W dynamicznym świecie technologii, observability, czyli jak byśmy ją tak wprost, po polsku nazwali, „obserwowalność”, zyskuje coraz większe znaczenie w kontekście zarządzania systemami, środowiskami chmurowymi oraz cyberbezpieczeństwem. Ale czym dokładnie jest observability i jakie ma zastosowanie?
Observability to zdolność do pełnego zrozumienia wewnętrznych stanów systemu poprzez analizę zewnętrznie widocznych danych wyjściowych takich jak logi, metryki i rozproszone ślady (historyczna definicja mówi o tzw. „kluczowych trzech filarach obserwowalności”). Nie jest to tylko narzędzie, ale raczej kompleksowe podejście, które integruje różne technologie i procesy, aby dostarczyć pełny obraz stanu systemu.
Czy observability to zatem dodatek, integrator czy system monitorujący? Obserwowalność nie jest tylko dodatkiem do istniejących systemów ani prostym systemem monitorującym. Jest to integrator, który łączy różne źródła danych i narzędzia, aby zapewnić pełniejsze i bardziej precyzyjne zrozumienie działania systemu. W odróżnieniu od tradycyjnego monitoringu, który skupia się na obserwowaniu sytuacji i wykrywaniu problemów, observability pozwala na zrozumienie ich przyczyn poprzez analizę szerokiego zestawu danych. Dlatego też jest kluczowym elementem zarządzania nowoczesnymi systemami IT, szczególnie w złożonych architekturach takich jak mikroserwisy czy chmura.
Główne aspekty, do których odnosi się observability, obejmują:
Monitorowanie (Monitoring): analiza metryk czyli Ilościowych danych, takich jak użycie CPU, pamięci, liczba zapytań na sekundę, czas odpowiedzi itp. pozwala one na śledzenie wydajności systemu i identyfikację odchyleń od normy.
Logowanie (Logging): analiza logów aplikacji i systemu (szczegółowych zapisów zdarzeń, które występują w systemie) czyli błędów, ostrzeżeń, informacji diagnostycznych oraz śledzenie zmian stanu, pomaga w zrozumieniu kontekstu i sekwencji zdarzeń prowadzących do problemu.
Śledzenie Rozproszone (Distributed Tracing): Ślady (traces) pozwalają na śledzenie przepływu żądań przez różne komponenty systemu, umożliwiające zrozumienie zależności między usługami i identyfikację miejsc, gdzie występują opóźnienia lub błędy.
Alertowanie (Alerting): Automatyczne powiadamianie zespołów odpowiedzialnych za system o wykryciu anomalii lub przekroczeniu określonych progów wydajności umożliwia szybką reakcję na problemy.
Analizę Przyczyn (Root Cause Analysis): Diagnozowanie problemów przy użyciu narzędzi do głębokiej analizy danych, pozwala zidentyfikować pierwotne przyczyny problemów, co jest niezbędne do ich skutecznego rozwiązywania.
Optymalizację Wydajności (Performance Optimization): Analiza danych historycznych umożliwia identyfikację trendów, wąskich gardeł i obszarów wymagających optymalizacji.
Bezpieczeństwo (Security): Monitorowanie zdarzeń bezpieczeństwa obejmuje wykrywanie oraz analizę potencjalnych zagrożeń oraz anomalii, które mogą wskazywać na ataki lub naruszenia bezpieczeństwa.
Jak widać obserwowalność to naprawdę kompleksowe narzędzie do utrzymania zdrowia, wydajności i bezpieczeństwa systemów IT. Umożliwia firmom proaktywne zarządzanie ich infrastrukturą i aplikacjami, szybsze reagowanie na problemy i ich skuteczne rozwiązywanie, co prowadzi do wyższego poziomu niezawodności i zapewnienia płynności procesów.
Nic więc dziwnego, że observability znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym:
- Zarządzaniu systemami IT, umożliwiając administratorom szybkie wykrywanie i rozwiązywanie problemów, co minimalizuje przestoje i zapewnia ciągłość działania.
- Cyberbezpieczeństwie, ułatwiając wykrywanie i analizę incydentów bezpieczeństwa, co pozwala na szybsze reagowanie na zagrożenia.
- DevOps, wspierając proces ciągłego dostarczania i integracji oraz umożliwiając szybsze i bezpieczniejsze wdrażanie nowych funkcji i aktualizacji.
- Zarządzaniu w chmurze, gdyż zapewnia widoczność i kontrolę nad złożonymi, rozproszonymi środowiskami chmurowymi, co jest kluczowe dla utrzymania ich wydajności i bezpieczeństwa.
I choć wydaje się, że obserwowalność jest narzędziem idealnym to jest jednak niekiedy atakowana za złożoność i przeładowanie danymi. Krytykujący próbują zastąpić, jak to określają, „obserwowalność na szeroką skalę”, poprzez przyjęcie większej liczby narzędzi monitorujących. Skutkuje to jednak większą czasochłonnością ręcznej konfiguracji, zmaganiem się z identyfikacją problemów w wielu miejscach i ustalaniem priorytetów działań o największym wpływie. Takie podejście staje się coraz bardziej niefunkcjonalne nawet dla najbardziej doświadczonych zespołów, które nieustannie grzęzną w natłoku zadań, co zmniejsza ich efektywność.
Czy jest więc jakiś „złoty środek” między stosowaniem wielu narzędzi a szerokoskalową obserwowalnością?
Tak, przejście na skalowalną obserwowalność. Aby to zrobić firmy muszą zasadniczo zmienić sposób, w jaki pracują, szybciej wprowadzać innowacje i nadążać za stale zmieniającymi się technologiami, a zespoły powinny przejść od zwykłego obserwowania i reagowania na pojawiające się problemy do kultury proaktywnego zrozumienia i optymalizacji.
Takie podejście pozwoli odblokować zdolności do przewidywania, prognozowania, a nawet automatycznego rozwiązywania problemów, które mają największe znaczenie dla firmy.
Decydując się na przyspieszenie cyfrowej transformacji, firmy powinny zrozumieć, że każda decyzja jest inwestycją w osiągnięcie pierwotnego celu obserwowalności: proaktywnego i skutecznego ulepszania działania systemu, co pozwala napędzać rozwój biznesu.
Podsumowując- observability to kluczowe narzędzie dla każdej organizacji, która dąży do utrzymania wysokiej wydajności, bezpieczeństwa i niezawodności swoich systemów. Dzięki niej możemy nie tylko reagować na problemy, ale także proaktywnie zapobiegać ich powstawaniu, co przekłada się na lepszą jakość usług i zadowolenie użytkowników. W coraz bardziej cyfrowej rzeczywistości, wybór obserwowalności jako kompleksowego podejścia do „zadań specjalnych” firmy, wydaje się więc być dosyć oczywisty, a jej zastosowanie tylko kwestią czasu.
