Il valore di business portato dagli strumenti di Observability in architetture distribuite

Le moderne applicazioni sono sempre più complesse, caratterizzate da una molteplicità di microservizi e diverse istanze che lavorano insieme per soddisfare le richieste degli utenti. Con questa crescente complessità sorge una sfida significativa: come monitorare e comprendere appieno ciò che accade all'interno di questi sistemi distribuiti?

La raccolta dei log è una delle pratiche fondamentali per garantire un'observability efficace. Ogni microservizio genera una vasta quantità di log, contenenti informazioni utili sulle attività svolte, eventuali errori e altro ancora. Tuttavia, la raccolta di questi log non è sufficiente. È necessario implementare strumenti e tecniche per archiviarli in modo efficiente e renderli facilmente consultabili. Grazie all’analisi proattiva di questi dati si possono individuare e tracciare i trend di valori in un determinato periodo, con la possibilità di costruire delle metriche di alert che segnalino eventuali scostamenti rispetto a un valore standard. In questo modo, l’observability diventa un processo con cui fare manutenzione predittiva. Ad esempio, se la memoria applicativa è consumata in modo intensivo, grazie all’analisi dei trend è possibile anticipare i problemi di out of memory.

Tra gli strumenti più utilizzati per la raccolta e l'analisi dei log troviamo Elasticsearch, un potente motore di ricerca progettato appositamente per gestire grandi volumi di dati. Accanto a Elasticsearch, troviamo Kibana, che offre un'interfaccia intuitiva per la visualizzazione e l'analisi dei log. Insieme, questi strumenti consentono di esplorare e comprendere facilmente i dati registrati dalle applicazioni.

Oltre alla raccolta dei log, è essenziale monitorare le metriche tecniche e applicative per garantire un'observability completa. Le metriche tecniche, come il consumo di memoria e la disponibilità del disco, forniscono indicazioni preziose sullo stato di salute del sistema. Tuttavia, per ottenere una visione completa delle prestazioni dell'applicazione, è necessario monitorare anche le metriche applicative, come i tempi di risposta e il throughput. Le metriche applicative registrano i dati che possono essere estratti e tradotti in un evento sintetico che arriva direttamente al team, ad esempio segnalando il problema di un’interruzione di emissione di ordini nel sistema, ecc...

Infine, per ottenere una comprensione completa delle prestazioni dell'applicazione, è necessario tracciare il flusso di esecuzione attraverso i diversi microservizi. Questo consente di individuare eventuali ritardi o problemi di prestazioni e ottimizzare di conseguenza il sistema, identificando in anticipo i bottleneck. Qui il focus è l’ottimizzazione delle performance.

Strumenti come Jaeger e OpenTelemetry sono ampiamente utilizzati per tracciare le richieste attraverso l'architettura distribuita e identificare eventuali aree critiche o punti di debolezza.

In un'epoca in cui le architetture applicative sono sempre più complesse, implementare un'observability efficace è essenziale per garantire prestazioni elevate e un'esperienza utente ottimale. Utilizzando una combinazione di raccolta dei log, monitoraggio delle metriche e tracciamento dei flussi di esecuzione, è possibile ottenere una visione completa delle attività dell'applicazione e reagire proattivamente ai problemi, fare scelte di prodotto più consapevoli, e garantire performance d’eccellenza. Investire nell'observability oggi significa garantire il successo delle applicazioni di domani.