{"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 \u00fcberrascht es niemanden, dass irgendwann ein Kunde (oder ein Monitoring-System) auftaucht und verk\u00fcndet, dass \"alles verloren ist\": die Website funktioniert nicht, Zahlungen gehen nicht durch, das Leben ist trist... So sehr man in solch einer Situation helfen m\u00f6chte, ist es oft sehr schwierig, ohne ein einfaches und verst\u00e4ndliches Tool zu agieren. Oft versteckt sich das Problem im Code der Anwendung selbst \u2013 es braucht nur etwas Lokalisierung.<\/p>\n<h2>In guten wie in schlechten Zeiten...<\/h2>\n<p>\nEs ist so gekommen, dass wir New Relic schon seit langem sehr sch\u00e4tzen. Es ist nach wie vor ein hervorragendes Tool zur \u00dcberwachung der Anwendungsleistung und erm\u00f6glicht das Monitoring einer Mikroservice-Architektur (durch seinen Agenten) und noch vieles mehr. Alles k\u00f6nnte wunderbar sein, wenn da nicht die \u00c4nderungen in der Preispolitik des Dienstes w\u00e4ren: seine <b>Kosten <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/blog.newrelic.com\/product-news\/new-relic-new-pricing-startups\/\">sind seit 2013<\/a><\/noindex> um \u00fcber 3 Mal gestiegen<\/b>. Zudem ist seit letztem Jahr f\u00fcr den Erhalt eines Testkontos die Kommunikation mit einem pers\u00f6nlichen Manager erforderlich, was die Pr\u00e4sentation des Produkts f\u00fcr potenzielle Kunden erschwert.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Eine g\u00e4ngige Situation: New Relic wird nicht st\u00e4ndig ben\u00f6tigt, sondern nur dann in Anspruch genommen, wenn Probleme auftreten. Dennoch muss man regelm\u00e4\u00dfig f\u00fcr die Dienste zahlen (140 USD pro Server und Monat), und in einer automatisch skalierenden Cloud-Infrastruktur summieren sich die Kosten schnell. Obwohl es die M\u00f6glichkeit \"Pay-As-You-Go\" gibt, erfordert die Aktivierung von New Relic einen Neustart der Anwendung, was zur Behebung der urspr\u00fcnglichen Problemstellung f\u00fchren kann. K\u00fcrzlich hat New Relic einen neuen Tarif mit dem Namen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/newrelic.com\/products\/infrastructure\/pricing\">Essentials<\/a><\/noindex>, eingef\u00fchrt, der auf den ersten Blick eine vern\u00fcnftige Alternative zum Professional-Tarif zu sein scheint... Bei n\u00e4herer Betrachtung stellte sich jedoch heraus, dass einige wichtige Funktionen fehlen (insbesondere fehlen die <i>Key Transactions<\/i>, <i>,<\/i>, <i>Cross Application Tracing<\/i>).<\/p>\n<p>und<\/p>\n<h2>Distributed Tracing<\/h2>\n<p>\n). Daher haben wir dar\u00fcber nachgedacht, eine g\u00fcnstigere Alternative zu suchen, und unsere Wahl fiel auf die beiden Dienste Datadog und Atatus. Warum gerade diese? <b>unseren Bed\u00fcrfnissen<\/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 eindeutig der F\u00fchrer, wenn es darum geht, eine Alternative zu New Relic zu finden);<\/li>\n<li>bezahlbarer Preis (unter 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 \u2013 ein deutlicher Vorteil (da unsere Ingenieure daran gew\u00f6hnt sind).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDeshalb haben wir in der ersten Auswahlphase mehrere andere beliebte L\u00f6sungen ausgeschlossen, darunter:<\/p>\n<ul>\n<li> Tideways, AppDynamics und Dynatrace \u2013 aufgrund der Kosten;<\/li>\n<li> Stackify \u2013 in Russland gesperrt und zeigt viel zu wenige Daten an.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie folgende Artikelstruktur sieht vor, dass zuerst die in Betracht gezogenen L\u00f6sungen kurz vorgestellt werden, gefolgt von unseren typischen Interaktionen mit New Relic und unseren Erfahrungen\/Eindr\u00fccken beim Ausf\u00fchren \u00e4hnlicher Abl\u00e4ufe in anderen Diensten.