ಸೂಚನೆ. ಅನುವಾದ.: ಈ ವಸ್ತುವಿನ ಲೇಖಕರು ಸಿಂಡಿ ಶ್ರೀಧರನ್ ಅವರು imgix ನಲ್ಲಿ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅವರು API ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವೀಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ, ವಿತರಿಸಿದ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅವರು ತಮ್ಮ ವಿವರವಾದ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವರ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ, ಒತ್ತುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನಗಳ ಕೊರತೆಯಿದೆ.
[ಚಿತ್ರದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ವಿತರಿಸಿದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ.]
ಅದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಕಷ್ಟ, ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಫಲ . ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಲು ಹಲವು ಕಾರಣಗಳಿವೆ, ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಶ್ರಮವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದು. ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಇಷ್ಟಪಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗಲೂ ಸಹ).
ವಿತರಿಸಿದ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಯಾವಾಗ, ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ನಾನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಕ್ಷುಲ್ಲಕ ಈ "ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು", ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು (ನಾವು ನಿಜವಾದ ತೆರೆದ ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ) ) ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಜಯಿಸಬೇಕಾದ ರಾಜಕೀಯ ಸವಾಲುಗಳು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಊಹಿಸಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಏನೂ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ. ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಇನ್ನೂ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಾಗದಿರಬಹುದು-ಅದನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದ ನಂತರವೂ.
ಅಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಕುರುಹು
ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುವುದು;
- ವಿತರಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭ ವರ್ಗಾವಣೆ;
- ಕುರುಹುಗಳ ಸಂಗ್ರಹ;
- ಜಾಡಿನ ಸಂಗ್ರಹಣೆ;
- ಅವುಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ.
ಡಿಸ್ಟ್ರಿಸ್ಟ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಚರ್ಚೆಗಳು ಇದನ್ನು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಅನಿಯಮಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರ ಏಕೈಕ ಉದ್ದೇಶವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿತರಿಸಿದ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಹೇಗೆ ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ರೂಪುಗೊಂಡಿವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. IN , ಜಿಪ್ಕಿನ್ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆರೆದಾಗ, ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ ಇದು [ಜಿಪ್ಕಿನ್] Twitter ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೇಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಮೊದಲ ವಾಣಿಜ್ಯ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಯಿತು .
ಸೂಚನೆ. ಅನುವಾದ.: ಮತ್ತಷ್ಟು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ, ನಾವು ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಪದಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸೋಣ :
- ಕಣ್ - ವಿತರಿಸಿದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಮೂಲ ಅಂಶ. ಇದು ಹೆಸರು, ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸಮಯಗಳು, ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು, ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ).
- ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಬಹು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಜಾಡಿನ - ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುವಾಗ ವಿನಂತಿಯ ಜೀವನದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ.
ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರೀಕ್ಷೆ, ವಿಪತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆ, ದೋಷ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುರುಹುಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಇದೇ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಚಲಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಇತರ ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:
- ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉಬರ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ದಟ್ಟಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ದಟ್ಟಣೆಯ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
- ಫೇಸ್ಬುಕ್ ನಿಯಮಿತ ವಿಪತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾರ್ಗ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ.
- ಜೊತೆಗೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣ ಟ್ರೇಸ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳು.
- ಅನುಯಾಯಿಗಳು (ಲಿನೇಜ್ ಡ್ರೈವನ್ ಫೇಲ್ಯೂರ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್) ದೋಷ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮೇಲೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಯಾವುದೇ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಡೀಬಗ್, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಜಾಡಿನ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾನೆ.
ಅದು ಬಂದಾಗ ಇನ್ನೂ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ ಜಾಡಿನ ನೋಟ (ಆದರೂ ಕೆಲವರು ಇದನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ "ಗ್ಯಾಂಟ್ ಚಾರ್ಟ್" ಅಥವಾ "ಜಲಪಾತ ರೇಖಾಚಿತ್ರ") ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಜಾಡಿನ ನೋಟ я ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜೊತೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೆಟಾಡೇಟಾಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಜಾಡನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂ, ಹಾಗೆಯೇ ಪ್ರತಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರ, a ಜಾಡಿನ ನೋಟ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು, ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್.
