簡單介紹雲端計算可觀察性的五個關鍵和新興趨勢

導讀	Red Hat公司首席軟體工程師Bartłomiej Płotka確定了現代雲端計算可觀察性的五個關鍵和新興趨勢。

在高度抽象、虛擬化、通常是短暫且始終動態的雲端計算資源的世界中，實現持續可觀察性的需求是關鍵。然而，一些企業建立雲端計算服務時並沒有考慮到內部系統的可觀察性。它最初是作為透過資源靈活性和成本可管理性實現IT敏捷性的關鍵途徑而銷售的。

現在雲端計算採用率也在增長，人們需要退後一步評估可觀察效能力。此外，隨著雲原生實現跨越公有云、私有云、混合雲、多雲(多個供應商)例項，可以開始考慮多雲，其中應用程式和資料服務工作負載的不同部分透過不同的雲端計算服務提供商區分開。

基於控制理論，現代雲端計算時代的可觀察性以多種形式表現出來，那麼哪些關鍵驅動因素正在塑造企業遷移到雲中以獲得更好視野的方式?

許多人希望瞭解雲端計算可觀察性和APM(應用程式效能監控)之間的區別是什麼。人們過去“只是簡單地”擁有虛擬機器，這意味著計算塊或例項可以相對容易地暴露於可觀察性。

人們現在生活在巢狀虛擬化、軟體定義基礎設施(SDI)和雲端計算服務的世界中。企業的應用程式工作負載通常被軟體層(也稱為“應用程式”)包圍：作業系統、代理、編排軟體、容器引擎、虛擬機器、外部服務等等。

由於APM幾乎已經成為可觀察性的同義詞，現在看到它擴充套件到整個IT堆疊的每一層和結構。顯然，人們需要APM用於應用程式，但還需要基礎設施APM(iAPM)，並且它需要能夠針對現在所在的虛擬化裝置。

人們可能正處於不需要區分APM和非應用程式監控的時候。業界已經可以利用類似的方式利用工具來監控和觀察雲中的各種軟體。

在人們擁有多個不同的雲端計算提供商和許多雲端計算例項的世界中，需要一個協調的聯合可觀察性級別，具有集中檢視以及跨多個叢集中的多個雲平臺進行過濾和聚合的能力，如果希望能夠保持控制的話。

將可觀測性資料聯合到一個集中的位置是當今一種常見的技術和過程。這已被證明是查詢雲過載、糟糕的配置和例項閒置的“殭屍”雲浪費的最佳方法。當將所有這些結合在一起時，可以驅動更高效的雲端計算資源來服務內容交付網路，並在更智慧的層面全面工作。

現在消耗和產生的資料量使人們能夠獲得更多訊號來跟蹤可觀察性要求。如果考慮到物聯網正在以指數方式增加資料點這一事實，就資料流而言，大量資料會使可觀察性變得更加困難。

為了應對這一挑戰，需要考慮相關性。當人們尋求分析系統指標、日誌和跟蹤時，需要能夠在這些程式和任務之間快速跳轉，以便在IT堆疊的不同部分動態工作。由於需要觀察的內容太多，連線的相關性有助於在資料來源之間提供至關重要的連結，這些資料來源實際上對IT功能的執行至關重要。

可觀察性目標讓人們不斷尋找可以提高效能效率的最佳化。這意味著需要尋找、跟蹤和分析不同的可觀察性訊號。執行此操作的最佳方法之一是分析。這種技術使人們能夠知道應用程式的哪個部分使用了多少計算資源(CPU時間、記憶體、磁碟或網路IO)，而無需在檢視程式的資源使用情況時進行猜測。

連續分析使人們能夠檢視應用程式，並在感興趣的情況下檢視過去的效能特徵。如果它即將耗盡記憶體並可能使整個節點崩潰，則它特別有用。如果可以每60秒檢視一次應用程式配置檔案(或者甚至更頻繁)，那麼人們就可以看到應用程式原始碼中的某個函式可能需要最佳化或擴充的地方。即使在編譯(而不是解釋)的應用程式的情況下，也可以回顧性地執行此操作，因為它嵌入了除錯符號，使人們能夠向後對映到特定的函式呼叫。

最後是eBPF，或擴充套件Berkeley資料包過濾器以使用其全名。這是一種允許人們在 核心中執行附加程式碼的機制。當可以使用這種“特殊機構”技術檢視核心內部的特定功能時，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不需要應用程式級別的工具來開始捕獲指標。

儘管它最初是為安全而設計的，但現在可以更主動地用於公開應用程式的度量。人們曾經考慮使用服務網格作為在應用程式周圍放置代理的一種方式，但是可以用eBPF代替服務網格，eBPF具有更低的開銷和更多的功能。

“金絲雀部署”可能仍然需要服務網格，應該注意到，服務網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(透過相互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。

如果尋求在現代IT堆疊中實現可觀察性的過程中考慮這些因素和一些功能，那麼可以瞭解在雲端將會發生什麼。

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