Wat is DevOps Observability en waarom is het belangrijk?

Dit is vooral belangrijk in complexe omgevingen waar problemen moeilijk te repliceren kunnen zijn.

Nu we begrijpen wat observability is, laten we eens kijken waarom het zo belangrijk is voor moderne DevOps.

Waarom is observability belangrijk in DevOps?

In de distributed, microservices-gebaseerde applicaties van vandaag is traditionele monitoring alleen vaak niet genoeg. En met de toenemende druk om softwarereleases steeds sneller uit te brengen, kunnen dingen direct misgaan.

Observability is cruciaal omdat het teams in staat stelt om systeemgedrag beter te begrijpen, wat essentieel is voor continue implementatie en ontwikkelomgevingen met hoge snelheid. Het speelt een vitale rol gedurende de gehele levenscyclus van softwareontwikkeling en biedt continu inzicht in de gezondheid en prestaties van het systeem. Dit is essentieel om de systeemprestaties op peil te houden en problemen snel op te lossen als ze zich voordoen.

Het helpt developers ook om efficiënter te werken, de respons- en downtime te verminderen en de gebruikerservaring te verbeteren. Zonder observability is het moeilijk om te begrijpen waarom een systeem faalde of hoe het te repareren.

Monitoring vs Observability: wat zijn de verschillen? 

Beide hebben met elkaar te maken. Maar ze dienen verschillende doelen voor de systeemveiligheid. Laten we beide definities bekijken om het verschil te begrijpen.

Monitoring richt zich op het verzamelen en analyseren van gegevens over systeemcomponenten. Monitorsystemen omvatten geheugen- en CPU-gebruik, netwerkverkeer, foutpercentages en latentie. We stellen waarschuwingen in om de prestaties beter te begrijpen en om problemen op te sporen voordat het grotere problemen worden. Hierdoor kunnen teams problemen zoals weinig CPU-bronnen of trage service identificeren en aanpakken voordat ze escaleren.

Voorbeeld: Door de gemiddelde reactietijd van een specifieke service te monitoren, zoals een search functie in een e-commerce app, kunnen teams waarschuwingen instellen wanneer de prestaties onder een bepaalde waarde komen. Hierdoor kunnen teams problemen aanpakken voordat gebruikers een probleem ervaren. Maar alleen meldingen krijgen is niet altijd genoeg. 

Wanneer zich een probleem voordoet, hebben developers voldoende gegevens nodig om de hoofdoorzaak volledig te detecteren en een permanente oplossing toe te passen in plaats van willekeurige oplossingen te gebruiken die tijd en middelen verspillen. Dit is waar observability in beeld kom

Observability gaat verder door teams te helpen begrijpen waarom de fout is opgetreden (de hoofdoorzaak) en hoe je van het probleem af kunt komen. We kunnen het omschrijven als een breder concept dat ook monitoring omvat.

Het belangrijkste verschil: monitoring vertelt je dat er iets mis is. Observability helpt je te begrijpen waarom en hoe het op te lossen.

For example: een monitoringtool kan ons vertellen dat de respons ratevan onze applicatie niet meer snel is. Maar met observability kunnen we uitzoeken welke specifieke microservice binnen de applicatie het probleem veroorzaakt en een permanente fix toepassen.

Wanneer monitoring en observability worden gecombineerd, maken ze een proactieve benadering van systeemgezondheid mogelijk. Monitoring detecteert problemen, terwijl observability de inzichten verschaft die nodig zijn om ze op te lossen. Samen vergroten ze het vermogen van teams om een betrouwbare gebruikerservaring van hoge kwaliteit te leveren.

3 Pilaren van DevOps observability

Er zijn drie pilaren van observability in DevOps, namelijk:

• Metrics
• Logs
• Traces

Wat betekenen deze? Laten we het in eenvoudige woorden uitleggen.