ನಾನು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ನೋಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (ಟ್ರೇಸ್ ವ್ಯೂ) ಜಾಡಿನ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದಾಗಲೂ ಸಹ: ಹೀಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು, ಸೇವಾ ಟೋಪೋಲಜಿಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳು, ಅವು ಇನ್ನೂ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕೆಳಗಿಳಿಯುತ್ತವೆ ಜಾಡಿನ ನೋಟ.
ಹಿಂದೆ ಐ UI/UX ಟ್ರೇಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ "ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು" ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ ಜಾಡಿನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು (ಹೈ-ಕಾರ್ಡಿನಾಲಿಟಿ) ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಕೊರೆಯುವ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ ಜಾಡಿನ... ಇದರಲ್ಲಿ ಜಾಡಿನ ನೋಟ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಈ ಸ್ಥಿತಿಯು ಮುಂದುವರಿಯುವವರೆಗೆ, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು, ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳ ನಂತರ ವಿತರಿಸಿದ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ (ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ) ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧನವಾಗಿ 4 ನೇ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಅದು ಹಣ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ.
ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂನಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ
ಉದ್ದೇಶ ಜಾಡಿನ ನೋಟ - ಇದು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳಾದ್ಯಂತ ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯ ಚಲನೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಕೊರೆಯಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಒಳಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ).
ಮೈಕ್ರೊ ಸರ್ವೀಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನ ಮೂಲ ಪ್ರಮೇಯವು ಕಂಪನಿಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ರಚನೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಮೈಕ್ರೊ ಸರ್ವೀಸ್‌ನ ಪ್ರತಿಪಾದಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುವುದರಿಂದ ಸಣ್ಣ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು ಅಂತಹ ಸೇವೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ, ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿತರಣೆಯ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಸೇವೆಯು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯ ನಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ವಿತರಿಸಲಾದ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಡೀಬಗ್ ಸೇವೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂವಹನ.
ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವೇಳೆ , ನಂತರ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅದನ್ನು ತನ್ನ ತಲೆಯಲ್ಲಿ ಇಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಚಿತ್ರ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಇದು ಸಾಧ್ಯ ಎಂಬ ಊಹೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ವಿರೋಧಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ (ನಿಷ್ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅನುತ್ಪಾದಕ ವಿಧಾನ). ತಾತ್ತ್ವಿಕವಾಗಿ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಧನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆಯಾಮಗಳ (ಸೇವೆಗಳು/ಬಳಕೆದಾರರು/ಹೋಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಉಪವಿಭಾಗದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು. ವೈಫಲ್ಯದ ಕಾರಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಲ್ಲಾ ಸೇವೆಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವೀಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನ ಕಲ್ಪನೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಟ್ರೇಸ್ವೀವ್ ಆಗಿದೆ ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಈ. ಹೌದು, ಕೆಲವು ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಟ್ರೇಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಸಂಕುಚಿತ ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಸ್ಟ್ರಿಪ್ಡ್-ಡೌನ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾರಣ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಬಲವಂತವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೂಲವಾಗಿರುವ ಸೇವೆಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ, ಅದನ್ನು "ಜರಡಿ" ಮಾಡಿ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರಗಳು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತವೆ.
ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂ ತಪ್ಪು ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುವ ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಅದು ಊಹೆ-ಚಾಲಿತ ಡೀಬಗ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮವಲ್ಲ. ಅದರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಒಂದು ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ನಂತರ ವಿವಿಧ ವಾಹಕಗಳ ಜೊತೆಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ವಿವಿಧ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ, ತೀರ್ಮಾನಗಳು/ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಸತ್ಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಮೂಲಾಧಾರ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಯಾವುದೇ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧನ ಇರಬೇಕು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಿರಿದಾಗಿಸಿ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ದಾರಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಲು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಬೇರೆ ಪ್ರದೇಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಾಧನವು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಬಳಕೆದಾರರ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದು.
