अकेले नया अवशेष नहीं: डेटाडॉग और एटैटस पर एक नज़र

SRE/DevOps इंजीनियरों के माहौल में, यह किसी को आश्चर्य नहीं होगा कि एक दिन एक ग्राहक (या एक निगरानी प्रणाली) प्रकट होता है और रिपोर्ट करता है कि "सबकुछ खो गया है": साइट काम नहीं करती है, भुगतान नहीं होता है, जीवन ख़राब हो रहा है ...ऐसी स्थिति में आप कितनी भी मदद करना चाहें, एक सरल और समझने योग्य टूल के बिना ऐसा करना बहुत मुश्किल हो सकता है। अक्सर समस्या एप्लिकेशन कोड में ही छिपी होती है; आपको बस इसे स्थानीयकृत करने की आवश्यकता है।

और दुख में और खुशी में...

ऐसा हुआ कि हमें न्यू रेलिक से लंबे समय से और गहराई से प्यार हो गया है। यह एप्लिकेशन प्रदर्शन की निगरानी के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण था और बना हुआ है, और आपको माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर (इसके एजेंट का उपयोग करके) और भी बहुत कुछ करने की अनुमति देता है। और सब कुछ बढ़िया हो सकता था यदि सेवा की मूल्य निर्धारण नीति में बदलाव न होते: यह लागत 2013 वर्षों के साथ 3+ गुना बढ़ गया. इसके अलावा, पिछले साल से, एक परीक्षण खाता प्राप्त करने के लिए एक व्यक्तिगत प्रबंधक के साथ संचार की आवश्यकता होती है, जिससे संभावित ग्राहक के सामने उत्पाद पेश करना मुश्किल हो जाता है।

सामान्य स्थिति: नए अवशेष की "स्थायी आधार" पर आवश्यकता नहीं है; वे इसे केवल उस समय याद करते हैं जब समस्याएं शुरू होती हैं। लेकिन आपको अभी भी नियमित रूप से भुगतान करना होगा (प्रति माह प्रति सर्वर 140 यूएसडी), और स्वचालित रूप से स्केलिंग क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में रकम काफी बड़ी हो जाती है। यद्यपि एक पे-एज़-यू-गो विकल्प है, न्यू रेलिक को सक्षम करने के लिए आपको एप्लिकेशन को पुनरारंभ करने की आवश्यकता होगी, जिससे समस्याग्रस्त स्थिति का नुकसान हो सकता है जिसके लिए यह सब शुरू किया गया था। अभी कुछ समय पहले, न्यू रेलिक ने एक नया टैरिफ प्लान पेश किया था - अनिवार्य, - जो पहली नज़र में प्रोफेशनल के लिए एक उचित विकल्प की तरह दिखता है... लेकिन करीब से जांच करने पर पता चला कि कुछ महत्वपूर्ण कार्य गायब हैं (विशेष रूप से, इसमें नहीं है) मुख्य लेन-देन, क्रॉस एप्लिकेशन ट्रेसिंग, वितरित अनुरेखण).

परिणामस्वरूप, हमने एक सस्ता विकल्प तलाशने के बारे में सोचना शुरू कर दिया और हमारी पसंद दो सेवाओं पर पड़ी: डेटाडॉग और एटैटस। उन पर क्यों?

प्रतिस्पर्धियों के बारे में

मैं तुरंत कहना चाहूँगा कि बाज़ार में अन्य समाधान भी मौजूद हैं। हमने ओपन सोर्स विकल्पों पर भी विचार किया, लेकिन प्रत्येक ग्राहक के पास स्वयं-होस्ट किए गए समाधानों को होस्ट करने की निःशुल्क क्षमता नहीं है... - इसके अतिरिक्त, उन्हें अतिरिक्त रखरखाव की आवश्यकता होगी। जिस जोड़े को हमने चुना वह सबसे करीबी निकला हमारी जरूरतें:

• PHP अनुप्रयोगों के लिए अंतर्निहित और विकसित समर्थन (हमारे ग्राहकों का स्टैक बहुत विविध है, लेकिन न्यू रेलिक के विकल्प की खोज के संदर्भ में यह एक स्पष्ट नेता है);
• किफायती लागत (प्रति होस्ट प्रति माह 100 USD से कम);
• स्वचालित उपकरणीकरण;
• कुबेरनेट्स के साथ एकीकरण;
• न्यू रेलिक इंटरफ़ेस की समानता एक उल्लेखनीय प्लस है (क्योंकि हमारे इंजीनियर इसके आदी हैं)।

