{"id":37901,"date":"2019-10-31T22:20:26","date_gmt":"2019-10-31T19:20:26","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/ne-new-relic-om-odnim-vzglyad-na-datadog-i-atatus\/"},"modified":"2019-10-31T22:20:26","modified_gmt":"2019-10-31T19:20:26","slug":"ne-new-relic-om-odnim-vzglyad-na-datadog-i-atatus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/ne-new-relic-om-odnim-vzglyad-na-datadog-i-atatus","title":{"rendered":"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/8f8e3d96daed74986ef3cbe293356302.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIn der SRE-\/DevOps-Community ist es keine \u00dcberraschung, dass eines Tages ein Kunde (oder ein \u00dcberwachungssystem) auftaucht und berichtet, dass \"alles verloren ist\": die Website funktioniert nicht, Zahlungen werden nicht verarbeitet, das Leben ist verg\u00e4nglich... So sehr man in einer solchen Situation helfen m\u00f6chte, ist es ohne ein einfaches und verst\u00e4ndliches Tool oft sehr schwierig. H\u00e4ufig versteckt sich das Problem im Code der Anwendung selbst \u2014 es gilt nur, es zu lokalisieren.<\/p>\n<h2>In guten wie in schlechten Zeiten...<\/h2>\n<p>\nWir haben uns bereits vor langer Zeit sehr in New Relic verliebt. Es war und ist ein hervorragendes Tool zur \u00dcberwachung der Anwendungsleistung und erm\u00f6glicht es auch, die mikroservicebasierte Architektur (mit Hilfe seines Agents) zu instrumentalisieren und vieles mehr. Und alles h\u00e4tte wunderbar sein k\u00f6nnen, wenn da nicht die \u00c4nderungen in der Preisgestaltung des Dienstes w\u00e4ren: sein <b>Kosten <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/blog.newrelic.com\/product-news\/new-relic-new-pricing-startups\/\">ist seit 2013<\/a><\/noindex> um mehr als das Dreifache gestiegen<\/b>. Dar\u00fcber hinaus ist seit letztem Jahr f\u00fcr den Erhalt eines Testkontos der Kontakt zu einem pers\u00f6nlichen Manager erforderlich, was die Pr\u00e4sentation des Produkts an potenzielle Kunden erschwert.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Eine typische Situation: New Relic wird nicht \"dauerhaft ben\u00f6tigt\", man denkt nur daran, wenn Probleme auftreten. Aber bezahlen muss man trotzdem regelm\u00e4\u00dfig (140 USD pro Server pro Monat), und in einer automatisch skalierenden Cloud-Infrastruktur summieren sich diese Betr\u00e4ge schnell. Auch wenn es die M\u00f6glichkeit von \"Pay-As-You-Go\" gibt, w\u00fcrde die Aktivierung von New Relic einen Neustart der Anwendung erfordern, was zum Verlust der problematischen Situation f\u00fchren kann, wegen der alles angesto\u00dfen wurde. Vor nicht allzu langer Zeit hat New Relic einen neuen Tarif eingef\u00fchrt \u2014 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/newrelic.com\/products\/infrastructure\/pricing\">Essentials<\/a><\/noindex>, \u2014 der auf den ersten Blick als vern\u00fcnftige Alternative zu Professional aussieht... aber bei genauerer Betrachtung stellte sich heraus, dass einige wichtige Funktionen fehlen (insbesondere fehlen <i>Schl\u00fcsseltransaktionen<\/i>, <i>Cross Application Tracing<\/i>, <i>Distributed Tracing<\/i>).<\/p>\n<p>Infolgedessen haben wir dar\u00fcber nachgedacht, eine kosteng\u00fcnstigere Alternative zu suchen, und unsere Wahl fiel auf die beiden Dienste Datadog und Atatus. Warum gerade diese?<\/p>\n<h2>\u00dcber die Wettbewerber<\/h2>\n<p>\nIch m\u00f6chte gleich klarstellen, dass es auf dem Markt auch andere L\u00f6sungen gibt. Wir haben sogar Open Source-Optionen in Betracht gezogen, aber nicht jeder Kunde hat die Ressourcen, um L\u00f6sungen aus der Kategorie Self-Hosted zu hosten... \u2014 zudem erfordern sie zus\u00e4tzliche Wartung. Das von uns gew\u00e4hlte Duo stellte sich als die am n\u00e4chsten kommende L\u00f6sung zu <b>unseren Bed\u00fcrfnissen heraus.<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>integrierte und umfassende Unterst\u00fctzung f\u00fcr PHP-Anwendungen (der Technologie-Stack unserer Kunden ist sehr vielf\u00e4ltig, aber dies ist ein klarer Marktf\u00fchrer, wenn es um Alternativen zu New Relic geht);<\/li>\n<li>erschwingliche Kosten (weniger als 100 USD pro Monat f\u00fcr das Hosting);<\/li>\n<li>automatische Instrumentierung;<\/li>\n<li>Integration mit Kubernetes;<\/li>\n<li>\u00c4hnlichkeit mit der Benutzeroberfl\u00e4che von New Relic \u2014 ein deutlicher Vorteil (da unsere Ingenieure daran gew\u00f6hnt sind).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDaher haben wir in der ersten Auswahlrunde mehrere andere beliebte L\u00f6sungen ausgeschlossen, insbesondere:<\/p>\n<ul>\n<li> Tideways, AppDynamics und Dynatrace \u2014 aufgrund der Kosten;<\/li>\n<li> Stackify \u2014 in Russland blockiert und zeigt zu wenige Daten an.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDer folgende Artikel ist so aufgebaut, dass zun\u00e4chst die betrachteten L\u00f6sungen kurz vorgestellt werden, danach werde ich \u00fcber unsere typische Interaktion mit New Relic und unsere Erfahrungen\/Eindr\u00fccke bei der Durchf\u00fchrung \u00e4hnlicher Operationen in anderen Diensten berichten.<\/p>\n<h3>Vorstellung der ausgew\u00e4hlten Mitbewerber<\/h3>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/b8960097f729d56abeb9d1b0f5931e7d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n\u00dcber <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/newrelic.com\/\"><b>New Relic<\/b><\/a><\/noindex>, wahrscheinlich hat jeder schon davon geh\u00f6rt? Dieser Dienst begann seine Entwicklung vor \u00fcber 10 Jahren, im Jahr 2008. Wir nutzen ihn aktiv seit 2012 und hatten keine Probleme mit der Integration einer wirklich gro\u00dfen Anzahl von Anwendungen in PHP, Ruby und Python, zudem haben wir Erfahrungen mit der Integration in C# und Go. Die Serviceanbieter haben L\u00f6sungen zur Anwendungs\u00fcberwachung, zur Infrastruktur\u00fcberwachung, zur Nachverfolgung von Microservices-Infrastrukturen entwickelt, benutzerfreundliche Anwendungen f\u00fcr Endger\u00e4te erstellt und vieles mehr.<\/p>\n<p>Allerdings arbeitet der New Relic-Agent nach propriet\u00e4ren Protokollen und unterst\u00fctzt kein OpenTracing. F\u00fcr erweiterte Instrumentierung sind Anpassungen speziell f\u00fcr New Relic erforderlich. Schlie\u00dflich hat die Unterst\u00fctzung f\u00fcr Kubernetes bisher einen experimentellen Status.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/6807ed78ff3d053d0aa910dbc81f1414.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nDie Entwicklung begann im Jahr 2010 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.datadoghq.com\/\"><b>Datadog<\/b><\/a><\/noindex> ist in Bezug auf die Anwendung in Kubernetes-Umgebungen deutlich attraktiver als New Relic. Insbesondere unterst\u00fctzt es die Integration mit NGINX Ingress, das Sammeln von Protokollen, die Protokolle statsd und OpenTracing, was es erm\u00f6glicht, Benutzeranfragen vom Zeitpunkt der Verbindung bis zum Abschluss der Arbeit nachzuverfolgen und auch die Protokolle zu diesem Antrag zu finden (sowohl auf der Serverseite als auch auf der Seite der Verbraucher).<\/p>\n<p>Bei der Verwendung von Datadog haben wir festgestellt, dass es manchmal die Microservices-Karte falsch erstellte und einige technische M\u00e4ngel aufwies. Zum Beispiel erkannte es den Diensttyp nicht richtig (verwechselte Django mit einem Cache-Dienst) und verursachte 500-Fehler in einer PHP-Anwendung, die die beliebte Bibliothek Predis verwendete.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/dd1f3f840cd686265a1616343d832f28.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.atatus.com\/\"><b>Atatus<\/b><\/a><\/noindex> \u2014 das j\u00fcngste Tool; der Service wurde im Jahr 2014 gestartet. Sein Marketingbudget ist offensichtlich geringer als das der genannten Mitbewerber, und Erw\u00e4hnungen sind deutlich seltener. Dennoch \u00e4hnelt das Tool in vielerlei Hinsicht New Relic, nicht nur in seinen Funktionen (APM, Browser\u00fcberwachung usw.), sondern auch im Erscheinungsbild.