ಅಯ್ಯೋ, ಜಾಡಿನ ನೋಟ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧನ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಸುಪ್ತತೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನೀವು ಆಶಿಸಬಹುದು. ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮಾದರಿಗಳು ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಿಳಂಬ ವಿತರಣೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳು, ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಅಳತೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು. ಈ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಜವಾಗಿಯೂ, ಅಸಂಗತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತ ನಡವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದಾದ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಯಶಸ್ವಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂ ಅಥವಾ ಡಿಎಜಿ (ನಿರ್ದೇಶಿತ ಅಸಿಕ್ಲಿಕ್ ಗ್ರಾಫ್) ಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಬಲವಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಾನು ಇನ್ನೂ ನೋಡಿಲ್ಲ.
ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿವೆ
ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂನ ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆ ಅದು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಆದಿಸ್ವರೂಪಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರವಾದ ಬ್ಯಾಕ್‌ಟ್ರೇಸ್‌ನಂತಹ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪರಿಕರಗಳಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಂಡು, ಒಂದು ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವಂತಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ನಾನು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುವ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ: ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ನಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರ ವಿನಂತಿಯ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ, ಇದನ್ನು ಆಧುನಿಕ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಯಾವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಕೆಲವು ರೂಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ತಪ್ಪಾಯಿತು (ಬ್ಯಾಕ್‌ಟ್ರೇಸ್‌ನಂತೆಯೇ), ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭದ ಜೊತೆಗೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜಾಡನ್ನು ನೋಡುವ ಬದಲು, ನಾನು ಅದನ್ನು ನೋಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ ಭಾಗ, ಅಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಏನಾದರೂ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಜಾಡನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾದದನ್ನು ಹುಡುಕುವಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾನೆ. ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕುರುಹುಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಜನರ ವಿಧಾನವು ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಪ್ಯಾನ್ ಐಡಿ, ಆರ್‌ಪಿಸಿ ವಿಧಾನದ ಹೆಸರು, ಸ್ಪ್ಯಾನ್ ಅವಧಿಯಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಪ್ಯಾನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದರೆ. 'a, ದಾಖಲೆಗಳು, ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ).
ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂಗೆ ಪರ್ಯಾಯಗಳು
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲದ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿದಾಗ ಟ್ರೇಸ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಇದು ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಜಡ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲು, ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಸರಿಯಾದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಥವಾ ಪಝಲ್‌ನ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ - ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಸಾಧನ, ಈ ಊಹೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಾನು ದೃಶ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸಕ ಅಥವಾ UX ಸ್ಪೆಷಲಿಸ್ಟ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಹೇಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕೆಲವು ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾನು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೇವೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ
ಉದ್ಯಮವು ಕಲ್ಪನೆಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಏಕೀಕರಣಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ , ವೈಯಕ್ತಿಕ ತಂಡಗಳು ತಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಈ ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು ಸಮಂಜಸವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಸೇವಾ ಆಧಾರಿತ ಅಂತಹ ತಂಡಗಳಿಗೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಕುರುಹುಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಇಲ್ಲದೆ, ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ನಿಧಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕುತಂತ್ರದ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಸೇವಾ ಆಧಾರಿತ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು - ಬಳಕೆದಾರರು ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲೇ:
- ಸುಪ್ತ ವಿತರಣಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ (ಹೊರಗಿನ ವಿನಂತಿಗಳು);
- ಸೇವಾ SLO ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸದಿದ್ದಾಗ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ವಿಳಂಬ ವಿತರಣೆಯ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು;
- ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ "ಸಾಮಾನ್ಯ", "ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ" ಮತ್ತು "ವಿಲಕ್ಷಣ" ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ;
- ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಸ್ಥಗಿತ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಸೇವೆಗಳು ತಮ್ಮ SLO ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ;
- ವಿವಿಧ ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಸ್ಥಗಿತ.
