🥇Mitme New Relici: pilk Datadogile ja Atatusile

SRE-/DevOps insenerite seas ei üllata kedagi, kui ühel päeval ilmub klient (või jälgimissüsteem) ja teatab, et "kõik on kadunud": veebisait ei tööta, maksed ei lähe läbi, elu on tühjus... Kuigi soov aidata sellises olukorras on suur, on raske seda teha ilma lihtsa ja arusaadava tööriistata. Sageli on probleem peidetud rakenduse enda koodis — tuleb lihtsalt see lokaliseerida.

Nii rõõmas kui ka kurb…

Oleme juba pikka aega New Relici väga armastanud. See oli ja on suurepärane vahend rakenduse soorituse jälgimiseks ning võimaldab mikroteenuste arhitektuuri instrumenteerida (oma agendi abil) ja palju muud. Kõik oleks olnud suurepärane, kui mitte teenuse hinnapoliitika muutused: selle hind on alates 2013. aastast kasvanud üle 3 korra. Lisaks on alates eelmisest aastast proovikonto saamiseks vajalik suhelda isikliku juhiga, mis muudab toote tutvustamise potentsiaalsele kliendile keeruliseks.

Tavaline olukord: New Relic ei ole „püsivalt” vajalik, sellest mäletatakse ainult siis, kui tekivad probleemid. Kuid regulaarset tasumist on siiski vaja (140 USD kuus serveri kohta), ja automaatselt skaleeruva pilveinfrastruktuuri puhul kogunevad summad suurteks. Kuigi on olemas võimalus „Pay-As-You-Go”, kuid New Relici lubamiseks tuleb rakendus taaskäivitada, mis võib põhjustada probleemide kaotamise, mille tõttu kogu see ettevõtmine algas. Hiljuti tutvustas New Relic uut hinnaplaani — Põhilised, — mis esmapilgul tundub olema mõistlik alternatiiv Professionalile... kuid lähemal uurimisel selgus, et puuduvad mõned olulised funktsioonid (eriti puuduvad Key Transactions, Cross Application Tracing, Distributed Tracing).

Kokkuvõttes hakkasime otsima odavamat alternatiivi, ja meie valik langes kahe teenuse Datadog ja Atatus peale. Miks just need?

Konkurentidest

Ma tahan kohe öelda, et turul on ka teisi lahendusi. Oleme isegi kaalunud avatud lähtekoodiga variante, kuid mitte iga klient ei oma vabu ressursse enesehesti lahenduste paiknemiseks... — lisaks vajavad need täiendavat hooldust. Meie valitud paar osutus meie vajadustele kõige lähedasemaks. meie vajadustele:

integreeritud ja arenenud PHP rakenduste tugi (meie klientide tehnoloogia virn on väga mitmekesine, kuid see on selge liider New Relici alternatiivi otsimisel);
taskukohane hind (alla 100 USD kuus hostimise eest);
automaatne instrumenteerimine;
integreerimine Kubernetesega;
New Relici kasutajaliidese sarnasus — märkimisväärne pluss (sest meie insenerid on sellele harjunud).

Seetõttu eraldasime esmases valikuprotsessis mitmed teised populaarsed lahendused, sealhulgas:

Tideways, AppDynamics ja Dynatrace — hinna tõttu;
Stackify — on Venemaal blokeeritud ja kuvab liiga vähe andmeid.

Järgmine artikkel on üles ehitatud nii, et esmalt tutvustatakse lühidalt käsitletavaid lahendusi, seejärel räägin oma tüüpilisest koostööst New Relicuga ning kogemustest/ muljetest analoogsete toimingute tegemisel teistes teenustes.

Valitud konkurentide esitlus

Umbes New Relic, oled sa sellest ilmselt kuulnud? See teenus alustas oma teed rohkem kui 10 aastat tagasi, 2008. aastal. Oleme seda aktiivselt kasutanud alates 2012. aastast ja meil pole olnud probleeme suure hulga rakenduste integreerimisega PHP, Ruby ja Python keeltes, samuti on meil olnud kogemusi C# ja Go integreerimisega. Teenuse autoritel on lahendusi rakenduste, infrastruktuuri jälgimiseks, mikroteenuste infrastruktuuri jälgimiseks, luuakse mugavaid rakendusi kasutajaseadmetele ja palju muud.

Kuid New Relic agent töötab patenteeritud protokollide alusel, selles ei ole OpenTracing toetust. Täiendava instrumenteerimise jaoks on vaja teha muudatusi spetsiaalselt New Relic'i jaoks. Lõpuks on Kubernetes'e toetus hetkel eksperimendi staatuses.

