Giám sát từng cung cấp những hiểu biết trực tiếp về tình trạng CNTT: bạn thu thập dữ liệu, xác định các chỉ số để theo dõi và chẩn đoán các vấn đề khi chúng phát sinh. Tuy nhiên, khi cơ sở hạ tầng CNTT phát triển với đám mây, container hóa và kiến trúc phân tán, giám sát truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc theo kịp. Khả năng quan sát xuất hiện, một phương pháp luận không chỉ tăng cường khả năng hiển thị mà còn cho phép phát hiện và khắc phục sự cố chủ động.
Liệu khả năng quan sát chỉ là một từ thông dụng, hay nó đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong hoạt động CNTT? Bài viết này sẽ khám phá sự khác biệt giữa giám sát và khả năng quan sát, vai trò bổ sung của chúng và tại sao khả năng quan sát lại cần thiết cho các nhóm CNTT ngày nay.
Giám sát (Monitoring) là gì?
Giám sát là hoạt động thu thập và phân tích dữ liệu một cách có hệ thống từ các hệ thống CNTT để phát hiện và cảnh báo về các vấn đề hiệu suất hoặc lỗi. Các công cụ giám sát truyền thống dựa trên các chỉ số đã biết, chẳng hạn như mức sử dụng CPU hoặc mức sử dụng bộ nhớ, thường tạo ra cảnh báo khi vượt quá ngưỡng. Dữ liệu này thường ở dạng các chỉ số chuỗi thời gian, cung cấp ảnh chụp nhanh về tình trạng hệ thống dựa trên các tham số được xác định trước.
Các đặc điểm chính của giám sát:
- Tính chất phản ứng: Giám sát thường kích hoạt cảnh báo sau khi sự cố đã ảnh hưởng đến người dùng.
- Cảnh báo dựa trên ngưỡng: Thông báo được tạo khi các chỉ số vượt quá giới hạn được chỉ định (ví dụ: mức sử dụng bộ nhớ cao).
- Mục tiêu chính: Phát hiện và cảnh báo về các vấn đề đã biết để tạo điều kiện phản ứng nhanh chóng.
Một ví dụ về giám sát là cảnh báo về mức sử dụng CPU có thể thông báo cho bạn rằng một máy chủ đang bị quá tải, nhưng nếu không có ngữ cảnh bổ sung, nó không thể xác định nguyên nhân gốc rễ, có thể nằm ở nơi khác trong một cơ sở hạ tầng phức tạp.
Khả năng quan sát (Observability) là gì?
Khả năng quan sát vượt xa giám sát bằng cách kết hợp phân tích dữ liệu, học máy và ghi nhật ký nâng cao để hiểu hành vi phức tạp của hệ thống. Khả năng quan sát dựa trên ba trụ cột cốt lõi — nhật ký (logs), chỉ số (metrics) và dấu vết (traces) — để cung cấp một cái nhìn toàn diện về hiệu suất hệ thống, cho phép các nhóm xác định các vấn đề chưa biết, tối ưu hóa hiệu suất và ngăn chặn các gián đoạn trong tương lai.
Các đặc điểm chính của khả năng quan sát:
- Cách tiếp cận chủ động: Khả năng quan sát cho phép các nhóm dự đoán và ngăn chặn các vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng.
- Thu thập dữ liệu thống nhất: Nhật ký, chỉ số và dấu vết kết hợp với nhau để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hành vi hệ thống.
- Phân tích nguyên nhân gốc rễ: Các công cụ khả năng quan sát tận dụng học máy để tương quan dữ liệu, giúp xác định nguyên nhân thay vì chỉ các triệu chứng.
Một ví dụ về khả năng quan sát: Trong kiến trúc microservices, nếu thời gian phản hồi chậm lại, khả năng quan sát có thể giúp xác định chính xác microservice gây ra sự cố, ngay cả khi vấn đề bắt nguồn từ một phụ thuộc sâu nhiều lớp.