इसलिए, प्रारंभिक चयन चरण में, हमने कई अन्य लोकप्रिय समाधानों को हटा दिया, और विशेष रूप से:

• टाइडवेज़, ऐपडायनामिक्स और डायनाट्रेस - लागत के लिए;
• स्टैकिफ़ाई रूसी संघ में अवरुद्ध है और बहुत कम डेटा दिखाता है।

लेख का शेष भाग इस तरह से संरचित किया गया है कि प्रश्न में समाधान पहले संक्षेप में प्रस्तुत किया जाएगा, जिसके बाद मैं न्यू रेलिक के साथ हमारी विशिष्ट बातचीत और अन्य सेवाओं में समान संचालन करने के अनुभव/छापों के बारे में बात करूंगा।

चयनित प्रतियोगियों की प्रस्तुति

पर नई अवशेष, शायद सभी ने सुना है? इस सेवा का विकास 10 वर्ष से भी पहले, 2008 में शुरू हुआ था। हम 2012 से सक्रिय रूप से इसका उपयोग कर रहे हैं और हमें PHP, रूबी और पायथन में बड़ी संख्या में अनुप्रयोगों को एकीकृत करने में कोई समस्या नहीं हुई है, और हमें C# और Go के साथ एकीकृत करने का भी अनुभव है। सेवा के लेखकों के पास अनुप्रयोगों की निगरानी, ​​बुनियादी ढांचे, माइक्रोसर्विस इंफ्रास्ट्रक्चर का पता लगाने, उपयोगकर्ता उपकरणों के लिए सुविधाजनक एप्लिकेशन बनाने और बहुत कुछ के लिए समाधान हैं।

हालाँकि, न्यू रेलिक एजेंट मालिकाना प्रोटोकॉल पर चलता है और ओपनट्रेसिंग का समर्थन नहीं करता है। उन्नत इंस्ट्रुमेंटेशन के लिए विशेष रूप से न्यू रेलिक के लिए संपादन की आवश्यकता होती है। अंततः, कुबेरनेट्स समर्थन अभी भी प्रयोगात्मक है।

2010 में इसका विकास शुरू हुआ दातादोग कुबेरनेट्स वातावरण में उपयोग के संदर्भ में न्यू रेलिक की तुलना में यह अधिक दिलचस्प लगता है। विशेष रूप से, यह एनजीआईएनएक्स इनग्रेस, लॉग कलेक्शन, स्टेट्सडी और ओपनट्रेसिंग प्रोटोकॉल के साथ एकीकरण का समर्थन करता है, जो आपको उपयोगकर्ता के अनुरोध को उसके पूरा होने से कनेक्ट होने के क्षण से ट्रैक करने की अनुमति देता है, साथ ही इस अनुरोध के लिए लॉग ढूंढने की अनुमति देता है (दोनों वेब सर्वर साइड पर) और उपभोक्ता पर)।

डेटाडॉग का उपयोग करते समय, हमने पाया कि इसने कभी-कभी माइक्रोसर्विस मैप को गलत तरीके से बनाया, और कुछ तकनीकी कमियाँ भी थीं। उदाहरण के लिए, इसने सेवा प्रकार की गलत पहचान की (Django को कैशिंग सेवा समझ लिया) और लोकप्रिय Predis लाइब्रेरी का उपयोग करके PHP एप्लिकेशन में 500 त्रुटियाँ पैदा कर दीं।

अटाटस - सबसे युवा उपकरण; यह सेवा 2014 में शुरू की गई थी। इसका मार्केटिंग बजट स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध प्रतिस्पर्धियों से कमतर है, इसका उल्लेख बहुत कम आम है। हालाँकि, यह टूल न केवल अपनी क्षमताओं (एपीएम, ब्राउज़र मॉनिटरिंग, आदि) में, बल्कि दिखने में भी न्यू रेलिक के समान है।

एक महत्वपूर्ण कमी यह है कि यह केवल Node.js और PHP का समर्थन करता है। दूसरी ओर, इसे डेटाडॉग की तुलना में काफी बेहतर तरीके से कार्यान्वित किया जाता है। बाद वाले के विपरीत, एटैटस को कोड में संशोधन करने या अतिरिक्त लेबल जोड़ने के लिए एप्लिकेशन की आवश्यकता नहीं होती है।

हम न्यू रेलिक के साथ कैसे काम करते हैं

अब आइए जानें कि हम आम तौर पर न्यू अवशेष का उपयोग कैसे करते हैं। मान लीजिए कि हमारे पास एक समस्या है जिसके समाधान की आवश्यकता है:

