Przedmowa

Wprowadzenie

Część I. Droga do obserwowalności

1. jest obserwowalność?

• Matematyczna definicja obserwowalności
• Zastosowanie obserwowalności do systemów oprogramowania
• Błędne opisy obserwowalności oprogramowania
• Dlaczego obserwowalność jest obecnie ważna
  • Czy to naprawdę najlepszy sposób?
  • Dlaczego wskaźniki i monitorowanie nie wystarczają?
• Debugowanie z wykorzystaniem wskaźników a obserwowalność
  • Znaczenie kardynalności
  • Znaczenie liczby wymiarów
• Debugowanie przy zapewnionej obserwowalności
• Obserwowalność jest dostosowana do nowoczesnych systemów
• Podsumowanie

2. Różnice w procesie debugowania przy stosowaniu monitorowania i obserwowalności

• W jaki sposób dane systemów monitorowania są używane do debugowania?
  • Zachowania typowe dla rozwiązywania problemów z wykorzystaniem pulpitów nawigacyjnych
  • Ograniczenia rozwiązywania problemów na podstawie intuicji
  • Tradycyjne monitorowanie jest z natury reaktywne
• W jaki sposób obserwowalność umożliwia lepsze debugowanie?
• Podsumowanie

3. Lekcje wyciągnięte ze skalowania bez zapewnienia obserwowalności

• Zapoznanie z firmą Parse
• Skalowanie w firmie Parse
• Ewolucja w kierunku nowoczesnych systemów
• Ewolucja w kierunku nowoczesnych praktyk
• Zmiana praktyk w firmie Parse
• Podsumowanie

4. Związki obserwowalności z DevOps, inżynierią niezawodności i natywnym przetwarzaniem chmurowym

• Natywne przetwarzanie chmurowe, DevOps i inżynieria niezawodności w pigułce
• Obserwowalność a debugowanie kiedyś i dzisiaj
• Obserwowalność umożliwia stosowanie praktyk z podejścia DevOps i inżynierii niezawodności
• Podsumowanie

Część II. Podstawy obserwowalności

5. Ustrukturyzowane zdarzenia są elementami składowymi obserwowalności

• Debugowanie z wykorzystaniem ustrukturyzowanych zdarzeń
• Ograniczenia wskaźników jako podstawowych elementów składowych
• Ograniczenia tradycyjnych dzienników jako podstawowych elementów składowych
  • Dzienniki nieustrukturyzowane
  • Dzienniki ustrukturyzowane
• Właściwości zdarzeń przydatne w trakcie debugowania
• Podsumowanie

6. Łączenie zdarzeń w ślady

• Czym jest śledzenie rozproszone i dlaczego jest obecnie ważne
• Komponenty śledzenia
• Trudny sposób instrumentacji śledzenia
• Dodawanie niestandardowych pól do przedziałów śladu
• Łączenie zdarzeń w ślady
• Podsumowanie

7. Instrumentacja z wykorzystaniem projektu OpenTelemetry

• Krótkie wprowadzenie do instrumentacji
• Otwarte standardy instrumentacji
• Instrumentacja przy użyciu przykładów zilustrowanych kodem
  • Zacznij od instrumentacji automatycznej
  • Dodaj instrumentację niestandardową
  • Dane uzyskane dzięki instrumentacji wyślij do systemu backendowego
• Podsumowanie

8. Analizowanie zdarzeń w celu uzyskania obserwowalności

• Debugowanie na podstawie znanych warunków
• Debugowanie według podstawowych zasad
  • Korzystanie z podstawowej pętli analiz
  • Automatyzacja "ataku siłowego" w podstawowej pętli analiz
• Zwodnicze obietnice związane z podejściem AIOps
• Podsumowanie

9. Jak połączyć obserwowalność z monitorowaniem?

• Gdzie sprawdza się monitorowanie?
• Gdzie sprawdza się obserwowalność?
• Rozważania dotyczące systemu i oprogramowania
• Ocena potrzeb organizacji
  • Wyjątki - monitorowanie infrastruktury, którego nie można zignorować
  • Praktyczne przykłady
• Podsumowanie

Część III. Obserwowalność na poziomie zespołów

10. Stosowanie praktyk z obszaru obserwowalności w zespole

• Dołącz do grupy społecznościowej
• Zacznij od największych problemów
• Kup zamiast budować
• Iteracyjne opracowywanie instrumentacji
• Szukaj okazji do wykorzystania już realizowanych projektów
• Przygotuj się na najtrudniejszy ostatni krok
• Podsumowanie