Alustanud oma teed 2010. aastal Datadog kui võrrelda New Relic'iga, tundub see Kubernetes'i keskkondades kindlasti põnevam. Eriti toetab see integreerimist NGINX Ingress'iga, logide kogumist, statsd ja OpenTracing protokolle, mis võimaldab jälgida kasutaja päringut alates ühenduse loomise hetkest kuni töö lõpetamiseni ning leida selle päringu logid (nii veebiserveri kui ka tarbijate poolt).

Datadogi kasutamisel kogesime, et see mõnikord ehitas mikroteenuste kaarti valesti ja oli mõningate tehniliste puudustega. Näiteks määras see teenuse tüübi valesti (tõlgendas Django'd vahemäluteenuseks) ja tekitas 500. vigasid PHP rakenduses, mis kasutas populaarset teeki Predis.

Atatus on kõige noorem tööriist; teenus käivitati 2014. aastal. Selle turunduseelarve jääb selgelt alla nimetatud konkurentidele, selle mainimised on märksa harvemad. Siiski on tööriist ise väga sarnane New Relic'iga, mitte ainult võimaluste (APM, brauseri jälgimine jne) poolest, vaid ka välimuse poolest.

Olulise puudusena pakub see ainult Node.js ja PHP tuge. Teisest küljest on see rakendatud märgatavalt paremini kui Datadog. Erinevalt viimasest ei nõua Atatus rakendustelt täiendusi ja koodi lisamärgete seadistamist.

Kuidas me töötame New Relicuga

Nüüd vaatame, kuidas me üldiselt New Relici kasutame. Oletame, et meil on probleem, mis vajab lahendamist:

Graafikult on lihtne märgata puhangut — analüüsime seda. New Relicis on veebirakenduse jaoks kohe valitud veebitehingud, jõudlusgraafikus on näidatud kõik komponendid, seal on error-rate, request-rate paneelid… Mis kõige tähtsam, otse nende paneelide kaudu saab navigeerida rakenduse erinevatesse osadesse (näiteks klõpsamine MySQL viib teid andmebaasi sektsiooni).

Kuna arutatavas näites näeme tegevuse puhanguid PHP, klõpsame sellel graafikul ja liigume automaatselt Tehingud:

Tehingute nimekiri, mis on põhimõtteliselt MVC mudeli kontrollerid, on juba järjestatud Kõige aeganõudvam, mis on väga mugav: me näeme kohe, millega rakendus tegeleb. Siin on ka pikaajaliste päringute näidised, mida New Relic automaatselt kogub. Sorteerimise muutmine muudab leidmise kergemaks:

rakenduse kõige koormatum kontroller;
kõige sagedamini küsitav kontroller;
kõige aeglasem kontroller.

Lisaks saab iga tehingu arutada ja näha, millega rakendus tegi koodi täitmise hetkel:

LFinally, rakenduses salvestatakse pikaajaliste päringute jälgimise näidised (mis kestavad kauem kui 2 sekundit). Siin on paneel pika tehingu jaoks:

On näha, et kaks meetodit võtavad palju aega, samas näidatakse ka aega, mil päring täideti, selle URI ja domeeni. See aitab sageli päringut logides leida. Minna üle Jälgimise üksikasjad, saab vaadata, kust need meetodid kutsutakse:

Ja Andmebaasi päringud — hinnata andmebaasi päringuid, mis täideti rakenduse tegevuse ajal:

Nende teadmistega saame hinnata rakenduse aeglustumise põhjust ja koos arendajaga töötada välja lahenduste strateegia. Tegelikult ei anna New Relic alati selget ülevaadet, kuid see aitab valida uurimise suuna:

pikk PDO::Construct s viis meid kummalise pgpoll'i toimimise juurde;
aeglus aja jooksul Memcache::Get näitas vale virtuaalmasina seadistust;
kahtlaselt suurenenud mallide töötlemise aeg viis 500 avatar'i olemasolu kontrolliva sisseulatuva tsüklini;
ja nii edasi…

Puhas võib juhtuda, et peamise ekraani koodi täitmise asemel kasvab midagi, mis on seotud välistest andmehoidlatest — ja pole tähtis, mis need on: Redis või PostgreSQL — nad kõik peidavad end vahekaardil Andmebaasid.

Saate valida konkreetse andmebaasi uurimiseks ja sortida päringute põhjal — sama nagu Transactions vahekaartide puhul. Ja liikudes päringu vahekaardile, saate näha, kui sageli see päring ilmub igas rakenduse kontrolleris, samuti hinnata, kui tihti seda kutsutakse. See on väga mugav:

Sarnaseid andmeid sisaldab vahekaart Välisteenused, mis varjab endas väliseid HTTP-teenuseid, nagu objektide salvestamiseks, sündmuste saatmiseks Sentrysse või muu sarnase jaoks. Sisu poolest on sakk täielikult analoogne Databases-ga:

Konkurendid: võimalused ja muljed

Nüüd kõige huvitavam osa — võrdleme New Relici võimalusi konkurentide pakutavaga. Kahjuks ei õnnestunud meil kõiki kolme tööriista sama versiooniga samas tootmisrakenduses testida. Siiski püüdsime võrrelda võimalikult sarnaseid olukordi/kirjeldusi.

1. Datadog

Datadog tervitab meid teenuste seina paneeliga:

Ta püüab jagada rakendused komponentideks/mikroteenusteks, seega näeme antud näite Django-rakenduses kahte ühendust PostgreSQL-iga (defaultdb ja postgres), samuti Celeryt, Redis. Datadogi kasutamine nõuab minimaalseid teadmisi MVC põhimõtetest: on oluline mõista, kuhu kasutajate päringud paiknevad. Tavaliselt aitab see teenuste kaart:

Ülejäänud sarnane on ka New Relicis:

… ning nende kaart on minu arvates lihtsam ja arusaadavam: see kuvab mitte rakenduse komponente (mis muudaks selle ülemäära detailseks, nagu Datadog'i puhul), vaid ainult konkreetseid teenuseid või mikroteenuseid.

Naaseme Datadog'i juurde: teenuste kaardilt näeme, et kasutajate päringud jõuavad Django'sse. Siirdume Django teenusesse ja näeme lõpuks seda, mida ootasime:

Kahjuks ei ole siin vaikimisi graafikut Veebitehingu aeg, mis oleks sarnane nooltega, mida näeme New Relici põhimenüüs. Kuid selle saab seadistada graafiku kohale % aega, mille arvelt. Piisab, kui vahetada see Keskmine aeg päringu kohta tüübi järgi… ja nüüd vaatab meile vastu tuttav graafik!

Miks Datadog eelistas teistsugust graafikut — jääb meile arusaamatuks. Petta tegi ka see, et süsteem ei salvesta kasutaja valikut (erinevalt mõlemast konkurendist), mistõttu — jääb alles ainult kasutaja paneelide loomine.

Küll aga rõõmustas Datadog'i võimalus liikuda nende graafikute kaudu seotud serverite metrikale, lugeda logisid ja hinnata veebiserveri (Gunicorn) koormust. Kõik on peaaegu nagu New Relic'is… ja isegi veidi rohkem (logid)!

Allpool diagrammidest leiate tehingud, mis on täiesti sarnased New Relicule:

Datadogis nimetatakse tehinguid ressurssideks. Kontrollerid saab sorteerida päringute arvu, keskmise vastamise aja või maksimaalse kulutatud aja järgi valitud ajavahemikus.

Ressurssi saab avada ja näha kõike, mida oleme juba New Relicis jälginud:

Käes on nii ressursi statistika kui ka kokkuvõtlik loetelu siseväljakutsetest ja päringute näidised, mida on võimalik sorteerida vastuse koodi järgi… Muide, see sorteerimine meeldis meie inseneridele väga.

Iga ressursi näidist Datadogis saab avada ja uurida:

Esitatud on päringu parameetrid, kokkuvõtlik diagramm kulutatud ajast iga komponendi osas ja juga-diagramm, kus näha väljakutsete järjestust. Samuti on saadaval valik puustruktuuriga juga-diagrammi jaoks:

Ja kõige huvitavam — hosti koormuse vaatamine, kus päring viidi läbi, ja päringute logide vaatamine.

Suurepärane integreerimine!

Võib tekkida küsimus, kus on vahekaartid Andmebaasid ja Välisteenused, nagu New Relicis. Siin neid ei ole: kuna Datadog analüüsib rakendust komponentide kaupa, loetakse PostgreSQL erineva teenusena, samas kui External Services asemel tuleks otsida aws.storage (samamoodi kehtib iga teise välisteenuse kohta, mille poole rakendus võib pöörduda).

Siin on näide postgres:

Sisuliselt on kõik see, mida soovisime:

On näha, millist 'teenust' päring tuli.

