Metriksammlung im großen Maßstab: Von Ubers M3 lernen

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In einem kürzlich erschienenen InfoQ-Podcast Rob Skillington , Mitgründer und CTO bei Chronosphäre , teilte sein Erfahrungen und Meinungen zum Thema Beobachtbarkeit in modernen verteilten Systemen. Wichtige Themen: Metriksammlung in großem Maßstab, einschließlich Einblick in das Design und den Betrieb der M3- und M3DB-Metrikentools von Uber; mehrdimensionale Metriken und hohe Kardinalität; die Bedeutung der Entwicklererfahrung mit Observability-Tools; und wie offene Standards wie OpenMetrics Entwicklern und Plattformingenieuren bei der Implementierung von Observability-Tools helfen.

In den letzten zehn Jahren haben sich die Anforderungen an Überwachung und Alarmierung sowie die Vorgehensweise zu deren Umsetzung stark verändert. Ingenieure möchten mehr Dinge instrumentalisieren und mehr Erkenntnisse für sich selbst und andere in der Organisation gewinnen. Darüber hinaus ist Computing jetzt kurzlebig und dynamisch, und es gibt zahlreichere Dienste.



Eine Kernherausforderung bei metrischen Daten sind die begrenzten Informationen zur Bereitstellung von Kontext für gesammelte Werte. Dies kann durch die Verwendung mehrdimensionaler Metriken gelöst werden. Dimensionen einer Metrik sind Name-Wert-Paare, die zusätzliche Daten enthalten, um den Metrikwert zu beschreiben. Hohe Dimensionalität kann zu hohe Kardinalität .

Eine weitere wichtige Herausforderung ist die Implementierung einer skalierbaren und zweckmäßigen Überwachungslösung. Skillington erinnerte sich an seine frühen Tage bei Uber, wo das Team, das für die Erfassung von Metriken verantwortlich war, zunächst Tools wie z Nagios und Graphit .



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Metriksammlung im großen Maßstab: Von Ubers M3 lernen

In einem kürzlich erschienenen InfoQ-Podcast teilte Rob Skillington, Mitbegründer und CTO bei Chronosphere, seine Erfahrungen und Meinungen zum Thema Beobachtbarkeit in modernen verteilten Systemen. Behandelte Hauptthemen: Erfassung von Metriken in großem Maßstab, mehrdimensionale Metriken und hohe Kardinalität.