11. Programowanie sterowane obserwowalnością

• Programowanie sterowane testami
• Obserwowalność w cyklu rozwoju oprogramowania
• Określanie miejsca debugowania
• Debugowanie w epoce mikrousług
• W jaki sposób instrumentacja umożliwia obserwowalność?
• Przesunięcie obserwowalności na wcześniejsze etapy prac
• Wykorzystanie obserwowalności do przyspieszenia udostępniania oprogramowania
• Podsumowanie

12. Używanie poziomów SLO do zapewniania niezawodności

• Tradycyjne metody monitorowania powodują niebezpieczne zmęczenie alertami
• Alerty oparte na wartościach progowych dotyczą tylko "znanych niewiadomych"
• Doświadczenie użytkownika jest drogowskazem
• Czym są poziomy SLO?
  • Niezawodne alerty z wykorzystaniem poziomów SLO
  • Zmiana kultury w kierunku alertów opartych na poziomach SLO - studium przypadku
• Podsumowanie

13. Podejmowanie działań i debugowanie na podstawie alertów opartych na poziomach SLO

• Zgłaszanie alertów przed wyczerpaniem budżetu błędów
• Reprezentowanie czasu w formie okna przesuwnego
• Przewidywania w celu utworzenia prognostycznego alertu dotyczącego spalania
  • Okno wyprzedzające
  • Okno bazowe
  • Działanie na podstawie alertów dotyczących spalania opartych na poziomach SLO
• Obliczanie poziomów SLO na podstawie obserwowalności i z użyciem danych z szeregów czasowych
• Podsumowanie

14. Obserwowalność a łańcuch dostarczania oprogramowania

• Dlaczego Slack wymagał wdrożenia obserwowalności?
• Instrumentacja - współdzielone biblioteki klienckie i wymiary
• Studia przypadków: operacjonalizacja łańcucha dostarczania
  • Jak zrozumieć kontekst za pomocą narzędzi
  • Dodawanie alertów umożliwiających podejmowanie działań
  • Zrozumienie, co się zmieniło
• Podsumowanie

Część IV. Obserwowalność w dużej skali

15. Zbudować czy kupić? Zwrot z inwestycji

• Jak analizować zwrot z inwestycji w obserwowalność?
• Rzeczywiste koszty budowania własnego rozwiązania
  • Ukryte koszty korzystania z "darmowego" oprogramowania
  • Korzyści z budowania własnych narzędzi
  • Zagrożenia związane z tworzeniem własnego rozwiązania
• Rzeczywiste koszty zakupu oprogramowania
  • Ukryte koszty finansowe oprogramowania komercyjnego
  • Ukryte koszty niefinansowe oprogramowania komercyjnego
  • Korzyści z zakupu oprogramowania komercyjnego
  • Zagrożenia związane z zakupem oprogramowania komercyjnego
• Zakup lub budowanie nie jest wyborem albo jedno, albo drugie
• Podsumowanie

16. Wydajny magazyn danych

• Wymagania funkcjonalne z obszaru obserwowalności
  • Bazy danych dla szeregów czasowych są nieodpowiednie do zapewniania obserwowalności
  • Inne możliwe magazyny danych
  • Strategie przechowywania danych
• Studium przypadku: implementacja magazynu danych Retriever z systemu Honeycomb
  • Podział danych według czasu
  • Przechowywanie danych w segmentach według kolumn
  • Wykonywanie procesów pracy związanych z zapytaniami
  • Zapytanie dotyczące śladów
  • Zapytania o dane w czasie rzeczywistym
  • Obniżanie kosztów dzięki poziomom
  • Zapewnianie szybkości dzięki przetwarzaniu równoległemu
  • Radzenie sobie z wysoką kardynalnością
  • Strategie dotyczące skalowania i trwałości
  • Uwagi na temat budowania własnego wydajnego magazynu danych
• Podsumowanie