Ei tee paha meenutada, et Datadog integreerub suurepäraselt NGINX Ingressiga ja võimaldab teostada lõpp-punkti jälgimist alates päringu saabumisest klastrisse, samuti aktsepteerida statsd mõõdikuid, koguda logisid ja hostide mõõdikuid.

Datadogi suur pluss on see, et selle hind koosneb infrastruktuuri jälgimisest, APM-ist, logihaldusest ja synthetics-testidest, st plaani saab paindlikult valida.

2. Atatus

Atatuse meeskond väidab, et nende teenus on "selline nagu New Relic, aga parem". Vaatame, kas see on tõsi.

Peamenüü näeb tõepoolest välja sarnane, kuid rakenduses kasutatavaid Redis'e ja memcached'i määrata ei õnnestunud.

APM valib vaikimisi kõik tehingud, kuigi tavaliselt on vajalikud ainult Veebitehingud. Nagu ka Datadog'is, ei ole põhimenüüst võimalik vajalikku teenust valida. Veelgi enam, tehingud asuvad nimekirjas pärast vigu, mis APM-i jaoks ei tundu väga loogiline.

Atatuses tehingud sarnanevad väga New Relic'ule. Miinusena ei ole kohe näha dünaamikat iga kontrolleri jaoks. Seda tuleb otsida kontrollerite tabelist, sorteerides järgi Enim aega kulutatud:

Meile tuttav kontrollerite nimekiri on saadaval vahekaardil Uurimine:

See tabel meenutab veidi Datadog'i ning on meeldivam kui sarnane New Relic'is.

Iga tehingu saab välja lahti võtta ja vaadata, millega rakendus tegeles:

Paneel meenutab ka pigem Datadog'i: seal on päringute arv, üldine ülevaade kutsetest. Ülemine paneel pakub vahekaarti vigadega HTTP tõrked ja näited aeglastest päringutest Seansi jäljed:

Kui minna tehingusse, on näha jälje näide, samuti saab saada nimekirja päringutest andmebaasi ja vaadata päringu päiseid. Kõik on analoogne New Relic'ule:

Üldiselt üllatas Atatus detailsete jälgedega — ilma New Relic'ile iseloomulike kutsete kokku liitmist:

Kuid siit puudub filter, mis nagu New Relic kärbiks ülikiired päringud (<5 ms). Teiselt poolt meeldis mulle tehingu lõppvastuse (kas edukas või viga) kuvamine.

Paneel Andmebaasid aitab aitab jälgida väliste andmebaaside päringuid, mida rakendus teeb. Kordan, et Atatus leidis ainult PostgreSQL ja MySQL, kuigi projektis on kasutusel ka Redis ja memcached.

Päringud sorteeritakse tuttavate kriteeriumide järgi: töötluse sagedus, keskmine vastamise aeg jne. Eriti tahaksin mainida vahekaarti kõige aeglasemate päringutega — see on väga mugav. Veelgi enam, andmed sellel sakkidel PostgreSQL-i jaoks kattusid laiendi andmetega. pg_stat_statements — suurepärane tulemus!

Vahekaart External Requests on täiesti identne Databases-ga.

Järeldused

Mõlemad esitatud tööriistad on APM-ina hästi toiminud. Igaüks neist suudab pakkuda vajalikku minimaalset. Kokkuvõtteks võiks meie muljed kokku võtta järgmiselt:

Datadog

Plussid:

mugav hinnakiri (APM maksab 31 USD kuus);
näitas end Pythoniga suurepäraselt;
võimalus integreeruda OpenTracinguga;
integreerimine Kubernetesega;
integreerimine NGINX Ingressiga.

Miinused:

ainus APM, mis põhjustas rakenduse kättesaamatuse mooduli vea tõttu (predis);
nõrk automaatne instrumenteerimine PHP-s;
osaliselt kummaline teenuste ja nende otstarbe määratlemine.

Atatus

Plussid:

sügav instrumenteerimine PHP-s;
kasutajaliides, mis sarnaneb New Reliciga.

Miinused:

ei tööta vanades operatsioonisüsteemides (Ubuntu 12.05, CentOS 5);
nõrk automaatne jälgimine;
toetab vaid kahte programmeerimiskeelt (Node.js ja PHP);
lihtsustatud kasutajaliidese aeglane töö.

Arvestades Atatusi hinda 69 USD kuus serveri kohta, eelistaksime pigem Datadogi, mis sobib suurepäraselt meie vajadustega (veebirakendused K8s-is) ja sisaldab mitmeid kasulikke funktsioone.