<\/p>\n<p>Ein wesentlicher Nachteil ist die Unterst\u00fctzung ausschlie\u00dflich f\u00fcr Node.js und PHP. Auf der anderen Seite ist die Umsetzung deutlich besser als bei Datadog. Im Gegensatz zu letzterem erfordert Atatus keine Anpassungen an den Anwendungen und keine zus\u00e4tzlichen Markierungen im Code.<\/p>\n<h2>Wie wir mit New Relic arbeiten<\/h2>\n<p>\nLassen Sie uns nun kl\u00e4ren, wie wir normalerweise New Relic verwenden. Angenommen, wir haben ein Problem, das gel\u00f6st werden muss:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/615f56cd69a4360f5a659d135840ad8a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAuf dem Diagramm ist leicht zu erkennen <b>einen Anstieg<\/b> \u2014 lassen Sie uns diesen analysieren. In New Relic sind f\u00fcr die Webanwendung sofort die Webtransaktionen ausgew\u00e4hlt, im Leistungsdiagramm sind alle Komponenten angegeben, es gibt Panels f\u00fcr die Fehlerquote, die Anfragequote\u2026 Was am wichtigsten ist \u2013 direkt aus diesen Panels kann man zwischen verschiedenen Teilen der Anwendung navigieren (zum Beispiel f\u00fchrt ein Klick auf MySQL zum Datenbankbereich).<\/p>\n<p>Da wir im betrachteten Beispiel einen Anstieg der Aktivit\u00e4t sehen <b>PHP<\/b>, klicken wir auf dieses Diagramm und gelangen automatisch zu <b>Transaktionen<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/9fbbde055a88d6f63aa6dca4998f925b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDie Liste der Transaktionen, die im Grunde genommen Controller aus dem MVC-Modell sind, ist bereits nach <b>Am meisten Zeitverbrauchend<\/b>, was sehr praktisch ist: Wir sehen sofort, womit sich die Anwendung besch\u00e4ftigt. Hier finden sich auch Beispiele f\u00fcr lange Anfragen, die automatisch von New Relic gesammelt werden. Durch \u00c4ndern der Sortierung l\u00e4sst sich leicht finden:<\/p>\n<ul>\n<li> der am st\u00e4rksten beanspruchte Controller der Anwendung;<\/li>\n<li> der am h\u00e4ufigsten angeforderte Controller;<\/li>\n<li> der langsamste der Controller.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDar\u00fcber hinaus kann man jede Transaktion aufklappen und sehen, womit sich die Anwendung zum Zeitpunkt der Ausf\u00fchrung des Codes besch\u00e4ftigt hat:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/9c3136cb973a1f47729c305256ee1836.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSchlie\u00dflich speichert die Anwendung Beispiele f\u00fcr Traces von langen Anfragen (die l\u00e4nger als 2 Sekunden ben\u00f6tigen). Hier ist das Panel f\u00fcr eine lange Transaktion:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/bca8a9f1b0ccd8158eaff41067681e2a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nMan sieht, dass zwei Methoden viel Zeit in Anspruch nehmen, und zugleich wird auch die Zeit angezeigt, zu der die Anfrage ausgef\u00fchrt wurde, ihr URI und die Domain. Das hilft sehr oft, die Anfrage in den Logs zu finden. Wenn man zu <b>Trace-Details<\/b>wechselt, kann man sehen, woher diese Methoden aufgerufen werden:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/aef8bbd86278aa31d595aa353e6387e0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUnd bei <b>Datenbankabfragen<\/b> \u2014 um die Datenbankabfragen zu bewerten, die w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung der Anwendung durchgef\u00fchrt wurden:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/40d942b57b87237f378dc617676f00fc.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nMit diesem Wissen k\u00f6nnen wir die Ursache f\u00fcr die Verlangsamung der Anwendung bewerten und gemeinsam mit dem Entwickler eine Strategie zur L\u00f6sung des Problems entwickeln. In der Realit\u00e4t bietet New Relic nicht immer ein klares Bild, hilft jedoch, die Ermittlungsschritte zu w\u00e4hlen:<\/p>\n<ul>\n<li> langsame <code>PDO::Construct<\/code> f\u00fchrte uns zu einer seltsamen Funktion des pgpoll;<\/li>\n<li> Instabilit\u00e4t \u00fcber die Zeit <code>Memcache::Get<\/code> wies auf eine inkorrekte Konfiguration der virtuellen Maschine hin;<\/li>\n<li> Die verd\u00e4chtig gestiegene Verarbeitungszeit des Templates f\u00fchrte zu einer verschachtelten Schleife mit der \u00dcberpr\u00fcfung der Existenz von 500 Avataren im Objektspeicher;<\/li>\n<li> und so weiter...