ಈ ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಂದ ಸರಳವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಾವು ಅತ್ಯಂತ ಬಳಕೆದಾರ-ಪ್ರತಿಕೂಲ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.
ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ: ವಿಭಿನ್ನ ತಂಡಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸೇವೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂವಹನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಅಲ್ಲವೇ ಜಾಡಿನ ನೋಟ ಅಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಧನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲವೇ?
ಮೊಬೈಲ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, ಸ್ಟೇಟ್‌ಲೆಸ್ ಸೇವೆಗಳ ಮಾಲೀಕರು, ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಮಾಲೀಕರು (ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಂತಹ) ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮಾಲೀಕರು ಬೇರೆ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಪ್ರಸ್ತುತಿ ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆ; ಜಾಡಿನ ನೋಟ ಈ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವೀಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಸೇವಾ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ಅಪ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸೇವೆಗಳ ಆಳವಾದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಸೀಮಿತ ಸೇವೆಗಳ ಸೆಟ್.
ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಸೇವೆಗಳ ಸಣ್ಣ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಭೂತಗನ್ನಡಿಯಿಂದ ನೋಡುವಂತಿದೆ. ಈ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ತಕ್ಷಣದ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂವಹನಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಸೇವಾ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್‌ಟ್ರೇಸ್‌ಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಆ ತಪ್ಪು, ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ವಲ್ಪ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಏಕೆ.
ನಾನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ವಿಧಾನವು ಟಾಪ್-ಡೌನ್, ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನದ ನಿಖರವಾದ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಟ್ರೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕ್ರಮೇಣ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯವರೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಘಟನೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಾಟಮ್-ಅಪ್ ವಿಧಾನವು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ (ವಿಶಾಲ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇತರ ತಂಡಗಳನ್ನು ತರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ). ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಎರಡನೆಯ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ, ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಿತ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಸೇವೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು ಏನು ಒಂದು ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳ ಗುಂಪು ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ವೈಫಲ್ಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಕ್ಷೇಪಾರ್ಹ ಸೇವೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲದ ಕೆಲಸವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಯಾವುದೇ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳು ವರದಿಯಾಗದಿದ್ದರೆ.
ಸೇವೆಯ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಯಾವ ಸೇವೆಯು ದೋಷ ದರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕ್ಷೀಣಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುವ ಸುಪ್ತತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ. ನಾನು ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ನನ್ನ ಅರ್ಥವಲ್ಲ ಸೇವೆಗಳ ನಕ್ಷೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸೇವೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ . ಈ ವೀಕ್ಷಣೆಯು ನಿರ್ದೇಶಿಸಿದ ಅಸಿಕ್ಲಿಕ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ ನಾನು ನೋಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಸೇವಾ ಸ್ಥಳಶಾಸ್ತ್ರ, ದೋಷ ದರ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ, ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ನಂತಹ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ. ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸುದ್ದಿ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸೋಣ. ಮುಖಪುಟ ಸೇವೆ (ಮುಖಪುಟ) ರೆಡಿಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಶಿಫಾರಸು ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ, ಜಾಹೀರಾತು ಸೇವೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಸೇವೆಯು S3 ನಿಂದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಮತ್ತು DynamoDB ನಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಶಿಫಾರಸು ಸೇವೆಯು DynamoDB ನಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, Redis ಮತ್ತು MySQL ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಜಾಹೀರಾತು ಸೇವೆಯು MySQL ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಫ್ಕಾಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ಟೋಪೋಲಜಿಯ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ (ಅನೇಕ ವಾಣಿಜ್ಯ ರೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ). ನೀವು ಸೇವಾ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದರೆ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೀಬಗ್, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೇವೆ (ಹೇಳಲು, ವೀಡಿಯೊ ಸೇವೆ) ಹೆಚ್ಚಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದಾಗ, ಅಂತಹ ಟೋಪೋಲಜಿ ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಲ್ಲ.
ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸುದ್ದಿ ಸೈಟ್‌ನ ಸೇವಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರ
ಕೆಳಗಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ (ದೃಶ್ಯ) ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಿಂದ, S3 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದ ಹೆಚ್ಚಳದಿಂದಾಗಿ ವೀಡಿಯೊ ಸೇವೆಯು ಅಸಹಜವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮುಖ್ಯ ಪುಟದ ಭಾಗದ ಲೋಡಿಂಗ್ ವೇಗದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
"ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ" ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿ
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಟೋಪೋಲಾಜಿಗಳು ಸ್ಥಿರ ಸೇವಾ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ, ಸ್ವಯಂ-ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ. ಸೇವೆಯ ಟೋಪೋಲಜಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ತುಲನಾತ್ಮಕ ಪ್ರದರ್ಶನ
ಮತ್ತೊಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ತುಲನಾತ್ಮಕ ಪ್ರದರ್ಶನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಕುರುಹುಗಳು ಪಕ್ಕ-ಪಕ್ಕದ ಹೋಲಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ. ಮತ್ತು ಜಾಡಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದು ಈ ಲೇಖನದ ಮುಖ್ಯ ಆಲೋಚನೆಯಾಗಿದೆ.
ಎರಡು ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಹೊಸ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂ ಆಗಿ ಅದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್‌ನಂತಹವು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ, ಈ ಸರಳ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಫಲವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇರುತ್ತದೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸು ಕುರುಹುಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಒಟ್ಟಾಗಿ. GC (ಕಸ ಸಂಗ್ರಹ) ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಬದಲಾವಣೆಯು ಹಲವಾರು ಗಂಟೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸೇವೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನಾನು ಇಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪ್ರಭಾವದ A/B ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅನೇಕ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಜಾಡಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ನಂತರ ನೀವು ಸತ್ಯದಿಂದ ತುಂಬಾ ದೂರವಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ
ಟ್ರೇಸಿಂಗ್‌ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ನಾನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಟ್ರೇಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಶ್ರೀಮಂತ, ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ವಿಧಾನವಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ನಂಬುತ್ತೇನೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾನು ನಂಬುತ್ತೇನೆ. ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಟ್ರೇಸ್‌ವ್ಯೂ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವವರೆಗೆ, ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಅವು ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ನೇಹಿಯಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾದ ದೃಶ್ಯ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಅಪಾಯವಿದೆ, ಅದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಇತ್ತೀಚಿನ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಕಷ್ಟ. ಪರಿಕರಗಳು ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬೇಕು, ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತಿದೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿ, ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಳಂಬಗಳ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಉತ್ಪಾದನಾ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಬಹು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಆಯ್ಕೆಯ ಸಾಧನವಾಗಲು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಮೂಲ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಟ್ರೇಸ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಮಾನಸಿಕ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಯೋಚಿಸಬೇಕು, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕುರುಹುಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನೋಡದೆಯೇ ಕುರುಡು ಕಲೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಮೂರ್ತತೆ ಮತ್ತು ಲೇಯರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ UI ನಲ್ಲಿ) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಊಹೆ-ಚಾಲಿತ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತಹವುಗಳು. ಅವರು ಎಲ್ಲಾ ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಚುರುಕುಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಚುರುಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಚಿಂತನಶೀಲ ಮತ್ತು ನವೀನ ವಿಧಾನಕ್ಕಾಗಿ ನಾನು ಕರೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಹಾರಿಜಾನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಇಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.
ಅನುವಾದಕರಿಂದ PS
ನಮ್ಮ ಬ್ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ ಓದಿ:
- «";
- «";
- «».
ಮೂಲ: www.habr.com