<\/p>\n<h3>Vorstellung ausgew\u00e4hlter Wettbewerber<\/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>, den hat wahrscheinlich jeder schon geh\u00f6rt? Dieser Dienst begann seine Entwicklung vor mehr als 10 Jahren, im Jahr 2008. Wir nutzen ihn aktiv seit 2012 und hatten keine Probleme bei der Integration einer wirklich gro\u00dfen Anzahl von Anwendungen in PHP, Ruby und Python; zudem haben wir Erfahrungen mit der Integration von C# und Go. Die Anbieter des Dienstes haben L\u00f6sungen f\u00fcr die \u00dcberwachung von Anwendungen, Infrastruktur, das Tracking von Microservices-Infrastrukturen entwickelt, es gibt benutzerfreundliche Anwendungen f\u00fcr Endger\u00e4te und vieles mehr.<\/p>\n<p>Allerdings arbeitet der New Relic Agent mit propriet\u00e4ren Protokollen und unterst\u00fctzt kein OpenTracing. F\u00fcr eine erweiterte Instrumentierung m\u00fcssen spezifische Anpassungen f\u00fcr New Relic vorgenommen werden. Schlie\u00dflich hat die Unterst\u00fctzung f\u00fcr Kubernetes derzeit noch 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 \/>\nEntwickelt seit 2010 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.datadoghq.com\/\"><b>Datadog<\/b><\/a><\/noindex> Im Vergleich zu New Relic zeigt sich, dass es in Kubernetes-Umgebungen deutlich interessanter ist. Es unterst\u00fctzt die Integration mit NGINX Ingress, das Protokollieren von Logs sowie die Protokolle statsd und OpenTracing, was es erm\u00f6glicht, Benutzeranfragen vom Zeitpunkt der Verbindung bis zum Abschluss nachverfolgen und die entsprechenden Logs sowohl auf der Server- als auch auf der Consumer-Seite finden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Bei der Nutzung von Datadog haben wir festgestellt, dass es manchmal die Karte der Mikrodienste falsch erstellt hat und einige technische M\u00e4ngel aufwies. Beispielsweise erkannte es den Servicetyp nicht korrekt (es interpretierte Django alsCaching-Service) und verursachte 500er Fehler in der 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> ist das neueste Tool; der Dienst wurde 2014 gestartet. Sein Marketingbudget steht eindeutig im Schatten der genannten Konkurrenten, und Erw\u00e4hnungen sind deutlich seltener. Dennoch \u00e4hnelt das Tool selbst sehr New Relic, sowohl in den Funktionen (APM, Browser-Monitoring usw.) als auch im Erscheinungsbild.<\/p>\n<p>Ein wesentlicher Nachteil ist die Unterst\u00fctzung lediglich f\u00fcr Node.js und PHP. Andererseits ist sie deutlich besser implementiert als bei Datadog. Im Gegensatz zu Letzterem erfordert Atatus keine \u00c4nderungen an den Anwendungen oder das Setzen zus\u00e4tzlicher Markierungen im Code.<\/p>\n<h2>So arbeiten wir mit New Relic<\/h2>\n<p>\nLassen Sie uns nun kl\u00e4ren, wie wir New Relic normalerweise 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>ein Anstieg<\/b> \u2014 schauen wir uns diesen n\u00e4her an. In New Relic sind f\u00fcr die Webanwendung sofort die Web-Transaktionen ausgew\u00e4hlt, im Leistungsdiagramm sind alle Komponenten aufgef\u00fchrt, es gibt Panels f\u00fcr die Fehlerquote, die Anforderungsrate... Das Wichtigste ist, dass man direkt von diesen Panels zwischen verschiedenen Teilen der Anwendung navigieren kann (zum Beispiel f\u00fchrt ein Klick auf MySQL zum Datenbankbereich).<\/p>\n<p>Da wir in diesem Beispiel einen Anstieg der Aktivit\u00e4t sehen <b>PHP<\/b>, klicken wir auf dieses Diagramm und werden automatisch zu <b>Transactions<\/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 die Controller aus dem MVC-Modell sind, ist bereits nach <b>Am meisten Zeit in Anspruch nehmen<\/b>, was sehr praktisch ist: Wir sehen sofort, was die Anwendung tut. Hier sind auch Beispiele f\u00fcr langwierige Anfragen vorhanden, die automatisch von New Relic gesammelt werden. Durch das Umschalten der Sortierung lassen sich leicht finden:<\/p>\n<ul>\n<li> der am st\u00e4rksten belastete Anwendungscontroller;<\/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 jede Transaktion aufgeklappt werden, um zu sehen, was die Anwendung zum Zeitpunkt der Codeausf\u00fchrung