مع تقدم البنى الموزعة والاستخدام المتزايد للخدمات الصغيرة، لم تعد مراقبة التطبيقات التقليدية كافية. لا يمكن للأدوات التي تلتقط المقاييس أو السجلات بشكل منفصل فقط أن توفر رؤية كاملة لسلوك الأنظمة المعقدة. وفي هذا السياق، يظهر OpenTelemetry كحل قوي، حيث يقدم نهجًا موحدًا لجمع الإشارات المختلفة وربطها. تتضمن هذه الإشارات آثار، والمقاييس، والسجلات، والأمتعة، حيث يلعب كل منها دورًا حاسمًا في الرحلة نحو إمكانية المراقبة الكاملة.

1. ما هي الآثار؟

آثار ضرورية لتتبع مسار الطلب من خلال خدمات متعددة في نظام موزع. يمكن أن يمر كل طلب عبر عدة طبقات وخدمات، وتقوم الآثار بتسجيل كل هذه التفاعلات بالتفصيل. يتيح لك هذا عرض التدفق الكامل للمعاملة، بدءًا من الدخول إلى الواجهة الأمامية وحتى التفاعل مع قاعدة البيانات، مما يساعد على تحديد مكان حدوث حالات الفشل أو التباطؤ.

كما هو موضح في وثائق OpenTelemetry الرسمية، تتكون الآثار من امتدادات، والتي تمثل كل خطوة فردية من الطلب. يتم بعد ذلك تجميع هذه الامتدادات معًا لتكوين تتبع، والذي يوفر رؤية متماسكة لتدفق المعاملات.

2. المقاييس: مراقبة صحة النظام

تعد المقاييس إشارة مهمة أخرى تقدمها OpenTelemetry. وهي ضرورية لمراقبة الأداء العام للنظام، وتقديم رؤى حول استخدام الموارد، مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة، ومعدل الخطأ في الخدمات. بينما تركز التتبعات على إمكانية تتبع طلب معين، توفر المقاييس عرضًا شاملاً، مما يسمح لك بمراقبة "سلامة" التطبيق ككل.

على سبيل المثال، تساعد المقاييس مثل متوسط ​​وقت الاستجابة أو عدد الطلبات في الثانية أو معدل الخطأ في تحديد أنماط الأداء واتجاهاته، بالإضافة إلى تنبيهك بالمشكلات المحتملة التي قد تؤثر على النظام.

3. السجلات: التقاط الأحداث الهامة

يتم استخدام السجلات لتسجيل الأحداث المهمة في النظام، مثل الأخطاء أو المعاملات أو أي حدث آخر ذي صلة. إنها تكمل الآثار والمقاييس، مما يوفر سياقًا إضافيًا حول ما حدث في وقت معين.

بينما يُظهر التتبع مسار الطلب ويقدم المقياس عرضًا رقميًا للأداء، توفر السجلات تفاصيل محددة عن الأحداث التي وقعت. على سبيل المثال، إذا تم اكتشاف فشل في التتبع، فيمكن أن توفر السجلات تفاصيل حول الخطأ الذي تسبب في الفشل، مما يساعدك على استكشاف المشكلة وإصلاحها بشكل أكثر كفاءة.

4. الأمتعة: السياق المشترك

الأمتعة غالبًا ما تكون إشارة يتم الاستهانة بها، ولكنها تلعب دورًا حاسمًا في تتبع الطلبات الموزعة. فهو يسمح بنشر المعلومات السياقية بين الخدمات في الطلب، وهو أمر مفيد للغاية في أنظمة الخدمات الصغيرة. باستخدام الأمتعة، من الممكن مشاركة السمات والبيانات بين أجزاء مختلفة من النظام، مما يضمن الحفاظ على سياق الطلب من النهاية إلى النهاية.

على سبيل المثال، تخيل أن الطلب يمر عبر عدة خدمات في أجزاء مختلفة من النظام. تتضمن الأمتعة تمرير السمات مثل معرفات المعاملات أو بيانات المستخدم بين جميع الخدمات المعنية، مما يسهل ربط السجلات والمقاييس وآثار.

أهمية الجمع بين هذه الإشارات

كل من هذه الإشارات —آثار، والمقاييس، والسجلات، والأمتعة — لها وظيفة محددة، ولكن في مزيجها تكشف القوة الحقيقية لـ OpenTelemetry عن نفسها. وعند استخدامها معًا، فإنها توفر رؤية مفصلة ومتماسكة لجميع جوانب النظام. على سبيل المثال:

• يمكن أن يُظهر التتبع التدفق الكامل للطلب.
• قد تشير المقاييس إلى أن متوسط ​​وقت الاستجابة قد زاد لخدمة معينة.
• يمكن للسجلات تقديم تفاصيل حول الأخطاء التي حدثت.
• الأمتعة تضمن توفر المعلومات الهامة في كل مرحلة من مراحل الطلب.

يتيح هذا المزيج من الإشارات إمكانية ملاحظة أكثر ثراءً وتفصيلاً، مما يسمح للفرق بتحديد مكان المشاكل بسرعة وكيفية حلها بكفاءة.

خاتمة

في عالم تهيمن فيه البنى الموزعة والخدمات الصغيرة، تتطلب مراقبة وفهم سلوك التطبيق أكثر من مجرد مقاييس بسيطة أو سجلات معزولة. يوفر OpenTelemetry، من خلال آثاره والمقاييس والسجلات وإشارات الأمتعة، الرؤية التي تحتاجها فرق DevOps والمطورون للحفاظ على الأداء الأمثل لتطبيقاتهم.

إذا لم تكن تستخدم بالفعل كل هذه الإشارات مجتمعة، فقد تفوت فرصًا لتحسين مراقبة النظام لديك. كيف كنت تتعامل مع إمكانية ملاحظة تطبيقاتك الموزعة؟ هل تستخدم بالفعل OpenTelemetry؟ شارك تجاربك في التعليقات وتابعني على LinkedIn للحصول على مزيد من الأفكار حول إمكانية ملاحظة الأنظمة المعقدة وأدائها.