ग्राफ़ पर देखना आसान है छप - आइए इसका विश्लेषण करें। न्यू रेलिक में, वेब एप्लिकेशन के लिए वेब लेनदेन तुरंत चुने जाते हैं, सभी घटकों को प्रदर्शन ग्राफ़ में दर्शाया जाता है, त्रुटि-दर, अनुरोध-दर पैनल होते हैं... सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इन पैनलों से सीधे आप विभिन्न के बीच स्थानांतरित हो सकते हैं एप्लिकेशन के भाग (उदाहरण के लिए, MySQL पर क्लिक करने से डेटाबेस अनुभाग आ जाएगा)।

चूँकि विचाराधीन उदाहरण में हम गतिविधि में वृद्धि देखते हैं PHP, इस चार्ट पर क्लिक करें और स्वचालित रूप से जाएं लेनदेन:

लेनदेन की सूची, जो अनिवार्य रूप से एमवीसी मॉडल से नियंत्रक हैं, पहले से ही क्रमबद्ध हैं सबसे अधिक समय लेने वाला, जो बहुत सुविधाजनक है: हम तुरंत देखते हैं कि एप्लिकेशन क्या करता है। यहां लंबी क्वेरीज़ के उदाहरण दिए गए हैं जो न्यू रेलिक द्वारा स्वचालित रूप से एकत्र किए जाते हैं। सॉर्टिंग स्विच करके, इसे ढूंढना आसान है:

• सबसे अधिक लोड किया गया एप्लिकेशन नियंत्रक;
• सबसे अधिक बार अनुरोधित नियंत्रक;
• नियंत्रकों में सबसे धीमा।

इसके अलावा, आप प्रत्येक लेनदेन का विस्तार कर सकते हैं और देख सकते हैं कि कोड निष्पादित होने के समय एप्लिकेशन क्या कर रहा था:

अंत में, एप्लिकेशन लंबे अनुरोधों के निशान के उदाहरण संग्रहीत करता है (जिनमें 2 सेकंड से अधिक समय लगता है)। यहां लंबे लेनदेन के लिए पैनल है:

यह देखा जा सकता है कि दो तरीकों में बहुत समय लगता है, और साथ ही जिस समय अनुरोध निष्पादित किया गया था, उसका यूआरआई और डोमेन भी दिखाया जाता है। अक्सर यह लॉग में अनुरोध ढूंढने में मदद करता है। जा रहा हूँ विवरण ट्रेस करें, आप देख सकते हैं कि ये विधियाँ कहाँ से बुलायी गयी हैं:

में और डेटाबेस क्वेरीज़ - उन डेटाबेस के प्रश्नों का मूल्यांकन करें जिन्हें एप्लिकेशन चलने के दौरान निष्पादित किया गया था:

इस ज्ञान के साथ, हम मूल्यांकन कर सकते हैं कि एप्लिकेशन धीमा क्यों हो रहा है और समस्या को हल करने के लिए रणनीति बनाने के लिए डेवलपर के साथ काम कर सकते हैं। वास्तव में, न्यू रेलिक हमेशा एक स्पष्ट तस्वीर नहीं देता है, लेकिन यह जांच के वेक्टर को चुनने में मदद करता है:

• लंबे समय तक PDO::Construct हमें पीजीपोल की अजीब कार्यप्रणाली की ओर ले गया;
• समय के साथ अस्थिरता Memcache::Get सुझाव दिया गया कि वर्चुअल मशीन गलत तरीके से कॉन्फ़िगर की गई थी;
• टेम्प्लेट प्रोसेसिंग के लिए संदिग्ध रूप से बढ़े हुए समय के कारण नेस्टेड लूप ने ऑब्जेक्ट स्टोरेज में 500 अवतारों की उपस्थिति की जाँच की;
• और इसी तरह…

ऐसा भी होता है कि कोड निष्पादित करने के बजाय, बाहरी डेटा भंडारण से संबंधित कुछ मुख्य स्क्रीन पर बढ़ता है - और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह क्या होगा: रेडिस या पोस्टग्रेएसक्यूएल - वे सभी टैब में छिपे हुए हैं डेटाबेस.