gemacht 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 werden im Anwendung Proben von langen Abfragen (die l\u00e4nger als 2 Sekunden dauern) gespeichert. Hier ist das Dashboard f\u00fcr eine langwierige 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 \/>\nEs ist zu sehen, dass zwei Methoden viel Zeit in Anspruch nehmen, und zusammen damit wird die Zeit angezeigt, in der die Anfrage ausgef\u00fchrt wurde, ihre URI und Domain. H\u00e4ufig hilft das, die Anfrage in den Logs zu finden. Gehen Sie zu <b>Trace details<\/b>, um zu sehen, von wo 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 in <b>Database queries<\/b> \u2013 die Datenbankabfragen zu bewerten, die w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung der Anwendung bearbeitet 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 Gr\u00fcnde f\u00fcr die Verlangsamung der Anwendung bewerten und gemeinsam mit dem Entwickler eine Strategie zur Probleml\u00f6sung erarbeiten. In der Praxis bietet New Relic nicht immer ein klares Bild, aber es hilft, die Richtung der Untersuchung zu bestimmen.<\/p>\n<ul>\n<li> langsam <code>PDO::Construct<\/code> f\u00fchrte uns zu einem seltsamen Verhalten von pgpoll;<\/li>\n<li> Instabilit\u00e4t \u00fcber die Zeit <code>Memcache::Get<\/code> deutete auf eine fehlerhafte Konfiguration der virtuellen Maschine hin;<\/li>\n<li> die verd\u00e4chtig gestiegene Verarbeitungszeit des Templates f\u00fchrte zu einer geschachtelten Schleife mit der Pr\u00fcfung von 500 Avataren im Objektspeicher;<\/li>\n<li> usw.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs kommt auch vor, dass anstelle der Ausf\u00fchrung von Code auf dem Hauptbildschirm etwas, das mit externem Datenspeicher zu tun hat, angezeigt wird \u2013 egal ob es sich um Redis oder PostgreSQL handelt, sie verstecken 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 \u2013 \u00e4hnlich wie im Bereich \"Transaktionen\". Wechselt man zum Tab f\u00fcr Anfragen, sieht man, wie oft diese Anfrage in jedem der Controller der Anwendung auftritt und wie regelm\u00e4\u00dfig 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 findet man im Tab <b>Externe Dienste<\/b>, die Anfragen an externe HTTP-Dienste wie zum Beispiel den Zugriff auf ein Objekt-Storage oder das Senden von Ereignissen an Sentry verbirgt. Inhaltlich ist der Tab identisch mit Databases:<\/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 Erfahrungen<\/h2>\n<p>\nJetzt wird es interessant \u2013 vergleichen wir die M\u00f6glichkeiten von New Relic mit denen der Wettbewerber. Leider konnten wir nicht alle drei Tools mit einer Version der Production-Anwendung testen. Dennoch haben wir versucht, m\u00f6glichst identische Situationen\/Konfigurationen zu vergleichen.<\/p>\n<h3>1. Datadog<\/h3>\n<p>\nDatadog begr\u00fc\u00dft 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, weshalb wir in dem in diesem Beispiel verwendeten Django-Anwendungsbeispiel 2 Verbindungen zu PostgreSQL sehen werden (<code>defaultdb<\/code> und <code>postgres<\/code>), sowie Celery und Redis. Die Arbeit mit Datadog erfordert von Ihnen minimale Kenntnisse der MVC-Prinzipien: Sie m\u00fcssen verstehen, wo die Benutzeranfragen \u00fcberhaupt ankommen. 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 dabei ist ihre Karte, meiner Meinung nach, einfacher und verst\u00e4ndlicher gestaltet: Sie zeigt nicht die Komponenten einer Anwendung (was sie zu detailliert machen w\u00fcrde, wie im Fall von Datadog), sondern nur spezifische 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 das 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 entsprechendes Diagramm <b>Web-Transaktionszeit<\/b>, das analog zu dem ist, was wir auf dem Hauptpanel von New Relic sehen. Aber es kann an der Stelle des Diagramms eingestellt werden <b>% der aufgewendeten Zeit<\/b>. Es gen\u00fcgt, es auf <b>Durchschnittliche Zeit pro Anfrage nach Typ<\/b>\u2026 und schon blickt uns das vertraute Diagramm entgegen!