ເມື່ອພວກເຮົາຍ້າຍຈາກຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ monolithic ໄປສູ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ microservices, ພວກເຮົາປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃຫມ່.

ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ monolithic, ມັນປົກກະຕິແລ້ວຂ້ອນຂ້າງງ່າຍທີ່ຈະກໍານົດວ່າສ່ວນໃດຂອງລະບົບຄວາມຜິດພາດທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນ. ສ່ວນຫຼາຍອາດຈະ, ບັນຫາແມ່ນຢູ່ໃນລະຫັດຂອງ monolith ຕົວຂອງມັນເອງ, ຫຼືຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນ. ແຕ່ເມື່ອພວກເຮົາເລີ່ມຊອກຫາບັນຫາໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳບໍລິການຈຸລະພາກ, ທຸກຢ່າງຈະບໍ່ຊັດເຈນອີກຕໍ່ໄປ. ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຊອກຫາເສັ້ນທາງທັງຫມົດທີ່ຄໍາຮ້ອງຂໍເອົາຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບແລະເລືອກມັນຈາກຫຼາຍຮ້ອຍ microservices. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຈໍານວນຫຼາຍຂອງພວກເຂົາຍັງມີສະຖານທີ່ເກັບຮັກສາຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດຢ່າງມີເຫດຜົນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບບັນຫາກ່ຽວກັບການປະຕິບັດແລະຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມຜິດ.

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຊອກຫາເວລາດົນນານສໍາລັບເຄື່ອງມືທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຮັບມືກັບບັນຫາດັ່ງກ່າວ (ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຂຽນກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ໃນHabré: 1, 2), ແຕ່ໃນທີ່ສຸດຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ແກ້ໄຂແຫຼ່ງເປີດຂອງຕົນເອງ. ໃນບົດຄວາມນີ້ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງວິທີການຕາຫນ່າງການບໍລິການແລະແບ່ງປັນເຄື່ອງມືໃຫມ່ສໍາລັບການປະຕິບັດຂອງມັນ.

ການຕິດຕາມການແຈກຢາຍແມ່ນເປັນການແກ້ໄຂທົ່ວໄປຕໍ່ກັບບັນຫາການຊອກຫາຂໍ້ຜິດພາດໃນລະບົບການແຈກຢາຍ. ແຕ່ຈະເປັນແນວໃດຖ້າວິທີການນີ້ເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການໂຕ້ຕອບຂອງເຄືອຂ່າຍຍັງບໍ່ທັນໄດ້ປະຕິບັດຢູ່ໃນລະບົບ, ຫຼືຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ, ໃນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບມັນເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ແຕ່ໃນບາງສ່ວນມັນບໍ່, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນການບໍລິການເກົ່າ. ? ເພື່ອກໍານົດສາເຫດທີ່ແທ້ຈິງຂອງບັນຫາ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີຮູບພາບທີ່ສົມບູນຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນລະບົບ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນໂດຍສະເພາະທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າການບໍລິການຈຸນລະພາກໃດມີສ່ວນຮ່ວມໃນເສັ້ນທາງທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນ.

ທີ່ນີ້ວິທີການຕາຫນ່າງການບໍລິການສາມາດເຂົ້າມາຊ່ວຍເຫຼືອຂອງພວກເຮົາ, ເຊິ່ງຈະຈັດການກັບເຄື່ອງຈັກທັງຫມົດສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍໃນລະດັບຕ່ໍາກວ່າການບໍລິການທີ່ຕົນເອງດໍາເນີນການ. ວິທີການນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາຂັດຂວາງການຈະລາຈອນທັງຫມົດແລະວິເຄາະມັນໃນການບິນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຫຍັງກ່ຽວກັບມັນ.

ວິທີການຕາຫນ່າງການບໍລິການ

ແນວຄວາມຄິດຕົ້ນຕໍຂອງວິທີການຕາຫນ່າງການບໍລິການແມ່ນການເພີ່ມຊັ້ນໂຄງສ້າງພື້ນຖານອື່ນຜ່ານເຄືອຂ່າຍ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຮັດສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມີການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງການບໍລິການ. ການປະຕິບັດສ່ວນໃຫຍ່ເຮັດວຽກດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ຕູ້ຄອນເທນເນີ sidecar ເພີ່ມເຕີມທີ່ມີຕົວແທນໂປ່ງໃສຖືກເພີ່ມໃສ່ແຕ່ລະບໍລິການຈຸລະພາກ, ໂດຍຜ່ານການຈະລາຈອນຂາເຂົ້າແລະຂາອອກຂອງບໍລິການທັງຫມົດ. ແລະນີ້ແມ່ນສະຖານທີ່ຫຼາຍທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ດຸ່ນດ່ຽງລູກຄ້າ, ນໍາໃຊ້ນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພ, ກໍານົດຂໍ້ຈໍາກັດກ່ຽວກັບຈໍານວນການຮ້ອງຂໍແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບການໂຕ້ຕອບຂອງການບໍລິການໃນການຜະລິດ.