<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs kommt auch vor, dass anstelle der Codeausf\u00fchrung auf dem Hauptbildschirm etwas w\u00e4chst, das mit der externen Datenspeicherung zu tun hat - egal, ob es sich dabei um Redis oder PostgreSQL handelt - sie verbergen sich alle im Tab <b>Datenbanken<\/b>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5ff39a5a6e02be329e3c40d54c3b4a1d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nMan kann eine bestimmte Datenbank zur Untersuchung ausw\u00e4hlen und die Anfragen sortieren, \u00e4hnlich wie im Bereich Transaktionen. Im Anfrage-Tab kann man sehen, wie oft diese Anfrage in jedem der Controller der Anwendung auftaucht, sowie einsch\u00e4tzen, wie h\u00e4ufig sie aufgerufen wird. Das ist sehr praktisch:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/92b3bca78f0aa0f27e5700cd6fe283fe.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u00c4hnliche Daten enth\u00e4lt der Tab <b>Externe Dienste<\/b>, der die Anfragen an externe HTTP-Dienste verbirgt, wie z.B. Zugriffe auf den Objektspeicher, das Senden von Ereignissen an Sentry oder \u00c4hnliches. Inhaltlich ist dieser Tab vollst\u00e4ndig analog zu Datenbanken:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/417d6ed0d5fb266e1a338d8277278000.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>Wettbewerber: M\u00f6glichkeiten und Eindr\u00fccke<\/h2>\n<p>\nJetzt kommt das Interessante - wir vergleichen die M\u00f6glichkeiten von New Relic mit dem, was die Wettbewerber bieten. Leider konnten wir nicht alle drei Tools auf einer Version einer funktionierenden Production-Anwendung testen. Dennoch haben wir versucht, so identische Situationen\/Konfigurationen wie m\u00f6glich zu vergleichen.<\/p>\n<h3>1. Datadog<\/h3>\n<p>\nDatadog empf\u00e4ngt uns mit einem Dashboard, das eine Wand von Diensten zeigt:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/fa4eb4ba2349b900d5c04238552e5329.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEs versucht, Anwendungen in Komponenten\/Mikroservices zu unterteilen; daher werden wir in dem Beispiel-Django-Projekt zwei Verbindungen zu PostgreSQL sehen (<code>defaultdb<\/code> und <code>in einer Umgebung, in der die Locale nicht UTF-8 ist, beispielsweise in einer leeren Umgebung (hier<\/code>), sowie Celery und Redis. Die Arbeit mit Datadog erfordert von Ihnen minimale Kenntnisse der MVC-Prinzipien: Sie m\u00fcssen verstehen, wohin die Anfragen der Benutzer gelangen. In der Regel hilft dabei eine <b>Service-Karte<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/2f5f7c9ce171af671a65fb41401451e5.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u00dcbrigens gibt es etwas \u00c4hnliches auch in New Relic:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/b4e14f15b900f5c19856f1077873c9c0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u2026 wobei meiner Meinung nach die Karte einfacher und verst\u00e4ndlicher gestaltet ist: Sie zeigt nicht die Komponenten einer Anwendung (was sie \u00fcberm\u00e4\u00dfig detailliert macht, wie im Fall von Datadog), sondern nur bestimmte Dienste oder Mikrodienste.<\/p>\n<p>Kehren wir zu Datadog zur\u00fcck: Aus der Dienstkarte ist ersichtlich, dass die Benutzeranfragen in Django eingehen. Lassen Sie uns zum Django-Dienst wechseln und endlich sehen, was wir erwartet haben:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/fe907532184004ec02238ccd5e7d0ce6.