<\/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 ein anderes Diagramm gew\u00e4hlt hat, bleibt uns ein R\u00e4tsel. Entt\u00e4uschend war auch, dass das System die Benutzerwahl nicht speichert (anders als beide Wettbewerber), weshalb nur die Erstellung benutzerdefinierter Dashboards hilft.<\/p>\n<p>Daf\u00fcr erfreute die M\u00f6glichkeit in Datadog, von diesen Diagrammen auf Metriken der verbundenen Server zu wechseln, Protokolle zu lesen und die Auslastung der Webserver-Handler (Gunicorn) zu bewerten. Alles fast wie bei New Relic\u2026 und sogar etwas mehr (Protokolle)!<\/p>\n<p>Unter den Grafiken befinden sich die Transaktionen, die vollst\u00e4ndig mit New Relic identisch sind:<\/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 als <b>Ressourcen<\/b>bezeichnet. Controller k\u00f6nnen nach der Anzahl der Anfragen, der durchschnittlichen Antwortzeit und der maximalen erforderlichen Zeit f\u00fcr den gew\u00e4hlten Zeitraum sortiert werden. <\/p>\n<p>Eine Ressource kann ausgeklappt werden, um alles zu sehen, was wir bereits in New Relic betrachtet 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 \/>\nEs gibt sowohl Statistik zur Ressource als auch eine zusammenfassende Liste interner Aufrufe und Beispiele f\u00fcr Anfragen, die nach dem Antwortcode sortiert werden k\u00f6nnen... \u00dcbrigens, diese Sortierfunktion kam bei unseren Ingenieuren sehr gut an.<\/p>\n<p>Jedes Beispiel einer Ressource in Datadog kann aufgeklappt 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 Abfrageparameter angezeigt, ein zusammenfassendes Diagramm \u00fcber die ben\u00f6tigte Zeit f\u00fcr jeden der Komponenten und ein Wasserfalldiagramm, in dem die Reihenfolge der Aufrufe sichtbar ist. Zudem kann auf die Baumansicht des Wasserfalldiagramms umgeschaltet 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\/c1d12e79d5c170bb88d9261267756fb8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUnd das Interessanteste \u2013 die \u00dcberwachung der Last des Hosts, auf dem die Anfrage ausgef\u00fchrt wurde, sowie die Ansicht der Anfragenprotokolle. <\/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>sind, wie bei New Relic. Hier gibt es keine: Da Datadog die Anwendung in Komponenten zerlegt, wird PostgreSQL als <b>als separater Dienst<\/b>, w\u00e4hrend statt External Services gesucht werden sollte <code>aws.storage<\/code> (das Gleiche gilt f\u00fcr jeden anderen externen Dienst, 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>postgres<\/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 klar, aus welchem \u00abDienst\u00bb die Anfrage kam. <\/p>\n<p>Es sei daran erinnert, dass Datadog hervorragend mit NGINX Ingress integriert ist und eine durchgehende Tracing-M\u00f6glichkeit vom Moment des Eintreffens der Anfrage im Cluster bietet, sowie die Annahme von statsd-Metriken, das Sammeln von Logs und Host-Metriken erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p>Ein gro\u00dfer Vorteil von Datadog ist, dass der Preis <i>sich zusammensetzt<\/i> aus Infrastruktur-Monitoring, APM, Log Management und Synthetics Test, d.h. der Plan kann flexibel angepasst werden.<\/p>\n<h3>2. Atatus<\/h3>\n<p>\nDas Atatus-Team behauptet, dass ihr Dienst \u2013 \u201eso gut wie New Relic, aber besser\u201c. Mal sehen, ob das tats\u00e4chlich so ist.<\/p>\n<p>Die Titelleiste sieht tats\u00e4chlich \u00e4hnlich aus, aber es war nicht m\u00f6glich, die im Anwendung verwendeten Redis und memcached zu identifizieren.<\/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, wobei in der Regel nur Web erforderlich ist. Wie bei Datadog gibt es keine M\u00f6glichkeit, vom Hauptdashboard zum gew\u00fcnschten Dienst zu wechseln. Dar\u00fcber hinaus befinden sich die Transaktionen in der Liste nach den Fehlern, was f\u00fcr APM nicht besonders logisch erscheint.