ओपनटेलीमेट्री क्या है और यह आपकी बैकएंड गुणवत्ता को कैसे सुधार सकती है?

अतीत में, जब हम बैकएंड के बारे में बात करते थे, तो हम आम तौर पर एक बड़े एप्लिकेशन को संदर्भित करते थे जिसमें एक एकल, बड़ा डेटाबेस होता था, और लॉगिंग निगरानी के लिए पर्याप्त थी। अब, Kubernetes जैसी तकनीकों की बदौलत, माइक्रोसर्विसेस मानक बन गए हैं। एप्लिकेशन अधिक संख्या में और वितरित हैं, और पारंपरिक लॉगिंग अब हमारे एप्लिकेशन में डिबगिंग और समस्याओं के निदान के लिए पर्याप्त नहीं है।

निगरानी को व्यवस्थित करने के लिए एक उत्कृष्ट समाधान ओपनटेलीमेट्री है - एक आधुनिक टूलकिट जिसका उपयोग वितरित प्रणालियों के डिबगिंग और प्रदर्शन विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।

यह लेख उन आईटी पेशेवरों के लिए है जो बैकएंड ऑप्टिमाइज़ेशन में अपने ज्ञान का विस्तार करना चाहते हैं। नीचे, हम विस्तार से बताएंगे कि ओपनटेलीमेट्री क्या है, इसकी मुख्य अवधारणाएँ और यह किन समस्याओं को हल करने में मदद करती है। यदि आप इस बात में रुचि रखते हैं कि ओपनटेलीमेट्री बैकएंड सिस्टम की निगरानी और डिबगिंग के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे बदल सकती है, उनकी विश्वसनीयता और दक्षता को बढ़ा सकती है - तो आगे पढ़ें।

ओपनटेलीमेट्री का संक्षिप्त इतिहास

बड़ी टेक कंपनियों को पहली बार 2000 के दशक के अंत में वितरित लॉगिंग और ट्रेसिंग की चुनौती का सामना करना पड़ा। 2010 में, गूगल ने एक पेपर प्रकाशित किया, डैपर, एक बड़े पैमाने पर वितरित सिस्टम ट्रेसिंग इंफ्रास्ट्रक्चर जिसने ट्विटर के ट्रेसिंग टूल, जिपकिन, जिसे 2012 में जारी किया गया, के लिए आधार तैयार किया।

2014 में, Kubernetes का उदय हुआ, जिसने माइक्रोसर्विस और अन्य क्लाउड-वितरित प्रणालियों के विकास को काफी सरल बना दिया। इसके कारण कई कंपनियों को माइक्रोसर्विस में वितरित लॉगिंग और ट्रेसिंग से जुड़ी समस्याओं का सामना करना पड़ा। वितरित ट्रेसिंग को मानकीकृत करने के लिए, CNCF द्वारा अपनाया गया OpenTracing मानक और Google का OpenCensus प्रोजेक्ट बनाया गया।

2019 में, ओपनट्रेसिंग और ओपनसेंसस परियोजनाओं ने ओपनटेलीमेट्री नाम से विलय की घोषणा की। यह प्लेटफ़ॉर्म कई वर्षों में संचित सर्वोत्तम प्रथाओं को जोड़ता है, जिससे किसी भी सिस्टम में ट्रेसिंग, लॉगिंग और मेट्रिक्स का सहज एकीकरण संभव हो जाता है, चाहे उनकी जटिलता कुछ भी हो।

आज, ओपनटेलीमेट्री सिर्फ़ एक प्रोजेक्ट नहीं है; यह टेलीमेट्री डेटा एकत्र करने और संचारित करने के लिए एक उद्योग मानक है। इसे विशेषज्ञों और Google और Microsoft जैसी बाज़ार-अग्रणी कंपनियों के समुदाय द्वारा विकसित और समर्थित किया जाता है। यह परियोजना निरंतर विकसित हो रही है, एकीकरण और उपयोग प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए नई क्षमताएँ प्राप्त कर रही है।

अंदर क्या है?