आप शोध के लिए एक विशिष्ट आधार का चयन कर सकते हैं और प्रश्नों को क्रमबद्ध कर सकते हैं - ठीक उसी तरह जैसे यह लेनदेन में किया जाता है। और अनुरोध टैब पर जाकर, आप देख सकते हैं कि प्रत्येक एप्लिकेशन नियंत्रक में यह अनुरोध कितनी बार होता है, और यह भी अनुमान लगा सकते हैं कि इसे कितनी बार कॉल किया जाता है। यह बहुत आरामदायक है:

टैब में समान डेटा है वाह्य सेवाएँ, जो बाहरी HTTP सेवाओं के अनुरोधों को छुपाता है, जैसे ऑब्जेक्ट स्टोरेज तक पहुंच, संतरी को ईवेंट भेजना, या इसी तरह। टैब की सामग्री पूरी तरह से डेटाबेस के समान है:

प्रतियोगी: अवसर और प्रभाव

अब सबसे दिलचस्प बात यह है कि न्यू रेलिक की क्षमताओं की तुलना प्रतिस्पर्धियों की पेशकश से की जाए। दुर्भाग्य से, हम उत्पादन में चल रहे एक एप्लिकेशन के एक संस्करण पर सभी तीन टूल का परीक्षण करने में सक्षम नहीं थे। हालाँकि, हमने उन स्थितियों/कॉन्फ़िगरेशनों की तुलना करने का प्रयास किया जो यथासंभव समान थे।

1. डेटाडॉग

डेटाडॉग सेवाओं की एक दीवार के साथ एक पैनल के साथ हमारा स्वागत करता है:

यह एप्लिकेशन को घटकों/माइक्रोसर्विसेज में तोड़ने का प्रयास करता है, इसलिए उदाहरण Django एप्लिकेशन में हम PostgreSQL के लिए 2 कनेक्शन देखेंगे (defaultdb и postgres), साथ ही अजवाइन, रेडिस। डेटाडॉग के साथ काम करने के लिए आपको एमवीसी सिद्धांतों का न्यूनतम ज्ञान होना आवश्यक है: आपको यह समझने की आवश्यकता है कि उपयोगकर्ता के अनुरोध आम तौर पर कहां से आते हैं। इससे आमतौर पर मदद मिलती है सेवा मानचित्र:

वैसे, न्यू रेलिक में भी कुछ ऐसा ही है:

... और उनका नक्शा, मेरी राय में, सरल और स्पष्ट बना दिया गया है: यह एक एप्लिकेशन के घटकों को प्रदर्शित नहीं करता है (जो इसे अत्यधिक विस्तृत बना देगा, जैसा कि डेटाडॉग के मामले में है), लेकिन केवल विशिष्ट सेवाएं या माइक्रोसर्विसेज।

चलिए डेटाडॉग पर लौटते हैं: सर्विस मैप से हम देख सकते हैं कि उपयोगकर्ता अनुरोध Django पर आते हैं। आइए Django सेवा पर जाएं और अंत में देखें कि हमें क्या उम्मीद थी:

दुर्भाग्य से, यहां डिफ़ॉल्ट रूप से कोई ग्राफ़ नहीं है वेब लेनदेन का समय, वैसा ही जैसा हम मुख्य न्यू रेलिक पैनल पर देखते हैं। हालाँकि, इसे शेड्यूल के स्थान पर कॉन्फ़िगर किया जा सकता है व्यतीत किये गये समय का %. इसे स्विच करना ही काफी है प्रकार के अनुसार प्रति अनुरोध औसत समय...और अब परिचित ग्राफ हमें देख रहा है!

डेटाडॉग ने एक अलग चार्ट क्यों चुना यह हमारे लिए एक रहस्य है। एक और निराशाजनक बात यह है कि सिस्टम उपयोगकर्ता की पसंद को याद नहीं रखता (दोनों प्रतिस्पर्धियों के विपरीत), और इसलिए एकमात्र समाधान कस्टम पैनल बनाना है।

लेकिन मैं डेटाडॉग में इन ग्राफ़ से संबंधित सर्वर के मेट्रिक्स पर स्विच करने, लॉग पढ़ने और वेब सर्वर हैंडलर (गुनिकॉर्न) पर लोड का मूल्यांकन करने की क्षमता से प्रसन्न था। सब कुछ लगभग न्यू रेलिक जैसा ही है... और थोड़ा और भी (लॉग)!