<\/p>\n<p>Bei den Transaktionen von Atatus ist alles sehr \u00e4hnlich zu New Relic. Ein Nachteil ist, dass die Dynamik f\u00fcr jeden Controller nicht sofort sichtbar ist. Man muss sie in der Controller-Tabelle suchen und nachsortieren nach <b>Meiste verbrachte 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 gewohnte Liste der Controller 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 \/>\nDiese Tabelle erinnert ein wenig an Datadog und gef\u00e4llt besser als die entsprechende in New Relic.<\/p>\n<p>Jede Transaktion kann ausgeklappt 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 ebenfalls eher an Datadog: Es gibt die Anzahl der Anfragen und eine allgemeine Sicht auf die Aufrufe. Das obere Panel bietet einen Tab mit Fehlern <b>HTTP-Fehler<\/b> und Beispiele f\u00fcr langsame Anfragen <b>Sitzungs-Trace<\/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 in die Transaktion geht, sieht man ein Beispiel f\u00fcr den Trace, erh\u00e4lt eine Liste der Anfragen an die Datenbank und kann die Anfrage-Header einsehen. Alles ist \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 Traces \u00fcberzeugt \u2013 ohne die typischen Zusammenf\u00fchrungen von Aufrufen in einen 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) ultraschnelle Anfragen (&lt;5 ms) herausfiltert. Auf der anderen Seite hat mir die Anzeige der endg\u00fcltigen Antwort der Transaktion (erfolgreich oder Fehler) gefallen.<\/p>\n<p>Panel <b>Datenbanken<\/b> hilft dabei, die Anfragen an externe Datenbanken zu untersuchen, die die Anwendung generiert. Ich m\u00f6chte daran erinnern, dass Atatus nur PostgreSQL und MySQL gefunden hat, obwohl im Projekt auch Redis und Memcached 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\/01bd3b1f4e5f25bb86e9aa79a22588c0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDie Anfragen werden nach gewohnten Kriterien sortiert: H\u00e4ufigkeit, durchschnittliche Antwortzeit und so weiter. Besonders hervorzuheben 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>Fazit<\/h2>\n<p>\nBeide vorgestellten Werkzeuge haben sich als APM gut bew\u00e4hrt. Jedes von ihnen kann das notwendige Minimum bieten. Unsere Eindr\u00fccke zusammengefasst:<\/p>\n<h3>Datadog<\/h3>\n<p>\nVorteile:<\/p>\n<ul>\n<li> komfortliche Preisstruktur (APM kostet 31 USD pro Host);<\/li>\n<li> hat sich hervorragend mit Python bew\u00e4hrt;<\/li>\n<li> Integration mit OpenTracing m\u00f6glich;<\/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 aufgrund eines Modulf fehler das Anwendungszugriffsproblem verursachte (predis);<\/li>\n<li> schwache automatische Instrumentierung f\u00fcr PHP;<\/li>\n<li> teilweise seltsame Definition von Diensten und deren Zuordnung.<\/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> \u00e4hnliches Benutzerinterface wie New Relic.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nNachteile:<\/p>\n<ul>\n<li> funktioniert nicht auf \u00e4lteren Betriebssystemen (Ubuntu 12.05, CentOS 5);<\/li>\n<li> unzureichende Automatisierungstools;<\/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 f\u00fcr den Server w\u00fcrden wir eher Datadog verwenden, das hervorragend auf unsere Bed\u00fcrfnisse (Webanwendungen in K8s) zugeschnitten ist 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\/\">Werkzeuge f\u00fcr Entwickler von Anwendungen, die in Kubernetes laufen<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/436112\/\">Das kubectl-debug-Plugin zur Fehlersuche in Kubernetes-Pods.<\/a><\/noindex>\u00bb;<\/li>\n<li> \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/flant\/blog\/424531\/\">Mikroservices: Gr\u00f6\u00dfe ist wichtig, selbst mit Kubernetes<\/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 \u00ab\u0432\u0441\u0451 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e\u00bb: \u0441\u0430\u0439\u0442 \u043d\u0435 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