TG Telegram Group & Channel
Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin | United States America (US)
Create: Update:

🎮 Код из книги: Отсутствие централизованной наблюдаемости в облачной архитектуре

Проблема: в распределённых облачных приложениях команды часто игнорируют необходимость централизованного логирования, трассировки и метрик.

Это приводит к тому, что при возникновении инцидента сложно быстро найти первопричину, восстановить последовательность событий или вовремя отреагировать на деградацию сервиса.

Решение: настройка единой платформы наблюдаемости с использованием решений вроде OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Jaeger и ELK. Применение принципа "инструментировать всё", включая бизнес-метрики, latency, error rate и трассировки.

Пример конфигурации с использованием OpenTelemetry и Prometheus:

# Для микросервиса
scrape_configs:
- job_name: 'my-service'
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets: ['my-service:8080']

# В коде сервиса:
const { MeterProvider } = require('@opentelemetry/sdk-metrics');
const { PrometheusExporter } = require('@opentelemetry/exporter-prometheus');

const exporter = new PrometheusExporter({ startServer: true }, () => {
console.log('Prometheus scrape endpoint: http://localhost:9464/metrics');
});

const meter = new MeterProvider({ exporter }).getMeter('my-service-meter');


Преимущества:

— Быстрое выявление и устранение проблем за счёт централизованных логов, метрик и трассировок
— Повышение надёжности и отказоустойчивости архитектуры
— Поддержка SLO/SLA и реального контроля за качеством сервиса

➡️ Лучшее из мира IT-книг — у нас в @progbook

🎮 Код из книги: Отсутствие централизованной наблюдаемости в облачной архитектуре

Проблема: в распределённых облачных приложениях команды часто игнорируют необходимость централизованного логирования, трассировки и метрик.

Это приводит к тому, что при возникновении инцидента сложно быстро найти первопричину, восстановить последовательность событий или вовремя отреагировать на деградацию сервиса.

Решение: настройка единой платформы наблюдаемости с использованием решений вроде OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Jaeger и ELK. Применение принципа "инструментировать всё", включая бизнес-метрики, latency, error rate и трассировки.

Пример конфигурации с использованием OpenTelemetry и Prometheus:
# Для микросервиса
scrape_configs:
- job_name: 'my-service'
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets: ['my-service:8080']

# В коде сервиса:
const { MeterProvider } = require('@opentelemetry/sdk-metrics');
const { PrometheusExporter } = require('@opentelemetry/exporter-prometheus');

const exporter = new PrometheusExporter({ startServer: true }, () => {
console.log('Prometheus scrape endpoint: http://localhost:9464/metrics');
});

const meter = new MeterProvider({ exporter }).getMeter('my-service-meter');


Преимущества:

— Быстрое выявление и устранение проблем за счёт централизованных логов, метрик и трассировок
— Повышение надёжности и отказоустойчивости архитектуры
— Поддержка SLO/SLA и реального контроля за качеством сервиса

➡️ Лучшее из мира IT-книг — у нас в @progbook
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM


>>Click here to continue<<

Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)