ग्राफ़ के नीचे लेन-देन पूरी तरह से न्यू अवशेष के समान हैं:

डेटाडॉग में, लेनदेन को कहा जाता है संसाधन. आप नियंत्रकों को अनुरोधों की संख्या, औसत प्रतिक्रिया समय और चयनित अवधि के लिए बिताए गए अधिकतम समय के आधार पर क्रमबद्ध कर सकते हैं।

आप संसाधन का विस्तार कर सकते हैं और वह सब कुछ देख सकते हैं जो हमने न्यू रेलिक में पहले ही देखा है:

संसाधन पर आँकड़े हैं, आंतरिक कॉलों की एक सामान्यीकृत सूची और अनुरोधों के उदाहरण हैं जिन्हें प्रतिक्रिया कोड द्वारा क्रमबद्ध किया जा सकता है... वैसे, हमारे इंजीनियरों को वास्तव में यह छँटाई पसंद आई।

डेटाडॉग में कोई भी उदाहरण संसाधन खोला और अध्ययन किया जा सकता है:

अनुरोध पैरामीटर, प्रत्येक घटक पर खर्च किए गए समय का एक सारांश चार्ट और कॉल के अनुक्रम को दर्शाने वाला एक वॉटरफॉल चार्ट प्रस्तुत किया गया है। आप झरना चार्ट के वृक्ष दृश्य पर भी स्विच कर सकते हैं:

और सबसे दिलचस्प बात उस होस्ट का लोड देखना है जिस पर अनुरोध निष्पादित किया गया था और अनुरोध लॉग देखना।

बढ़िया एकीकरण!

आप आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि टैब कहाँ हैं डेटाबेस и वाह्य सेवाएँ, जैसा कि न्यू अवशेष में है। यहां कोई नहीं है: चूंकि डेटाडॉग एप्लिकेशन को घटकों में विघटित करता है, इसलिए PostgreSQL पर विचार किया जाएगा एक अलग सेवा, और बाहरी सेवाओं के बजाय यह देखने लायक है aws.storage (यह हर अन्य बाहरी सेवा के लिए समान होगा जिसे एप्लिकेशन एक्सेस कर सकता है)।

यहां एक उदाहरण दिया गया है postgres:

मूलतः वह सब कुछ है जो हम चाहते थे:

आप देख सकते हैं कि अनुरोध किस "सेवा" से आया है।

आपको यह याद दिलाना अतिश्योक्तिपूर्ण नहीं होगा कि डेटाडॉग एनजीआईएनएक्स इनग्रेस के साथ पूरी तरह से एकीकृत होता है और आपको क्लस्टर में अनुरोध आने के क्षण से ही एंड-टू-एंड ट्रेसिंग करने की अनुमति देता है, और आपको सांख्यिकी मेट्रिक्स प्राप्त करने, लॉग एकत्र करने और होस्ट मेट्रिक्स प्राप्त करने की भी अनुमति देता है। .

डेटाडॉग का एक बड़ा प्लस इसकी कीमत है मुड़ जाता है बुनियादी ढांचे की निगरानी, ​​​​एपीएम, लॉग प्रबंधन और सिंथेटिक्स परीक्षण से, यानी। आप अपनी योजना लचीले ढंग से चुन सकते हैं.

2.एटाटस

अटाटस टीम का दावा है कि उनकी सेवा "न्यू रेलिक के समान ही है, लेकिन बेहतर है।" आइए देखें कि क्या वाकई ऐसा है।

मुख्य पैनल समान दिखता है, लेकिन एप्लिकेशन में प्रयुक्त Redis और memcached को निर्धारित करना संभव नहीं था।

एपीएम डिफ़ॉल्ट रूप से सभी लेनदेन का चयन करता है, हालांकि आम तौर पर केवल वेब लेनदेन की आवश्यकता होती है। डेटाडॉग की तरह, मुख्य पैनल से वांछित सेवा पर नेविगेट करने का कोई तरीका नहीं है। इसके अलावा, लेनदेन को त्रुटियों के बाद सूचीबद्ध किया जाता है, जो एपीएम के लिए बहुत तर्कसंगत नहीं लगता है।

अटाटस लेन-देन में, सब कुछ यथासंभव न्यू रेलिक के समान है। नकारात्मक पक्ष यह है कि प्रत्येक नियंत्रक की गतिशीलता तुरंत दिखाई नहीं देती है। आपको इसे क्रमबद्ध करते हुए नियंत्रक तालिका में देखना होगा सबसे अधिक समय लगा:

नियंत्रकों की सामान्य सूची टैब में उपलब्ध है एक्सप्लोर:

कुछ मायनों में, यह तालिका डेटाडॉग की याद दिलाती है और मुझे यह न्यू रेलिक की समान तालिका से बेहतर लगती है।

