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Diese drei Techniken schaffen Observability in Hybrid Clouds
Observability ist nicht nur Monitoring, und besonders Hybrid Clouds profitieren von den zusätzlichen Funktionen. Wir erklären, wie Sie das Beste aus Ihrem Ökosystem holen.
Jeder Technologiewechsel bringt Vorteile und Risiken mit sich. Das Einführen von Hybrid Cloud ist dabei keine Ausnahme. Die positiven Effekte, die in Unternehmen durch das Verbinden von Public-Cloud-Ressourcen mit ihren Legacy-Systemen entstehen, sind zahlreich.
Aber um von dieser Symbiose zu profitieren, mussten Sie in Kauf nehmen, dass Ihre Umgebungen komplexer werden. Es ist zunehmend schwieriger für Sie, Probleme zu identifizieren und zu lösen, sowie sinnvolle Verbesserungsvorschläge aus Ihrer Telemetrie zu extrapolieren. Observability wird plötzlich zur Herausforderung – aber wie können Sie dem begegnen?
Überwachung versus Observability
Monitoring ist die traditionelle Methode zum Sammeln von Informationen über Anwendungen und die Leistung des Systems. Sie eignet sich gut für monolithische Applikationen und einfaches Hosting im Rechenzentrum.
Public-Cloud-Plattformen bieten native Überwachungs-Tools an und viele Unternehmen, die Hybrid Cloud einsetzen, bescheiden sich mit diesen beiden Werkzeugen. Fast alle stellen aber alsbald fest, dass das nicht genug ist, da die Daten von allen Orten, an denen Anwendungen ausgeführt werden, schwer zu interpretieren sind.
Der Unterschied zwischen Überwachung und Observability besteht darin, dass letztere versucht, ein ganzheitliches Abbild vom Zustand der Ressourcen wiederzugeben. Observability zeigt Informationen zu Anwendungen an, unabhängig davon, aus wie vielen Komponenten sie bestehen oder wo diese Komponenten gehostet werden. Diese Form des Monitorings versteht Anwendungen eher als Ökosystem, das aus verschiedenen Elementen besteht, die einander zuarbeiten. Der Status des Systems wird aus dem kombinierten Zustand aller seiner Elemente und Workflows abgeleitet.
Was ist Hybrid Cloud-Observability?
Worflows sind von zentraler Bedeutung für Observability in Hybrid Clouds. Das hat zwei Gründe:
Zum einen definieren sie, wie Komponenten und Hosting-Punkte miteinander verknüpft sind, um eine Anwendung zu bilden. Auf diese Weise verstehen IT-Profis die Beziehungen innerhalb des Ökosystems besser, um so Überwachungsergebnisse richtig zu interpretieren.
Zweitens stellen Workflows Konnektivität als Grundvoraussetzung in den Vordergrund, und das ist beim Hybrid Cloud Computing von entscheidender Bedeutung. Das Netzwerk ist der kritische – und manchmal versteckte – Teil der Infrastruktur, den es zu überwachen gilt.
Eine erfolgreiche Strategie zum Überwachen komplexer IT-Infrastukturen umfasst in der Regel drei Komponenten:
- Analyse des Netzwerkverkehrs;
- automatisches Tracing, um Arbeitsabläufe zu verfolgen und integrale Anwendungskomponenten zu identifizieren; und
- Anwendungsleistungsüberwachung (Application Performance Monitoring, APM) und Codeänderung, um kontextbezogene Trigger einzuführen.
Analyse des Netzwerkverkehrs. Um Observability in der Hybrid Cloud zu erreichen, greifen Sie bei der Überwachung des Netzwerkverkehrs auf eine bekannte Methode zurück: Sie isolieren das Problem.
Da Netzwerkverbindungen Anwendungskomponenten in der Cloud mit Partnerkomponenten im Rechenzentrum verbinden, ist es sinnvoll, den Datenverkehr zwischen Cloud und Rechenzentrum zu überwachen und spezifische Anwendungsworkflows zu identifizieren. Diese Flows können Ihnen dann bei der Problemsuche helfen, da Sie den Fehler auf eine bestimmte Cloud oder ein Rechenzentrum eingrenzen können, um es dort mit den nativen Überwachungs-Tools identifizieren. Dabei kann es herausfordernd sein, den Verkehr in den großen Mengen, wie sie in Hybrid-Cloud-Konfigurationen auftreten, zu überblicken.
Automatisches Tracing. Tracing ist der häufigste Ansatz für Observability inr Hybrid Clouds, da es keinen Zugriff auf den Quellcode erfordert. Vielmehr verfolgt es die Workflows nach, sowie das Netzwerk, das diese unterstützt. So wird sichergestellt, dass die Anwendungsüberwachung das Netzwerkverhalten mit abdeckt.
Der automatische Tracing-Prozess ist jedoch nicht perfekt, wenn es um das Identifizieren von Workflows und Komponenten geht. Probleme können auftreten, wenn in der Cloud Komponenten zu oft wiederverwendet werden, wenn eine Vielzahl von Webservices im Einsatz ist, oder wenn der Cloud-Anbieter Verkehrsflüsse und Komponentenverbindungen verbirgt.
Codeänderung und APM. Für diese Maßnahme integrieren Entwickler Verfolgungssignale an bestimmten Punkten. Eine automatisierungsorientierte Strategie für die Überwachung umfasst in der Regel Tools für Codeänderungen – normalerweise Open-Source-Dienste – um die Observability zu verbessern. Im eingefügten Code spezifiziert der Entwickler, was und wie überwacht werden soll. Deshalb bietet APM den genauesten Ansatz zur Verbesserung der Observability in einem Hybrid-Cloud-Modell.
Der Nachteil von APM ist jedoch, dass nicht alle Tools alle Programmiersprachen unterstützen und Quellcode nicht für alle Anwendungskomponenten verfügbar ist.
Hybrid-Cloud-Anwendungen bestehen häufig aus neueren Anwendungskomponenten, die in der Cloud laufen und mit Legacy-Programmen in On-Premises verbunden sind. Zwischen den beiden kann eine sogenannte Shim-Schicht aus Code liegen, welche die App-Schnittstellen über Module verbindet. Durch sie können Entwickler Codeänderungen leicht in ein Projekt einfügen. Somit ermöglicht die Shim-Schicht an der Grenze zur Cloud die Interpretation von Überwachungsdaten aus beiden Umgebungen, indem sie den Kontext zwischen den beiden herstellt, wie er durch das Trace-Event der Codeänderung zur Verfügung gestellt wird.
Der beste Ansatz für die Observability der Hybrid Cloud ist oft eine Kombination der drei genannten Strategien. APM- und Code-Modifikationsansätze liefern die besten Ergebnisse, aber sind nicht für jedes Szenario geeignet – automatisches Tracing und die Analyse des Netzwerkverkehrs dürften alle bestehenden Lücken füllen.
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass für die meisten Unternehmen keine Observability-Strategie zu 100 Prozenten effektiv ist. Sie können es mit Ihren Bemühungen um Observability so weit treiben, dass die Kosten in keinem vernünftigen Verhältnis mehr zum Ergebnis stehen. Sobald Mitarbeiter mit dem System die Mehrheit der auftretenden Probleme zuverlässig identifizieren und lösen, ist es am besten, weitere das Kosten- und Nutzenverhältnis weiterer Änderungen zu evaluieren.
Mehr Observability ist nicht immer besser.
