Наблюдаемость и ее роль в управлении инцидентами

Современные ИТ-среды характеризуются высокой сложностью и взаимозависимостью компонентов. Управление подобными системами требует не только обеспечения их бесперебойной работы, но и получения полного, целостного представления о сложной сети данных, сервисов и пользовательских взаимодействий, которые обеспечивают бизнес-процессы организации.

В этом контексте ключевым становится понятие наблюдаемости — способности системы предоставлять исчерпывающую информацию о своем внутреннем состоянии через анализ телеметрии, включающей метрики, логи и трассировки. Наблюдаемость позволяет получить комплексное представление о состоянии системы в реальном времени, глубже понять причины возникновения проблем, оперативно отслеживать запросы к сервисам, выявлять узкие места и точно определять корневые причины инцидентов.

Поскольку от ИТ-команд ожидается управление все более сложными и фрагментированными ИТ-инфраструктурами, одновременно растет потребность в инструментах для мониторинга этих систем. Эффективная наблюдаемость помогает перевести организацию из реактивного состояния ожидания появления проблем  в проактивный подход, где вы предвосхищаете и решаете потенциальные проблемы до того, как они повлияют на производительность системы.

В этой статье мы разберемся, что такое наблюдаемость, чем она отличается от мониторинга, и как AIOps в синергии с наблюдаемостью улучшает управление сложными ИТ-инфраструктурами.

Что такое наблюдаемость

Наблюдаемость — это способность системы предоставлять информацию о своем внутреннем состоянии на основе внешних выходных данных. В контексте IT это означает сбор и анализ метрик, логов и трассировок для получения полного представления о работе системы. 

Цель наблюдаемости — предоставить глубокое понимание взаимодействия и поведения различных компонентов системы, что помогает в диагностике и оптимизации сложных распределенных систем.

Три компонента наблюдаемости

Логи, метрики и трейсы дают ИТ- и DevOps-командам полный обзор состояния систем. Логи показывают, что произошло, метрики позволяют оценить производительность, а трассировки — найти проблемные точки и отследить, где именно возникают сбои в реальном времени. Вместе они помогают перейти от реактивного тушения «пожаров» к проактивному поиску и решению проблем, обеспечивая более плавную и эффективную работу ИТ-инфраструктуры.

Логи

Логи — это детализированные записи событий в системе и приложениях. Каждая запись представляет собой сообщение с отметкой времени, которое может содержать информацию о действиях пользователей или внутренних ошибках системы. По сути, это сырые данные  в текстовом, бинарном или структурированном формате с метаданными, которые позволяют восстановить хронологию событий.

Журналы событий лежат в основе диагностики и расследования инцидентов, предоставляя четкую последовательность шагов для поиска источника проблемы. Например, можно выяснить, был ли неудачный API-запрос вызван некорректным входным параметром или тайм-аутом соединения.

Примеры использования:

• Анализ первопричины сбоя: грамотная работа с логами помогает точно определить, где и почему произошла авария.
• Отладка микросервисной архитектуры: корреляция логов различных сервисов позволяет увидеть, как сбой одного из них влияет на остальные.
• Аудит безопасности: при расследовании подозрительных действий или взломов специалисты опираются на логи для поиска несанкционированного доступа или необычных активностей.

Метрики

Метрики наблюдаемости — это числовые показатели, отражающие производительность системы во времени: например, загрузка CPU или число успешных запросов в минуту. Метрики дают четкое и количественно измеримое представление о работе системы.

Метрики нужны для оперативного мониторинга и планирования ресурсов. Например, если загрузка CPU держится выше 80% в часы пик, требуется либо увеличить мощности, либо оптимизировать нагрузки, чтобы избежать сбоев.

Примеры использования:

• Автоматическое масштабирование: при резком росте времени выполнения задач система сама масштабируется по заранее заданным порогам.
• Оптимизация производительности: отслеживание ключевых метрик, например, времени ответа или ошибок, позволяет дорабатывать приложения и поддерживать необходимый уровень нагрузки.
• Обнаружение аномалий: метрики помогают вовремя выявить проблемы (например, неожиданный рост задержек в сети или ухудшение работы БД) и принять меры до возникновения серьезных инцидентов.

Трейсы

Трейсы отслеживают путь каждого запроса через систему, показывая, какие этапы он проходит и сколько времени тратится на каждый из них.