O11y là từ viết tắt của observability, được tạo ra bằng cách loại bỏ 11 chữ cái giữa ‘O’ và ‘Y’ trong “observability”. Điều này tương tự như cách Kubernetes thường được gọi là K8s.
Để hiểu sâu hơn về những gì khả năng quan sát bao hàm, hãy xem bài viết của chúng tôi, What is O11y? Observability explained.
Sự khác biệt chính giữa giám sát và khả năng quan sát
Giám sát và khả năng quan sát bổ sung cho nhau, nhưng mục tiêu của chúng khác nhau. Giám sát theo dõi các sự kiện đã biết để đảm bảo hệ thống đáp ứng các tiêu chuẩn được xác định trước, trong khi khả năng quan sát phân tích đầu ra để suy ra tình trạng hệ thống và chủ động giải quyết các vấn đề chưa biết.
| Khía cạnh | Giám sát (Monitoring) | Khả năng quan sát (Observability) |
|---|---|---|
| Mục đích | Phát hiện các vấn đề đã biết | Thu được hiểu biết về các vấn đề chưa biết và nguyên nhân gốc rễ |
| Tập trung dữ liệu | Các chỉ số chuỗi thời gian | Nhật ký, chỉ số, dấu vết |
| Cách tiếp cận | Phản ứng | Chủ động |
| Phạm vi vấn đề | Xác định các triệu chứng | Chẩn đoán nguyên nhân |
| Ví dụ sử dụng | Cảnh báo về mức sử dụng CPU cao | Theo dõi các yêu cầu trên các microservices |
So sánh giữa Giám sát, Khả năng quan sát, Đo lường từ xa (Telemetry) và APM
Giám sát và khả năng quan sát không phải là các thuật ngữ có thể hoán đổi cho nhau, nhưng chúng phối hợp với nhau để đạt được một mục tiêu chung. Giám sát là một khía cạnh quan trọng của quy trình làm việc khả năng quan sát, vì nó cho phép chúng ta theo dõi trạng thái của các hệ thống và dịch vụ của mình một cách chủ động. Tuy nhiên, chỉ giám sát không thể cung cấp bức tranh hoàn chỉnh mà khả năng quan sát mang lại.
Khả năng quan sát bao gồm cả giám sát và đo từ xa (telemetry) vì nó dựa vào các thành phần này để thu thập dữ liệu và phân tích nó để có được những hiểu biết về hành vi hệ thống. Đo từ xa cung cấp dữ liệu thô để đưa vào quá trình phân tích, trong khi giám sát đảm bảo rằng chúng ta liên tục thu thập dữ liệu này và luôn được thông báo về bất kỳ thay đổi hoặc vấn đề nào trong hệ thống của mình. Nếu không có đo từ xa và giám sát, khả năng quan sát không thể tồn tại.
Các công cụ Giám sát hiệu suất ứng dụng (APM) cung cấp cho các nhà phát triển và các nhóm vận hành những hiểu biết theo thời gian thực về hiệu suất ứng dụng, cho phép xác định và khắc phục sự cố nhanh chóng. Không giống như giám sát truyền thống, APM cung cấp khả năng hiển thị sâu hơn vào mã ứng dụng và các phụ thuộc.
Khả năng quan sát không chỉ là sự mở rộng của giám sát — nó là một sự thay đổi chủ động trao quyền cho các nhóm giải quyết vấn đề trước khi chúng xảy ra.
Cách giám sát và khả năng quan sát phối hợp với nhau
Giám sát và khả năng quan sát là các lực lượng bổ sung, khi được sử dụng cùng nhau, tạo ra một hệ sinh thái hoàn chỉnh để quản lý và tối ưu hóa các hệ thống CNTT. Dưới đây là phân tích từng bước về cách hai chức năng này tương tác trong các tình huống thực tế để duy trì tình trạng hệ thống và tăng cường khả năng phản ứng.
Giám sát đặt nền tảng bằng cách theo dõi các chỉ số đã biết
Giám sát cung cấp dữ liệu cơ sở thiết yếu mà khả năng quan sát xây dựng dựa trên đó. Việc liên tục theo dõi các chỉ số đã biết đảm bảo rằng các nhóm được cảnh báo về bất kỳ sai lệch nào so với hiệu suất dự kiến.
- Ví dụ: Các công cụ giám sát theo dõi các chỉ số chính như mức sử dụng CPU, mức tiêu thụ bộ nhớ và thời gian phản hồi. Khi bất kỳ chỉ số nào trong số này vượt quá ngưỡng đã đặt, một cảnh báo sẽ được tạo. Đây là tín hiệu ban đầu cho các nhóm CNTT rằng có thể có điều gì đó không ổn.
Khả năng quan sát tăng cường cảnh báo giám sát bằng độ sâu ngữ cảnh
Khi giám sát tạo ra cảnh báo, các công cụ khả năng quan sát sẽ can thiệp để cung cấp ngữ cảnh cần thiết. Thay vì chỉ báo cáo rằng một ngưỡng đã bị vượt qua, khả năng quan sát đi sâu vào chi tiết sự cố, sử dụng nhật ký, dấu vết và các mối tương quan trên nhiều nguồn dữ liệu để khám phá lý do xảy ra cảnh báo.
- Ví dụ: Nếu giám sát kích hoạt cảnh báo do thời gian phản hồi cao trên một dịch vụ cụ thể, các dấu vết khả năng quan sát có thể tiết lộ các phụ thuộc và tương tác với các dịch vụ khác có thể là yếu tố góp phần. Việc phân tích các phụ thuộc này giúp xác định xem độ trễ là do tắc nghẽn cơ sở dữ liệu, tắc nghẽn mạng hay một dịch vụ cơ bản khác.
Tương quan dữ liệu giữa các lớp giám sát và khả năng quan sát để khắc phục sự cố nhanh hơn
Dữ liệu giám sát, mặc dù cần thiết, thường thiếu những hiểu biết chi tiết, tương quan cần thiết để khắc phục các sự cố phức tạp, đa dịch vụ. Khả năng quan sát tích hợp dữ liệu từ nhiều lớp khác nhau — chẳng hạn như nhật ký ứng dụng, giao dịch người dùng và các chỉ số cơ sở hạ tầng — để tương quan các sự kiện và xác định nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn.
- Ví dụ: Giả sử một ứng dụng thương mại điện tử hiển thị sự tăng đột biến về số lượng thanh toán thất bại. Giám sát gắn cờ điều này bằng một cảnh báo lỗi, nhưng khả năng quan sát cho phép các nhóm tương quan lỗi với các triển khai gần đây, các thay đổi cấu hình hoặc các microservice cụ thể liên quan đến quy trình thanh toán. Sự tương quan này có thể cho thấy, chẳng hạn, vấn đề bắt đầu ngay sau một triển khai cụ thể, hướng dẫn nhóm tập trung vào các lỗi tiềm ẩn trong bản phát hành đó.
Học máy khuếch đại độ chính xác của cảnh báo và giảm nhiễu
Giám sát tạo ra vô số cảnh báo, một số trong đó không quan trọng hoặc thậm chí có thể là dương tính giả. Các nền tảng khả năng quan sát, đặc biệt là những nền tảng được trang bị học máy (ML), phân tích dữ liệu lịch sử để cải thiện chất lượng cảnh báo và loại bỏ nhiễu bằng cách điều chỉnh động các ngưỡng và xác định các bất thường thực sự.
- Ví dụ: Nếu giám sát phát hiện mức sử dụng CPU tăng đột biến tạm thời, ML trong nền tảng khả năng quan sát có thể nhận ra đó là sự gia tăng thoáng qua dự kiến dựa trên hành vi trong quá khứ, loại bỏ cảnh báo. Ngược lại, nếu nó xác định một mẫu bất thường (ví dụ: mức sử dụng CPU duy trì trên các dịch vụ), nó sẽ leo thang vấn đề. Việc lọc này làm giảm nhiễu và đảm bảo rằng chỉ những cảnh báo quan trọng mới đến được các nhóm CNTT.