ओपनटेलीमेट्री प्रथाओं और उपकरणों का एक व्यापक सेट है जो परिभाषित करता है कि कोई एप्लिकेशन बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए कौन से सिग्नल उत्पन्न कर सकता है, और इन सिग्नल को एप्लिकेशन और पूरे सिस्टम की स्थिति की निगरानी करने के लिए कैसे एकत्र और विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है। सिग्नल के तीन मुख्य प्रकार हैं ट्रेसिंग, लॉगिंग और मेट्रिक्स कलेक्शन ।

**आइये प्रत्येक घटक पर करीब से नज़र डालें: \

संदर्भों

ओपनटेलीमेट्री ऑपरेशन संदर्भों की अवधारणा को प्रस्तुत करता है। संदर्भ में मुख्य रूप से `trace_id` (वर्तमान ऑपरेशन के लिए पहचानकर्ता) और `span_id` (उप-अनुरोध के लिए पहचानकर्ता, जिसमें उप-अनुरोध के प्रत्येक पुनः प्रयास में एक अद्वितीय `span_id` होता है) जैसी विशेषताएं शामिल होती हैं।

इसके अतिरिक्त, एक संदर्भ में स्थिर जानकारी हो सकती है, जैसे कि नोड नाम जहां एप्लिकेशन तैनात किया गया है या पर्यावरण नाम (prod/qa)। ये फ़ील्ड, जिन्हें OpenTelemetry शब्दावली में संसाधन के रूप में जाना जाता है, आसान खोज के लिए हर लॉग, मीट्रिक या ट्रेस से जुड़े होते हैं। संदर्भों में गतिशील डेटा भी शामिल हो सकता है, जैसे कि वर्तमान एंडपॉइंट का पहचानकर्ता ( `http_path: "GET /user/:id/info"` ), जिसे चुनिंदा रूप से लॉग, मीट्रिक या ट्रेस के समूहों से जोड़ा जा सकता है।

ओपनटेलीमेट्री संदर्भों को संदर्भ प्रसार प्रोटोकॉल का उपयोग करके विभिन्न अनुप्रयोगों के बीच पारित किया जा सकता है। इन प्रोटोकॉल में हेडर सेट होते हैं जिन्हें हर HTTP या gRPC अनुरोध या कतारों के लिए संदेशों के हेडर में जोड़ा जाता है। यह डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों को इन हेडर से ऑपरेशन संदर्भ को फिर से बनाने की अनुमति देता है।

संदर्भ प्रसार के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

1. B3-प्रोपेगेशन यह हेडर ( x-b3-* ) का एक सेट है जिसे मूल रूप से ज़िपकिन ट्रेसिंग सिस्टम के लिए विकसित किया गया था। इसे ओपनट्रेसिंग में अनुकूलित किया गया था और कई उपकरणों और पुस्तकालयों द्वारा उपयोग किया गया था। B3-प्रोपेगेशन में trace_id / span_id और एक ध्वज होता है जो दर्शाता है कि नमूनाकरण आवश्यक है या नहीं।

   
   

2. W3C ट्रेस संदर्भ W3C कार्य समूह द्वारा विकसित, यह मानक विभिन्न संदर्भ प्रसार दृष्टिकोणों को एक एकल मानक में एकीकृत करता है और OpenTelemetry में डिफ़ॉल्ट है। इन मानकों को लागू करने का एक अच्छा उदाहरण निगरानी और डिबगिंग सटीकता से समझौता किए बिना विभिन्न तकनीकों के साथ कार्यान्वित माइक्रोसर्विस के माध्यम से गुजरने वाले अनुरोध के निष्पादन को ट्रैक करना है।

अनुरेखण

ट्रेसिंग एक प्रक्रिया है जिसमें एक अनुरोध के पथ की समयरेखा को रिकॉर्ड किया जाता है और बाद में कई माइक्रोसर्विसेज के माध्यम से विज़ुअलाइज़ किया जाता है।

विज़ुअलाइज़ेशन में, प्रत्येक बार को "स्पैन" कहा जाता है और इसका एक विशिष्ट "स्पैन_आईडी" होता है। रूट स्पैन को "ट्रेस" के रूप में संदर्भित किया जाता है और इसका एक "ट्रेस_आईडी" होता है, जो पूरे अनुरोध के लिए पहचानकर्ता के रूप में कार्य करता है।

इस प्रकार का विज़ुअलाइज़ेशन आपको यह करने की अनुमति देता है:

• विभिन्न प्रणालियों और डेटाबेस में अनुरोधों के निष्पादन समय का विश्लेषण करें ताकि उन बाधाओं की पहचान की जा सके जिन्हें अनुकूलन की आवश्यकता है।
• सेवाओं के बीच चक्रीय निर्भरता का पता लगाना।
• डुप्लिकेट अनुरोध खोजें। ट्रेसिंग डेटा का उपयोग करके, आप अतिरिक्त विश्लेषण भी बना सकते हैं, जैसे कि माइक्रोसर्विस मैप बनाना या ऑपरेशन प्रोसेसिंग के दौरान विभिन्न सिस्टम में समय वितरित करना। भले ही आप टाइमलाइन को विज़ुअलाइज़ करने के लिए ट्रेस डेटा का उपयोग न करें, फिर भी OpenTelemetry अन्य सिग्नल में उपयोग के लिए trace_id और span_id उत्पन्न करता है।