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLeider gibt es hier standardm\u00e4\u00dfig kein Diagramm <b>Web-Transaktionszeit<\/b>, \u00e4hnlich dem, was wir auf dem Haupt-Dashboard von New Relic sehen. Allerdings kann es an der Stelle des Diagramms konfiguriert werden <b>% der aufgewendeten Zeit<\/b>. Es reicht aus, es auf <b>Durchschnittliche Zeit pro Anfrage nach Typ<\/b>\u2026 und schon blickt uns das vertraute Diagramm an!<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/4576b27658d257fa5b062ffc7bb5464a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWarum Datadog einem anderen Diagramm den Vorzug gegeben hat, bleibt f\u00fcr uns ein R\u00e4tsel. Entt\u00e4uscht hat uns auch, dass das System die Benutzerwahl nicht speichert (im Gegensatz zu beiden Wettbewerbern), weshalb nur die Erstellung benutzerdefinierter Dashboards hilft.<\/p>\n<p>\u00dcberrascht hat uns jedoch die M\u00f6glichkeit, in Datadog von diesen Diagrammen auf die Metriken der verbundenen Server zu wechseln, die Protokolle zu lesen und die Last der Webserver-Handler (Gunicorn) zu bewerten. Alles ist fast wie bei New Relic \u2026 und sogar ein wenig mehr (Protokolle)!<\/p>\n<p>Unterhalb der Diagramme befinden sich die Transaktionen, die vollst\u00e4ndig mit New Relic \u00fcbereinstimmen:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/3ab831fce57abe39e27bea12b6eb0f67.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIn Datadog werden Transaktionen <b>Ressourcen<\/b>genannt. Man kann die Controller nach Anzahl der Anfragen, nach durchschnittlicher Antwortzeit und nach maximaler Aufwandszeit f\u00fcr den gew\u00e4hlten Zeitraum sortieren. <\/p>\n<p>Die Ressource kann aufgeklappt werden, um alles zu sehen, was wir bereits in New Relic gesehen haben:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/8005dfb15d878c6025d745982114cc02.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSowohl die Statistik zur Ressource als auch eine \u00dcbersicht \u00fcber interne Aufrufe und Beispiele von Anfragen, die nach dem Antwortcode sortiert werden k\u00f6nnen, sind vorhanden \u2026 \u00dcbrigens gef\u00e4llt diese Sortierung unseren Ingenieuren sehr.<\/p>\n<p>Jedes Beispiel einer Ressource in Datadog kann ge\u00f6ffnet und untersucht werden:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/0e98c9c3924bd248d048b8587f19f922.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEs werden die Parameter der Anfrage, ein zusammenfassendes Diagramm der aufgewendeten Zeit f\u00fcr jede der Komponenten und ein Wasserfalldiagramm angezeigt, in dem die Reihenfolge der Aufrufe sichtbar ist. Au\u00dferdem gibt es die M\u00f6glichkeit, auf die baumartige Ansicht des Wasserfalldiagramms umzuschalten:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/c1d12e79d5c170bb88d9261267756fb8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUnd das Interessanteste: die Anzeige der Last des Hosts, auf dem die Anfrage ausgef\u00fchrt wurde, sowie die Einsicht in die Anfrageprotokolle. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/849a299b05596eb6ba4906c7f3851de0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nTolle Integration!<\/p>\n<p>Es k\u00f6nnte die Frage aufkommen, wo die Registerkarten <b>Datenbanken<\/b> und <b>Externe Dienste<\/b>, wie bei New Relic, sind. Hier gibt es keine: Da Datadog die Anwendung in Komponenten zerlegt, wird PostgreSQL als <b>einzelner Dienst<\/b>betrachtet, und anstelle von externen Diensten sollte nach <code>aws.storage<\/code> (\u00e4hnlich wird es auch f\u00fcr jeden anderen externen Dienst gelten, auf den die Anwendung zugreifen kann).<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/7a2585778478cdd7abab2e31c1858e68.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nHier ist ein Beispiel mit <code>in einer Umgebung, in der die Locale nicht UTF-8 ist, beispielsweise in einer leeren Umgebung (hier<\/code>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/76710537a8c7f436d207ef52efb50214.