Khả năng quan sát tăng cường khả năng chủ động của giám sát
Trong khi giám sát vốn mang tính phản ứng — cảnh báo khi có điều gì đó vượt qua ngưỡng — khả năng quan sát có thái độ chủ động bằng cách xác định các mẫu và xu hướng có thể dẫn đến các vấn đề trong tương lai. Các nền tảng khả năng quan sát với phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu giám sát để dự đoán các vấn đề trước khi chúng biểu hiện đầy đủ.
- Ví dụ: Khả năng quan sát có thể dự đoán tình trạng cạn kiệt tài nguyên trên một máy chủ cụ thể bằng cách phân tích dữ liệu giám sát về xu hướng sử dụng bộ nhớ. Nếu nó phát hiện mức sử dụng bộ nhớ tăng đều đặn theo thời gian, nó có thể cảnh báo các nhóm trước khi máy chủ đạt đến dung lượng tối đa, cho phép hành động phòng ngừa.
Bảng điều khiển hợp nhất kết hợp cảnh báo giám sát với thông tin chi tiết về khả năng quan sát
Phản ứng sự cố hiệu quả đòi hỏi khả năng hiển thị cả cảnh báo giám sát theo thời gian thực và thông tin chi tiết sâu sắc về khả năng quan sát, thường thông qua một bảng điều khiển hợp nhất. Bằng cách tập trung các điểm dữ liệu này, các nhóm CNTT có một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất cho phép phản ứng nhanh hơn và phối hợp hơn.
- Ví dụ: Trong một bảng điều khiển “một cửa sổ”, dữ liệu giám sát gắn cờ sự cố dịch vụ, trong khi thông tin chi tiết về khả năng quan sát cung cấp nhật ký chi tiết, dấu vết và các chỉ số trên các dịch vụ bị ảnh hưởng. Chế độ xem hợp nhất này cho phép nhóm điều tra tác động của sự cố trên toàn bộ hệ thống, giảm thời gian chẩn đoán và phản hồi.
Vòng phản hồi giữa giám sát và khả năng quan sát để cải thiện liên tục
Khi khả năng quan sát khám phá ra các chế độ lỗi và nguyên nhân gốc rễ mới, những hiểu biết này có thể tinh chỉnh cấu hình giám sát, tạo ra một vòng phản hồi liên tục. Những hiểu biết dựa trên khả năng quan sát dẫn đến việc tạo ra các quy tắc và ngưỡng giám sát mới, đảm bảo rằng các sự cố trong tương lai được phát hiện chính xác hơn và sớm hơn.
Kết quả của sự phối hợp giữa giám sát và khả năng quan sát
Giám sát và khả năng quan sát mang lại một cách tiếp cận toàn diện để quản lý tình trạng hệ thống, dẫn đến:
- Giải quyết vấn đề nhanh hơn: Giám sát cảnh báo các nhóm CNTT về các vấn đề ngay lập tức, trong khi khả năng quan sát đẩy nhanh quá trình phân tích nguyên nhân gốc rễ bằng cách cung cấp ngữ cảnh và các mối tương quan.
- Tăng cường khả năng phục hồi: Những hiểu biết dựa trên khả năng quan sát tinh chỉnh các quy tắc giám sát, dẫn đến cảnh báo chính xác và chủ động hơn, giúp hệ thống ổn định hơn trước sự phức tạp ngày càng tăng.
- Hiệu quả hoạt động: Bảng điều khiển hợp nhất hợp lý hóa quy trình làm việc, cho phép các nhóm phản ứng hiệu quả, giảm thời gian trung bình để giải quyết (MTTR) và giảm thiểu gián đoạn dịch vụ.
Tóm lại, giám sát và khả năng quan sát tạo ra một sức mạnh tổng hợp mạnh mẽ hỗ trợ cả khắc phục sự cố phản ứng và tối ưu hóa chủ động, cho phép các nhóm CNTT luôn đi trước các vấn đề tiềm ẩn đồng thời duy trì mức hiệu suất và độ tin cậy hệ thống cao.
Thông tin hãng cung cấp giải pháp