В современных распределенных архитектурах, особенно при использовании микросервисов, трейсы критически важны для выявления «узких мест» и понимания, где именно запросы замедляются. Например, запрос пользователя может проходить через авторизацию, каталог товаров и сервис оплаты. Если возникает задержка, распределенная трассировка покажет, где именно и по какой причине она возникла.

Примеры использования:

• Анализ задержек в микросервисах: если пользователи жалуются на медленный поиск, трассировка поможет точно указать, какой сервис или запрос создает задержку.
• Карта зависимостей сервисов: в сложной распределенной системе сбой одного сервиса может повлиять на другие. Трассировки визуализируют эти зависимости, показывая, как именно ошибки «расползаются» по экосистеме.
• Сквозной мониторинг транзакций: например, в интернет-банкинге трассировки позволяют убедиться, что все этапы операций  происходят быстро и без ошибок.

Наблюдаемость и мониторинг: ключевые различия 

Мониторинг представляет собой систематический сбор и анализ заранее выбранных метрик и логов из систем ИТ-инфраструктуры. Его основная задача — своевременно оповещать о критических событиях, например, сбоях серверов или превышении установленных порогов, предоставляя текущую картину состояния системы и сигнализируя о проблемах, требующих внимания.

Наблюдаемость же выходит за рамки простого мониторинга, объединяя данные из метрик, логов и трассировок для создания более полного и детального представления о состоянии и поведении системы. 

Мониторинг отвечает на вопросы о производительности (насколько быстро работают системы?), доступности (работают ли системы и сервисы?), состоянии инфраструктуры (есть ли сбои оборудования, достаточно ли ресурсов?) и безопасности (есть ли аномальная активность или уязвимости).

Пример вопроса: «Есть ли проблемы с доступом к сервисам?».

Пример ответа: «API /agent начал возвращать http 5**. Проблема началась 10 минут назад».

Наблюдаемость отвечает на вопрос «Почему?».

Пример вопроса: «По какой причине возникли проблемы?».

Пример ответа: «Это произошло потому, что обновление версии API привело к увеличению нагрузки на базу данных, вследствие чего запросы стали выполняться дольше обычного, особенно на сервере №2, где задержки превысили 5 секунд».

Почему важна сквозная наблюдаемость?

Управлять ИТ-системами без полной наблюдаемости всё равно что решать головоломку с отсутствующими кусочками; это вызывает разочарование. Полная контекстная наблюдаемость объединяет логи, метрики и трассировки для создания полной картины вашей сетевой топологии, помогая вашей команде опережать проблемы и поддерживать бесперебойную работу.

Ключевые преимущества сквозной наблюдаемости включают:

Быстрое разрешение инцидентов

Полная наблюдаемость обеспечивает своевременное выявление отклонений в производительности. Метрики помогают фиксировать изменения, а трейсы и логи точно указывают на сервис или событие, ставшие причиной сбоя, что способствует сокращению простоев и ускорению восстановления.

Проактивный мониторинг

Наблюдаемость помогает обнаруживать ранние признаки проблем, такие как аномальные скачки CPU или увеличение задержек прежде, чем они перерастут в крупные сбои.

Улучшение производительности системы

Данные в режиме реального времени позволяют ИТ-командам эффективно управлять ресурсами и выявлять узкие места, обеспечивая стабильную работу системы и высокий уровень пользовательского опыта даже при максимальной нагрузке.

Сложности внедрения полной наблюдаемости

Внедрять полную наблюдаемость может быть непросто, особенно по мере роста масштабов и сложности систем. Вот некоторые распространенные препятствия:

Сложные распределенные системы

Трудности в организации сквозного мониторинга ИТ-инфраструктуры связаны с большим числом разрозненных систем, генерирующих массу разнородных данных. Это усложняет интеграцию и анализ информации, особенно если инфраструктура распределена территориально. Часто отсутствует четкая схема взаимодействия инструментов и недостаточно квалификации для настройки эффективных процессов мониторинга, что ведет к избытку незначительных оповещений и затрудняет своевременное обнаружение критичных проблем.

Инструментальные и информационные ограничения

В организациях часто используется множество различных инструментов мониторинга, каждый из которых ориентирован на свою задачу. Несмотря на полезность каждого из них, данные остаются изолированными, что ограничивает общую видимость и замедляет процессы обнаружения и устранения неисправностей.

