(Macroecon/Shutterstock)
O conceito de observabilidade dinâmica surgiu para explorar todos os dados de observabilidade combinados completos, incluindo toras, métricas e traços. O provedor de ferramentas de observabilidade lógica também adotou o conceito, mas com sua própria reviravolta.
A observabilidade surgiu como um novo conceito há vários anos para refletir a idéia de que, combinando toras, métricas e traços em um único ambiente, desenvolvedores e engenheiros de confiabilidade do native (SRES) poderiam obterem mais informações do funcionamento de sistemas complexos. Em suma, ao combinar os vários tipos de monitoramento de dados, surgirem os apoiadores de observabilidade que novos insights surgiram que seriam mais do que a soma de suas partes.
Como outros fornecedores de ferramentas de monitoramento, Lógica de sumô Também começou a cidade da estrada de observabilidade. A empresa SaaS tem ajudado os clientes a monitorar seus aplicativos, servidores, armazenamento e outros sistemas desde que foi fundada em 2010. No entanto, em algum momento, a jornada em direção à observabilidade que o Nirvana deu uma guinada.
Os problemas de observabilidade decorrem de desafios difíceis inerentes a cada um dos diferentes tipos de dados de observabilidade, diz Invoice Peterson, diretor sênior de advertising de produto para observabilidade na lógica de sumô.
“A premissa unique de observabilidade period combinar tudo isso e permitir que você a analise”, diz Peterson. “Mas o que as pessoas descobriram foi muito difícil.”
A lógica de sumô surge as idéias com base em dados de observabilidade (imagem cortesia de sumô lógica)
O primeiro problema foi o tamanho dos dados, diz Peterson. Toras, métricas e traços geram Um verdadeiro tsunami de dados (ousamos chamá -lo de Knowledge-nami), que cria desafios de armazenamento próprios. O fato de as métricas serem apenas amostras de seus dados, em vez de um reflexo whole do seu sistema, é outro desafio para reunir uma imagem completa, diz ele. Terceiro, os traços dependem completamente dos desenvolvedores para codificar o aplicativo, o que geralmente nunca é feito.
“Portanto, a premissa unique da observabilidade period que eu iria capturar tudo isso, para permitir que você faça relatórios e saiba o que está acontecendo”, diz Peterson. “Isso nunca aconteceu. Isso nunca cumpriu realmente a promessa do que as pessoas esperavam que a observabilidade fosse. ”
Ao obter plena observabilidade em suas aplicações por meio de logs, métricas e traços, parece bom, ela realmente não foi divulgada. Por exemplo, cerca de quatro em cada cinco incidentes registrados nos ambientes de varejo são clientes que informam às empresas que o web site não está funcionando, diz Peterson. Essa é uma forte indicação de falha.
“Estamos meio que lançando esse modelo de cabeça para baixo e dizendo: não, precisamos ter um sistema que esteja olhando continuamente esses níveis, criando mapas de serviço e identificando o colapso”, diz ele. “Um sistema de perception em tempo actual sobre a saúde da sua pilha de TI”.
A abordagem que a lógica do SUMO optou por adotar com sua solução de observabilidade da próxima geração – que optou por chamar a observabilidade dinâmica – é baseada em troncos como a verdade do solo. Métricas e vestígios são bons quando trabalham, mas não estão adicionando o suficiente à equação no last do dia, diz Peterson.
“O que estamos fazendo no SUMO está analisando a observabilidade dinâmica da noção de que tudo isso começa e termina com os troncos”, diz ele. “Os registros são onde todos os dados granulares detalhados sobre o que está acontecendo em um aplicativo existe”.
O co-piloto da MO visa a superfície insights dos dados de log
A Sumo Logic acha que tem uma vantagem com os logs devido à maneira como os armazena e os processa. Na maioria das vezes, os clientes não são cobrados por ingerir toras em sua solução de observabilidade baseada em SaaS (além de uma cobrança nominal). Em vez disso, a empresa cobra principalmente as idéias geradas a partir dos logs.
Em segundo lugar, a lógica sumô suporta logs não estruturados, que alguns fornecedores não. Os logs não estruturados, que podem se parecer com apenas uma série de números gerados a partir de algum componente de um aplicativo, podem receber um esquema ao ler o Sumo, diz Peterson.
O terceiro elemento -chave de seu novo sistema de observabilidade dinâmica, que a empresa Revelado na conferência Re: Invent 2024 em dezembroé a utilização de tecnologias generativas de IA para acelerar a análise dos dados e a entrega do perception.
“Estamos chamando a observabilidade dinâmica de um sistema de insights”, disse Peterson. “O que estamos construindo sobre isso é o processamento de linguagem pure e as ferramentas genai para realmente criar um sistema em que você pode usar todos os seus dados para monitorar, observar, rastrear, relatar, analisar, responder a incidentes and many others. na lógica de sumô . ”
Na Re: Invent, a empresa revelou a MO Copilot, um copiloto de IA construído no Amazon Bedrock, projetado para ajudar na criação complexa de consultas, geração automática de informações de incidentes de segurança e desempenho. O MO Copilot está sendo testado pelos clientes e está programado para ser lançado no GA no last deste ano.
A esperança com o MO Copilot é que diminuirá a barreira à observabilidade. Em vez de conhecer o idioma da consulta lógica do SUMO, os clientes poderão direcionar a ferramenta usando a linguagem pure. A Genai poderá automatizar as tarefas de desenvolvimento, análise e resposta da consulta, que acelerarão o tempo médio entre a resolução (MTBR), diz Peterson.
“O que estamos fazendo com a observabilidade dinâmica está ficando à frente de tudo isso”, diz ele. “Ainda criamos mapas de serviço ao vivo e identificamos, ei, você acabou de cair em Indiana. Mas então o que estamos fazendo é olhar para esse servidor e dizer: ‘Okay, esse servidor falhou porque algum patch que aconteceu há três dias é ruim e precisamos consertar esse patch’.
“Mas o que podemos fazer é olhar para toda a sua rede e, com base nos logs, prever o que outros servidores vão falhar com o tempo, porque eles também receberam esse patch ruim”, continua Peterson. “Portanto, isso nos permite reduzir o MTBR, reduzir o tempo de inatividade, permitir que as empresas tenham um plano para sair e resolver isso”.
A lógica do SUMO não é o único fornecedor de monitoramento que persegue a meta de observabilidade dinâmica. ElásticoAssim, Dynatracee Datadogentre outros, estão fazendo movimentos no espaço. À medida que as empresas se familiarizam usando Genai e Copilots e descobrem onde exatamente se encaixam, os benefícios potenciais dessa abordagem podem ser bastante significativos.
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