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIm Grunde gibt es alles, was wir wollten:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/152e882d964bd5c77aef69f9c140f350.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEs ist ersichtlich, aus welchem \u201eDienst\u201c die Anfrage kam. <\/p>\n<p>Es sei nicht unerw\u00e4hnt, dass Datadog hervorragend mit NGINX Ingress integriert ist und eine durchgehende Nachverfolgung vom Moment des Ankommens der Anfrage im Cluster erm\u00f6glicht, sowie die Annahme von statsd-Metriken, das Sammeln von Logs und Metriken von Hosts erlaubt.<\/p>\n<p>Ein riesiger Vorteil von Datadog ist, dass sein Preis <i>sich zusammensetzt<\/i> aus Infrastrukturmonitoring, APM, Log-Management und Synthetics-Test, d.h. man kann flexibel einen Tarif ausw\u00e4hlen.<\/p>\n<h3>2. Atatus<\/h3>\n<p>\nDas Atatus-Team behauptet, dass ihr Service \u201eso wie New Relic, aber besser\u201c ist. Schauen wir mal, ob das wirklich so ist.<\/p>\n<p>Die Kopfzeile sieht tats\u00e4chlich \u00e4hnlich aus, aber es war nicht m\u00f6glich zu bestimmen, ob Redis und memcached in der Anwendung verwendet werden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/1b2271bf779f93d4696b8f5fb90c548b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAPM w\u00e4hlt standardm\u00e4\u00dfig alle Transaktionen aus, obwohl normalerweise nur die Web-Transaktionen erforderlich sind. Wie bei Datadog gibt es keine M\u00f6glichkeit, auf den gew\u00fcnschten Dienst aus dem Hauptfenster zu wechseln. Dar\u00fcber hinaus befinden sich die Transaktionen in der Liste nach den Fehlern, was f\u00fcr APM nicht sehr logisch erscheint.<\/p>\n<p>In den Transaktionen sieht es bei Atatus sehr \u00e4hnlich wie bei New Relic aus. Nachteil: Man sieht sofort nicht die Dynamik f\u00fcr jeden der Controller. Diese muss man in der Tabelle der Controller suchen, sortiert nach <b>Meiste verbrauchte Zeit<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/57a1640dc1c99732e5d008051ea08f4a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDie uns vertraute Liste von Controllern ist im Tab <b>Erforschen<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/9f77e8af1b19460a490f6d57f57c7902.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIrgendwie erinnert diese Tabelle an Datadog und gef\u00e4llt besser als die entsprechende in New Relic.<\/p>\n<p>Jede Transaktion kann aufgeklappt werden, um zu sehen, womit die Anwendung besch\u00e4ftigt war:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/7a74af09bc90449557a797b7898aa827.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDas Dashboard erinnert auch eher an Datadog: es gibt die Anzahl der Anfragen, ein Gesamtbild der Aufrufe. Die obere Leiste bietet einen Tab mit Fehlern <b>HTTP-Fehler<\/b> und Beispiele f\u00fcr langsame Anfragen <b>Sitzungsnachverfolgungen<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/d528b528b14e3e0ba0550296a07d27db.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWenn man zur Transaktion wechselt, sieht man ein Beispiel f\u00fcr eine Nachverfolgung, man kann die Liste der Datenbankanfragen einsehen und die Header der Anfrage betrachten. Alles \u00e4hnlich wie bei New Relic:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/297cee55b9b32383c607eb6860ffe20e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIm Allgemeinen hat Atatus mit detaillierten Nachverfolgungen \u00fcberzeugt \u2013 ohne die typischen Zusammenf\u00fchrungen von Anfragen in ein Reminder-Block, wie sie bei New Relic vorkommen:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/eb40bb051d7a5435072b96cd659bfebf.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/0232a197ee2d28489fcf86c4921f7080.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAllerdings fehlt hier ein Filter, der (wie bei New Relic) extrem schnelle Anfragen (&lt;5ms) ausschneidet. Auf der anderen Seite hat mir die Anzeige des endg\u00fcltigen Antwortstatus der Transaktion (erfolgreich oder Fehler) gefallen.