ວິທີແກ້ໄຂ

ມີ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຫຼາຍ​ວິ​ທີ​ການ​ນີ້​ແລ້ວ​: ອິຊິໂອ и linkerd2. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງຄຸນນະສົມບັດຫຼາຍອອກຈາກກ່ອງ. ​ແຕ່​ໃນ​ຂະນະ​ດຽວ​ກັນ​ກໍ​ມີ​ການ​ເພີ່ມ​ທະວີ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຊັບພະຍາກອນ. ຍິ່ງ​ໄປ​ກວ່າ​ນັ້ນ, ກຸ່ມ​ໃຫຍ່​ທີ່​ລະບົບ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ດຳ​ເນີນ​ງານ​ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ, ຈະ​ມີ​ຊັບພະຍາກອນ​ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ​ເພື່ອ​ຮັກສາ​ພື້ນຖານ​ໂຄງ​ລ່າງ​ໃໝ່. ທີ່ Avito, ພວກເຮົາດໍາເນີນການກຸ່ມ kubernetes ທີ່ປະກອບດ້ວຍຫລາຍພັນຕົວຢ່າງການບໍລິການ (ແລະຈໍານວນຂອງພວກເຂົາຍັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາ). ໃນການປະຕິບັດໃນປະຈຸບັນ, Istio ໃຊ້ RAM 300Mb ຕໍ່ຕົວຢ່າງການບໍລິການ. ເນື່ອງຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ຈໍານວນຫລາຍ, ການດຸ່ນດ່ຽງທີ່ໂປ່ງໃສຍັງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ເວລາຕອບສະຫນອງໂດຍລວມຂອງການບໍລິການ (ເຖິງ 10ms).

ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງຄວາມສາມາດອັນໃດທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງການໃນປັດຈຸບັນ, ແລະຕັດສິນໃຈວ່າເຫດຜົນຕົ້ນຕໍທີ່ພວກເຮົາເລີ່ມປະຕິບັດການແກ້ໄຂດັ່ງກ່າວແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນການຕິດຕາມຈາກລະບົບທັງຫມົດຢ່າງໂປ່ງໃສ. ພວກເຮົາຍັງຕ້ອງການໃຫ້ມີການຄວບຄຸມການໂຕ້ຕອບຂອງການບໍລິການແລະເຮັດການຫມູນໃຊ້ຕ່າງໆກັບສ່ວນຫົວທີ່ຖືກໂອນລະຫວ່າງການບໍລິການ.

ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາມາຮອດການຕັດສິນໃຈຂອງພວກເຮົາ:  Netramesh.

Netramesh

Netramesh ເປັນການແກ້ໄຂຕາຫນ່າງການບໍລິການທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຂະຫນາດທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດ, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງຈໍານວນຂອງການບໍລິການໃນລະບົບ.

ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງການແກ້ໄຂໃໝ່ແມ່ນແຫຼ່ງຊັບພະຍາກອນຕ່ຳ ແລະ ປະສິດທິພາບສູງ. ໃນ​ບັນ​ດາ​ລັກ​ສະ​ນະ​ຕົ້ນ​ຕໍ, ພວກ​ເຮົາ​ໃນ​ທັນ​ທີ​ຕ້ອງ​ການ​ທີ່​ຈະ​ສາ​ມາດ​ທີ່​ໂປ່ງ​ໃສ​ທີ່​ຈະ​ສົ່ງ tracing spans ກັບ​ລະ​ບົບ Jaeger ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ.

ມື້ນີ້, ການແກ້ໄຂເມຄສ່ວນໃຫຍ່ຖືກປະຕິບັດຢູ່ໃນ Golang. ແລະ, ແນ່ນອນ, ມີເຫດຜົນສໍາລັບການນີ້. ການຂຽນໂປຣແກຣມເຄືອຂ່າຍໃນ Golang ທີ່ເຮັດວຽກແບບບໍ່ກົງກັນກັບ I/O ແລະຂະໜາດໃນທົ່ວແກນຕາມຄວາມຕ້ອງການແມ່ນສະດວກ ແລະງ່າຍດາຍຫຼາຍ. ແລະ, ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍ, ການປະຕິບັດແມ່ນພຽງພໍເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຮົາເລືອກ Golang.

