Observability là gì? Hiểu về khả năng giám sát

02/06/2023

Trong hành trình quản lý và duy trì hệ thống thông tin ngày nay, khái niệm "Observability" ngày càng trở nên quan trọng. Đây không chỉ là một khái niệm mơ hồ, mà là một công cụ mạnh mẽ giúp tổ chức theo dõi, hiểu và ứng phó với các vấn đề hệ thống một cách hiệu quả. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá chi tiết về Observability, từ định nghĩa đến sự phân biệt với monitoring, các thành phần quan trọng, đến lợi ích và thách thức mà nó mang lại.

Observability là gì?

Observability có thể được hiểu đơn giản là khả năng theo dõi và hiểu rõ hệ thống thông tin trong khi nó hoạt động. Điều này bao gồm khả năng thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu đó và đưa ra các thông tin hữu ích để hiểu về trạng thái, hiệu suất và hành vi của hệ thống. Observability không chỉ đơn thuần là việc thu thập dữ liệu mà còn đặt ra câu hỏi về tại sao và làm thế nào mọi thứ diễn ra như vậy.

Phân biệt monitoring và observability

Mặc dù monitoring và observability thường được sử dụng chung, nhưng chúng đại diện cho hai khái niệm khác nhau.

Monitoring: Là quá trình theo dõi và thu thập dữ liệu về các yếu tố cụ thể của hệ thống để đảm bảo chúng đang hoạt động theo cách mong muốn. Monitoring thường tập trung vào các chỉ số như CPU, bộ nhớ, và số lượng request.
Observability: Đi xa hơn, observability không chỉ theo dõi dữ liệu mà còn tập trung vào việc hiểu rõ nguyên nhân và hậu quả của các sự kiện. Nó đặt câu hỏi "Tại sao?" và "Làm thế nào?" để tìm ra nguyên nhân đằng sau các vấn đề hệ thống.

Các thành phần của Observability

Ba loại dữ liệu nguồn chính cho khả năng quan sát -- còn được gọi là ba trụ cột của khả năng quan sát -- là nhật ký, số liệu và dấu vết:

Nhật ký: Bản ghi các sự kiện, thường ở dạng văn bản hoặc dạng người có thể đọc được, được gọi là nhật ký. Chúng hầu như luôn được tạo ra bởi các thành phần cơ sở hạ tầng, bao gồm cả thiết bị mạng và máy chủ. Chúng cũng có thể được tạo ra bởi phần mềm nền tảng, bao gồm hệ điều hành và phần mềm trung gian. Một số ứng dụng sẽ ghi lại những gì mà nhà phát triển cho là thông tin quan trọng. Thông tin nhật ký có xu hướng mang tính lịch sử hoặc hồi cứu và thường được sử dụng để thiết lập bối cảnh trong quản lý hoạt động. Tuy nhiên, có những nhật ký thể hiện bộ sưu tập các sự kiện hoặc dữ liệu đo từ xa và thông tin chi tiết có thể có sẵn theo thời gian thực.
Số liệu: Loại dữ liệu vận hành theo thời gian thực này thường được truy cập thông qua API bằng cách sử dụng chiến lược kéo hoặc bỏ phiếu hoặc dưới dạng sự kiện được tạo hoặc đo từ xa -- ví dụ: đẩy hoặc thông báo. Bởi vì chúng được điều khiển theo sự kiện nên hầu hết các nhiệm vụ quản lý lỗi đều được điều khiển từ các số liệu.
Dấu vết: Đây là các bản ghi về đường dẫn thông tin hoặc quy trình làm việc được thiết kế để tuân theo một đơn vị công việc, chẳng hạn như giao dịch, thông qua trình tự các quy trình mà logic ứng dụng hướng dẫn nó tuân theo. Bởi vì điều khiển công việc thường là một chức năng logic của các thành phần riêng lẻ hoặc của các công cụ điều khiển như bus dịch vụ hoặc lưới, dấu vết là một cách gián tiếp để đánh giá logic của ứng dụng. Một số dữ liệu theo dõi có thể có sẵn từ các quy trình công việc, chẳng hạn như bus dịch vụ hoặc vi dịch vụ gốc trên nền tảng đám mây và chia lưới dịch vụ. Tuy nhiên, có thể cần phải kết hợp các công cụ theo dõi vào quy trình phát triển phần mềm để có được khả năng hiển thị đầy đủ.

Cả ba trụ cột đều quan trọng đối với khả năng quan sát được, nhưng mỗi trụ cột đều có những hạn chế riêng cần được xem xét. Ví dụ: khó gắn thẻ và sắp xếp các số liệu cũng như khó sử dụng chúng để khắc phục sự cố; nhật ký có thể gặp khó khăn trong việc sắp xếp và tổng hợp để đưa ra kết luận hoặc mối quan hệ có ý nghĩa; dấu vết có thể tạo ra lượng lớn dữ liệu không cần thiết. Do đó, những người thực hiện khả năng quan sát vẫn có thể gặp phải những hạn chế trong việc thu thập thông tin chi tiết thực sự, tìm thấy quá nhiều nơi để tìm kiếm vấn đề hoặc gặp khó khăn trong việc đi sâu vào chuyển vấn đề thành vấn đề có thể hành động được.

Những người thực hành có thể thấy hiệu quả hơn khi sử dụng ba trụ cột của khả năng quan sát thông qua lăng kính hướng đến mục tiêu: Đặt mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như mục tiêu cấp độ dịch vụ, sau đó đặt mục tiêu về khả năng quan sát phù hợp với các mục tiêu đó. Ví dụ: nếu doanh nghiệp quan tâm đến độ trễ hoặc thông lượng, hãy đặt mục tiêu về độ trễ hoặc thông lượng phù hợp, sau đó sử dụng ba trụ cột để tiếp cận khả năng có thể quan sát được với các mục tiêu đó.

Lợi ích và thách thức của Observability

Lợi ích

Nhanh chóng xác định vấn đề: Observability giúp nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề hệ thống, từ lỗi đơn giản đến các vấn đề phức tạp.
Hiểu rõ hệ thống: Cung cấp cái nhìn sâu sắc và toàn diện về hoạt động của hệ thống, giúp người quản trị hiểu rõ về tất cả các khía cạnh.
Tối ưu hóa hiệu suất: Bằng cách hiểu rõ về hiệu suất của hệ thống, bạn có thể tối ưu hóa nguồn lực và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Thách thức

Dữ liệu lớn: Với sự phát triển nhanh chóng của hệ thống và ứng dụng, lượng dữ liệu thu thập từ các log, metrics, và traces có thể trở nên rất lớn, đặt ra thách thức về lưu trữ và xử lý dữ liệu.
Phức tạp trong triển khai: Việc triển khai một hệ thống Observability đầy đủ và hiệu quả có thể phức tạp và đòi hỏi sự chuyên nghiệp.
Chi phí: Một hệ thống Observability mạnh mẽ thường đi kèm với chi phí, từ việc lưu trữ dữ liệu đến việc sử dụng các công cụ và dịch vụ chuyên nghiệp.

Tổng kết, Observability không chỉ là một khái niệm mà còn là một chiến lược quản lý hệ thống mang lại sự hiểu biết sâu sắc và đa chiều. Bài viết này đã giúp chúng ta hiểu rõ hơn về Observability, sự phân biệt với monitoring, cũng như các thành phần quan trọng và những lợi ích. Tìm hiểu thêm các bài viết khác tại CMC Cloud Blog.

CMC Cloud - Giải pháp Điện toán đám mây Toàn diện & Linh hoạt nhất. Cho phép tùy biến sử dụng và quản trị 25+ dịch vụ