17. Tanie i wystarczająco dokładne - próbkowanie

• Próbkowanie w celu udoskonalenia gromadzenia danych
• Różne metody próbkowania
  • Próbkowanie ze stałym prawdopodobieństwem
  • Próbkowanie na podstawie natężenia ruchu w ostatnim okresie
  • Próbkowanie na podstawie treści zdarzenia (kluczy)
  • Łączenie metody opartej na kluczu z historyczną
  • Wybór technik próbkowania dynamicznego
  • Kiedy podejmować decyzję o pobieraniu próbek dla śladów?
• Przekładanie strategii próbkowania na kod
  • Przypadek podstawowy
  • Próbkowanie ze stałą częstotliwością
  • Rejestrowanie częstotliwości próbkowania
  • Spójne próbkowanie
  • Próbkowanie z docelową częstotliwością
  • Stosowanie więcej niż jednej statycznej częstotliwości próbkowania
  • Próbkowanie na podstawie klucza i docelowej częstotliwości
  • Próbkowanie z dynamicznie określaną częstotliwością dla dowolnej liczby kluczy
  • Łączenie wszystkich elementów - próbkowanie przed zdarzeniem i po zdarzeniu z docelową częstotliwością dla poszczególnych kluczy
• Podsumowanie

18. Zarządzanie telemetrią z wykorzystaniem potoków

• Cechy potoków telemetrycznych
  • Przekazywanie danych
  • Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami
  • Izolacja obciążeń
  • Buforowanie danych
  • Zarządzanie zasobami
  • Filtrowanie i rozszerzanie danych
  • Transformacja danych
  • Zapewnienie jakości i spójności danych
• Zarządzanie potokiem telemetrycznym - struktura
• Wyzwania związane z zarządzaniem potokiem telemetrycznym
  • Wydajność
  • Poprawność
  • Dostępność
  • Niezawodność
  • Izolacja
  • Świeżość danych
• Przypadek użycia - zarządzanie telemetrią w firmie Slack
  • Agregacja wskaźników
  • Wpisy z dziennika i zdarzenia ze śladu
• Otwartoźródłowe zastępniki
• Zarządzanie potokiem telemetrycznym - rozwijać czy kupować?
• Podsumowanie

Część V. Rozpowszechnianie kultury obserwowalności

19. Biznesowe uzasadnienie wprowadzania obserwowalności

• Reaktywne podejście do wprowadzania zmian
• Zwrot z inwestycji w obserwowalność
• Proaktywne podejście do wprowadzania zmian
• Wprowadzenie obserwowalności jako praktyki
• Korzystanie z odpowiednich narzędzi
  • Instrumentacja
  • Przechowywanie i analiza danych
  • Wdrażanie narzędzi w zespołach
• Kiedy obserwowalność jest wystarczająca?
• Podsumowanie

20. Interesariusze i sojusznicy przy wprowadzaniu obserwowalności

• Rozpoznawanie nieinżynieryjnych potrzeb z obszaru obserwowalności
• Zdobywanie sojuszników w obszarze obserwowalności w praktyce
  • Zespoły wsparcia klienta
  • Zespoły ds. sukcesu klienta i produktu
  • Zespoły sprzedażowe i wykonawcze
• Obserwowalność a narzędzia do analityki biznesowej
  • Czas wykonywania zapytań
  • Dokładność
  • Aktualność
  • Struktura
  • Okna czasowe
  • Efemeryczność
• Jednoczesne korzystanie z narzędzi do zapewniania obserwowalności i narzędzi do analityki biznesowej w praktyce
• Podsumowanie

21. Model dojrzałości obserwowalności

• Uwaga na temat modeli dojrzałości
• Dlaczego obserwowalność wymaga modelu dojrzałości?
• O modelu dojrzałości obserwowalności
• Kompetencje wymienione w modelu dojrzałości obserwowalności
  • Odporność na awarie systemu
  • Dostarczanie wysokiej jakości kodu
  • Zarządzanie złożonością i długiem technicznym
  • Udostępnianie w przewidywalnym cyklu
  • Zrozum zachowanie użytkownika
• Korzystanie z modelu dojrzałości obserwowalności dla organizacji
• Podsumowanie

22. Dalsze działania

• Obserwowalność kiedyś i dziś
• Dodatkowe materiały
• Prognozy dalszego rozwoju obserwowalności

• Назва: Inżynieria obserwowalności. Doskonalenie produkcyjnych systemów oprogramowania
• Автор: Charity Majors, Liz Fong-Jones, George Miranda
• Оригінальна назва: Observability Engineering: Achieving Production Excellence
• Переклад: Tomasz Walczak
• ISBN: 978-83-289-1199-4, 9788328911994
• Дата видання: 2024-09-03
• Формат: Eлектронна книга
• Ідентифікатор видання: inzobs
• Видавець: Helion