ຜະລິດຕະພັນ

ພວກເຮົາໄດ້ສຸມໃສ່ຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຮົາເພື່ອບັນລຸຜົນຜະລິດສູງສຸດ. ສໍາລັບການແກ້ໄຂທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຕໍ່ໄປກັບແຕ່ລະຕົວຢ່າງຂອງການບໍລິການ, ການບໍລິໂພກ RAM ແລະ CPU ຫນ້ອຍແມ່ນຕ້ອງການ. ແລະ, ແນ່ນອນ, ການຊັກຊ້າຕອບສະຫນອງຄວນຈະມີຂະຫນາດນ້ອຍ.

ມາເບິ່ງກັນວ່າເຮົາໄດ້ຮັບຜົນຫຍັງ.

RAM

Netramesh ໃຊ້ ~ 10Mb ໂດຍບໍ່ມີການຈະລາຈອນແລະສູງສຸດ 50Mb ດ້ວຍການໂຫຼດເຖິງ 10000 RPS ຕໍ່ຕົວຢ່າງ.

Istio envoy proxy ໃຊ້ ~ 300Mb ຢູ່ໃນກຸ່ມຂອງພວກເຮົາສະເໝີກັບຫຼາຍພັນຕົວຢ່າງ. ອັນນີ້ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ປັບຂະໜາດເປັນກຸ່ມທັງໝົດ.

ດ້ວຍ Netramesh ພວກເຮົາໄດ້ຮັບການຫຼຸດລົງ ~ 10x ໃນການບໍລິໂພກຄວາມຊົງຈໍາ.

CPU

ການນໍາໃຊ້ CPU ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເທົ່າທຽມກັນພາຍໃຕ້ການໂຫຼດ. ມັນຂຶ້ນກັບຈໍານວນຂອງການຮ້ອງຂໍຕໍ່ຫນ່ວຍເວລາຂອງ sidecar ໄດ້. ມູນຄ່າຢູ່ທີ່ 3000 ຄໍາຮ້ອງຂໍຕໍ່ວິນາທີທີ່ສູງສຸດ:

ມີອີກຈຸດຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນ: Netramesh - ການແກ້ໄຂທີ່ບໍ່ມີຍົນຄວບຄຸມແລະບໍ່ມີການໂຫຼດບໍ່ໄດ້ໃຊ້ເວລາ CPU. ດ້ວຍ Istio, sidecars ສະເຫມີປັບປຸງຈຸດສິ້ນສຸດການບໍລິການ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດເບິ່ງຮູບນີ້ໂດຍບໍ່ມີການໂຫຼດ:

ພວກເຮົາໃຊ້ HTTP/1 ສໍາລັບການສື່ສານລະຫວ່າງການບໍລິການ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງເວລາຕອບສະຫນອງສໍາລັບ Istio ໃນເວລາທີ່ proxying ຜ່ານ envoy ແມ່ນສູງເຖິງ 5-10ms, ເຊິ່ງຂ້ອນຂ້າງຫຼາຍສໍາລັບການບໍລິການທີ່ພ້ອມທີ່ຈະຕອບສະຫນອງໃນ millisecond. ດ້ວຍ Netramesh ເວລານີ້ໄດ້ຫຼຸດລົງເຖິງ 0.5-2ms.

ຂະຫຍາຍໄດ້

ຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຊັບພະຍາກອນທີ່ບໍລິໂພກໂດຍຕົວແທນແຕ່ລະຄົນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເອົາມັນໄປໃສ່ກັບແຕ່ລະບໍລິການ. Netramesh ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍເຈດຕະນາໂດຍບໍ່ມີອົງປະກອບຂອງຍົນຄວບຄຸມເພື່ອພຽງແຕ່ຮັກສາລົດຂ້າງທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາ. ເລື້ອຍໆໃນການແກ້ໄຂຕາຫນ່າງການບໍລິການ, ຍົນຄວບຄຸມແຈກຢາຍຂໍ້ມູນການຄົ້ນພົບການບໍລິການໃຫ້ກັບແຕ່ລະ sidecar. ຄຽງຄູ່ກັບມັນມາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການໝົດເວລາ ແລະການຕັ້ງຄ່າການດຸ່ນດ່ຽງ. ທັງຫມົດນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານເຮັດຫຼາຍສິ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ມັນ bloats sidecars ໃນຂະຫນາດ.