Большой объем данных

Инструменты наблюдаемости генерируют огромные объемы данных. Без эффективной агрегации и фильтрации команды оказываются завалены логами, метриками и трейсами, что усложняет выявление первопричины проблем с производительностью.

Высокий информационный шум

Избыточное количество оповещений от систем наблюдаемости приводит к информационному шуму, что затрудняет выделение по-настоящему важных инцидентов и замедляет реагирование. В результате специалисты быстрее устают от уведомлений и возрастает риск пропустить критически значимые события.

Роль наблюдаемости в управлении инцидентами

Наблюдаемость служит фундаментом для AIOps-систем, которые применяют искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации процессов обнаружения, диагностики и устранения инцидентов в ИТ-системах.

Однако эффективность AIOps-платформы напрямую зависит от качества и полноты данных, что подчеркивает критическую важность наблюдаемости. Она предоставляет ценные контекстные данные, включая метрики, логи и трассировки, обеспечивая многослойный анализ работы системы. Это позволяет AIOps быстрей выявлять аномалии и глубже понимать взаимосвязи между компонентами инфраструктуры.

Таким образом, AIOps становится способным точнее прогнозировать возможные проблемы и автоматически реагировать на них до возникновения серьезных инцидентов. Кроме того, постоянное поступление данных в реальном времени способствует непрерывному обучению и улучшению алгоритмов искусственного интеллекта. Благодаря этому взаимодействию управление инцидентами переходит от реактивного к проактивному формату, ускоряя восстановление и повышая стабильность работы ИТ-сред.

Как наблюдаемость и AIOps дополняют друг друга

Наблюдаемость и AIOps формируют мощный дуэт для совершенствования управления ИТ-инфраструктурой. Наблюдаемость предоставляет прозрачность и целостное представление о состоянии инфраструктуры, собирая и анализируя метрики, логи и трейсы. Однако объем данных и количество оповещений часто создают информационный шум, затрудняя выявление действительно важных событий.

Здесь на помощь приходит AIOps, применяющий искусственный интеллект и машинное обучение для автоматической фильтрации шума, группировки инцидентов и приоритизации оповещений, что значительно повышает скорость и качество реакции. Он не только снижает нагрузку на IT-команды, но и улучшает стратегию наблюдаемости, выявляя скрытые закономерности, прогнозируя сбои и предлагая автоматические корректирующие действия.

Технология AIOps включает централизованный сбор и нормализацию данных из различных источников, обеспечивая высокое качество аналитики. Машинное обучение помогает обнаруживать сложные зависимости и аномалии, позволяя предсказывать инциденты до того, как они повлияют на бизнес-процессы. Возможность автоматического исправления неполадок, например, перераспределения нагрузки или перезапуска сервисов, усиливает стабильность и устойчивость ИТ-сред.

Синергия наблюдаемости и AIOps трансформирует управление IT-инфраструктурой, переводя команды от реактивного к проактивному и предиктивному подходу. Это снижает риски, оптимизирует затраты, минимизирует время простоя и улучшает качество обслуживания. В итоге данные превращаются в ценные инсайты, позволяющие принимать своевременные решения и прокладывать путь для устойчивого развития IT-среды.

Как Artimate улучшает наблюдаемость

Российская аналитическая AIOps-платформа Artimate объединяет данные для наблюдаемости из различных инструментов мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой в единую платформу, предоставляя полный и актуальный обзор вашей ИТ-среды в реальном времени. 

Artimate собирает данные из таких источников, как системы управления конфигурациями и облачные сервисы, показывая, как все части вашей инфраструктуры связаны между собой. Эта видимость помогает ИТ-команде быстро оценивать инциденты и приоритизировать действия, облегчая поддержание бесперебойной работы систем.

Кроме того, Artimate использует корреляцию событий на базе искусственного интеллекта, которая сокращает шум, группируя связанные оповещения и выделяя важные из них. Это может снизить количество алертов до 90%, помогая ИТ-команде избегать усталости от оповещений и сосредоточиться на критичных проблемах. С помощью анализа корневых причин в реальном времени Artimate быстро определяет источники инцидентов: будь то недавние изменения или неисправные компоненты системы.