लॉग्स

अपनी स्पष्ट सादगी के बावजूद, लॉगिंग समस्याओं के निदान के लिए सबसे शक्तिशाली उपकरणों में से एक है। OpenTelemetry संदर्भगत जानकारी जोड़कर पारंपरिक लॉगिंग को बढ़ाता है। विशेष रूप से, यदि कोई सक्रिय ट्रेस मौजूद है, तो `trace_id` और `span_id` विशेषताएँ स्वचालित रूप से लॉग में जोड़ दी जाती हैं, उन्हें ट्रेस टाइमलाइन से लिंक कर देती हैं। इसके अलावा, लॉग विशेषताओं में OpenTelemetry संदर्भ से स्थिर जानकारी शामिल हो सकती है, जैसे कि नोड पहचानकर्ता, साथ ही गतिशील जानकारी, जैसे कि वर्तमान HTTP एंडपॉइंट पहचानकर्ता (`http_path: "GET /user/:id"`)।

`trace_id` का उपयोग करके, आप वर्तमान अनुरोध से जुड़े सभी माइक्रोसर्विस से लॉग पा सकते हैं, जबकि `span_id` आपको उप-अनुरोधों के बीच अंतर करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, पुनः प्रयासों के मामले में, विभिन्न प्रयासों के लॉग में अलग-अलग `span_id` होंगे। इन पहचानकर्ताओं का उपयोग वास्तविक समय में पूरे सिस्टम के व्यवहार का त्वरित विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है, समस्या निदान को गति देता है और स्थिरता और विश्वसनीयता को बढ़ाता है।

मेट्रिक्स

मेट्रिक्स संग्रह सिस्टम प्रदर्शन पर मात्रात्मक डेटा प्रदान करता है, जैसे विलंबता, त्रुटि दर, संसाधन उपयोग, और बहुत कुछ। मेट्रिक्स की वास्तविक समय की निगरानी आपको प्रदर्शन परिवर्तनों पर तुरंत प्रतिक्रिया करने, विफलताओं और संसाधन थकावट को रोकने और उपयोगकर्ताओं के लिए एप्लिकेशन की उच्च उपलब्धता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने की अनुमति देती है।

प्रोमेथियस और ग्राफाना जैसी मीट्रिक भंडारण और विज़ुअलाइज़ेशन प्रणालियों के साथ एकीकरण से इस डेटा को विज़ुअलाइज़ करना आसान हो जाता है, जिससे निगरानी काफी सरल हो जाती है।

मीट्रिक संग्राहक

ओपनटेलीमेट्री मीट्रिक कलेक्टर प्रोमेथियस और ओपनमेट्रिक्स मानकों के साथ संगत हैं, जिससे बिना किसी महत्वपूर्ण बदलाव के ओपनटेलीमेट्री समाधानों में आसानी से बदलाव संभव हो जाता है। ओपनटेलीमेट्री SDK ट्रेस_आईडी उदाहरणों को मीट्रिक्स के साथ निर्यात करने की अनुमति देता है, जिससे मीट्रिक्स को लॉग उदाहरणों और ट्रेस के साथ सहसंबंधित करना संभव हो जाता है।

सिग्नल सहसंबंध

लॉग, मेट्रिक्स और ट्रेसिंग मिलकर सिस्टम की स्थिति का एक व्यापक दृश्य बनाते हैं:

• लॉग सिस्टम घटनाओं के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं, जिससे त्रुटियों की शीघ्र पहचान और समाधान संभव हो जाता है।
• मीट्रिक्स प्रणाली के गुणात्मक और मात्रात्मक प्रदर्शन संकेतकों को दर्शाते हैं, जैसे प्रतिक्रिया समय या त्रुटि दर।
• ट्रेसिंग विभिन्न सिस्टम घटकों के माध्यम से अनुरोध निष्पादन का मार्ग दिखाकर इस दृश्य को पूरक बनाता है, जिससे उनके अंतर्संबंधों को समझने में मदद मिलती है। लॉग, ट्रेस और मेट्रिक्स के बीच स्पष्ट सहसंबंध ओपनटेलीमेट्री की एक विशिष्ट विशेषता है। उदाहरण के लिए, ग्राफाना उपयोगकर्ताओं को लॉग देखते समय संबंधित ट्रेस और अनुरोध मेट्रिक्स देखने की अनुमति देता है, जिससे प्लेटफ़ॉर्म की उपयोगिता और दक्षता में काफी वृद्धि होती है।