ການ​ຄົ້ນ​ພົບ​ການ​ບໍ​ລິ​ການ​

Netramesh ບໍ່ໄດ້ເພີ່ມກົນໄກເພີ່ມເຕີມສໍາລັບການຄົ້ນພົບການບໍລິການ. ການຈາລະຈອນທັງໝົດແມ່ນມີຄວາມໂປ່ງໃສຜ່ານທາງ netra sidecar.

Netramesh ຮອງຮັບ HTTP/1 application protocol. ເພື່ອກໍານົດມັນ, ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພອດທີ່ສາມາດກໍານົດໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້. ໂດຍປົກກະຕິ, ລະບົບມີພອດຫຼາຍຊ່ອງທີ່ຜ່ານການສື່ສານ HTTP ເກີດຂື້ນ. ຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາໃຊ້ 80, 8890, 8080 ສໍາລັບການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງການບໍລິການແລະການຮ້ອງຂໍພາຍນອກ. ໃນກໍລະນີນີ້, ພວກເຂົາສາມາດຖືກຕັ້ງຄ່າໂດຍໃຊ້ຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມ. NETRA_HTTP_PORTS.

ຖ້າທ່ານໃຊ້ Kubernetes ເປັນນັກປະພັນ ແລະກົນໄກໜ່ວຍງານບໍລິການຂອງມັນເພື່ອການສື່ສານພາຍໃນກຸ່ມລະຫວ່າງການບໍລິການ, ກົນໄກດັ່ງກ່າວຍັງຄົງຄືກັນ. ຫນ້າທໍາອິດ, microservice ໄດ້ຮັບທີ່ຢູ່ IP ການບໍລິການໂດຍໃຊ້ kube-dns ແລະເປີດການເຊື່ອມຕໍ່ໃຫມ່ກັບມັນ. ການເຊື່ອມຕໍ່ນີ້ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນຄັ້ງທໍາອິດກັບ netra-sidecar ທ້ອງຖິ່ນແລະຊຸດ TCP ທັງຫມົດໃນເບື້ອງຕົ້ນມາຮອດ netra. ຕໍ່ໄປ, netra-sidecar ສ້າງຕັ້ງການເຊື່ອມຕໍ່ກັບຈຸດຫມາຍປາຍທາງຕົ້ນສະບັບ. NAT ໃນ pod IP ໃນ node ຍັງຄົງຄືກັນກັບບໍ່ມີ netra.

ການຕິດຕາມການແຈກຢາຍແລະການສົ່ງຕໍ່ສະພາບການ

Netramesh ສະຫນອງການເຮັດວຽກທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສົ່ງ tracing spans ກ່ຽວກັບການໂຕ້ຕອບ HTTP. Netra-sidecar parses ໂປໂຕຄອນ HTTP, ວັດແທກຄວາມລ່າຊ້າຂອງຄໍາຮ້ອງຂໍ, ແລະສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນຈາກສ່ວນຫົວ HTTP. ໃນທີ່ສຸດ, ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຮ່ອງຮອຍທັງຫມົດໃນລະບົບ Jaeger ດຽວ. ສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າລະອຽດ, ທ່ານຍັງສາມາດນໍາໃຊ້ຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍຫ້ອງສະຫມຸດຢ່າງເປັນທາງການ jaeger ໄປຫໍສະຫມຸດ.

ແຕ່ມີບັນຫາ. ຈົນກ່ວາການບໍລິການສ້າງແລະສົ່ງ header uber ພິເສດ, ພວກເຮົາຈະບໍ່ເຫັນຂອບເຂດການຕິດຕາມທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຢູ່ໃນລະບົບ. ແລະນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ໄວຊອກຫາສາເຫດຂອງບັນຫາ. ນີ້ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ Netramesh ມີການແກ້ໄຂ. ຕົວແທນອ່ານ HTTP headers ແລະ, ຖ້າພວກເຂົາບໍ່ມີ uber trace id, ສ້າງອັນຫນຶ່ງ. Netramesh ຍັງເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການຮ້ອງຂໍຂາເຂົ້າແລະຂາອອກໃນ sidecar ແລະຈັບຄູ່ພວກເຂົາໂດຍການເສີມໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບຫົວຄໍາຮ້ອງຂໍຂາອອກທີ່ຈໍາເປັນ. ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງເຮັດໃນການບໍລິການແມ່ນເພື່ອສົ່ງພຽງແຕ່ຫນຶ່ງຫົວ X-Request-Id, ເຊິ່ງສາມາດຕັ້ງຄ່າໄດ້ໂດຍໃຊ້ຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມ NETRA_HTTP_REQUEST_ID_HEADER_NAME. ເພື່ອຄວບຄຸມຂະຫນາດຂອງສະພາບການໃນ Netramesh, ທ່ານສາມາດກໍານົດຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມຕໍ່ໄປນີ້: NETRA_TRACING_CONTEXT_EXPIRATION_MILLISECONDS (ເວລາທີ່ບໍລິບົດຈະຖືກເກັບໄວ້) ແລະ NETRA_TRACING_CONTEXT_CLEANUP_INTERVAL (ຄວາມຖີ່ຂອງການອະນາໄມບໍລິບົດ).