आप प्रत्येक लेनदेन का विस्तार कर सकते हैं और देख सकते हैं कि एप्लिकेशन क्या कर रहा था:

पैनल डेटाडॉग की भी अधिक याद दिलाता है: इसमें कई अनुरोध हैं, कॉल की एक सामान्य तस्वीर है। शीर्ष पैनल एक त्रुटि टैब प्रदान करता है HTTP विफलताएँ और धीमी क्वेरी के उदाहरण सत्र के निशान:

यदि आप किसी लेन-देन पर जाते हैं, तो आप ट्रेस का एक उदाहरण देख सकते हैं, आप डेटाबेस में अनुरोधों की एक सूची प्राप्त कर सकते हैं और अनुरोध हेडर देख सकते हैं। सब कुछ नए अवशेष के समान है:

सामान्य तौर पर, अटाटस ने विस्तृत निशानों से प्रसन्नता व्यक्त की - रिमाइंडर ब्लॉक में कॉल के विशिष्ट नए अवशेष ग्लूइंग के बिना:

हालाँकि, इसमें एक फिल्टर का अभाव है जो (न्यू रेलिक की तरह) अल्ट्रा-फास्ट अनुरोधों (<5ms) को काट देगा। दूसरी ओर, मुझे अंतिम लेनदेन प्रतिक्रिया (सफलता या त्रुटि) का प्रदर्शन पसंद आया।

पैनल डेटाबेस आपको एप्लिकेशन द्वारा बाहरी डेटाबेस के लिए किए गए अनुरोधों का अध्ययन करने में मदद मिलेगी। मैं आपको याद दिला दूं कि एटैटस को केवल PostgreSQL और MySQL मिले, हालाँकि Redis और memcached भी इस परियोजना में शामिल हैं।

अनुरोधों को सामान्य मानदंडों के अनुसार क्रमबद्ध किया जाता है: प्रतिक्रिया आवृत्ति, औसत प्रतिक्रिया समय, इत्यादि। मैं सबसे धीमी क्वेरी वाले टैब का भी उल्लेख करना चाहूंगा - यह बहुत सुविधाजनक है। इसके अलावा, PostgreSQL के लिए इस टैब का डेटा एक्सटेंशन के डेटा से मेल खाता है pg_stat_statements - उत्कृष्ट परिणाम!

टैब बाहरी अनुरोध पूरी तरह से डेटाबेस के समान।

निष्कर्ष

दोनों प्रस्तुत उपकरणों ने एपीएम की भूमिका में अच्छा प्रदर्शन किया। उनमें से कोई भी आवश्यक न्यूनतम पेशकश कर सकता है। हमारे विचारों को संक्षेप में इस प्रकार प्रस्तुत किया जा सकता है:

दातादोग

पेशेवरों:

• सुविधाजनक टैरिफ शेड्यूल (एपीएम की लागत प्रति होस्ट 31 यूएसडी है);
• पायथन के साथ अच्छा काम किया;
• ओपनट्रेसिंग के साथ एकीकरण की संभावना
• कुबेरनेट्स के साथ एकीकरण;
• एनजीआईएनएक्स इनग्रेस के साथ एकीकरण।

विपक्ष:

• एकमात्र एपीएम जिसके कारण मॉड्यूल त्रुटि (प्रीडिस) के कारण एप्लिकेशन अनुपलब्ध हो गया;
• कमजोर PHP ऑटो-इंस्ट्रूमेंटेशन;
• सेवाओं और उनके उद्देश्य की आंशिक रूप से अजीब परिभाषा।

अटाटस

पेशेवरों:

• गहन PHP इंस्ट्रुमेंटेशन;
• न्यू रेलिक के समान यूजर इंटरफ़ेस।

विपक्ष:

• पुराने ऑपरेटिंग सिस्टम (उबंटू 12.05, सेंटओएस 5) पर काम नहीं करता;
• कमजोर ऑटो-इंस्ट्रूमेंटेशन;
• केवल दो भाषाओं (Node.js और PHP) के लिए समर्थन;
• धीमा इंटरफ़ेस.

अटाटस की प्रति माह 69 यूएस डॉलर प्रति सर्वर की कीमत को ध्यान में रखते हुए, हम डेटाडॉग का उपयोग करना पसंद करेंगे, जो हमारी आवश्यकताओं (के8एस में वेब एप्लिकेशन) के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है और इसमें कई उपयोगी विशेषताएं हैं।

पुनश्च

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स्रोत: www.habr.com