Observability voor microservices

Elke microservice genereert eigen logberichten. Het is onpraktisch om voor elke service te vertrouwen op lokale logbestanden. Je hebt een gecentraliseerde oplossing voor logregistratie nodig die alle logberichten op één plek verzamelt.

Zo kun je logberichten in je hele systeem doorzoeken, filteren en analyseren. Daardoor zie je eenvoudiger in één oogopslag wat er gebeurt en kun je gebeurtenissen met elkaar in verband brengen.

Naast metingen op hostniveau, zoals CPU of geheugen, is het belangrijk om metingen op serviceniveau te verzamelen. Deze laten zien hoe gezond een afzonderlijke service is en hoe goed die presteert.

• Verzoekfrequentie: hoeveel verzoeken een service per seconde verwerkt.
• Foutenpercentage: het percentage verzoeken dat tot fouten leidt.
• Latentie: hoe lang een service nodig heeft om op verzoeken te reageren.

Ze worden niet voor niets vaak de 'Gouden signalen' genoemd!

Gedistribueerde tracing is misschien wel het krachtigste hulpmiddel voor microservices. Hiermee kun je het volledige pad van één verzoek visualiseren terwijl het tussen services heen en weer gaat.

Elke 'sprong' heet een span en een verzameling gerelateerde spans vormt een trace. Zo ontstaat een duidelijke tijdlijn die precies laat zien welke services betrokken waren en hoe lang elke stap duurde.

Hoe werkt gedistribueerde tracing over verschillende services heen? Via contextdoorgifte. Dit betekent dat unieke identificatiegegevens, zoals trace- en span-ID's, van de ene service naar de volgende worden doorgegeven terwijl een verzoek zich verplaatst.

Deze ID's worden meestal opgenomen in HTTP-headers of andere communicatieprotocollen. Wanneer een service een verzoek ontvangt, haalt die deze ID's eruit en gebruikt ze om de eigen bewerkingen te koppelen aan de lopende trace.

Een service mesh (zoals Istio of Linkerd) kan de observeerbaarheid van microservices aanzienlijk vereenvoudigen. Het werkt op netwerkniveau en kan automatisch het volgende afhandelen:

• Contextpropagatie: Traceheaders invoegen zonder codewijzigingen.
• Verzameling van metingen: Aanvraagfrequenties, latenties en foutpercentages verzamelen voor alle communicatie tussen services.
• Verkeersbeheer: Inzicht bieden in verkeersstromen en afhankelijkheden.

In een wereld met microservices is je service vaak afhankelijk van veel andere services. Als een afhankelijkheid uitvalt of trager wordt, kan dat ook gevolgen hebben voor je service.

Het is cruciaal om de gezondheid en prestaties van deze downstream-afhankelijkheden te monitoren. Zo krijg je inzicht in kettingstoringen en kun je sneller de hoofdoorzaak achterhalen wanneer er problemen ontstaan.

Effectieve observeerbaarheid van microservices draait niet om het gebruik van slechts één hulpprogramma. Het gaat erom logboeken, metingen en traces te combineren voor een holistisch, uniform overzicht van je systeem.

Wanneer er een waarschuwing vanuit je metingen wordt geactiveerd, moet je naar de relevante logboeken en traces kunnen gaan om het probleem snel vast te stellen en op te lossen.

Microservices brengen complexiteit met zich mee, maar ook krachtige oplossingen voor observeerbaarheid. Je hebt geleerd over:

• De uitdagingen van gedistribueerde systemen.
• Het belang van gecentraliseerde logboeken, metingen op serviceniveau en gedistribueerde tracing.
• Hoe contextpropagatie traces over services heen koppelt.
• De rol van service meshes bij het automatiseren van observeerbaarheid.

Door deze pijlers te combineren, krijg je diepgaand inzicht in je microservicesarchitectuur!