ມັນຍັງສາມາດສົມທົບຫຼາຍເສັ້ນທາງໃນລະບົບຂອງທ່ານໂດຍການຫມາຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີ token ກອງປະຊຸມພິເສດ. Netra ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕັ້ງ HTTP_HEADER_TAG_MAP ເພື່ອປ່ຽນສ່ວນຫົວ HTTP ໃຫ້ເປັນແທັບ tracing span ທີ່ສອດຄ້ອງກັນ. ນີ້ສາມາດເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການທົດສອບ. ຫຼັງຈາກຜ່ານການທົດສອບການເຮັດວຽກ, ທ່ານສາມາດເບິ່ງວ່າສ່ວນໃດຂອງລະບົບໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກການກັ່ນຕອງໂດຍປຸ່ມເຊດຊັນທີ່ສອດຄ້ອງກັນ.

ການກໍານົດແຫຼ່ງຄໍາຮ້ອງຂໍ

ເພື່ອກໍານົດບ່ອນທີ່ຄໍາຮ້ອງຂໍມາຈາກ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ຂອງການເພີ່ມ header ໂດຍອັດຕະໂນມັດກັບແຫຼ່ງ. ການນໍາໃຊ້ຕົວແປສະພາບແວດລ້ອມ NETRA_HTTP_X_SOURCE_HEADER_NAME ທ່ານສາມາດລະບຸຊື່ສ່ວນຫົວທີ່ຈະຖືກຕິດຕັ້ງໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ NETRA_HTTP_X_SOURCE_VALUE ທ່ານສາມາດກໍານົດຄ່າທີ່ header X-Source ຈະຖືກຕັ້ງຄ່າສໍາລັບການຮ້ອງຂໍທີ່ອອກທັງຫມົດ.

ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ການແຈກຢາຍສ່ວນຫົວທີ່ເປັນປະໂຫຍດນີ້ຖືກແຈກຢາຍຢ່າງເປັນເອກະພາບໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ມັນໃນການບໍລິການແລະເພີ່ມມັນເຂົ້າໃນບັນທຶກແລະການວັດແທກ.

ເສັ້ນທາງການຈະລາຈອນແລະ Netramesh ພາຍໃນ

Netramesh ປະກອບດ້ວຍສອງອົງປະກອບຕົ້ນຕໍ. ທໍາອິດ, netra-init, ກໍານົດກົດລະບຽບເຄືອຂ່າຍເພື່ອສະກັດການຈະລາຈອນ. ລາວໃຊ້ iptables redirect ກົດລະບຽບ ເພື່ອຂັດຂວາງການຈາລະຈອນທັງຫມົດຫຼືບາງສ່ວນຂອງລົດຂ້າງ, ເຊິ່ງເປັນອົງປະກອບຕົ້ນຕໍທີສອງຂອງ Netramesh. ທ່ານສາມາດກຳນົດຄ່າໄດ້ວ່າພອດໃດຕ້ອງການຖືກດັກສະກັດສໍາລັບຊ່ວງ TCP ຂາເຂົ້າ ແລະຂາອອກ: INBOUND_INTERCEPT_PORTS, OUTBOUND_INTERCEPT_PORTS.

ເຄື່ອງມືຍັງມີຄຸນສົມບັດທີ່ຫນ້າສົນໃຈ - probabilistic routing . ຖ້າທ່ານໃຊ້ Netramesh ສະເພາະສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນການຕິດຕາມ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດທ່ານສາມາດປະຫຍັດຊັບພະຍາກອນແລະເປີດໃຊ້ເສັ້ນທາງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໂດຍໃຊ້ຕົວແປ. NETRA_INBOUND_PROBABILITY и NETRA_OUTBOUND_PROBABILITY (ຈາກ 0 ຫາ 1). ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນ 1 (ການຈະລາຈອນທັງໝົດຖືກຂັດຂວາງ).