Metrics

Metrics zijn (kwantitatieve) numerieke gegevens die real-time inzichten bieden in de prestaties van je applicatie over tijd, zoals:

• CPU-gebruik
• Reactietijden
• Geheugengebruik
• Error rates
• Gebruikerssessies
• Netwerkverkeer

Als metrics anomalieën tonen, signaleert dit de teams om verder te onderzoeken. Bijvoorbeeld, het controleren van systeemmetrics zoals geheugengebruik of CPU-gebruik zal je helpen te weten of je app naar verwachting werkt.

Voorbeeld: In een e-commerce app kunnen high-traffic evenementen, zoals Black Friday, de reactietijden vertragen. Dit kan de gebruikerservaring schaden. Door naar deze metrics te kijken, kunnen teams knelpunten in resources identificeren en meer middelen toevoegen om de belasting aan te kunnen zodat gebruikers soepel kunnen afrekenen.

Logs

De tweede pilaar in DevOps observability is logs, ook bekend als logberichten. Dit zijn chronologische, gedetailleerde en tijdstempelde registraties van gebeurtenissen of transacties die plaatsvinden in een systeem of applicatie.

Met andere woorden, logs vertellen je wie, wat, wanneer en waar. Ze helpen je de kwestie te analyseren en de kernoorzaak te vinden.

Dit kan een query zijn die te lang duurde, een mislukte API-aanvraag, een ongeautoriseerde toegangspoging of een fout in een betalingsverwerkingsstap.

Voorbeelden van logs kunnen zijn:

• Security logs
• Infrastructure logs
• Application logs
• System logs
• Network logs

Logs leggen elke actie vast die door het systeem wordt uitgevoerd. Wanneer er iets misgaat, bieden logs een spoor om te volgen. Bijvoorbeeld, als er een fout optreedt, laten de logs zien wat er net voor het probleem gebeurde.

Voorbeeld: In een e-commerce webapp kun je trage queries identificeren door in de logs van de zoekservice te kijken en vervolgens de kernoorzaak te vinden en te verhelpen.

Traces

Traces zijn cruciaal voor het monitoren van microservice-apps. Ze laten de flow van requests tussen de diensten zien. Zo kun je vaststellen waar problemen plaatsvinden en deze oplossen.

Voorbeelden van traces:

• API Calls
• Logins
• Network requests
• File uploads
• Database queries

Voorbeeld: In een e-commerce app kunnen traces een gebruikersverzoek volgen, van het zoeken naar een product tot het toevoegen aan de winkelwagen, afrekenen en de betaling voltooien.

Door naar deze stroom te kijken, kunnen teams vaststellen waar vertragingen of fouten plaatsvinden en deze problemen oplossen om de gebruikerservaring soepel te houden. Dit kan een vertraging zijn in de checkout-service of een fout in de betalingsgateway.

Wat zijn de voordelen van DevOps Observability?

Betere systeemprestaties

Door voortdurend systeemmetrics te monitoren tijdens de softwareontwikkelingscyclus, kunnen teams prestatieknelpunten identificeren en oplossen. Dit betekent betere applicatieprestaties. Bijvoorbeeld, reactietijden kunnen trage database queries, CPU-problemen of netwerkcongestie onthullen. Deze moeten geoptimaliseerd worden om de operaties soepeler en efficiënter te laten verlopen.

Meer team samenwerking

Samenwerking verbetert wanneer iedereen in het team weet wat er in het systeem gebeurt. Observability stelt ontwikkelaars, operations en zelfs zakelijke stakeholders in staat om te zien hoe de software presteert. Het creëert een teamcultuur. Wanneer er problemen ontstaan, kunnen teams samenkomen om problemen op te lossen in plaats van in silo's te werken.

Proactieve probleemoplossing

Met realtime zichtbaarheid in het gedrag van het systeem, kunnen teams anomalieën vangen voordat ze kritieke problemen worden. Bijvoorbeeld, het vroegtijdig zien van ongebruikelijke error rates betekent dat je snel kunt ingrijpen om uitval te voorkomen.