तीन मुख्य घटकों के अतिरिक्त, ओपनटेलीमेट्री में सैम्पलिंग, बैगेज और ऑपरेशन संदर्भ प्रबंधन की अवधारणाएं भी शामिल हैं।

सैम्पलिंग

उच्च-लोड सिस्टम में, लॉग और ट्रेस की मात्रा बहुत अधिक हो जाती है, जिसके लिए बुनियादी ढांचे और डेटा भंडारण के लिए पर्याप्त संसाधनों की आवश्यकता होती है। इस समस्या को हल करने के लिए, ओपनटेलीमेट्री मानकों में सिग्नल सैंपलिंग शामिल है - ट्रेस और लॉग के केवल एक हिस्से को निर्यात करने की क्षमता। उदाहरण के लिए, आप अनुरोधों, लंबे समय से चल रहे अनुरोधों या त्रुटि अनुरोधों के प्रतिशत से विस्तृत सिग्नल निर्यात कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण संसाधनों को बचाते हुए सांख्यिकी बनाने के लिए पर्याप्त नमूनाकरण की अनुमति देता है।

हालांकि, अगर प्रत्येक सिस्टम स्वतंत्र रूप से यह तय करता है कि किन अनुरोधों की विस्तार से निगरानी करनी है, तो हमें प्रत्येक अनुरोध का एक खंडित दृश्य मिलता है। कुछ सिस्टम विस्तृत डेटा निर्यात कर सकते हैं जबकि अन्य केवल आंशिक रूप से निर्यात कर सकते हैं या बिल्कुल भी निर्यात नहीं कर सकते हैं।

इस समस्या को हल करने के लिए, OpenTelemetry के संदर्भ प्रसार तंत्र `trace_id`/`span_id` के साथ एक नमूना ध्वज संचारित करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि यदि उपयोगकर्ता अनुरोध प्राप्त करने वाली प्रारंभिक सेवा यह निर्णय लेती है कि अनुरोध की विस्तार से निगरानी की जानी चाहिए, तो अन्य सभी सिस्टम उसका अनुसरण करेंगे। अन्यथा, सभी सिस्टम को संसाधनों को संरक्षित करने के लिए आंशिक रूप से या बिल्कुल भी सिग्नल निर्यात नहीं करना चाहिए। इस दृष्टिकोण को "हेड सैंपलिंग" कहा जाता है - अनुरोध प्रसंस्करण की शुरुआत में लिया गया निर्णय, या तो यादृच्छिक रूप से या कुछ इनपुट विशेषताओं के आधार पर।

इसके अलावा, ओपनटेलीमेट्री "टेल सैंपलिंग" का समर्थन करता है, जहाँ सभी अनुप्रयोग हमेशा सभी संकेतों को विस्तार से निर्यात करते हैं, लेकिन एक मध्यवर्ती बफर मौजूद होता है। सभी डेटा एकत्र करने के बाद, यह बफर तय करता है कि पूरा डेटा बनाए रखना है या केवल आंशिक नमूना रखना है। यह विधि प्रत्येक अनुरोध श्रेणी (सफल/लंबा/त्रुटि) के अधिक प्रतिनिधि नमूने की अनुमति देती है, लेकिन इसके लिए अतिरिक्त बुनियादी ढाँचे की स्थापना की आवश्यकता होती है।

सामान

बैगेज तंत्र मनमाने कुंजी-मूल्य जोड़े को trace_id / span_id के साथ संचारित करने की अनुमति देता है, जो अनुरोध प्रसंस्करण के दौरान सभी माइक्रोसर्विस के बीच स्वचालित रूप से गुजरता है। यह पूरे अनुरोध पथ में आवश्यक अतिरिक्त जानकारी संचारित करने के लिए उपयोगी है - जैसे उपयोगकर्ता जानकारी या रनटाइम पर्यावरण सेटिंग्स।

W3C मानक के अनुसार सामान प्रेषित करने के लिए हेडर का उदाहरण: tracestate: rojo=00f067aa0ba902b7,congo=t61rcWkgMzE,userId=1c30032v5

सामान के उपयोग के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

• व्यावसायिक संदर्भ जानकारी जैसे कि userId , productId , या deviceId सभी माइक्रोसर्विस के माध्यम से पास किया जा सकता है। एप्लिकेशन स्वचालित रूप से इस जानकारी को लॉग कर सकते हैं, जिससे मूल अनुरोध के लिए उपयोगकर्ता संदर्भ द्वारा लॉग खोज की अनुमति मिलती है।

• SDK या बुनियादी ढांचे के लिए विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर सेटिंग्स.