<\/p>\n<p>Das Panel <b>Datenbanken<\/b> hilft, die Anfragen an externe Datenbanken, die die Anwendung macht, zu untersuchen. Ich erinnere daran, dass Atatus nur PostgreSQL und MySQL gefunden hat, obwohl im Projekt auch Redis und memcached eingesetzt werden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/01bd3b1f4e5f25bb86e9aa79a22588c0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAnfragen werden nach bekannten Kriterien sortiert: H\u00e4ufigkeit der Ausf\u00fchrung, durchschnittliche Antwortzeit und so weiter. Besonders bemerkenswert ist der Tab mit den langsamsten Anfragen \u2013 das ist sehr praktisch. Dar\u00fcber hinaus stimmen die Daten in diesem Tab f\u00fcr PostgreSQL mit den Daten aus der Erweiterung \u00fcberein <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.postgresql.org\/docs\/11\/pgstatstatements.html\">pg_stat_statements<\/a><\/noindex> \u2013 ein hervorragendes Ergebnis!<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nicht nur mit New Relic: Ein Blick auf Datadog und Atatus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/128b3eb7ac1e636e47d4a66a292ca872.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nTab <b>Externe Anfragen<\/b> ist vollst\u00e4ndig identisch mit Datenbanken.<\/p>\n<h2>Das DBMS Tarantool ist ein attraktives, zukunftstr\u00e4chtiges Produkt zur Erstellung von hochbelasteten Anwendungen.<\/h2>\n<p>\nBeide vorgestellten Werkzeuge haben sich als gute APM bew\u00e4hrt. Jedes von ihnen kann das notwendige Minimum anbieten. Unsere Eindr\u00fccke lassen sich kurz zusammenfassen als:<\/p>\n<h3>Datadog<\/h3>\n<p>\nVorteile:<\/p>\n<ul>\n<li> ein praktisches Preismodell (APM kostet 31 USD pro Host);<\/li>\n<li> hat sich mit Python hervorragend bew\u00e4hrt;<\/li>\n<li> M\u00f6glichkeit zur Integration mit OpenTracing<\/li>\n<li> Integration mit Kubernetes;<\/li>\n<li> Integration mit NGINX Ingress.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nNachteile:<\/p>\n<ul>\n<li> der einzige APM, der die Anwendungsverf\u00fcgbarkeit aufgrund eines Modulfehlers (predis) beeintr\u00e4chtigt hat;<\/li>\n<li> schwache Autoinstrumentierung f\u00fcr PHP;<\/li>\n<li> teilweise seltsame Definitionen von Services und deren Zweck.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Atatus<\/h3>\n<p>\nVorteile:<\/p>\n<ul>\n<li> tiefe Instrumentierung f\u00fcr PHP;<\/li>\n<li> \u00e4hnliche Benutzeroberfl\u00e4che wie New Relic.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nNachteile:<\/p>\n<ul>\n<li> funktioniert nicht auf alten Betriebssystemen (Ubuntu 12.05, CentOS 5);<\/li>\n<li> schwache Autoinstrumentierung;<\/li>\n<li> unterst\u00fctzt nur zwei Programmiersprachen (Node.js und PHP);<\/li>\n<li> langsame Benutzeroberfl\u00e4che.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAngesichts des Preises von Atatus von 69 USD pro Monat pro Server w\u00fcrden wir eher Datadog verwenden, das sich hervorragend an unsere Bed\u00fcrfnisse (Webanwendungen in K8s) anpasst und viele n\u00fctzliche Funktionen bietet.<\/p>\n<h2>P.S.<\/h2>\n<p>\nLesen Sie auch in unserem Blog:<\/p>\n<ul>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/462707\/\">Entwicklungstools f\u00fcr Anwendungen, die in Kubernetes ausgef\u00fchrt werden<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/436112\/\">Das kubectl-debug-Plugin f\u00fcr das Debugging in Pods von Kubernetes.<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/424531\/\">Mikroservices: Gr\u00f6\u00dfe spielt eine Rolle, selbst wenn Sie Kubernetes haben<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/465177\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 SRE-\/DevOps-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430\u0436\u0434\u044b \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442 (\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430) \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e 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