Data-gedreven beslissingen

Toegang tot telemetrie data stelt je in staat geïnformeerde beslissingen te nemen over systeemverbeteringen en het gebruik van resources. Teams kunnen wijzigingen prioriteren op basis van daadwerkelijk gebruik en performance metrics.

Snellere detectie en reactie op problemen

Observability helpt om de kernoorzaak te versnellen bij het identificeren van problemen, met minder downtime. Bijvoorbeeld, het traceren van een verzoek kan je precies laten zien welke microservice de vertraging veroorzaakt. Logs, metrics en traces geven je context over systeemprestaties, fouten en request flows, zodat je problemen snel kunt isoleren en diagnosticeren. Dit betekent een lagere MTTR en minder downtime.

Betere klantervaringen

Observability stelt teams in staat om proactief de gezondheid van applicaties te beheren, zodat minder verstoringen eindgebruikers beïnvloeden. Snellere probleemoplossing en betere prestaties creëren een naadloze gebruikerservaring. Dus, klanten zien:

• Minder fouten
• Snellere laadtijden
• Betrouwbaardere service

Uitdagingen van observability in DevOps en hoe deze te overwinnen

Hoewel observability veel voordelen biedt, is het niet zonder uitdagingen. 

Data-overload

Observability genereert enorme hoeveelheden gegevens van logs, metrics en traces uit verschillende bronnen. Dit kan overweldigend zijn om te verwerken en te analyseren. Je kunt verdwalen in een enorme berg data, dus je zou je alleen moeten richten op de sleutelmetrics en irrelevante gegevens moeten negeren. 

Stel je een populaire e-commerce site voor die 20.000 logs per minuut genereert. Hoe bepaal je op welke waarschuwingen je moet focussen wanneer je logaggregatiesysteem je over alles informeert? 

Hier zijn een paar technieken om te helpen:

• Pas log-, metric- en tracedatamanagementtechnieken toe zoals filtering en aggregatie om het lawaai te verminderen.
• Bouw aangepaste dashboards die zich richten op sleutelmetrics.
• Maak gebruik van geautomatiseerde filtering om noise te dempen.
• Implementeer dataretentiebeleid om de levenscyclus van gegevens te beheren.

Bestaande tools

Observability implementeren bovenop je bestaande toolchain kan tijdrovend en gecompliceerd zijn. Veel monitoringtools zijn niet goed uitgerust om de nuances van observability aan te pakken. Je moet ze mogelijk vervangen, of op zijn minst aanvullen met extra DevOps observability tools.

Bijvoorbeeld, als je tevreden bent met een monitoringsetup behalve voor logs, wil je misschien die investering niet weggooien. Echter, je monitoringsoftware is waarschijnlijk niet ontworpen om tracegegevens te hanteren.

Hier zijn een paar technieken om observability geleidelijk te integreren:

• Integreer alleen wat je nu kunt en focus op een subset van je infrastructuur of applicaties.
• Zoek naar tools van derden die integreren met je bestaande stack.

Beveiligingszorgen

Observability-gegevens bevatten vaak gevoelige informatie uit verschillende systeemonderdelen. Dit roept privacy- en beveiligingszorgen op. Het is cruciaal om te zorgen dat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben en dat gegevens veilig worden opgeslagen en verzonden.

Metrics die gebruikerssessies of API-oproepen volgen, kunnen klantgegevens blootstellen als ze niet goed worden beheerd.

Hier is hoe je dit kunt vermijden:

• Implementeer Role-Based Access Control (RBAC).
• Encrypt data at rest and in transit.
• Anonimiseer gegevens.

Skill gaps

Observability vereist een unieke set vaardigheden die je mogelijk niet in je organisatie hebt. Je hebt mensen nodig die gedistribueerde systemen begrijpen en hoe ze te instrumenteren met tracing. Je hebt mensen nodig die telemetriegegevens kunnen interpreteren en systemen monitoren. Als je deze vaardigheden niet intern hebt, moet je ze verwerven of mensen binnenhalen die dat wel hebben.