ຫຼັງຈາກການຂັດຂວາງສົບຜົນສໍາເລັດ, netra sidecar ຍອມຮັບການເຊື່ອມຕໍ່ໃຫມ່ແລະການນໍາໃຊ້ SO_ORIGINAL_DST ທາງ​ເລືອກ socket ເພື່ອ​ໃຫ້​ໄດ້​ຮັບ​ຈຸດ​ຫມາຍ​ປາຍ​ທາງ​ຕົ້ນ​ສະ​ບັບ​. Netra ຫຼັງຈາກນັ້ນເປີດການເຊື່ອມຕໍ່ໃຫມ່ກັບທີ່ຢູ່ IP ຕົ້ນສະບັບແລະສ້າງຕັ້ງການສື່ສານ TCP ສອງທາງລະຫວ່າງຝ່າຍຕ່າງໆ, ຟັງການຈະລາຈອນທັງຫມົດຜ່ານ. ຖ້າພອດຖືກກໍານົດເປັນ HTTP, Netra ພະຍາຍາມວິເຄາະແລະຕິດຕາມມັນ. ຖ້າ HTTP parsing ລົ້ມເຫລວ, Netra ກັບຄືນໄປ TCP ແລະໂປ່ງໃສ proxies bytes.

ການສ້າງເສັ້ນສະແດງການເພິ່ງພາອາໄສ

ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນການຕິດຕາມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນ Jaeger, ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການທີ່ຈະໄດ້ຮັບເສັ້ນສະແດງທີ່ສົມບູນຂອງການໂຕ້ຕອບໃນລະບົບ. ແຕ່ຖ້າຫາກວ່າລະບົບຂອງທ່ານຂ້ອນຂ້າງໂຫຼດແລະຫຼາຍພັນລ້ານຂອງ tracing spans ຕໍ່ມື້, ການລວບລວມໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກາຍເປັນວຽກທີ່ງ່າຍດາຍ. ມີວິທີທາງການເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້: spark-dependencies. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງເພື່ອສ້າງກາຟທີ່ສົມບູນແລະຈະບັງຄັບໃຫ້ທ່ານດາວໂຫລດຊຸດຂໍ້ມູນທັງຫມົດຈາກ Jaeger ສໍາລັບ XNUMX ຊົ່ວໂມງທີ່ຜ່ານມາ.

ຖ້າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ Elasticsearch ເພື່ອເກັບຮັກສາ tracing spans, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ ຜົນປະໂຫຍດ Golang ງ່າຍດາຍ, ເຊິ່ງຈະສ້າງກາຟດຽວກັນໃນນາທີໂດຍໃຊ້ຄຸນສົມບັດແລະຄວາມສາມາດຂອງ Elasticsearch.

ວິທີການນໍາໃຊ້ Netramesh

Netra ສາມາດໄດ້ຮັບການເພີ່ມໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍກັບການບໍລິການທີ່ດໍາເນີນການ orchestrator ໃດ. ທ່ານສາມາດເບິ່ງຕົວຢ່າງ ທີ່ນີ້.

ໃນປັດຈຸບັນ, Netra ບໍ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດອັດຕະໂນມັດ sidecars ກັບການບໍລິການ, ແຕ່ວ່າມີແຜນການສໍາລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.

ອະນາຄົດຂອງ Netramesh

ເປົ້າ​ຫມາຍ​ຕົ້ນ​ຕໍ​ Netramesh ແມ່ນເພື່ອບັນລຸຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຊັບພະຍາກອນຫນ້ອຍທີ່ສຸດແລະປະສິດທິພາບສູງ, ສະຫນອງຄວາມສາມາດພື້ນຖານສໍາລັບການສັງເກດການແລະການຄວບຄຸມການສື່ສານລະຫວ່າງການບໍລິການ.

ໃນອະນາຄົດ, Netramesh ຈະສະຫນັບສະຫນູນໂປໂຕຄອນຊັ້ນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອື່ນໆນອກເຫນືອຈາກ HTTP. ເສັ້ນທາງ L7 ຈະສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້.

ໃຊ້ Netramesh ຖ້າທ່ານພົບບັນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລະຂຽນຫາພວກເຮົາດ້ວຍຄໍາຖາມແລະຄໍາແນະນໍາ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com