• रूटिंग फ़्लैग फ़्लैग जो लोड बैलेंसर को रूटिंग निर्णय लेने में मदद करते हैं। परीक्षण के दौरान, कुछ अनुरोधों को मॉक बैकएंड पर रूट करने की आवश्यकता हो सकती है। चूँकि बैगेज सभी सेवाओं के माध्यम से स्वचालित रूप से प्रसारित होता है, इसलिए अतिरिक्त प्रोटोकॉल बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है - बस लोड बैलेंसर पर एक नियम सेट करें।

  
  

बुनियादी ढांचे का कार्यान्वयन

अवसंरचना स्तर पर ओपनटेलीमेट्री को क्रियान्वित करने में ओपनटेलीमेट्री बैकएंड को अनुप्रयोग आर्किटेक्चर में एकीकृत करना और डेटा एकत्रीकरण के लिए अवसंरचना को कॉन्फ़िगर करना शामिल है।

इस प्रक्रिया में चार चरण होते हैं:

1. अनुप्रयोग एकीकरण प्रथम चरण में, ओपनटेलीमेट्री SDK को सीधे अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जाता है ताकि मैट्रिक्स, लॉग और ट्रेस एकत्रित किए जा सकें, जिससे प्रत्येक सिस्टम घटक के प्रदर्शन के बारे में डेटा का निरंतर प्रवाह सुनिश्चित हो सके।

   
   

2. निर्यातकों को कॉन्फ़िगर करना एकत्रित डेटा को अनुप्रयोगों से निर्यातकों के माध्यम से बाह्य प्रणालियों तक आगे की प्रक्रिया के लिए भेजा जाता है, जैसे लॉगिंग, मॉनिटरिंग, ट्रेसिंग या एनालिटिक्स सिस्टम, जो आपकी आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।

   
   

3. एकत्रीकरण और भंडारण इस चरण में डेटा को सामान्य बनाना, उसे अतिरिक्त जानकारी से समृद्ध करना, तथा सिस्टम की स्थिति का एकीकृत दृश्य बनाने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को विलय करना शामिल हो सकता है।

   
   

4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन अंत में, संसाधित डेटा को ग्राफाना (मेट्रिक्स और ट्रेस के लिए) या किबाना (लॉग के लिए) जैसी प्रणालियों में डैशबोर्ड के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। इससे टीमों को सिस्टम के स्वास्थ्य का त्वरित आकलन करने, मुद्दों और रुझानों की पहचान करने और उत्पन्न संकेतों के आधार पर अलर्ट सेट करने की अनुमति मिलती है।

अनुप्रयोग कार्यान्वयन

किसी एप्लिकेशन के साथ एकीकृत करने के लिए, आपको उपयोग में आने वाली प्रोग्रामिंग भाषा के लिए उपयुक्त OpenTelemetry SDK को कनेक्ट करना होगा या सीधे OpenTelemetry का समर्थन करने वाली लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क का उपयोग करना होगा। OpenTelemetry अक्सर ज्ञात लाइब्रेरी से व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले इंटरफ़ेस को लागू करता है, जिससे ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, माइक्रोमीटर लाइब्रेरी का उपयोग आमतौर पर जावा पारिस्थितिकी तंत्र में मीट्रिक संग्रह के लिए किया जाता है। OpenTelemetry SDK माइक्रोमीटर इंटरफ़ेस के अपने कार्यान्वयन प्रदान करता है, जिससे मुख्य एप्लिकेशन कोड को बदले बिना मीट्रिक निर्यात सक्षम होता है। इसके अलावा, OpenTelemetry पुराने OpenTracing और OpenCensus इंटरफ़ेस के कार्यान्वयन प्रदान करता है, जिससे OpenTelemetry में सहज माइग्रेशन की सुविधा मिलती है।

निष्कर्ष

आईटी सिस्टम में, ओपनटेलीमेट्री विश्वसनीय और कुशल बैकएंड के भविष्य की कुंजी बन सकती है। यह उपकरण डिबगिंग और मॉनिटरिंग को सरल बनाता है और नए स्तर पर एप्लिकेशन प्रदर्शन और अनुकूलन की गहन समझ के लिए अवसर भी खोलता है। ओपनटेलीमेट्री समुदाय में शामिल होकर एक ऐसे भविष्य को आकार देने में मदद करें जहां बैकएंड विकास सरल और अधिक प्रभावी हो!