Bijvoorbeeld, als je een op monitoring gericht team hebt, zullen ze onderwijs en training nodig hebben over hoe tracegegevens te lezen.

Hier is hoe je vaardigheidskloven kunt aanpakken:

• Stuur ze naar workshops en certificeringsprogramma's.
• Huur experts in om je op weg te helpen en de rest van je team te onderwijzen.

Observability tools in DevOps

Het selecteren van de juiste observability-oplossing is cruciaal voor effectieve monitoring en prestatieanalyse in complexe systemen. Er zijn veel monitoring- en observability-tools beschikbaar. Enkele populaire zijn Prometheus, Apache Kafka, Jaeger en Grafana.

Laten we elk van deze nader bekijken:

Prometheus

Prometheus is een open-source tool die metrics verzamelt en waarschuwt wanneer er iets misgaat. Het is enorm populair in Kubernetes-omgevingen omdat het zo eenvoudig te integreren is met containerorchestratie.

Het beschikt over een krachtige querytaal, PromQL, om complexe queries te maken en gegevens te aggregeren voor inzichten in systeemprestaties. Bovendien is het zeer schaalbaar, wat geweldig is voor Cloud Native apps.

Apache Kafka

Apache Kafka is een gedistribueerd data streaming platform voor real-time datafeeds. Het is uitstekend geschikt voor het verzamelen en verwerken van observability-gegevens vanuit meerdere bronnen. Kafka verwerkt grote hoeveelheden log-, metric- en tracedata voor real-time inzichten in gedistribueerde systemen. Het fungeert als een datapipeline zodat observability-tools de gegevens kunnen consumeren en verwerken.

Jaeger

Jaeger is een open-source tracing tool. Ontwikkeld door Uber om transacties over microservices te monitoren en te troubleshooten. Het is geweldig voor gedistribueerde systemen zodat teams request flows kunnen visualiseren en analyseren om knelpunten en afhankelijkheden te zien. Jaeger helpt je met het traceren van requests. Het toont waar latency-problemen of fouten vandaan komen. Dit maakt het makkelijker om prestatieproblemen in microservice-architecturen te troubleshooten.

Grafana

Grafana is een open-source tool die metrics, logs en traces visualiseert van bronnen zoals Prometheus, Elasticsearch en meer. Het heeft flexibele, aanpasbare dashboards en visualisaties. Zo kunnen teams real-time prestatiedata monitoren en analyseren. Grafana ondersteunt veel databronnen en kan worden uitgebreid met plugins, zodat DevOps-teams dashboards kunnen bouwen voor hun behoeften.

Het juiste hulpmiddel kiezen

Het kiezen van de juiste observability-tools is essentieel voor de effectieve implementatie van observability in DevOps. Bij het selecteren van een observability-tool moeten DevOps-teams factoren zoals prestaties, schaalbaarheid, bruikbaarheid en integratie met bestaande tools en systemen overwegen.

Door de juiste observability-tools te kiezen, kunnen DevOps-teams zorgen dat ze de nodige zichtbaarheid en inzichten hebben om de systeemprestaties te optimaliseren en de algehele kwaliteit te verbeteren. Deze tools vormen de basis voor een robuuste observability-strategie, waardoor teams hun applicaties effectief kunnen monitoren, analyseren en verbeteren.

Slotgedachten

Observability in DevOps is essentieel voor gezonde applicaties en systemen. Teams kunnen problemen opsporen en samenwerken door te focussen op logs, metrics en traces.

Uiteindelijk streeft observability ernaar voldoende context te bieden voor effectieve troubleshooting wanneer er een probleem optreedt.

Om DevOps observability te implementeren, stel duidelijke doelen en metrics vast. Kies de juiste tools. En creëer een cultuur van samenwerking tussen je ontwikkelings-, operatie- en monitoringsteams.

We hopen dat je nu een duidelijker beeld hebt van dit onderwerp.