Observabilité Linux avec BPF

Chapitre 1. Introduction

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Au cours des dernières décennies, la complexité des systèmes informatiques n'a fait que croître. Le raisonnement sur le comportement des logiciels a créé de multiples catégories d'entreprises, qui tentent toutes de résoudre les défis liés à l'obtention d'une visibilité sur les systèmes complexes. L'une des approches permettant d'obtenir cette visibilité consiste à analyser les journaux de données générés par toutes les applications fonctionnant dans un système informatique. Les journaux sont une grande source d'informations. Ils peuvent te fournir des données précises sur le comportement d'une application. Cependant, ils te limitent car tu n'obtiens que les informations que les ingénieurs qui ont construit l'application ont exposées dans ces journaux. Recueillir des informations supplémentaires au format journal à partir de n'importe quel système peut être aussi difficile que de décompiler le programme et d'examiner le flux d'exécution. Une autre approche populaire consiste à utiliser des mesures pour expliquer pourquoi un programme se comporte comme il le fait. Les métriques diffèrent des journaux par le format des données ; alors que les journaux fournissent des données explicites, les métriques regroupent des données pour mesurer le comportement d'un programme à un moment précis.

L'observabilité est une pratique émergente ...