View a markdown version of this page

-Übersicht - AWS Präskriptive Leitlinien

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

-Übersicht

Warum müssen Sie Ihre Beobachtbarkeitsstrategie überdenken

Observability hat sich aus der Überwachung entwickelt, bei der der Schwerpunkt auf der Erfassung von Telemetriesignalen wie Protokollen, Metriken und Traces lag, um Sie beim Debuggen Ihrer Anwendungen zu unterstützen. Aufgrund dieses Zusammenhangs wurde Observability oft erst im Nachhinein berücksichtigt und führte zu zu viel oder zu wenig Instrumentierung, der Unfähigkeit, Signale zu korrelieren, unzusammenhängender Sichtbarkeit und einer Vielzahl von Tools, die oft nicht kohärent integriert wurden. Diese führten zu einem vermeintlichen Wertverlust und zu Kosten, die die Vorteile der Beobachtbarkeit zu überwiegen schienen. Aus geschäftlicher Sicht bedeuteten diese Probleme eine längere mittlere Erkennungszeit (MTTI), eine längere mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) und eine Verschlechterung der Benutzererfahrung, des Vertrauens, des Markenrufs und des Umsatzes. Bei Observability geht es heute nicht nur um die Fähigkeit, eine Anwendung zu debuggen und zu diagnostizieren, sondern auch um die Fähigkeit, zu überprüfen, ob sich die Anwendung genau wie beabsichtigt verhält.

Das Zusammentreffen von Unternehmen, die ihren Benutzern ein optimales Nutzererlebnis bieten wollen, und der Weiterentwicklung von Observability-Tools und -Funktionen erfordert ein Überdenken und eine Neupriorisierung der Beobachtbarkeit.

Tools und Frameworks für Observability

Bevor sie 2019 auf den Markt OpenTelemetry kamen, machten spezielle Tools, die Observability-Lösungen für die Überwachung der Anwendungsleistung (APM) und die Überwachung digitaler Erlebnisse (DEM) bereitstellten, die Unterbrechungen zwischen den Telemetriesignalen sichtbarer und machten auf schlechte Benutzererfahrungen aufmerksam.

  • APM verfolgt und analysiert das Verhalten von Softwareanwendungen in Echtzeit. Es misst wichtige Kennzahlen wie Reaktionszeiten, Fehlerraten und Ressourcennutzung und überwacht gleichzeitig Benutzertransaktionen für alle Anwendungskomponenten. APM-Tools helfen Teams dabei, Leistungsprobleme, Engpässe und Fehler schnell zu erkennen, bevor sich diese Probleme auf die Benutzer auswirken. Ihr primäres Ziel besteht darin, eine optimale Anwendungsleistung und Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig den Zeitaufwand für die Problemlösung zu reduzieren.

  • DEM misst und analysiert die Qualität der Interaktionen der Nutzer mit digitalen Diensten aus ihrer Sicht. Es kombiniert reale Benutzerüberwachung (RUM), synthetische Überwachung und Endpunktüberwachung, um einen vollständigen Überblick über die Benutzererfahrung zu bieten. DEM verfolgt Metriken wie Seitenladezeiten, Reaktionsfähigkeit von Anwendungen und den Abschluss der Benutzererfahrung auf verschiedenen Geräten, Browsern und Standorten. Dies hilft Unternehmen zu verstehen, wie Benutzer ihre digitalen Dienste erleben, Leistungsprobleme zu identifizieren, die sich auf die Benutzerzufriedenheit auswirken, und digitale Kontaktpunkte zu optimieren. Die Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu wahren.

Mit der Einführung von OpenTelemetryim Jahr 2019 wurde ein einheitlicher Open-Source-Standard für die Generierung, Erfassung, Verwaltung und den Export von Telemetriedaten bereitgestellt. Dieses Framework konzentriert sich darauf, die Lücken zwischen Telemetriesignalen zu schließen, indem es Kontext hinzufügt, eine bessere Korrelation zwischen den Signalen bietet und einen besseren abgeleiteten Wert bietet. Die Verwendung strukturierter Protokolle mit zusätzlichem Kontext hilft Ihnen beispielsweise dabei, Metriken aus den aufgenommenen Protokollen abzuleiten und die Informationen auf unterschiedliche Weise zu analysieren, um schneller zur Ursache zu gelangen. Bisher OpenTelemetry wurden Signale isoliert betrachtet. Um Funktionen hinzuzufügen, mussten Sie den Code überarbeiten, um einer vorhandenen Metrik eine neue Dimension hinzuzufügen oder eine neue Metrik zu erstellen. Sie mussten warten, bis der Code den Entwicklungszyklus durchlief, und dann warten, bis die Metriken in einer geeigneten Umgebung beobachtet wurden, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen konnten. Dieser Prozess verzögerte die Sichtbarkeit und beeinträchtigte Ihre Fähigkeit, die Daten gegebenenfalls mit Protokollen oder Traces zu korrelieren.

Der Support für OpenTelemetry und die daraus resultierenden Tool-Verbesserungen helfen Ihnen dabei, mehr Nutzen aus Observability-Plattformen zu ziehen, die Benutzererfahrung zu verbessern und sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Arbeitsmoral zu verbessern.

Wenn Sie Ihre Haltung zur Beobachtbarkeit verbessern und verbessern möchten, wo und wie fangen Sie dann eigentlich an? Wir empfehlen einen Ansatz, der aus drei Schritten besteht, die in diesem Leitfaden ausführlich behandelt werden: