi e archiviazione dei dati. Utilizzando strumenti di tracciamento distribuiti, i team software tengono traccia delle richieste e visualizzano con precisione i percorsi di propagazione dei dati. I team addetti al software possono risolvere tempestivamente i problemi di prestazioni e ridurre al minimo le interruzioni del servizio. 

Miglioramento della collaborazione degli sviluppatori

Diversi sviluppatori sono spesso coinvolti nella creazione di un'applicazione cloud, ognuno dei quali è responsabile di uno o più microservizi. Il processo di sviluppo del software rallenta se gli sviluppatori non sono in grado di tracciare i dati scambiati dai microservizi. Con i sistemi di tracciamento distribuiti gli sviluppatori possono collaborare fornendo dati di telemetria, come log e tracce, per ogni richiesta di servizio effettuata dal microservizio. Gli sviluppatori possono rispondere con precisione ai bug e ad altri problemi software scoperti durante i test e la produzione. 

Riduzione del time-to-market

Le organizzazioni che implementano piattaforme di tracciamento distribuite possono semplificare e accelerare gli sforzi per rilasciare applicazioni software per gli utenti finali. I team software esaminano le tracce distribuite per ottenere informazioni che velocizzino lo sviluppo del software, riducano al minimo i costi di sviluppo, comprendano i comportamenti degli utenti e migliorino la preparazione al mercato. 

Quando si utilizzano le applicazioni, gli utenti avviano richieste di assistenza e diversi componenti dell'applicazione elaborano la richiesta. 

Prendi in considerazione un utente che prenota un biglietto in un'applicazione di prenotazione di film online. L'utente inserisce i propri dati di contatto, i dettagli del film e le informazioni di pagamento e sceglie Prenota ora. Viene creata una richiesta che va a:

• Microservizio A che convalida i dati inseriti dall'utente.
• Microservizio B che preleva i dati da A e crea un record nel database dei clienti.
• Microservizio C che preleva i dati da B e convalida il pagamento.
• Microservizio D che prende i dati da C, assegna un posto e genera i dati dei biglietti del cinema.
• Microservice E che prende i dati da D e crea un file PDF del ticket formattato.

Una risposta contenente il PDF del ticket viene quindi restituita alla catena di microservizi da E a D a C a B ad A, fino a raggiungere l'utente. L'esempio precedente è semplice: una richiesta passa spesso attraverso diverse dozzine di microservizi e persino catene di componenti software di terze parti esterne all'applicazione. Ciò rende il processo sempre più complesso.

I sistemi di tracciamento distribuiti tengono traccia di queste interazioni delle richieste di servizio con altri microservizi e componenti software nell'ambiente di elaborazione distribuito. Una traccia distribuita rappresenta la cronologia e tutte le azioni che si verificano tra la generazione della richiesta e la ricezione della risposta. I team addetti al software utilizzano la traccia per seguire lo spostamento dei dati attraverso più microservizi con cui interagisce la richiesta iniziale. 

Span

Durante l'elaborazione di una richiesta di assistenza, un'applicazione potrebbe eseguire diverse azioni. Queste azioni sono rappresentate come intervalli nel tracciamento distribuito. Ad esempio, uno span potrebbe essere una chiamata API, l'autenticazione dell'utente o l'abilitazione dell'accesso allo spazio di archiviazione. Se una singola richiesta comporta diverse azioni, l'intervallo iniziale (o principale) può diramarsi in diversi intervalli secondari. Questi livelli nidificati di intervalli padre e figlio formano una rappresentazione logica continua dei passaggi intrapresi per soddisfare la richiesta di servizio.

ID di tracciamento

Il sistema di tracciamento distribuito assegna un ID univoco a ogni richiesta per tracciarla. Ogni span eredita lo stesso trace ID dalla richiesta originale a cui appartiene. Gli span sono inoltre contrassegnati da un ID di span univoco che aiuta il sistema di tracciamento a consolidare i metadati, i log e i parametri che raccoglie. 

Raccolta di parametri

Man mano che ogni estensione passa attraverso microservizi diversi, aggiunge parametri che forniscono agli sviluppatori informazioni approfondite e precise sul comportamento del software. Puoi raccogliere il tasso di errore, il timestamp, il tempo di risposta e altri metadati con gli intervalli. Dopo che la traccia ha completato un intero ciclo, lo strumento di tracciamento distribuito consolida tutti i dati raccolti. 

Ad esempio, una chiamata API viene valutata con il tempo di risposta, lo stato di errore e l'interruzione delle funzioni secondarie eseguite da più servizi di terze parti. Lo strumento di tracciamento trasforma i dati in moduli visivi, evidenziando gli indicatori chiave e i riepiloghi delle prestazioni. In questo modo, i tecnici addetti all'affidabilità del sito possono identificare rapidamente gli errori, ispezionare gli elementi critici dei dati e collaborare con i team di sviluppo per correggere i problemi di prestazioni e garantire la conformità agli Accordi sul livello di servizio (SLA).

La registrazione è una pratica di registrazione di eventi specifici che si verificano durante l'esecuzione di un'applicazione. Gli strumenti di registrazione raccolgono eventi con data e ora, come errori di sistema, interazioni con gli utenti, stati di comunicazione e altri parametri, per aiutare i team di sviluppo a rilevare le anomalie del sistema. In genere, esistono due tipi di registrazione: 

• La registrazione centralizzata raccoglie tutte le attività registrate e le archivia in un'unica posizione.
• La registrazione distribuita archivia i file di log in posizioni separate sul cloud. 

Entrambi i metodi di registrazione forniscono una panoramica statica degli incidenti che mostra agli sviluppatori cosa è successo nell'applicazione. Al contrario, il tracciamento distribuito fornisce un audit trail che chiarisce il motivo per cui si è verificato un incidente correlando vari dati di telemetria raccolti durante il periodo di una richiesta di servizio. Il tracciamento distribuito può utilizzare la registrazione e altri metodi di raccolta dati per tracciare una richiesta di servizio specifica. 

AWS X-Ray è una piattaforma di tracciamento distribuita che aiuta gli sviluppatori di software a tracciare le richieste degli utenti e a identificare i colli di bottiglia nelle loro applicazioni cloud. Le organizzazioni utilizzano X-Ray per visualizzare le metriche delle applicazioni e migliorare la disponibilità dei carichi di lavoro. Con AWS X-Ray puoi:

• Integrarti con le applicazioni in esecuzione in Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS), AWS Lambda e AWS Elastic Beanstalk.
• Impostare la frequenza di campionamento appropriata per fornire una visibilità completa delle tracce.
• Visualizzare i dati aggregati con una mappa dei servizi, che mostra parametri chiave come latenza e tassi di errore. 

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