{"id":55700,"date":"2020-01-26T00:00:00","date_gmt":"2020-01-25T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/trassirovka-i-monitoring-v-istio-mikroservisy-i-printsip-neopredelennosti"},"modified":"2020-02-18T14:03:50","modified_gmt":"2020-02-18T11:03:50","slug":"trassirovka-i-monitoring-v-istio-mikroservisy-i-printsip-neopredelennosti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/nl\/blog\/administrirovanie\/trassirovka-i-monitoring-v-istio-mikroservisy-i-printsip-neopredelennosti","title":{"rendered":"Tracing en Monitoring in Istio: Microservices en het Onzekerheidsprincipe","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Het principe van de onzekerheid van Heisenberg stelt dat het onmogelijk is om tegelijkertijd de positie van een object en zijn snelheid te meten. Als een object in beweging is, heeft het geen specifieke positie. En als er een positie is, dan betekent dat dat het geen snelheid heeft.<\/p>\n

\"Tracing
\n
\nWat betreft microservices op het Red Hat OpenShift-platform (en beheerd door Kubernetes), kunnen ze dankzij de bijbehorende open-source software tegelijkertijd rapporteren over zowel hun prestaties als hun functionaliteit. Dit weerlegt natuurlijk de oude man Heisenberg niet, maar het elimineert de onzekerheid bij het werken met cloudapplicaties. Istio maakt het gemakkelijk om tracering en monitoring van dergelijke applicaties te organiseren, zodat alles onder controle blijft.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Laten we de terminologie vaststellen<\/h3>\n

\nOnder tracering<\/b> (Tracing) verstaan we het loggen van systeemactiviteit. Het klinkt vrij algemeen, maar een van de belangrijkste regels hier is om traceergegevens in de juiste opslag te dumpen, zonder je zorgen te maken over hun opmaak. Het volledige werk van het zoeken en analyseren van gegevens ligt bij de gebruiker ervan. In Istio wordt het traceringssysteem Jaeger gebruikt, dat het OpenTracing-datamodel implementeert.<\/p>\n

Traceringen<\/b> (Traces, en het woord \"traceringen\" wordt hier gebruikt in de betekenis van \"sporen\", zoals bijvoorbeeld in ballistische expertises) noemen we de gegevens die volledig beschrijven hoe een verzoek of een werkunit verloopt, zeg maar, \u201cvan begin tot eind\u201d. Bijvoorbeeld, alles wat er gebeurt vanaf het moment dat een gebruiker op een knop op een webpagina drukt tot het moment dat gegevens worden teruggestuurd, inclusief alle microservices die daarbij betrokken zijn. Je zou kunnen zeggen dat \u00e9\u00e9n tracering volledig beschrijft (of modelleert) hoe een verzoek heen en terug gaat. In de Jaeger-interface worden traceringen opgedeeld in componenten langs de tijdas, zoals je een ketting in aparte schakels kunt opdelen. Maar in plaats van schakels bestaat een tracering uit zogenaamde span's.<\/p>\n

Span<\/b> \u2013 dit is het interval van het begin van de uitvoering van een werkunit tot de voltooiing ervan. Blijft de analogie behouden, dan kun je zeggen dat elke span een afzonderlijke schakel van de ketting vertegenwoordigt. Een span kan (of kan geen) een of meerdere kindspan's hebben. Als gevolg hiervan zal de span van het hoogste niveau (root span) dezelfde totale duur hebben als de tracering waartoe hij behoort.<\/p>\n

Monitoring<\/b> \u2013 is, in fact, the observation of your system \u2013 through the UI or via automation tools. Monitoring is based on tracing data. In Istio, monitoring is implemented using Prometheus and has a corresponding UI. Prometheus supports automatic monitoring with alert notifications and Alert Managers.<\/p>\n

We make notches<\/h3>\n

\nFor tracing to be possible, the application must create a collection of spans. These must then be exported to Jaeger, which in turn creates a visual representation of the trace. Among other things, these spans mark the operation name and the timestamps of its start and end. The transfer of spans is done by redirecting HTTP headers intended for Jaeger from incoming requests to outgoing requests. Depending on the programming language used, this may require slight modifications to the application source code. Below is an example of code in Java (using the Spring Boot framework) that adds B3 (Zipkin-style) headers to your request in the Spring configuration class:<\/p>\n

\"Tracing
\nThe following header settings are used:<\/p>\n

\"Tracing
\nIf you are using Java, you don't need to change the code; just add a few lines in the Maven POM file and set environment variables. Here are the lines that need to be added to the POM.XML file to implement the Jaeger Tracer Resolver:<\/p>\n

\"Tracing
\nAnd the corresponding environment variables are set in the Dockerfile:<\/p>\n

\"Tracing
\nThat's it, everything is set up, and our microservices will start generating trace data.<\/p>\n

Looking at the big picture<\/h3>\n

\nIstio includes a simple control panel based on Grafana. When everything is set up and running on the Red Hat OpenShift PaaS platform (in our example, Red Hat OpenShift and Kubernetes are deployed on minishift), this panel is launched with the following command:<\/p>\n

open \"$(minishift openshift service grafana -u)\/d\/1\/istio-dashboard?refresh=5&ord;Id=1\"\n<\/code><\/pre>\n
\nThe Grafana panel allows for a quick assessment of the system's performance. A fragment of this panel is shown in the image below:<\/p>\n
\"Tracing
\nHier zien we dat de microservice customer de microservice preference v1 aanroept, en deze op zijn beurt roept de microservices recommendation v1 en v2 aan. Op het Grafana-paneel is er een Dashboard Row-blok voor high-level metrics, zoals het totale aantal verzoeken (Global Request Volume), het percentage succesvolle verzoeken (success rates) en fouten 4xx. Daarnaast is er een weergave van Server Mesh met grafieken voor elke service en een blok Services Row voor het bekijken van gedetailleerde informatie over elke container voor elke service.<\/p>\n
Laten we dieper graven<\/h3>\n
\nBij correct ingestelde tracing van Istio, wat eigenlijk direct uit de doos beschikbaar is, kan je dieper ingaan op de prestatie-analyse van het systeem. In de Jaeger UI kun je traceringen bekijken en zien hoe ver en diep ze gaan, en visueel knelpunten in de prestaties lokaliseren. Wanneer je Red Hat OpenShift op het minishift-platform gebruikt, start je de Jaeger UI met de volgende opdracht:<\/p>\n
minishift openshift service jaeger-query --in-browser\n<\/code><\/pre>\n
\n\"Tracing
\nWat kunnen we zeggen over de tracing op deze afbeelding:<\/p>\n