Chapitre 2. Métriques d'application
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
La complexité des systèmes distribués composés de nombreux microservices communicants signifie qu'il est particulièrement important de pouvoir observer l'état du système. Le taux de changement est élevé, notamment les nouvelles versions de code, les événements de mise à l'échelle indépendants avec l'évolution de la charge, les modifications de l'infrastructure (changement de fournisseur de cloud) et les changements de configuration dynamiques qui se propagent dans le système. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons sur la façon de mesurer et d'alerter sur les performances du système distribué et sur certaines bonnes pratiques industrielles à adopter.
Une organisation doit s'engager au minimum dans une ou plusieurs solutions de surveillance. Il existe un large éventail de choix, y compris des logiciels libres, des offres commerciales sur site et des offres SaaS avec un large éventail de capacités. Le marché est suffisamment mature pour qu'une organisation de toute taille et de toute complexité puisse trouver une solution adaptée à ses besoins.
Le choix du système de surveillance est important pour préserver la caractéristique de coût fixe des données métriques. Le protocole StatsD, par exemple, nécessite une émission vers un agent StatsD de la part d'une application sur la base d'un événement. Même si cet agent ...
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